小伙想入IT行业，数据库的确是个不错的切入口。
sql server的数据库在数据库行业，是比较低端的数据库，和ORACLE DB2 SYBASE等都还有很大的差距，不过既然是初学，这是一个比较简单的数据库，有所有关系数据库的功能。
将来再去学习ORACLE 什么的，考个ORACLE的认证（好几万块），那时就恭喜你真正进入了IT行业鸟……
② SQL数据库的应用领域、现状、发展前景
SQL数据库是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。
一、SQL数据库的应用领域
1、多媒体数据库
这种数据库主要存储与多媒体有关的数据，如语音、图像和视频数据。多媒体数据最大的特点是数据连续、数据量大、存储空间大。
2、移动数据库
这种数据库是在笔记本电脑、掌上电脑等移动计算机系统上开发的。数据库的最大特点是通过无线数字通信网络传输。移动数据库可以随时随地获取和访问数据，为一些业务应用和一些突发事件带来了极大的便利。
3、空间数据库
目前，这种数据库发展迅速。它主要包括地理信息数据库（也称为GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中，地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；CAD数据库一般存储机械、集成电路、电子设备设计图纸等设计信息的空间数据库。
4、信息检索系统
信息检索是根据用户输入的信息从数据库中查找相关文档或信息，并将信息反馈给用户。信息检索领域与数据库领域同步发展。它是一个典型的联机文档管理系统或联机图书目录。
5、分布式信息检索
这种数据库是随着Internet的发展而产生的。它广泛应用于Internet和远程计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这种数据库的发展更为迅速。许多网络用户（如个人、公司或企业等）将信息存储在自己的计算机中。
6、专家决策系统
专家决策系统也是数据库应用的一部分。因为越来越多的数据可以在网上获得，特别是通过这些数据，企业可以对企业的发展做出更好的决策，从而使企业能够更好地经营。随着人工智能的发展，专家决策系统的应用越来越广泛。
二、SQL数据库现状
1、自主研发
国内自主研发关系型数据库的企业、单位基本上都是发源于上世纪90年代的，而且都是以大学、科研机构为主。到今天，有代表性的厂商有：达梦–由华中理工冯玉才教授创办，完全自主研发。以Oracle为参照、追赶对象。
2、引进源代码
引进数据库源代码发展国产数据库，如今，经济发展，而且IBM也愿意迎合国人对于国产化的诉求，将搁置多年的Informix源代码拿出来，发挥余热。2015年以来，与IBM签订源代码授权的公司有华胜天成、南大通用（Gbase8t）和星瑞格。这三个公司成为以引进Informix源代码发展国产数据库的代表。
三、SQL数据库发展前景
1、产品形成系列化
一方面，Web和数据仓库等应用的兴起，数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀；另一方面，移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求，数据库正在朝系列化方向发展。
2、智能化集成化
SQL数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DataMining）等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。
3、支持各种互联网应用
SQL数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet（甚至于MobileInternet）数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如，Oracle公司从8版起全面支持互联网应用，是互联网数据库的代表。
(2)sql数据库发展方向扩展阅读：
SQL包括了所有对数据库的操作，主要是由4个部分组成：
1、数据定义：又称为“DDL语言”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。
2、数据操纵：又称为“DML语言”，包括插入、删除和更新三种操作。
3、数据查询：又称为“DQL语言”，包括数据查询操作。
4、数据控制：又称为“DCL语言”，对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权及回收。
5、事务控制：又称为“TCL语言”，包括事务的提交与回滚。
参考资料来源：网络-SQL数据库
③ 《数据库原理》知识点之SQL概述
3.1.1 SQL发展历程
考核要求：达到“识记”
层次知识点：SQL的发展历程
SQL：结构式查询语闭颤言，虽然名为查询语言，实际上具有定义、查询、更新和控制等多种功能。
3.1.2 SQL数据慧态核库的体系结构
考核要求：达到“领会”
层次知识点：三级结构的理解
SQL数据库的体系结构也是三级结构，但术语与传统关系模型术语不同，在SQL中，关系模式称为“基本表”，存储模式称为“存储文件”，子模式称为“视图”，元组称“行”，属性称“列”。
SQL数据库体系的结构要点如下：
（1）一个SQL数据库是表的汇集。
（2）一个SQL表由行集构成，行是列的序列，每列对应一个数据项。
（3）表或者是基本表，或者是视图。基本表是实际存储在数据库中的表，视图由是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。
（4）一个基本表可以跨一个或多个存储文件，一个存储文件也可存放一个或多个基本表。存储文件与物理文件对应。
（5）用户可以用SQL语句对表进行操作，包括视图和基本表。
（6）SQL的用户可以是应用程序，也可以是终端用户。
3.1.3 SQL的组成
考核要求：达到“识记”
层次知识点：四个组成部分
SQL由四部分组成：
（1）数据定义：SQL DDL.定义SQL模式，基本表、视图和索引。
（2）数据操纵：SQL DML.包括数据查询和数据更新（增、删、改）。
（3）数据控制：包括对基本表和视图的授权、完整性规则的描述，事务控制等前掘。
（4）嵌入式SQL的使用规定。
④ 学sql数据库可以干什么除了学这还要学什么
学sql数据库可以开发系统、软件、做网站。具体是你想做什么类！给自己找个定位，然后朝那个方向发展。你的数据库学好了，可以选择编程语言C++、java、asp、asp.net等，和sql数据库合用开发软件、系统。如果你是初学者，我建议，你要学语言了，不一定什么流行就学什么，还是从最基本
的学起，可以从c语言学起，打好基础，以后再学别的语言也不难，因为虽然有这么多编程语言，只要能够精通一、两种语言就行了。
⑤ NewSQL分布式数据库发展策略讨论
作者 石默研
本文对新一代NewSQL分布式数据库发展策略中的普遍困扰进行讨论，包括云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)、HTAP进展方向、分布式与单机需求等分布式数据库商业与技术发展中难以决策的问题。
1. 困扰
分布式NewSQL数据库近年来蓬勃兴起，其原因显而易见：切中了业务与数据量不断增长的用户对关系型数据库RDBMS需求，这在传统RDBMS到大数据的发展阶段中，有相当一段时间是空白。同时，随着互联网技术的不断发展与普及，用云计算模式满足IT需求似乎已经成为未来 社会 产业互联网发展的明确趋势，也就是说，有一种共识：不久的将来，绝大多数产业的IT服务是从公共的、行业的或者私有的、混合的云计算中心提供的。这一共识又带来了云原生（Cloud Native）概念与技术的兴起，而分布式NewSQL数据库自然也应该是云原生的，这决定了其相当多的产品设计决策应以符合这一趋势为原则。然而，在当今的现实中，满足业务与数据量不断增长的RDBMS需求的用户，与云原生的用户，除了互联网企业外，大多数情况下，并不重合，需要On-Premise部署的用户仍然占有很大比重，这就带来了第一个困扰：云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)对产品发展要求的矛盾。
另一个困扰，是关于HTAP，即交易与分析混合负载。HTAP是当今非常火的一个概念与技术，在交易库上直接进行分析，而不再是将“数据从交易库搬下来，挪到另一个数据库中去”这样的繁琐过程。可以毫不夸张的说： 历史 上规模性企业IT复杂度的相当一部分，都来自于“搬数据”，这导致了数据采集、实时采集、全增量合并、数据传输、数据加载、数据建模、数据质量、数据标准、企业级元数据管理等繁杂多样的技术环节的产生，导致了企业数据分布、数据流向、数据模型、主数据、基础数据平台、ODS/数据仓库/数据集市、数据治理等复杂的数据架构设计优化领域，导致了由于多系统大规模数据搬迁而带来的如数据交换平台之类的复杂调度工程......。咋眼一看，感觉该企业的数据技术好厉害，相关各领域的技术产品好丰富，技术人员的相关技能也好受欢迎。但如果在交易库就能直接满足分析需求而不影响生产效能的话，这些复杂高级的技术环节不都成了“自己给自己造了一座山，还说自己爬的好辛苦”？然而，现实却是，问题并不这么简单，除了在交易库中进行分析会影响业务效能外，还有很多原因导致这一现象产生：交易库并不需要存储那么长的 历史 数据，而分析往往是需要建立在大量 历史 数据之上的；交易库的模型往往并不适合分析需求，多数情况下需要重要建模，如非常流行且价值不菲的各行业数仓主题模型；用于交易的OLTP数据库与用于分析的OLAP数据库，其技术体系完全不同；以及大型企业已固化的内部业务结构并没有留给交易/分析整合可实施的可行空间......等等。由于， 历史 积累的企业级数据体系相当复杂，HTAP的发明者迄今为止都没有系统表达完全替代数据分析需求、自顶而下重构企业数据体系的架构级策略，而是将产品重点定位在技术优化层面：在交易库上直接完成实时统计分析，满足高并发需求且不影响业务效能；或者是为实时分析统计/查询而建设的数据服务中间平台。然而，即使是暂时没有这种策略性的意向，在面向AP的产品具体研发中，又会发现明确的界限确实不好把握，随着一个个具体功能的不断完善，似乎假以时日，技术上也不是没有完全替代纯OLAP平台的可能性。那么，HTAP究竟如何定位呢？
再者就是规模化的分布式需求，与小规模的单机数据库需求（这里指逻辑上的单机）之间的矛盾：分布式数据库，自然而然是要应对规模化的数据管理需求的，长尾的小规模需求当然不应在产品设计考虑之列，同时，大炮轰苍蝇经常还打不好；然而，分布式NewSQL数据库又应该是云原生的，如果把云原生的业务含义理解为“全自助”，它应该以支持什么样的需求为主呢？现实看来，小规模长尾业务对云原生数据库的需求最起码应该是占据相当大的比重的。显而易见，如果是大规模的数据管理需求，即使是部署在云上，DBPaaS的“全自助”是其核心需求吗？这种规模化的业务，如果是云上的On-Premise又需要做出哪些方面的改变？从互联网与云计算发展的 历史 来看，“云自助”，其最核心的商业动机当然包括给用户侧的运维带来了方便，但更重要的可能是给云服务运营商应对海量长尾客户的安装与运维带来了极大的成本优势。这正如银行的小微及个人消费贷款都要走互联网线上模式，而重客、大客甚至中小企业信贷仍然是以线下为主的策略一样，本质是成本问题，而不是客户方便性问题。于是，矛盾显而易见：分布式是面向规模客户的，起码是中、大型客户，而云原生却有可能、最起码相当一段时间内是要以长尾客户为主要服务对象的。
以上困扰实质上，都涉及到了NewSQL分布式数据库的产品发展策略问题。
2. 讨论
问题是客观而又普遍的，但分析与应对策略往往包含主观因素：人们的一个决定与决策，很多情况下并不由严格推理而来，而是心中已经有一个答案，再来找理由支持它。这里的讨论或许也并不能例外。
首先，来看看Cloud Native与On Premise。云原生本应是数据库即服务，然而目前真正有规模化数据增长需求的NewSQL应用相当多的情况下却是付费On Premise与免费On Premise区别，很多互联网企业的应用也可能只是部署在云基础设施上而已，真正的云原生更多是一些实验性、尝试性的需求。但云原生数据库在公有云、行业云以及大型私有云上已经逐渐在形成一种意识上的共识，其商业前景不可限量。也就是说，未来的数字化转型进程中，产业互联网的数据库部署，会逐渐向云基础设施迁移，长在云上。它可能是公有云，也可能是行业云，也可能是私有云，它们都是被定义为云原生NewSQL数据库的市场范围。当然，肯定还会有相当一部分数据库长在云下，这也不用纠结，将其排除在云原生市场战略目标之外即可，就是说，不需要考虑这部分客户需求对产品规划的影响，因为前一部分的份额已经足够大了。这样看来，以云原生为目标进行产品规划的逻辑没有问题，不过，还是要明确一点：长在云上的数据库是不是一定符合我们对“云原生”的既有理解？这里认为，即使未来，在云上形成了产业互联网数据库市场的主体，需要“全自助”的数据库即服务可能也是以面向长尾客户最为迫切、必不可少并且是核心本质，而对中大型以上的需求，“全自助”的意义相对有限，同时比较而言商业模式的转变或者更关键些。那么，如果是以“长在云上”为市场目标，似乎可以将其定义为“广义的云原生”，同时，只要是“长在云上”，那么“云原生”概念中高弹性、高可用、低成本、快速迭代、存算分离等技术优势也都能方便获得。而对“云原生”策略中“云原生”一词的理解不同，对产品规划决策的影响也应该有所不同：一是目前被认为是On Premise的客户需求，或许也就是未来“云原生”主体市场的需求；二是NewSQL数据库关于云原生服务的产品策划，对用户侧“自助”水平的决策或许可以更灵活实用。高水平自助确实可以减轻客户对IT的依赖程度，但这里认为，云原生与用户自行在云上购买资源进行On-Premise部署相比，最关键的价值在于商业模式的改变，能自助多少，不一定是最重要的，因为成为云服务商后，运营运维的工作只会更多，责任可能会更大，甚至有时连IaaS的运维也需要PaaS服务商兜底。但从一个个客户的本地服务，变成集中化云服务，就已经是本质性的模式转变了。总之，需要就事论事，回到原点，仔细分析后决策，而不是用概念教条的判断，因为概念本身的定义并不见得准确对应实际的业务需求。
再来看看HTAP，对这个问题，正如在其它文章中表达过的一样，本文的观点较为明确。一是随着计算能力与架构的升级，从技术上讲，AP与TP的界限会越来越模糊；另外特别是在云原生的新世界里，数据库的这一特性又犹为重要，因为云原生的重要作用之一就是要让客户尽量摆脱对IT运维的依赖，将越来越多的精力集中到自己的业务发展上来；同时端到端的能力提升对云原生商业模式的贯彻也至关重要（需要仔细分析下目前DBPaaS的技术要求是否完全符合这一原点的、本质性的动力），过去与纯OLAP数据库的优势比较纠结在这里也可以得到正面支持；再者，既然架构上已经走向了AP，就很难做到在产品规划上时刻厘清纯AP与混合负载的需求后，再将前者排除在外。于是，以“混合负载满足部分AP需求”应该是由于投入与阶段性市场策略导致的阶段性产品规划，而长远来讲，以一套技术架构满足大多数需求，应该是云原生NewSQL数据库的追求。
接下来，就是关于规模化分布式与小规模单机需求的矛盾了。现在看来，经过上面的讨论，这一点已经不是什么问题了：因为“长在云上”、从分散服务向集中服务的商业模式转变就是指广义的云原生，而不一定要以小微的、迫切需要全自助的长尾为主流，那么，云原生NewSQL数据库仍然应以规模化分布式为其主体的需求方向，而小规模单机则暂时可以不做为重点来考虑。
最后指出一点，希望也能引发进一步的思考：我们所批判的主机，也声称自己是分布式架构，暂且不论其是否客观，但在现实中主机需要被替代的核心问题并不是有没有分布式，而是：一、扩展不灵活带来成本问题：“我只需要扩展一个节点，你却让我再买一台主机”；二、不自主可控；三、往往是软硬件结合的设计策略，包括内存、网络、存储与IO上的软硬融合设计，而这一点，是否需要云原生数据库从广义的定义出发进行学习参考，也是需要进一步讨论的。
⑥ 学习SQL数据库有前途吗
sql算是中等的数据库,也是基础,学通了sql后其他的数据库也很容易通,前途是很好,具体工资要看你掌握的程度了,精通的话,10万20万很正常.