数据库的难点

1. 企业数据治理的重点和难点

重点的话，从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

2. 数据库这门课的重难点是哪些在实际生活或是工作中用的地方多不多

关键要看你要从事的职业是什么，如果是开发的话，那数据库比较重要，要掌握的多表查询、索引、视图、事务、存储过程、触发器、游标等，数据库在实际生活中应用很多，首先一个系统如果需要永久存储数据的地方，那就使用数据库，你可以去看看我的视频，全面讲解了sql2005的用法，在优酷上，你搜索王维树就能看到。

3. sqlserver数据库知识难点

1、数据分页输出
2、事务，事务节点、保存与回滚
3、存储过程高效
4、分布式部署
5、分区存储
6、高可用，数据库镜像

4. mysql学习难点

数据库（Database）：

是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据

关系型数据库管理系统（RDBMS）：

是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，存储和管理的大数据量。

RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：

（1）数据以表格的形式出现

（2）每行为各种记录名称

（3）每列为记录名称所对应的数据域

（4）许多的行和列组成一张表单

（5）若干的表单组成database

RDBMS 术语：
数据库: 数据库是一些关联表的集合。.
数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。
行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
冗余：存储两倍数据，冗余降低了性能，但提高了数据的安全性。
主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
外键：外键用于关联两个表。
复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。
索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MYSQL特点：

（1）Mysql是开源的，所以你不需要支付额外的费用。

（2）Mysql支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。

（3）MySQL使用标准的SQL数据语言形式。

（4）Mysql可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等

5. 数据结构那些地方是难点。。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。研究对象：一、数据的逻辑结构：指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：1.集合数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；2.线性结构数据结构中的元素存在一对一的相互关系；3.树形结构数据结构中的元素存在一对多的相互关系；4.图形结构数据结构中的元素存在多对多的相互关系。二、数据的物理结构：指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。数据元素的机内表示（映像方法）： 用二进制位（bit）的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点（node）。当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。关系的机内表示（映像方法）：数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针（pointer）来表示数据元素之间的逻辑关系。三、数据结构的运算。

6. cache数据库审计难点在哪

• Caché数据库的审计有哪些难点?

Caché数据库中的数据是存储在一个个的Global中的，一个Global就是一个命名的多维数组，它存储在Caché
的物理数据文件中，物理文件的存储单位是数据块Block(一般是8K)，Caché使用一个类似倒树的结构来控制这些数据块。

Global的下标和数据在一个块中是按顺序存储在一起的。由于采用这种结构，Caché提供了三种方式来访问数据，分别是sql语句、对象访问数据库、多维访问数据数组，第一代数据库安全审计系统只能支持关系型数据库及SQl访问方式的审计，对象访问和直接多维数据组的访问则无法支持;无论国内还是国外技术，此安全技术的研究还是空白。

• 昂楷如何做到对Caché数据库的审计

昂楷数据库系统通过DPI+DFI的技术，能够对Caché数据库的各种访问形式，产生的各种形态的报文格式进行正确识别，解决了面向对象的Caché数据库安全审计问题，能完整的审计出客户端工具：Studio、Terminal、Portal、MedTrak、Sqlmanager的操作内容及相关返回结果，在原有的对sql语句审计外能更深度的审计出对象访问和直接多维数据组访问，真正做到核心数据库安全、震慑作用，实现数据库安全稳定运行。

7. 数据库系统原理方面的知识点

default '???' 意思是缺省值为??? 也就是默认值。
当你插入记录的时候，如果color没有指定颜色值，也就是空值。系统就自动赋值为???

CHECK （VALUE IN（‘Red’，‘Yellow’，‘Blue’，‘Green’，‘???’）） 是一个约束。约束插入的颜色值只能是Red’，‘Yellow’，‘Blue’，‘Green’，‘???’其中的一种。

8. 数据库中遇到的查询难题

select case when 语文>=80 then '优秀' when 语文>=60 and 语文<80 then '良好' case when 语文<60 then '不及格' end as 语文,case when 数学>=80 then '优秀' when 数学>=60 and 数学<80 then '良好' case when 数学<60 then '不及格' end as 数学,case when 英语>=80 then '优秀' when 英语>=60 and 英语<80 then '良好' case when 英语<60 then '不及格' end as 英语 from table

9. 学数据库的难点在那里呢

数据库有很多种,如ACCESS、SQL等，首先先弄清楚你要达到什么要求，然后开始学习，简单的先学习ACCESS，弄清，数据库里包含的表，弄清楚每个表的字段，还要弄清楚SQL语言，学会用数据库进行查询、统计等功能。总而言之，先易后难，相信你很快能掌握一些常用数据库的。

10. 数据库设计难题

这里首先应该把业务逻辑理清楚，然后才考虑数据库的冗余问题。
1。 首先是两表之间的关联，按照你的描述是销售订单表的单号+款号与时间进度表的某个主键关联。
2。 然后是时间进度表的信息含义代表什么？也就意味着时间进度表中的值在什么时候更新？
我的建议是：在数据库中只保留两表关联的关系，不要考虑这种更新的逻辑，而是在程序代码中处理表间的联动，即时间进度表的添加、更新、删除。当销售订单表更新的时候，先删除所有时间进度表中的信息，然后重写入其中。