网络数据库学习
Ⅰ 如何学习数据库知识
好像武侠小说里边说的：“你的招式忘了没有？”，回答：“差不多忘了”，“忘了就好”。
这与数据库编程有什么关系？关系可大了。同志们学过Pascal、BASIC、C(C++)没有？如果没有，FOXBASE、FOXPRO应该学过吧？按以上这些语言编程，都是过程化的，说白一点就是一个数据一个数据、一条记录一条记录去处理(FOXBASE、FOXPRO不完全这样，但书上也经常是这样介绍的)，当初我接触ACCESS
97时，一下子没有了IF、FOR这些语句(指数据处理)，都用sql语句，真是找不到北了，好在我学SQL语言时，也尽量忘掉这个IF、FOR，到我忘得差不多时，功夫也进了一大步，原来要编一大段程序，现在一两条SQL语句搞定，就算用多几条SQL语句，由于是在图形界面下做，可视化操作，拉拉扯扯，再修改一下生成的SQL语句，也就省事多了。
由于ACCESS具备完整的SQL语言(FOXBASE没有、FOXPRO不完整)，我从ACCESS
97开始用ACCESS编程，到现在为止，DAO、ADO很少用，加上最近从爱赛思上接触的一些技术，基本上不用DAO、ADO都可以了，可以从我的“未完工的库存管理”中看出，只是在特殊情况下才偶尔用一下。(少用，但不是不用，还得学，不要误解)
如何学好数据库编程？下面介绍一下本人的一些经验，仅供参考：
1.首先要把原来一个数据一个数据、一条记录一条记录的数据处理方式忘掉，越彻底越好。
现在用成批处理了。少用记录集一条记录一条记录地处理，尽量用SQL语句。
2.学好关系数据库的理论，尤其是规范化理论，表的设计一定要规范化，最起码要规范化到第三范式。集合运算(并、交、差)。关系运算(选择、投影、连接)。其中连接与规范化是紧密结合的。
3.运用面向对象的技术：面向对象的分析OOA、面向对象的设计OOD、面向对象的编程OOP，根据表的关系，用窗体和子窗体、报表和子报表，仿真面向对象，这样可以增加程序的可读性和可维护性。(这是高级技术，同志们不要轻视，做大项目你就知道有用了)
4.用查询时，通常一步做不出来，可以分几步做，本人通常是这么做的，从我给网友回复的例子中也可以看得出。为什么要这样做？(1)有些是SQL语言的限制，没办法一步做出来，逼的；(2)可以检查每一步查询的结果，容易调试；(3)增加可读性，便于日后维护。
5.查询的结果用窗体显示或用报表打印，两者的技术差不多。通常改变打开窗体或报表的条件就可控制显示或打印的记录范围。另外用查询做数据源时，动态改变查询中的SQL语句，比在查询中引用窗体的控件要方便，因为SQL语句生成是在VBA中，可以先存放在字符变量中，然后再更新查询的SQL语句，这样就可以用断点来检查变量值对不对，如果在查询中引用窗体的控件，尤其是包含IIF()函数时，调试是很困难的。
6.开发一个系统，首先要解决技术问题，即算法，用简单例子，把算法弄懂了，再详细设计，这一点从网友的提问中可以看出，有很多人问题表达不清楚，有的人其中夹了很多与算法无关的东西，尤其是很专业的东西，别人不容易看得明白，由于算法没搞清楚，程序就无法编了。
7.不要使用过多的工具特性，使用过多的工具特性会使可读性降低，可维护性差，要别人帮忙时难以得到帮助，更要命的是可移植性差，从MDB到ADP就可以体会到了，所以在编程时可读性很重要，可移植性更重要，你甘心自己的程序就固定在一个环境下运行吗？你甘心永远用一个工具搞开发吗？为了你的“钱途”，不要玩弄太多的技巧，当然技术研究是另外一码事。
Ⅱ 初学数据库应该从何学起
初学数据库应该从以下几点进行学习：
一、编程语言基础
新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。
二、linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。
三、学习Hadoop架构设计
要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。
四、采用机器学习模式
为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实操并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。
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Ⅲ 数据库该怎么学习，纯小白
相信很多数据库入门的新手们在学习数据库方面都存在困惑，本文列出了一个非常完整的数据库学习路线，并对数据库学习过程中的细节进行详细指导。希望能够成为大家学习数据库过程中一份纲领性的教程。
本回答来自：数据库怎么学？数据库学习零基础入门指导_树懒学堂
数据库知识要点学习
新手学习数据库务必把握的知识要点：
数据库的安装下载：了解数据库的环境变量，文件目录构造。
数据库网络服务器的启动，登陆与登出。
数据库常用命令及语法标准。
数据库基本数据类型与数据表的实际操作。比如，数据表的增删、单表查寻、多表查询等。
数据库运算符和函数，比如，日期函数，时间函数，信息函数，聚合函数，数据加密涵数，自定义函数等。
数据库存储过程，存储过程的调度。
数据库每个存储引擎的特性。
数据库事务管理的定义和应用等。
数据库管理权限和用户管理等。
数据库学习材料推荐：
1.《MySQL必知必会》
这书讲的十分全，从基本要素，到查寻到插入新建表，用户的管理方法，都是有实际的事例，特别适合没有基础的同学们来学习Mysql，总而言之这本书学习的方式 便是：
掌握数据库的基本概念
按照示例进行练习
2.《SQL必知必会》
纯新手必读，这也是Amazon上最热销的SQL书籍的汉化版，写的很轻快，定义十分清晰。这本书用于学习关系型数据库也非常好，基本概念比大部头的教材内容说得清晰得多。
网站推荐：
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Ⅳ 为什么要学数据库
说到数据库，如果是计算机专业的同学，他们往往需要学习数据库的原理，也就是其底层逻辑。而其他专业的同学需要学习的一般是对数据库操作层面的技巧和语法。题主就是属于后者。
未来是一个数字化的时代，数据是我们最为宝贵的资源。
以上是马云先生的话，在如今这个时代，数据的意义和重要性不言而喻。
所以，不论是哪个专业出身，未来或多或少都会卷入数据时代的浪潮之中。
数据的重要性也就在一定程度上影射了数据库的重要性，因为数据领域的最重要的安全问题、存储问题、关系问题等，很多方面的整合都需要依靠数据库来完成。
数据已经不是我们传统意义上认为的数字信息了，生活中你说的每一句话、每一个动作、每一个表情都是数据。
举个例子，现在有很多数据分析师，他们每天最基本的工作往往不是分析数据，而是提取数据，如何把数据高效、精准地提取出来并为我所用，这是数据分析的关键所在，这些前提性的工作基本都是依靠数据库来完成。
未来对数据的定义会不断地革新，生活的方方面面都会被列入数据的行列。从某种意义上来说，数据就是信息，只是数据不能直观地带来价值，而信息可以，但未来，这两者之间的距离会越来越缩小，直至划上等号。
Ⅳ 如何学网络数据库
数据库应该怎么学
联系性：互联网诞生的基础是联系性，一个人做不了互联网，很多很多的人或者终端联系在一起才叫做互联网，那么，互联网的发展就是不断在拓展这种联系性，有简单到复杂、由单一到多元，从空白到建立，互联网正在改变着我们生活的每个层面--这个改变就是互联的建立，它向每一个角落延伸，它延伸的每一个地方，联系性的方式都会改变。比如，原来你要上商场去买衣服，现在不用了网上就可以解决，不好了还可以调换，比在商场还要灵活，我们看到，它的联系方式变化了，所以，线下很多服装商场就倒闭了，开不下去了。
价值的串联：我们知道，互联网的发展是因为给我们带来了极大的便利性，这个便利性就是价值，原来我们办个事情很麻烦，现在很多变得不麻烦了，比如转个账什么的你就不要跑银行排队了，微信或者网上就办理了。这就是价值。为什么互联网的联系会越来越广泛，延伸的领域越来越多，因为它创造了价值，价值传递的方式被改变了，它用给你带来的N多个好处帮你创造了越来越多的便利，形成了一个价值的串联和传递。
技术：无论是联系性还是价值串联，它是通过什么实现的?技术，互联网技术。互联网是个工具，是个技术工具，它要通过技术实现来达到联系性和价值传递的目标。也就是说，以往你要为消费者服务是通过人工等其他手段来进行的，现在你要考虑运用互联网技术来实现这个服务。从这个角度看你真不能把互联网看得太高，因为，从根因上讲它就是个信息互联的技术，它本身与思维关联不大，而与技术实现的开发紧密相连，这是很多人不认可互联网思维的原因之一。
运营标签化
早期商场运营是以围绕商家及货品管理为核心，强调商家的聚合、业态的丰富、产品的齐全来吸引消费者。而传统的大众消费客群市场正在被有特殊喜好趋同的个性消费群体逆袭，具有自身鲜明主题和标签IP的商业项目从市场脱颖而出，并拥有了一批高粘度的粉丝。
大数据便能有效结合线上线下、场内场外，全面认识消费者属性和标签，从原来对于“人”模糊认知，到“精准化，清晰化”呈现。通过多维度的场内外数据分析，提炼目标消费者的标签，从而在线下经由标签构建项目价值观体系，使得项目成为固定标签人群的流量入口，同时形成低频消费向高频消费的转换。
以杭州某项目为例，中商数据对整个杭州市207万台移动设备APP进行索引，发现项目核心辐射范围内消费客群有着明显的“二次元(动漫喜好者)”标签，也就是说，该部分客群的线上消费痕迹有很明显的韩风和日风倾向，于是，推荐商场运营在线下开发该类型的主题街区和相关主题活动。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
Ⅵ 什么是网络数据库
网络就是两台以上的计算机由某种物理介质相连达到通信的目的系统。
数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。
网络数据库定义：以后台数据库为基础的，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。
1、什么是网络数据库
数据库是按一定的结构和规则组织起来的相关数据的集合。是综合各用户数据形成的数据集合，是存放数据的仓库。
网络就是用通讯设备和线路，将处在不同地方和空间位置、操作相对独立的多个计算机连接起来，再配置一定的系统和应用软件，在原本独立的计算机之间实现软硬件资源共享和信息传递，那么这个系统就成为计算机网络了(点此查看关于计算机网络的基础知识)。
数据库技术目前是计算机处理与存储数据的最有效、最成功的技术
计算机网络的特点则是资源共享
数据+资源共享这两种技术结合在一起即成为在今天广泛应用的网络数据库（也叫WEB数据库）
网络数据库定义：以后台数据库为基础的，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。
这个概念看上去很抽象，我们可以把它说得通俗一点：简单的说，一个网络数据库就是用户利用浏览器作为输入接口，输入所需要的数据，浏览器将这些数据传送给网站，而网站再对这些数据进行处理，例如，将数据存入数据库，或者对数据库进行查询操作等，最后网站将操作结果传回给浏览器，通过浏览器将结果告知用户。
2、为什么要使用网络数据库
在我上学的时候，老师曾经问过这样一个问题：为什么鲸鱼要生活在极地海洋？有一个同学回答说：因为鲸鱼块头太大了，它们的皮肤面积太大，保温的鲸脂层太厚以及因为它们的新陈代谢系统的原因。他总结说：如果鲸鱼不生活在极地海洋中，它们就会热死。
我的答案很简单：因为极地海洋中有它们所需要的足够的食物。
那么，为什么使用网络数据库呢？因为人们在网络数据库中可以找到他们需要的东西。检查银行帐户、股票价格、利率、实现电子商务等等。这些功能是用HTML编写的网页是无法做到的，因为用HTML无法完成交互功能，要做到这些，必须使用网络数据库技术。
3、WEB数据库的优点
WEB数据库可以实现方便廉价的资源共享，数据信息是资源的主体，因而网络数据库技术自然而然成为互联网的核心技术。
你可能会注意到现在有很多有关互联网的技术。但是，实际上这些技术中90％都是没有多大用处的。我是说，如果它们很有用处的话，光是学习这些技术就会把你给累死。大多数的网络技术之所以不被人重视，我想是因为以下原因：
没有用，很漂亮很有趣，但没有什么意义。
不能通用于所有浏览器。例如，JavaScript 在不同的浏览器中会出不同的问题。更不用说ActiveX了。速度慢、占用过多的带宽，没有到可以实际应用的地步。
太多的人只是将精力集中在自己做的东西有多漂亮，却忘记了制作它是要用于什么用途。
Ⅶ 学习数据库主要要掌握哪些知识
主要是数据库维护方面的 你得会备份数据 还有数据库的建立原理什么的 一些基本的sql语句啥的