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數據庫學習,如何學習數據庫( 二 )

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今天的軟件測試崗位的技術含量已經比較高了，對于大部分專業的測試人員來說，編程能力是一個基本的要求 。測試人員往往需要編寫各種測試腳本，驗證代碼的有效性、覆蓋率等問題，這就需要測試工程師要具備代碼編寫的能力 。當然，目前不少科技公司的測試腳本往往都是程序員自己寫的 。測試工程師可以從C語言開始學起，最后再掌握一門面向對象語言，Python或者Java語言 。
第二：學習數據庫的使用 。學習數據庫最好的辦法之一就是一邊學一邊用，目前數據庫產品比較多，比如MySql、Oracle、SQL Server等都是比較常見的數據庫產品 。推薦從Mysql開始學起，一方面是Mysql數據庫應用比較廣泛，另一方面是Mysql小巧易用，實驗環境比較好搭建 。學習數據庫的一個重點內容就是Sql語言的學習，一定要多做實驗 。
第三：學習操作系統和計算機網絡 。對于測試工程師來說，掌握操作系統和計算機網絡知識是非常重要的 。操作系統可以學習Linux操作系統，CentOS和Ubuntu都是不錯的選擇，而計算機網絡需要掌握基本的數據通信過程、協議、網絡體系結構、安全等內容 。最后，對于測試工程師來說，還應該學習一些測試工具，比如壓力測試工具等 。
學習大數據必須要學SQL嗎？為什么？
雖然目前大數據的細分崗位比較多，但是主要集中在五個方面，分別是底層平臺研發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維和大數據教育 。除了底層平臺研發往往需要中高端人才以外，其他崗位的知識結構并沒有太多的基礎性要求，下面對這幾大方面的知識結構做一個具體的介紹 。大數據應用開發崗位需要的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫（NoSQL）、算法設計等內容，可見在大數據應用開發崗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是Not only SQL（不僅僅是SQL），不是說不需要SQL 。
對于應用程序開發人員來說，掌握SQL是基本的要求 。大數據分析崗位的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫、算法設計、算法實現、數據呈現等內容，大數據分析注重算法的設計與實現，而數據呈現則往往需要通過SQL語言完成數據的提取（BI），所以對于大數據分析人員來說是必須掌握SQL語言的，而且需要對SQL語言非常熟悉 。
大數據運維的知識結構包括大數據平臺的搭建、組件部署、編程語言、平臺維護、網絡維護等內容，對于運維人員來說掌握SQL語言也是一個基本的要求，因為大部分運維工作都需要對數據進行操作，通過Shell（Python）來編寫運維腳本是一個比較常見的做法 。大數據教育則是為大數據行業提供人才培養的服務，大數據教育更是涉及到以上各個崗位的知識結構，當然需要掌握SQL語言了 。
總之，目前大部分大數據崗位都是需要具備SQL基礎的，所以在學習大數據之前往往都先學習一下SQL和編程語言（Java、Python、Scala、R等） 。大數據是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數據方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲 。如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！ 。
純小白想學數據庫，可以按照什么樣的順序學？
首先，學習數據庫不需要先學習編程，不懂編程也可以學習數據庫 。多年數據庫資深從業者告訴你學習數據庫的步驟：1、先學習數據庫的基本概念、理論，大概知道數據庫是什么？數據庫有什么？數據庫可以干什么？不需要特別精通，只需要大概了解就行 。2、學習安裝數據庫，反復安裝，遇到問題上網查資料或者請教數據庫大牛 。建議安裝mysql和Oracle 。

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