sql本旬

⑴ 學習資料庫的意義

資料庫，顧名思義，是存入數據的倉庫。只不過這個倉庫是在計算機存儲設備上的，而且數據是按一定格式存放的。

當人們收集了大量的數據後，應該把它們保存起來進入近一步的處理，進一步的抽取有用的信息。當年人們把數據存放在文件櫃中，可現在隨著社會的發展，數據量急劇增長，現在人們就藉助計算機和資料庫技術科學的保存大量的數據，以便能更好的利用這些數據資源。

要是下定義的話，就應該是：指長期儲存在計算機內的、有組織的、可共享的數據集合。

資料庫包含關系資料庫、面向對象資料庫及新興的XML資料庫等多種，目前應用最廣泛的是關系資料庫，若在關系資料庫基礎上提供部分面向對象資料庫功能的對象關系資料庫。在資料庫技術的早期還曾經流行過層次資料庫與網狀資料庫，但這兩類資料庫目前已經極少使用。

資料庫管理

資料庫管理(Database Administration)是有關建立、存儲、修改和存取資料庫中信息的技術，是指為保證資料庫系統的正常運行和服務質量，有關人員須進行的技術管理工作。負責這些技術管理工作的個人或集體稱為資料庫管理員(DBA)。資料庫管理的主要內容有：資料庫的建立、資料庫的調整、資料庫的重組、資料庫的重構、資料庫的安全控制、數據的完整性控制和對用戶提供技術支持。

資料庫的建立：資料庫的設計只是提供了數據的類型、邏輯結構、聯系、約束和存儲結構等有關數據的描述。這些描述稱為數據模式。要建立可運行的資料庫，還需進行下列工作：

(1)選定資料庫的各種參數，例如最大的數據存儲空間、緩沖決的數量、並發度等。這些參數可以由用戶設置，也可以由系統按默認值設置。

(2)定義資料庫，利用資料庫管理系統(DBMS)所提供的數據定義語言和命令，定義資料庫名、數據模式、索引等。

(3)准備和裝入數據，定義資料庫僅僅建立了資料庫的框架，要建成資料庫還必須裝入大量的數據，這是一項浩繁的工作。在數據的准備和錄入過程中，必須在技術和制度上採取措施，保證裝入數據的正確性。計算機系統中原已積累的數據，要充分利用，盡可能轉換成資料庫的數據。

資料庫的種類

大型資料庫有：Oracle、Sybase、DB2、sql server

小型資料庫有：Access、MySQL、BD2等。

⑵ Select查詢命令的作用是什麼

查詢是SQL語言的核心，用於表達SQL查詢的select查詢命令是功能最強也是最為復雜的SQL語句，它的作用就是從資料庫中檢索數據，並將查詢結果返回給用戶。 Select語句激歷由select子句(查詢內容)、from子句(查詢對象)、where子旬(查詢條件)、order by子句(排序方式)、group by子句(分組方式)等組成。x0dx0ax0dx0a結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL(發音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統；同時也是資料庫腳本文件的擴展名明配搜。x0dx0a結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。x0dx0a1986年10月，美國國家標准協會對SQL進行規范後，以此作為關系式資料庫管理系統的標准語言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到國際賣斗標准組織的支持下成為國際標准。不過各種通行的資料庫系統在其實踐過程中都對SQL規范作了某些編改和擴充。所以，實際上不同資料庫系統之間的SQL不能完全相互通用。

⑶ 大數據包括哪些

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

• 資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

• 網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

• 文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

• 數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。

• 數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。

• 數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。

• 數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

三、大數據存儲

大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基於MPP架構的新型資料庫集群

採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基於Hadoop的技術擴展和封裝

基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。

2、數據挖掘演算法

數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapRece、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

······

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⑷ 銷售與收款子系統中常用的數據文件包括哪些

銷售與收款子系統常用的數據文件如下所示：

1、客戶檔案文件：客戶檔案文件用於存儲所有客戶的固定信息，以及所欠賬款綜合動態信息，以便加強貸款催收工作，提高銷售管理，文件中每個記錄對應一個客戶，根據此文件可以輸出欠款客戶信息表、客戶信譽信息表、催款單、客戶代碼表。客戶應收賬款匯總表等等。

2、銷售報價單文件：記錄企業向客戶提供貨品、規格、價格、結算方式等信息。企業可以針對不同客戶、不同商品、不同批量提出不同的報價、折扣率。

3、銷售合同文件：該文件用於存儲所有簽署合同的固定信息，以及合同執行過程中的綜合動態信息。

4、銷售發票文件：是確認和計量銷售收入、應交銷售稅金、應收賬款的依據，銷售發票管理是銷售管理的重要環節。

5、銷售文件：該文件用來存儲每筆銷售業務的詳細數據，有關銷售的統計分析數據均可由該數據文件加工處理生成。

6、應收、預收賬款文件：該文件用於存儲每筆賒銷業務形成的應收賬款及預收賬款信息。

7、收款單文件：該文件用來存儲每筆銷售業務的詳細數據，有關銷售的統計分析數據均可由該數據文件加工處理生成。

(4)sql本旬擴展閱讀：

會計從業資格=考試，一般每年有兩次考試機會，上半年為3月份報名，當年6月份考試;下半年為8月份報名，11月份考試。2017年3月會計從業資格證列入國家行政許可清理范疇 ，2017年11月4日，全國人民代表大會常務委員會關於修改《中華人民共和國會計法》等十一部法律的決定 ，正式確定會計從業資格證取消。

至此，伴隨著我國20多歲會計行業發展的會計從業資格證正式劃上圓滿的句號。會計行業入門證書上升至初級會計職稱證書。會計技術資格(初、中級、高級)考試，每年一次報考機會，11月份左右報名，次年5月中旬考試。通過可以獲得會計從業資格證書。

通過可以獲得會計初級證和中級證和高級證。注冊會計師考試，每年一次報考機會，專業階段考試一般4月份左右報名，當年10月中旬考試。通過可以獲得注冊會計師證書。

⑸ 2個關於資料庫的名詞解釋 知道的詳細說說

第一章 資料庫基礎知識
本章以概念為主，主要是了解資料庫的基本概念，資料庫技術的發展，數據模型，重點是關系型數據。

第一節：信息，數據與數據處理

一、 信息與數據：
1、 信息：是現實世界事物的存在方式或運動狀態的反映。或認為，信息是一種已經被加工為特定形式的數據。
信息的主要特徵是：信息的傳遞需要物質載體，信息的獲取和傳遞要消費能量；信息可以感知；信息可以存儲、壓縮、加工、傳遞、共享、擴散、再生和增值
2、 數據：數據是信息的載體和具體表現形式，信息不隨著數據形式的變化而變化。數據有文字、數字、圖形、聲音等表現形式。
3、 數據與信息的關系：一般情況下將數據與信息作為一個概念而不加區分。
二、 數據處理與數據管理技術：
1、 數據處理：數據處理是對各種形式的數據進行收集、存儲、加工和傳輸等活動的總稱。
2、 數據管理：數據收集、分類、組織、編碼、存儲、檢索、傳輸和維護等環節是數據處理的基本操作，稱為數據管理。數據管理是數據處理的核心問題。
3、 資料庫技術所研究的問題不是如何科學的進行數據管理。
4、 數據管理技術的三個階段：人工管理，文件管理和資料庫系統。

第二節：資料庫技術的發展

一、 資料庫的發展：資料庫的發展經歷了三個階段：
1、 層次型和網狀型：
代表產品是1969年IBM公司研製的層次模型資料庫管理系統IMS。
2、 關系型數據型庫：
目前大部分資料庫採用的是關系型資料庫。1970年IBM公司的研究員E．F．Codd提出了關系模型。其代表產品為sysem R和Inges。
3、 第三代資料庫將為更加豐富的數據模型和更強大的數據管理功能為特徵，以提供傳統資料庫系統難以支持的新應用。它必須支持面向對象，具有開放性，能夠在多個平台上使用。
二、 資料庫技術的發展趨勢：
1、 面向對象的方法和技術對資料庫發展的影響：
資料庫研究人員借鑒和吸收了面向對旬的方法和技術，提出了面向對象數據模型。
2、 資料庫技術與多學科技術的有機組合：
3、 面向專門應用領域的資料庫技術
三、 資料庫系統的組成：
資料庫系統（DBS）是一個採用資料庫技術，具有管理資料庫功能，由硬體、軟體、資料庫及各類人員組成的計算機系統。
1、 資料庫（DB）：
資料庫是以一定的組織方式存放於計算機外存儲器中相互關聯的數據集合，它是資料庫系統的核心和管理對象，其數據是集成的、共享的以及冗餘最小的。
2、 資料庫管理系統（DBMS）：
資料庫管理系統是維護和管理資料庫的軟體，是資料庫與用戶之間的界面。作為資料庫的核心軟體，提供建立、操作、維護資料庫的命令和方法。
3、 應用程序：
對資料庫中數據進行各種處理的程序，由用戶編寫。
4、 計算機軟體：
5、 計算機硬體：
包括CPU、內存、磁碟等。要求有足夠大的內存來存放操作系統、資料庫管理系統的核心模塊以及資料庫緩沖；足夠大的磁碟能夠直接存取和備份數據；比較主的通道能力；支持聯網，實現數據共享。
6、 各類人員。
四、 資料庫系統的特點：
1、 數據共享：
2、 面向全組織的數據結構化：
數據不再從屬於一個特定應用，而是按照某種模型組織成為一個結構化的整。它描述數據要身的特性，也描述數據與數據之間的種種聯系。
3、 數據獨立性：
4、 可控數據冗餘度：
5、 統一數據控制功能：
數據安全性控制：指採取一定的安全保密措施確保資料庫中的數據不被非法用戶存取而造成數據的泄密和破壞；
數據完整性控制：是指數據的正確性、有效性與相容性。
並發控制：多個用戶對數據進行存取時，採取必要的措施進行數據保護；
數據恢復：系統能進行應急處理，把數據恢復到正確狀態。

第三節：數據模型

一、 數據組織：
關系型資料庫中的數據層次如下：
1、 數據項（field）：又稱欄位，用於描述實體的一個屬性，是資料庫的基本單位。一般用屬性名作項名；
2、 記錄（Record）：又稱為結點，由若干個數據項組成，用於描述一個對象；
3、 文件（File）：由若干個記錄組成；
4、 資料庫（Data Base）：由邏輯相關的文件組成。
二、 數據模型：
數據的組織形式稱為數據模型，它決定 數據（主要是結點）之間聯系的表達方式。主要包括層次型、網狀型、關系型和面向對象型四種。層次型和網狀型是早期的數據模型，又稱為格式化數據系統數模型。
以上四種模型決定了四種類型的資料庫：層次資料庫系統，網狀資料庫系統，關系型資料庫系統以及面向對象資料庫系統。
目前微機上使用的主要是關系型資料庫。
1、 層次型：是以記錄為結點的有向樹；圖如教材P7圖1--2
2、 網狀型：樹的集合，它的表示能力以及精巧懷強於層次型，但獨立性下降。
3、 關系型：
在關系型中，數據被組織成若干張二維表，每張表稱為一個關系。
一張表格中的一列稱為一個「屬性」，相當於記錄中的一個數據項（或稱為欄位），屬性的取值范圍稱為域。
表格中的一行稱為一個「元組」，相當於記錄值。
可用一個或若干個屬性集合的值標識這些元組，稱為「關鍵字」。
每一行對應的屬性值叫做一個分量。
表格的框架相當於記錄型，一個表格數據相當於一個同質文件。所有關系由關系的框架和若干元組構成，或者說關系是一張二維表。
關系型的特點：描述的一致性；可直接表示多對多關系；關系必須是規范化的；關系模型建立在數學概念基礎上。
4、 面向對象型：主要採用對象和燈的概念。

第四節：關系型資料庫

一、 關系型資料庫的發展：
1、 資料庫產品種類繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。
2、 採用SQL語言：SQL（Structured Query Language）「結構化查詢語言」，是通用的關系型資料庫操作語言，可以查詢、定義、操縱和控制資料庫。它是一種非過程化語言。
3、 支持面向對象的程序設計：
4、 提供良好的圖形界面和窗口；
5、 支持開放的客戶機/伺服器和分布式處理；
6、 提供新一代的資料庫管理系統開發工具：支持GUI（圖形界面）、ODBC（開放資料庫連接）、OLE（對象的鏈接與嵌入）、DLL（動態鏈接）等。
二、 關系型資料庫管理系統（RDBMS）及其產品：
主要著名的關系型資料庫產品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。資料庫應用系統開發工具是PowerBuilder和Delphi。