資料庫優化師

Ⅰ sql server 工程師以後的工作方向

資料庫方向上的十種職業 這幾天泡在「三十而立」那個板塊，看到很多朋友（從20歲以下到35歲以上，呵呵）都有很多感觸或者迷惑。 所謂「人無遠慮，必有近憂」，如果等到了30歲還不知道自己想干什麼，能幹什麼，那也許是一種遺憾或者悲哀。 在MSSQL這個板塊也偶爾看到一些朋友問關於發展方向和重點等方面的問題。 我不敢說自己的資料庫專業知識有多強，畢竟這個世界很大，牛人極多。 只是想把自己在資料庫這個方向上親身做過的，遇到和看得到一些職位大致總結一下， 這些職位都是實實在在的貼在招聘各種網站上的，我也有機會和一些職位上的朋友或同事工作過。 希望對大家確定自己的職業方向和重點有一點幫助。 如果總結得不準確或者有誤，請各位高手指正。只有通過討論和交流才能共同提高。 ----------------------------------------------------------------------- 資料庫方向上的十種職業 （除去那些資料庫研發等太過專業的方向） 前面五種的重點是設計和應用，側重於軟體和數據邏輯層面。 後面五種的重點是運營和維護，側重與硬體和數據物理層面。 不過這些職位不是孤立，反而是互相交叉的，只是側重點不同。 說實在的，這些職位沒有好與不好之分，每個方向都可以做得很好， 全憑個人的興趣和目標，但是因為有些職位需求相對少，有機會接觸的人不多， 結果就物以稀罕為貴，市場需求決定價值。 前面五種： 重點是設計和應用，側重於軟體和數據邏輯層面。 資料庫應用開發 (application development) 除了基本的SQL方面的知識，還要對開發流程，軟體工程，各種框架和開發工具等等 資料庫應用開發這個方向上的機會最多，職位最多 數據建模專家 (data modeler) 除了基本的SQL方面的知識，非常熟悉資料庫原理，數據建模 負責將用戶對數據的需求轉化為資料庫物理設計和物理設計 這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟體開發商等）有專門職位， 在中小公司則可能由程序員承擔。 商業智能專家 (business intelligence - BI) 主要從商業應用，最終用戶的角度去從數據中獲得有用的信息， 涉及OLAP (online analytical processing) 需要使用SSRS, cognos, crystal report等報表工具，或者其他一些數據挖掘，統計方面的軟體工具 （這個方面我不熟悉，不敢亂說：） ETL開發 (ETL Developer) 使用ETL工具或者自己編寫程序在不同的數據源之間對數據進行導入，導出，轉換， 所接觸的資料庫一般數據量非常大，要求進行的數據轉換也比較復雜。 和數據倉庫和商業智能的關系比較密切。 在一些資料庫應用規模很大的公司裡面有專門的職位， 中小公司裡面則可能由程序員或者DBA負責這方面的工作。 數據構架師 (Data Architect) 主要從全局上制定和控制關於資料庫在邏輯這一層的大方向， 也包括數據可用性，擴展性等長期性戰略， 協調資料庫的應用開發，建模，DBA之間的工作。 這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟體開發商等）有專門職位， 在中小公司或者沒有這個職位，或者由開發人員，DBA負責。 後面五種： 重點是運營和維護，側重與硬體和數據物理層面。 資料庫管理員 (database administrator - DBA) 資料庫的安裝，配置，調優，備份/恢復，監控，自動化等， 協助應用開發（有些職位還要求優化SQL，寫存儲過程和函數等） 這個方向上的職位相對少一些，但一般有點規模的公司還是會有這樣的職位 數據倉庫專家 (data warehouse - DW) 應付超大規模的數據，歷史數據的存儲，管理和使用， 和商業智能關系密切，很多時候BI和DW是放在一個大類裡面的， 但是我覺得DW更側重於硬體和物理層上的管理和優化。 存儲工程師 (storage engineer) 專門負責提供數據存儲方案，使用各種存儲技術滿足數據訪問和存儲需求， 和DBA的工作關系比較密切。 對高可用性有嚴格要求（比如通信，金融，數據中心等）的公司通常有這種職位， 這種職位也非常少。 性能優化工程師 (performance engineer) 專長資料庫的性能調試和優化，為用戶提供解決性能瓶頸方面的問題。 我知道至少IBM, 微軟和Oracle都有專門的資料庫性能實驗室(database performance lab）, 也有專門的性能優化工程師，負責為其資料庫產品和關鍵應用提供這方面的技術支持。 對資料庫性能有嚴格要求的公司（比如金融行業）可能會有這種職位。 因為針對性很強，甚至要求對多種資料庫非常熟悉，所以職位極少。 高級資料庫管理員 (senior DBA) 在DBA的基礎上，還涉及上面3種職位的部分工作，具體包括下面這些： 對應用系統的數據（布局，訪問模式，增長模式，存儲要求等）比較熟悉。 對性能優化非常熟悉，可以發現並優化從SQL到硬體I/O，網路等各個層面上的瓶頸 對於存儲技術相對熟悉，可能代替存儲工程師的一些工作， 對資料庫的高可用性技術非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等） 對大規模資料庫有效進行物理擴展（比如表分區）或者邏輯擴展（比如資料庫分區，聯合資料庫等） 熟悉各種數據復制技術，比如單向，雙向，點對點復制技術，以滿足應用要求。 災難數據恢復過程的建立，測試和執行 這種職位一般只在對資料庫要求非常高並且規模非常大（比如金融，電信，數據中心等）的公司需要， 而且這種公司一般有一個專門獨立負責資料庫的部門或組。 這種職位非常少。

Ⅱ 資料庫優化方案中oracle與mysql優化有什麼區別

基本相同，都遵循SQL語言的語法規則。在SQL腳本上兩者最大的區別是函數不一樣和個別關鍵字不一樣。比如Oracle里沒有limit關鍵字，所以Oracle實現分頁比MySQL麻煩。

Ⅲ php 資料庫優化怎樣做

<?php$mysql_server_name='localhost';$mysql_username='root';$mysql_password='12345678';$mysql_database='mycounter';$conn=mysql_connect($mysql_server_name,$mysql_username,$mysql_password,$mysql_database);$sql='CREATE DATABASE mycounter DEFAULT CHARACTER SET gbk COLLATE gbk_chinese_ci;';mysql_query($sql);$sql='CREATE TABLE `counter` (`id` INT(255) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`count` INT(255) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,PRIMARY KEY ( `id` ) ) TYPE = innodb;';mysql_select_db($mysql_database,$conn);$result=mysql_query($sql);//echo $sql;mysql_close($conn);echo "Hello!資料庫mycounter已經成功建立！";?>

有點復雜，建議你去後盾人那自學，他們最近在搞實訓班培訓活動有時間去看看吧

Ⅳ 資料庫開發工程師的職業發展

資料庫開發工程師的人才來源可以分為2個方面：應屆畢業生和社招。
1）應屆畢業生：對於應屆畢業生來說，要想成長為資料庫開發工程師需要具備一些軟體研發方面的技能，同時對資料庫理論基礎有一定了解，對於資料庫管理系統有一些實踐經驗，再加上較好的主動性、工作認真細致、具有團隊合作精神即可；
2）社招：社會招聘主要可以從軟體研發和DBA兩個方面來篩選人才。對於之前從事大型分布式軟體系統研發的工程師，比較容易轉型為資料庫開發工程師，只需要熟悉一些資料庫架構和理論基礎即可。而對於DBA來說，已經擁有大量的資料庫運維經驗，對於資料庫研發工作非常有幫助，此時再需要掌握一定的代碼編寫能力和分布式計算的基礎，即可轉型成為資料庫開發工程師。 資料庫開發工程師的職業發展主要分為兩條線：技術方向和管理方向。
1）技術方向：根據研究領域的不同，主要分為資料庫架構師和資料庫運維技術專家兩個方向。 資料庫架構師：熟練掌握各種資料庫管理系統的架構和內部原理，能夠根據實際業務需求，設計出不同的資料庫應用系統架構，並在業務高速發展時，提供資料庫模型設計的優化建議和解決方案 資料庫運維技術專家：這個發展路線與高階DBA的發展路線比較相似。當資料庫開發工程師在跟進和解決資料庫生產環境問題的過程中，積累了大量的運維經驗，熟練掌握了大量先進的資料庫運維技術，比如分布式部署、性能監控、彈性擴容等，可以成長為資料庫運維技術專家，為各產品提供資料庫架構設計和優化建議。 2）管理方向：從資料庫開發工程師開始持續發展，積累了一定技術深度，並且通過與業務部門交互溝通鍛煉了較強的協調和推進能力，可以轉型為管理崗位。管理崗位的常見發展路徑包括經理、總監、CTO、CEO等，往往在小型創業公司管理崗位發展迅速，在中大型公司的發展速度相對較慢。 資料庫開發工程師的常見職業發展路徑如下圖，供參考：

Ⅳ SQL資料庫專業的就業方向

SQL資料庫專業的就業方向分為三類：

第一類：純數據分析類。

1.Data Analyst 數據分析師。

2.Data Scientist數據科學家。

3.Data Architect 數據架構師。

4.Data Engineer數據工程師。

5.Database Administrator資料庫管理員。

第二類：以數據為驅動的商業分析類。

1.Business Analyst商業分析師。

2.Data and AnalyticsProct Manager數據產品經理。

第三類：統計學家。

統計學家顧名思義，需要熟悉統計理論方法，分布式計算，資料庫系統，雲工具，數據挖掘機器學習等，語言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。

(5)資料庫優化師擴展閱讀：

SQL資料庫專業任職要求：

計算機相關專業,本科及以上學歷,工作兩年以上。

熟練掌握C/C++或Java語言。

熟悉Linux操作系統、資料庫應用,了解常用的軟體架構模式、基本的編程編譯工具,熟悉代碼優化的規則與技巧。

擁有資料庫領域編碼經驗,熟悉SQL和存儲引擎者優先。對機器學習、資料庫高可用、時序、圖資料庫有經驗者優先。

有ACM參賽獲獎經驗者優先。

Ⅵ Mysql資料庫優化可以從哪幾個方面優化

1、選取最適用的欄位屬性

MySQL可以很好的支持大數據量的存取，但是一般說來，資料庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中欄位的寬度設得盡可能小。

2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來創建一個單列的查詢結果，然後把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發出訂單的客戶ID取出來，然後將結果傳遞給主查詢。

3、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表

MySQL從4.0的版本開始支持union查詢，它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的select查詢合並的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證資料庫整齊、高效。使用union來創建查詢的時候，我們只需要用UNION作為關鍵字把多個select語句連接起來就可以了，要注意的是所有select語句中的欄位數目要想同。下面的例子就演示了一個使用UNION的查詢。

4、事務

盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯合（UNION）來創建各種各樣的查詢，但不是所有的資料庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新後，資料庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數據的不完整，甚至會破壞資料庫中的數據。要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是：要麼語句塊中每條語句都操作成功，要麼都失敗。換句話說，就是可以保持資料庫中數據的一致性和完整性。事物以BEGIN關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL操作失敗，那麼，ROLLBACK命令就可以把資料庫恢復到BEGIN開始之前的狀態。

5、鎖定表

盡管事務是維護資料庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨占性，有時會影響資料庫的性能，尤其是在很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中，資料庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個資料庫系統只有少數幾個用戶來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個資料庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的響應延遲。其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護數據的完整性，但是它卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們就可以使用外鍵。

7、使用索引

索引是提高資料庫性能的常用方法，它可以令資料庫伺服器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更為明顯。

希望可以幫到你，謝謝！

Ⅶ 如何使用資料庫引擎優化顧問優化資料庫

確定您希望資料庫引擎優化顧問在分析過程中考慮添加、刪除或保留的資料庫功能（索引、索引視圖、分區）。有關詳細信息，請參閱
關於工作負荷和使用資料庫引擎優化顧問的注意事項。
創建工作負荷。有關詳細信息，請參閱
啟動資料庫引擎優化顧問，並登錄到 MicrosoftSQL Server 實例。有關詳細信息，請參閱
啟動資料庫引擎優化顧問。在「常規」選項卡上，在
「會話名稱」
中鍵入一個名稱以創建新的優化會話。
選擇一個「工作負荷文件」或「表」
，然後在相鄰的文本框中鍵入文件的路徑或表的名稱。
指定表的格式為
database_name.schema_name.table_name
若要搜索工作負荷文件或表，請單擊「瀏覽」按鈕。
資料庫引擎優化顧問假定工作負荷文件是滾動更新文件。有關滾動更新文件的詳細信息，請參閱
限制跟蹤文件和表的大小。
使用跟蹤表作為工作負荷時，該表必須存在於資料庫引擎優化顧問正在優化的同一台伺服器上。如果您創建的跟蹤表在其他伺服器上，則必須將其移到資料庫引擎優化顧問准備優化的伺服器上才能用作工作負荷。
選擇要對其運行在步驟 5 中選擇的工作負荷的資料庫和表。若要選擇表，請單擊「所選表」箭頭。
選中「保存優化日誌」
以保存優化日誌的副本。如果不希望保存優化日誌的副本，請清除該復選框。
在分析之後，可以通過打開會話並選擇「進度」選項卡來查看優化日誌。
單擊「優化選項」
選項卡，從列出的選項中進行選擇。有關詳細信息，請參閱
可用的優化選項。
單擊工具欄中的
「開始分析」按鈕。
如果希望停止已經啟動的優化會話，請在「操作」菜單上選擇以下選項之一：選擇「停止分析(並提供建議)」
將停止優化會話，並提示您選擇是否希望資料庫引擎優化顧問根據目前已完成的分析來生成建議。選擇「停止分析」
將停止優化會話而不生成任何建議。