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⑴ 学习数据库的意义

数据库，顾名思义，是存入数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上的，而且数据是按一定格式存放的。

当人们收集了大量的数据后，应该把它们保存起来进入近一步的处理，进一步的抽取有用的信息。当年人们把数据存放在文件柜中，可现在随着社会的发展，数据量急剧增长，现在人们就借助计算机和数据库技术科学的保存大量的数据，以便能更好的利用这些数据资源。

要是下定义的话，就应该是：指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。

数据库包含关系数据库、面向对象数据库及新兴的XML数据库等多种，目前应用最广泛的是关系数据库，若在关系数据库基础上提供部分面向对象数据库功能的对象关系数据库。在数据库技术的早期还曾经流行过层次数据库与网状数据库，但这两类数据库目前已经极少使用。

数据库管理

数据库管理(Database Administration)是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员(DBA)。数据库管理的主要内容有：数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全控制、数据的完整性控制和对用户提供技术支持。

数据库的建立：数据库的设计只是提供了数据的类型、逻辑结构、联系、约束和存储结构等有关数据的描述。这些描述称为数据模式。要建立可运行的数据库，还需进行下列工作：

(1)选定数据库的各种参数，例如最大的数据存储空间、缓冲决的数量、并发度等。这些参数可以由用户设置，也可以由系统按默认值设置。

(2)定义数据库，利用数据库管理系统(DBMS)所提供的数据定义语言和命令，定义数据库名、数据模式、索引等。

(3)准备和装入数据，定义数据库仅仅建立了数据库的框架，要建成数据库还必须装入大量的数据，这是一项浩繁的工作。在数据的准备和录入过程中，必须在技术和制度上采取措施，保证装入数据的正确性。计算机系统中原已积累的数据，要充分利用，尽可能转换成数据库的数据。

数据库的种类

大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、sql server

小型数据库有：Access、MySQL、BD2等。

⑵ Select查询命令的作用是什么

查询是SQL语言的核心，用于表达SQL查询的select查询命令是功能最强也是最为复杂的SQL语句，它的作用就是从数据库中检索数据，并将查询结果返回给用户。 Select语句激历由select子句(查询内容)、from子句(查询对象)、where子旬(查询条件)、order by子句(排序方式)、group by子句(分组方式)等组成。x0dx0ax0dx0a结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名明配搜。x0dx0a结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。x0dx0a1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到国际卖斗标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在其实践过程中都对SQL规范作了某些编改和扩充。所以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。

⑶ 大数据包括哪些

简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：

一、大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

• 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

• 网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

• 文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

• 数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

• 数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

• 数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

• 数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

三、大数据存储

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

1、基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显着的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

2、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

3、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

四、大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

1、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

3、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

4、语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。

5、数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapRece、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

······

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⑷ 销售与收款子系统中常用的数据文件包括哪些

销售与收款子系统常用的数据文件如下所示：

1、客户档案文件：客户档案文件用于存储所有客户的固定信息，以及所欠账款综合动态信息，以便加强贷款催收工作，提高销售管理，文件中每个记录对应一个客户，根据此文件可以输出欠款客户信息表、客户信誉信息表、催款单、客户代码表。客户应收账款汇总表等等。

2、销售报价单文件：记录企业向客户提供货品、规格、价格、结算方式等信息。企业可以针对不同客户、不同商品、不同批量提出不同的报价、折扣率。

3、销售合同文件：该文件用于存储所有签署合同的固定信息，以及合同执行过程中的综合动态信息。

4、销售发票文件：是确认和计量销售收入、应交销售税金、应收账款的依据，销售发票管理是销售管理的重要环节。

5、销售文件：该文件用来存储每笔销售业务的详细数据，有关销售的统计分析数据均可由该数据文件加工处理生成。

6、应收、预收账款文件：该文件用于存储每笔赊销业务形成的应收账款及预收账款信息。

7、收款单文件：该文件用来存储每笔销售业务的详细数据，有关销售的统计分析数据均可由该数据文件加工处理生成。

(4)sql本旬扩展阅读：

会计从业资格=考试，一般每年有两次考试机会，上半年为3月份报名，当年6月份考试;下半年为8月份报名，11月份考试。2017年3月会计从业资格证列入国家行政许可清理范畴 ，2017年11月4日，全国人民代表大会常务委员会关于修改《中华人民共和国会计法》等十一部法律的决定 ，正式确定会计从业资格证取消。

至此，伴随着我国20多岁会计行业发展的会计从业资格证正式划上圆满的句号。会计行业入门证书上升至初级会计职称证书。会计技术资格(初、中级、高级)考试，每年一次报考机会，11月份左右报名，次年5月中旬考试。通过可以获得会计从业资格证书。

通过可以获得会计初级证和中级证和高级证。注册会计师考试，每年一次报考机会，专业阶段考试一般4月份左右报名，当年10月中旬考试。通过可以获得注册会计师证书。

⑸ 2个关于数据库的名词解释 知道的详细说说

第一章 数据库基础知识
本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。

第一节：信息，数据与数据处理

一、 信息与数据：
1、 信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。
信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值
2、 数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。
3、 数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。
二、 数据处理与数据管理技术：
1、 数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。
2、 数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。
3、 数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。
4、 数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。

第二节：数据库技术的发展

一、 数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：
1、 层次型和网状型：
代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。
2、 关系型数据型库：
目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。
3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。
二、 数据库技术的发展趋势：
1、 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：
数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。
2、 数据库技术与多学科技术的有机组合：
3、 面向专门应用领域的数据库技术
三、 数据库系统的组成：
数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。
1、 数据库（DB）：
数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。
2、 数据库管理系统（DBMS）：
数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件，提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。
3、 应用程序：
对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。
4、 计算机软件：
5、 计算机硬件：
包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。
6、 各类人员。
四、 数据库系统的特点：
1、 数据共享：
2、 面向全组织的数据结构化：
数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。
3、 数据独立性：
4、 可控数据冗余度：
5、 统一数据控制功能：
数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；
数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。
并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；
数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。

第三节：数据模型

一、 数据组织：
关系型数据库中的数据层次如下：
1、 数据项（field）：又称字段，用于描述实体的一个属性，是数据库的基本单位。一般用属性名作项名；
2、 记录（Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；
3、 文件（File）：由若干个记录组成；
4、 数据库（Data Base）：由逻辑相关的文件组成。
二、 数据模型：
数据的组织形式称为数据模型，它决定 数据（主要是结点）之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。
以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。
目前微机上使用的主要是关系型数据库。
1、 层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--2
2、 网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。
3、 关系型：
在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。
一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。
表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。
可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。
每一行对应的属性值叫做一个分量。
表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。
关系型的特点：描述的一致性；可直接表示多对多关系；关系必须是规范化的；关系模型建立在数学概念基础上。
4、 面向对象型：主要采用对象和灯的概念。

第四节：关系型数据库

一、 关系型数据库的发展：
1、 数据库产品种类繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。
2、 采用SQL语言：SQL（Structured Query Language）“结构化查询语言”，是通用的关系型数据库操作语言，可以查询、定义、操纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。
3、 支持面向对象的程序设计：
4、 提供良好的图形界面和窗口；
5、 支持开放的客户机/服务器和分布式处理；
6、 提供新一代的数据库管理系统开发工具：支持GUI（图形界面）、ODBC（开放数据库连接）、OLE（对象的链接与嵌入）、DLL（动态链接）等。
二、 关系型数据库管理系统（RDBMS）及其产品：
主要着名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。