数据库知识体系框架

SQL概述 SQL，一般发音为sequel，全称为Structured Query Language。SQL用来和数据库交互，完成与数据库的通信。它是一套标准语言，但每个数据库也具有其特性，在使用特性相关的功能时，SQL语句可能就不再是完全标准的。（90%以上的SQL语句是通用的。） 什么是数据库 数据库，通常指一个或一组文件，存储符合特定格式的数据。数据库的英文单词是DataBase，简称DB。用于管理数据库的软件称为数据库管理系统（DBMS，DataBase Management System）。常见的DBMS包括：Oracle、SQL Server、MySql、Sybase、Inform

Oracle 数据库的官方文档可谓浩如烟海，令许多人望而却步。如果您正准备开始阅读 Oracle Concepts 手册，或者尚未接触过它，我可以向您保证，这部手册绝对是您学习 Oracle 的绝佳起点。它大约包含 700 页的内容，涵盖了您需要了解的众多关键 Oracle 概念。虽然手册不会深入探讨每一个技术细节（Oracle 文档库中提供了海量技术细节，总页数高达 10,000 至 20,000 页），但它将帮助您建立起对所有重要概念的理解。

本思维导图包含MySQL的基础知识，结构清晰，便于整理和记忆。内容详尽，方便查阅，适合需要使用XMind进行学习的用户。

大数据知识体系的速查表，挺适合刚接触或想系统梳理大数据知识的朋友。阿里云出的东西，内容还蛮全，从架构、工具、框架到实战都有。平时开发中突然想不起来某个组件是干嘛的，翻一眼就清楚了，省得临时百度一堆页面。 SQL、Hive、Hadoop这类核心技术点全覆盖，像你在用Hive写查询，突然忘了某个函数用法，搭配Hive 内置函数速查表用，查得快，效率高。 资源里还顺手整理了一些工具速查表，比如MySQL 命令、Redis和MongoDB，对日常开发挺友好。尤其是在多数据源项目里，这种对照表能帮你少踩不少坑。 你也可以看看大数据入门指南，和这个知识体系是互补的，新人看完能大致掌握主流工具和常见场景，甚

本篇内容涵盖 MySQL 高级知识体系的核心内容，包括 Linux 环境下的安装、启动与登录、索引原理与应用、视图的概念与操作等方面。 Linux 环境下 MySQL 的安装与配置 详解在 Linux 系统中安装 MySQL 的步骤和注意事项。 介绍 MySQL 配置文件的设置与优化，确保数据库高效稳定运行。 MySQL 启动、登录与安全管理 阐述如何启动和停止 MySQL 服务，以及如何安全地登录数据库。 讲解用户权限管理机制，确保数据安全。 MySQL 索引：深入理解与高效应用 全面剖析索引的概念、优势、劣势以及适用场景。 深入讲解 B-Tree、B+Tree 等数据结构在索引中

大数据方向的资源真不少，但要找一份内容扎实又贴近实战的资料，大数据入门-知识、工具、实战与面试准备.md还挺值得一看。知识讲得比较全面，工具也讲到了不少主流的，像是Hadoop、Spark这些都有涉及，适合你一边学一边上手。 讲工具的部分不光是罗列名词，而是结合了实际案例，比如用Spark日志数据，场景选得蛮贴地气的。你一看就懂是怎么回事儿，照着练也不难上手。 面试方面准备得还挺用心，面试题、经验分享、还有实战录音，都整理得比较系统。尤其是录音那块，能听别人怎么答题，感觉比光看题还管用。 如果你是刚入门，或者准备面试，建议你按顺序看，从知识到工具再到实战，思路比较清晰。如果有点基础了，直接跳到

随着技术的发展，Oracle数据库的关键知识点体系架构逐步揭示。

大数据团队赛知识框架 一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程 二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖 三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理 四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流 五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩

1.账户：收入和支出的主要对象实体。 2.支出：该账户的支出金额。 3.收入：该账户的收入金额、 4.余额：该账户在进行收入以及支出事件之后当前金额数。 5.支出清单：账户每次详细的支出记录。 6.收入清单：账户每次详细的收入记录。