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

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。

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

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。

Oracle 数据库体系结构是理解 Oracle 数据库工作原理的关键。它定义了数据库的各个组件以及它们之间的交互方式，对于数据库管理员、开发人员以及任何想要深入了解 Oracle 数据库的人来说都是至关重要的知识。

根据提供的信息，我们可以总结出以下关于数据库的重要知识点： ###数据库独立性1. 物理数据独立性：指的是当数据库的存储设备和存取方法发生变化时，整体逻辑结构不受影响的能力。例如，如果数据库从一个硬件平台迁移到另一个硬件平台，或者存储介质发生了改变，只要逻辑结构保持不变，应用程序无需做任何更改。这种特性使得应用程序能够不受底层物理结构变更的影响，提高了系统的灵活性和可维护性。（对应题目1） ###存储器类型2. 联机存储器：一般指的是直接参与系统运行过程中的存储器。题目中提到的“联机存储器”指内存和快闪存，这类存储器能够快速读写，直接参与到当前正在执行的应用程序中，提供必要的数据存储和处理支持