掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELE

MySQL知识点包括MySQL命令服务的相关内容，SQL重要概念的详细讲解，以及SQL命令语句的创建方法。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千

将深入探讨 MySQL 数据库的核心概念，涵盖数据存储、查询处理、事务管理等关键方面，帮助读者建立对 MySQL 数据库的全面理解。 数据存储 存储引擎: MySQL 支持多种存储引擎，例如 InnoDB 和 MyISAM，每种引擎在数据存储、索引和锁机制方面具有不同的特性，理解这些差异对于选择合适的存储引擎至关重要。 数据类型: MySQL 提供丰富的数据类型，包括数值、字符串、日期和时间等，正确选择数据类型可以提高数据存储效率和查询性能。 表结构设计: 良好的表结构设计是保证数据库性能的关键，合理的字段定义、索引创建和约束设置可以有效地优化数据存储和查询效率。 查询处理 SQL 语法

MySQL是全球领先的关系型数据库管理系统之一，在Web应用中广泛应用。详细介绍了MySQL核心知识点，以思维导图形式展示，方便学习和理解。包括数据库设计与表结构、SQL语言基础、索引优化、事务处理、存储引擎选择和安全性控制等关键内容。

详细解释了SQL的基本原理和使用方法，读者通过阅读可以深入了解SQL的应用。

Flink核心概念与应用 Flink概述 什么是Flink？ Flink的特点与优势 Flink编程模型 批处理 流处理 重要概念 Task与Operator Chains 数据流图 并行度 Task划分 TaskManager JobManager 共享资源槽 Slot的概念 资源分配与隔离 Flink的时间 事件时间 处理时间 摄入时间 Flink的Window 时间窗口 计数窗口 会话窗口 Flink的WaterMark WaterMark机制 迟到数据处理 重启策略 固定延迟重启 失败率重启 无重启

数据挖掘通过探索大量数据集寻找有价值的模式和趋势，帮助企业了解客户、优化流程和做出明智决策。

掌握 DB2 的基本原理 数据库架构: 探索 DB2 数据库的结构，包括表、视图、索引等核心组件。 数据类型: 了解 DB2 支持的各种数据类型，例如整数、字符串、日期等。 SQL 语法: 学习使用 SQL 语言进行数据操作，包括查询、插入、更新和删除数据。 数据安全: 理解 DB2 的安全机制，例如用户权限管理和数据加密。