sql語言是數據庫語言。
sql語言具有數據定義、數據操縱和數據控制的功能。sql是一種特殊目的的編程語言,是一種數據庫查詢和程序設計語言,用于存取數據以及查詢、更新和管理關系數據庫系統。
身處互聯網行業,SQL 可能是你需要掌握的核心技能之一。最早的時候,SQL 作為一門查詢數據庫的語言,是程序員的必備技能,運維、開發、Web 以及數據等從業人員都需要用到 SQL,畢竟只有查詢到正確的數據,才能有后面的數據加工、分析,在面試中,SQL 的考察也是一道必不可少的坎兒。
在一項調查中,SQL 的使用人群僅次于 JavaScript。之所以火爆,一個非常大的優勢在于它的變化幅度小,上手簡單。SQL92和SQL99這兩個標準一直沿用到現在,這意味著掌握 SQL 是一件一勞永逸的事情,至少在你的職業生涯中,它都可以發揮作用。
在學習使用 SQL 的時候,總是需要一些數據,但目前主流的 SQL 書本或者網絡上用的基本是千篇一律的數據表(比如查詢超市數據表),為此他特地整理了一份“王者榮耀數據庫”以及“NBA球員數據庫”,以便基于此進行 SQL 的實操訓練。
數據庫是面向事務的設計,數據倉庫是面向主題設計的。數據庫一般存儲在線交易數據,數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
“與時間相關”:數據庫保存信息的時候,并不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同,出于決策的需要,數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中,時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客,一位是最近三個月購買九車,一位是最近一年從未買過,這對于決策者意義是不同的。
“不可修改”:數據倉庫中的數據并不是最新的,而是來源于其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息,并不是很多數據庫處理的那種日常事務數據(有的數據庫例如電信計費數據庫甚至處理實時信息)。因此,數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的;當然,向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料:數據倉庫的出現,并不是要取代數據庫。數據倉庫,是在數據庫已經大量存在的情況下,為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的,它決不是所謂的“大型數據庫”。
目前,大部分數據倉庫還是用關系數據庫管理系統來管理的。可以說,數據庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
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博看有聲買粉絲端
數據庫的三級模式是指外模式、概念模式、內模式。
人們為數據庫設計了一個嚴謹的體系結構,數據庫領域公認的標準結構是三級模式結構,它包括外模式、概念模式、內模式,有效地組織、管理數據,提高了數據庫的邏輯獨立性和物理獨立性。
用戶級對應外模式,概念級對應概念模式,物理級對應內模式,使不同級別的用戶對數據庫形成不同的視圖。
所謂視圖,就是指觀察、認識和理解數據的范圍、角度和方法,是數據庫在用戶“眼中"的反映,很顯然,不同層次(級別)用戶所“看到”的數據庫是不相同的。
美國國家標準協會(AmericanNationalStandardInstitute,ANSI)的數據庫管理系統研究小組于1978年提出了標準化的建議,將數據庫結構分為3級:面向用戶或應用程序員的用戶級、面向建立和維護數據庫人員的概念級、面向系統程序員的物理級。
根據需要從一級數據庫中搜集對象的相關數據集合而成的就是二級數據庫。
像genebank,EMBL這種都是不加選擇的一級數據庫,只要是實驗獲得的,不管什么東西的序列,哪怕是不完整的序列都能上傳,而且它們的數據也有可能有重復。如果有某個人專門研究細菌的鑒定,需要用到正式被認可的16srDNA序列,為了研究方便,把這些一級數據庫的各個種類細菌的公認標準16srDNA序列的數據進行整理,重新構建了一個數據庫,這就是所謂的二級數據庫。如果不構建,直接用一級數據庫做blast,就會得出很多未被承認甚至不完整的序列,還要人工一個個看過去,找出公認的標準序列,這樣就很麻煩。我舉得例子在現實中就是韓國的EzTaxon。
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