大数据到底是什么，到今天应该还是稀里糊涂的一笔账。

百度百科是这样定义的：

大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

这个定义最大的特点，和很多红皮书白皮书黑皮书之类的差不多，就是装逼。说白了，不说人话。反正我是没听明白大数据和小数据有什么本质的区别。无非是数据和处理数据的工具以及从数据里面提取有用信息变成钱的过程。曾经我们在做这些事情，现在我们在做这些事情，将来我们也会继续做这些事情。

以前几年国内大数据概念炒上天的情况来看，其实真的谁也不知道大数据是什么，谁也不清楚大数据怎么玩，但是各行各业忽如一夜春风来，冒出无数个大数据公司大数据专家。

现在我们可以看到各行各业都在谈论大数据。从政府到企业，从互联网行业到传统行业，随便写个App背后没有大数据都不能叫好App。现在大数据都上升到国家高度了。比如说政府办公要上大数据，一个三线城市，放两三台机器搞定的，这数据真的非常的大。

如果我们撇开大数据这个概念不谈，自从有了数据以来，人类一直做的事情是什么?这个其实也是今天大数据的背景下大家都在做的事情，概括起来讲：分析数据，产生有价值的信息。

这个事情20年前在做10年前也在做，今天还是在做，其实没什么变化。 那么什么东西发生了变化呢?最大的一个是工具的能力发生了变化。 现在我们可以几千几万台机器一起协同做计算了。其次是性价比的变化。以前买Oracle的数据库IBM大型机Teradata的解决方案，贼贵。现在开源软件一搭，弄些PC机就好。糙一点无所谓，所谓便宜才能普及。

然而本质来讲，大家做的事情并无改变。所以我们不需要去纠结于大数据到底是什么，而是要看清楚具体业务问题是什么，有什么合适的工具去解决。这些工具可能是新的也可能是旧的。我想大数据的所谓发展无非就是工具的进步使得大家能够更有能力去在限定的时间内处理更多的数据，获得更有效的信息。

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大数据并不是一种概念，而是一种方法论。简单来说，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。

数据分析师是什么？

数据分析师不同行业中获取数据，并通过获取到的数据对问题进行解答。最后还需要以合适的方式对结果进行展示，以辅助企业做出商业决策。一般来讲，数据分析师的任务是对数据进行清洗、分析以及可视化。

根据行业的不同，数据分析师的头衔也可能不同。比如：业务分析师、商业智能分析师、运营分析师、数据库分析师等等。不管头衔是什么，数据分析师都可谓是通才。他们能够胜任诸多岗位与团队角色，同时也能在极大程度上帮助企业做出基于数据的决策。

数据分析师所需技能

编程，统计学和数学，机器学习，数据可视化和通信技术，数据处理和数据集定义

数据工程师是什么？

在大数据的时代，数据工程师的角色愈发地重要。数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师是系统的构建者与优化者，所有公司正常运营的基础之一，数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移的准确性，并且保证其它用户对数据的可访问性。

和数据分析师不同，他们不太关注统计、分析技能、建模等。他们的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等。因此，数据工程师必须具备相当强的编程能力—包括编写数据查询程序的能力。也就是说，他们的能力必须达到开发运营高手的级别。

数据工程师还负责数据库设计、仓储数据库、建立数据库等。 这就意味着，他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。此外，非功能性的基础设施问题，如数据的可扩展性、可靠性、韧性、有效性，备份等也由数据工程师来负责。

数据工程师所需技能

数学和统计学，程序设计和计算机科学，分析技能，商业战略

对于招聘市场端在大数据工程师和大数据分析师二个方向所涉及的岗位具体名称如下图所示：

大数据工程师方向：

大数据分析师方向：

总结：

数据工程师的重心在“后端”，他们需要持续的优化数据通道，才能保证企业数据的准确性与可用性。同时还需确保在需要的时候能够顺畅地将数据提供给用户。

数据分析师则是通过使用数据工程师所构建的自定义API来提取新的数据集，并对其中的数据趋势进行识别，同时对异常数据进行分析。分析师们将会对结果进行总结，并以一种清晰直观的方式来展示这些结果，以便于其它非技术团队能够更好地了解他们目前的工作效果。

有了以上信息，数据分析师和大数据工程师之间的差异应该清楚。对于数据驱动的职位来说，通过数据来找到正确的问题，并据此进行更加精确的试验，这就是其最根本的工作内容。进一步的，数据科学领域将不断发展进步，同时也会对相关从业人员提出持续学习的要求。

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互联网时代，最明显的一个特征就是绝大多数信息都是以数据的形式进行记录，可以说数据就是信息的载体，也是知识的来源。数据体量呈现出爆发式增长，人们在笑谈大数据时代“你的信息只值五毛钱”的时候，不得不重新认真思考它的价值。

大数据有没有价值，在于是否应用得当

随着国家将大数据战略提升到国家战略高度，将大数据视为经济发展和转型的重要科技依据，越来越多的企业组织已将数据视为重要资产，着手开展数字化转型的系列举措，以期全面提升客户体验，推动经济增长。

无疑，大数据时代，数据资产已成为一个企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会毫无价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是企业现在面临的难点。

用友云分析服务针对企业数据分析的关键技术及应用场景等推出了《分析云技术白皮书》，助力企业走出数据分析的盲区，实现数据化管理与运营。用友云分析服务支持将多个不同的数据源汇总到数据共享中心的大数据平台。通过内置的用友DI数据集成平台将企业各业务系统的数据进行采集，再加载到用友云分析服务的大数据平台。经过元数据管理系统的比对、校验、转换得到一致的数据。从而进行数据整合，根据不同的需求，提供差异化服务。

应用越广泛，受到的安全挑战越大

大数据技术，悄然渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素并发挥着重要作用。然而，大数据技术使得产率提高和改变生活方式的同时，随之而来的安全挑战也日益显现。

例如，政务大数据覆盖行业范围广泛、数据结构多样、关联关系复杂，而且涉及大量个人隐私数据、国家敏感数据等重要数据。因此在开展政务大数据应用的同时，数据和平台安全尤为重要。

值得一提的是，3月25日，华为云数据库安全服务正式上线，以期打造高效云上数据防护体系。华为云数据库安全服务，通过三步走的数据库安全防护设计，保障数据系统安全。第一步：定位敏感数据在数据库中所处的位置，通过构建安全策略来提早防护。第二步：通过定义基于多维度的策略，阻止应用直接访问数据、利用操作系统和第三方应用程序漏洞的攻击。第三步：一旦发现入侵行为，采取必要措施进行封堵，以回溯和确认攻击源头，还原恶意行为的蛛丝马迹，从而进行管理措施。

大数据与人工智能携手发展

大数据与人工智能相互依托，有着紧密的联系。巨大的数据量为人工智能提供了发展空间。从早期的支持向量机、决策树，到近期的人工智能神经网络，数据越多越有助于人工智能的发展。同时，大数据也需要更新的模式来处理它，通过这个过程发现更多隐含规律。

在当下，在未来，或许人们已经不能忽略“大数据与人工智能”这两个重要的技术协同运用所带来的具大效应。人心齐，泰山移。独脚难行，孤掌难鸣。在互联网时代，一味地竞争已经没有未来。只有携手共求发展，或许才能创造出一个大国品牌。

（文/红薯）

数据挖掘是指在大量的数据中挖掘出信息，通过认真分析来揭示数据之间有意义的联系、趋势和模式。而数据挖掘技术就是指为了完成数据挖掘任务所需要的全部技术。金融、零售等企业已广泛采用数据挖掘技术，分析用户的可信度和购物偏好等。大数据研究采用数据挖掘技术，但是数据挖掘中的短期行为较多，多数是为某个具体问题研究应用技术，还无统一的理论。传统的数据挖掘技术在数据维度和规模增大时，所需资源呈现指数级增长，所以对PB级以上的大数据还需研究新的方法。

数据挖掘概述

数据挖掘是近年来伴随数据库系统的大量建立和万维网的广泛应用而发展起来的一门技术。数据挖掘是交叉性学科，它是数据库技术、机器学习、统计学、人工智能、可视化分析、模式识别等多门学科的融合，如下图所示。

数据挖掘的几个概念

数据挖掘

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含其内的、人们实现所不知的，但又是有潜在价值的信息和知识的过程。几点说明如下。

数据挖掘涉及数据融合、数据分析和决策支持等内容。数据源必须是真实的、大量的、含有噪声的、用户感兴趣的数据。发现的知识要可接受、可理解、可运用，并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的问题。数据是知识的源泉，将概念、规则、模式、规律和约束等视为知识，这就好像从矿石中采矿或淘金一样，从数据中获取知识。原始数据可以是结构化数据，如关系型数据库中的数据等，也可以是非结构化数据，如文本、图形和图像等，还可以是半结构化数据，如网页等。挖掘知识的方法可以是数学的方法，也可以是非数学的方法；可以是演绎的方法，也可以是归纳的方法。挖掘的知识具有应用的价值，可以用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。数据挖掘是一门交叉学科，将人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在需求推动下，不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的知识融合后，形成新的研究热点。

数据的挖掘首先是搜集数据，数据越丰富越好，数据量越大越好，只有获得足够的高质量的数据，才能获得确定的判断，才能产生认知模型，这是量变到质变的过程。由此产生经验，经验的积累就能产生有价值的判断。认知模型是渐进发展的模型，当认识深入以后，将长生更加抽象的模型与许多猜想，通过猜想再扩展模型，从而达到深度学习和深度挖掘。

2. 数据挖掘分类

数据挖掘可以分为两类：直接数据挖掘和间接数据挖掘。

（1）直接数据挖掘

直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立一个模型，利用这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中标的属性，即列）进行描述。分类、估值、预测属于直接数据挖掘。

（2）间接数据挖掘

间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述，而是在所有的变量中建立起某种关系。相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化以及复杂数据类型挖掘。

3. 数据挖掘技术

数据挖掘技术是数据挖掘方法的集合，数据挖掘方法众多。根据挖掘任务可将数据挖掘技术分为预测模型发现、聚类分析、分类与回归、关联分析、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现、离群点检测等。根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。根据挖掘方法可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法中，可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别和非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘应用了来自其他一些领域的思想与算法，主要包括：

统计学的抽样、估计和假设检验。人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

其他一些领域的技术也起到重要的支撑作用，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。高性能计算技术、并行计算技术、分布式技术也能帮助处理数据，当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

信息数据以及数据处理与存储他们之间大概可以表示为信息数据以及数据处理的综合在经过处理过程，然后转化为我们所需要的信息当然这个过程是需要存储的，这就涉及到了数据存储。

而涉及到数据存储就不得不提及到数据管理的发展演变过程，数据的管理呢，在50年代中期以前呢，一般是人工管理。而人工管理用到的也就是基本的应用程序1和应用数据组1。然后，应用程序2和数据组2张，一一对应。以至于到应用程序n和数组n，每个应用程序的使用背后都有对应的应用数据组，呈分布式排列。

而从50年代后期到60年代中期，这一阶段，人工管理转变成了文件系统，所有的应用程序以及数据组全都与文件管理系统息息相关。不管是应用程序还是数据组都是从文件管理系统中调取，从而形成了以文件管理系统为核心的发散式分布。

而60年代后期开始呢，有文件系统转变为了数据库系统，而此时的核心就是数据库管理系统。所有的应用程序全都对接于数据库管理系统，数据库管理系统背后的操盘手就是数据库。数据库就是所有数据库管理系统的集合，他可以直接由应用程序调用，。更甚者有数据库集合，在数据库内分库分表以完成更高紧密度配合的数据处理以及管理分析。

数据库是在计算机内长期储存有组织可大量共享数据的集合。而这种结合的特点是，可以数据独立性比较高，统一管理和控制比较方便，应用程序对数据资源可以共享，具有最小的冗余度。

这样就是数据库的用户从以前不能直接通过操作系统访问数据库文件中的数据到如今用户可以通过DBMS访问数据库文件中的数据，经过数据库管理系统从操作系统的进程管理，内存管理，文件管理，设备管理等服务中调用。而这些都取自于数据库容器，而数据库容器中的数据对象都是以文件为单位存储在外存中这就是我们通常所说的表，视图以及索引。

而数据库操作系统就是在用户与操作系统之间的一层数据管理应用。它可以帮助用户有效的存储和组织数据，以及更加高效的获取有用的数据信息，同时也是维护和管理数据库的软件。而它通常包括的几个主要功能，其中有数据库的运行和管理功能，数据库的维护和建立功能，数据库的操纵功能以及数据库的定义功能。

数据模型在现实数据库管理的过程中起着关键作用，而数据模型也是数据库技术发展的主线现有的数据库基本上是基于某种数据模型。

而数据库都是依赖于数据模型来实现对于现实世界中的某些特征的模拟和抽象，比如我们数学中经常用matlab软件制作的数学模型，用来把抽象的场景具体化为模型，这就好比现实世界中理解和认识起来比较抽象的概念，用数据模型表达出来，这种数据模型就是数据库系统支持的逻辑数据模型，而这种模型又进一步转化为存储的物理数据模型这就是现实世界中客观对象的抽象过程，首先，现实世界的概念模型，是由数据库的设计人员完成，其次，概念模型和逻辑模型，也是由数据库设计人员完成，而最终，逻辑模型物理模型是数据库管理系统完成。

对于数据库，小编知之甚少，现学现卖，不知道有哪位大神还可以多为我补充指点一二？

本文来源：大数据工程师（今日头条作者）原文链接：https:///a6508682747257553411/

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

下面我们来讲大数据开发核心流程。

当我们接到一个需求，首先会进行需求分析，然后做工作流设计，比如这个任务是什么时候跑的、依赖于哪些业务。工作流设计完成后进行数据采集和数据同步。接下去就是数据开发，我们提供了WEB-IDE，支持SQL、MR、SHELL和 PYTHON等。然后我们提供了冒烟测试的场景，测试完成后发布到线上，让它每天定时进行自动调度，并进行数据质量监控。以上步骤都完成后，就能把我们的数据环流到业务系统库，或者用QuickBI、DataV这些工具进行页面展现。

我们设计的任务是离线的，每天会在12点的时候把设计的任务变成一个实例快照。目前我们的任务依赖在业内也是最先进的。

现在最常见的需求就是每天有日报，每周要写周报，每月要写月报。为了节省资源，就可以使用日报的数据直接转成周报或月报。

线上系统在每天6点的时候要保证数据已经回笼到业务系统，系统要开始使用了。

如上图所示，假设有D和E两个任务，它们依赖于B和A。任务D的运行时间是1.5小时，E是2小时。我们必须确保B每天在4点之前把B的任务运行完成，一般正常运行时间是2小时。那就要保证A每天任务完成的时间不晚于2点。如果A的运行时间是10分钟，到1点的时候发现A的任务失败了，这时就能计算出A还剩下多少余量，我们可以进行人工监督排查。在1:50之前人工介入，从而保证任务D和E能在6点前准时产出。

总结

如图所示，MaxCompute是图上小人的“心脏”，所有运行的任务都在MaxCompute里面。调度是数据架构的“大脑”。“眼睛”是数据监控，目前在数据架构平台上它还是一个“近视眼”，还没有正式推出。数据集成就像两只“手”，不停地从其它地方搬运数据。底层的开发环境和运维中心就像两条“腿”，保证整个数据架构平台走得更远。而数据质量就像是一个“人体健康中心”，也就是数据质量的监控。

程序员必备的碎片化学习神器牛X公司的开会方式，明天开始参照执行女程序媛与男程序猿的一天火爆全球的区块链到底是怎么一回事？一文带你看懂对开发来讲，业务重要还是技术重要？

学习了Java的一些基础基础知识，今天我们学习到的是数据库的下载使用，比起单纯的读取本地文件，数据库可以更加快速的对数据进行操作。

Mysql数据库简介

数据库其实就是我们存储数据的一个仓库，它的本质是一个文件系统，我们将数据通过一定的格式存储起来，实现对数据的增加，删除，修改以及查询操作。

Mysql数据库是目前市面是开源的关系型数据库，它可以通过结构化语言SQL对数据库进行管理。

比起别的数据库，mysql数据库的占有内存系哦啊，运行的速度比较快，成本比较低，这样让一些小型的网站有了最好的选择，其中最重要的是开源。

数据库服务器安装

我们在网站上可以找到官方版和社区版2种版本的安装，一般我们会选择安装社区版的服务器，因为比起企业版的社区版是免费的呀~而企业版本是付费的，只有稳定的sql版本，付费也是会得到官方的技术支持。

在网站上下载到压缩包之后，开始下面步骤，我们这里选的是mysql-5.7.17-winx64.zip压缩包。

1.解压到mysql数据库压缩包d:data，这里主要尽量不要选太深的目录。

2.配置环境变量

MYSQL_HOME=d:/datapath=%MYSQL_HOME\bin;

文件路径都配置好之后，我们将Mysql添加到系统服务中并启动

3.以管理员身份运行cmd，切换目录到解压的文件夹下的bin

4，执行安装名mysqld install MySQL --defaults-file="D:\zhong\mysql-5.7.17-winx64\my-default.ini"

5 start mysql启动数据库

在这里我们可能会遇到sql服务器无法启动的情况

这时候我们的解决方法是

mysql --installmysql --initializenet start mysql

一般情况是正常的，但如果还是失败了，我们使用命令sc delete mysql，在进程中结束mysqld，删除原解压目录，在根目录下新建一个目录重新解压文件，再次执行上述步骤。

6.修改密码

mysql会在启动之后，初始化一个默认的密码，这个密码我们可以在安装目录下的data中 主机名.err这个文件中找到，如下图

数据库密码

登陆mysql -uroot -p，输入上面文件中的密码：lsix6)UhXhsJ，修改密码，执行：SET PASSWORD =PASSWORD('root');

上述就是对数据的简单安装程序，有帮助到大家话，关注一下呗~

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我们在数据库中更多的是对表的操作，而在表中我们又有单表与多表的操作，在其中最复杂最多的就是增删改查中的查询。下面我们一起来学习。

Insert插入操作

为了方便我们的操作，我们使用Navicat软件来进行接下来的学习。大家可以在文章最后有工具分享

我首先在数据库你们新建一张表，student ，然后我们在软件上方点击查询进入查询编辑器，输入命令行，当然有别的方法，为了展示sql语句，我们使用命令行来操作。

1.插入所有列值

2.插入部分列值

3.不指定列名

在每次操作的时候我们都要录入列名，好多时候我们都是默认录入所有的列，所以我们为此有不指定列名的操作。

注意： 在录入数据是除了数值的类型以外，别的都要用单引号引起来；values中的数据位置要与表中的列名顺序相匹配；如果插入空值，我们可以不写字段也可以插入null。

Update更新操作

数据库中的updata语句用来修改表中的数据。

更新某一行中的一个列

更新某一行中的若干列，这就是我们的更新操作，能够根据数据的关键词进行查找，利用set实现对数据单行修改和多行修改。

Delete删除操作

除了上图的数据我们还有一个 drop table 表名 ---在这里删除的是整个表。我们在这里对两种删除类型delete与truncate进行区分一下

Select基本查询

select查询语句是我们数据库中的最最最重要的语句，它的语法十分的灵活。

1.查询指定的列

2.查询所有列

3.去掉重复记录

如果我们想要看一张项目表中的有多少不同的公司时候，我们可以选择使用这条语句。

4.使用别名

在这里我们注意的是，我们只是将查询的结果表示成了我们想要的名字，并没有改变原来的数据表。

5.ifnull函数

为了解决数据的列值为null时的问题，我们使用ifnull函数。

6.where子句

where子句在我们之前的例子也列举了许多，我们通过where子句规定了选择的标准，还有规定了我们要查找的条件范围。

语法：SELECT 列名称 FROM 表名称 WHERE 列 运算符 值

常用运算符：

逻辑运算符：

查询数据表的（同时）满足id或num的条件的值，我们使用上述的语言。

between ...and

SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 100 AND price;在这里注意的是between的前值应该比后面的值下，相当于 >= and <=

in

SELECT * FROM products WHERE price IN(65,100,190);通过in我们可以比较价格是65,100,190的商品信息。

like

like，像。就是我们所说的模糊查询。通配符使用: 1.% 匹配多个 2._匹配一个

null值操作

在这里，not这个词我们可在不同的地方使用，如上图。

order by排序

7.聚合函数

在select中的简单查询中，不难想想都是横向的查询，就是根据我们的条件查出符合条件的信息，而聚合函数就要对数据进行纵向的操作，比如求和，是对一列的数值进行操作后，返回一个sum值。另外聚合函数会忽略空值。

看个例子：

8.分组操作

group by语句用于对数据的分组操作，在后面的hiving子句对分组的数据进行过滤。Having与where的区别：

--having是我们对数据分组后对数据进行了过滤，而where是在我们对数据分组之前就对数据进行了过滤

--having后面可以使用我们的分组函数，换句话说就是统计函数，where则不可以使用。

总结

上面的一条语句是我们select语句的集合体，大家可以看看能不能看懂，看懂说明你对此单表操作有了一定的掌握。在这里的limt是查看从第2条数据开始查看，看2条数据，也就是2,3的数据。记住数据是从0开始计算的哦`

好了，今天我们的单表操作就到这里，下篇我们带来的是多表的连接操作，如果有帮助到大家，关注支持一下呗~

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上篇文章我们学到了如何安装数据库，下来我们学习数据库的一些基本的操作，其中也包括对表的操作。

数据库基本操作

show databases;通过此命令可以实现查看所有的数据 库名称，就像下图，这是默认的一些数据库

create database dbName ；通过此我们可以在数据库系统中创建一个叫reba的数据库

create database reba character set utf8 ;这条命令与上述命令类似，我们在上面的基础上加上了对数据库字符编码集的限制，能够保证我们的中文在系统中不会出错。

use dbName ；在use后面加入数据库的名字，也就是打开数据库。在下面创建表的时候必须先打开数据库，在进行建表操作。

select database();与show类似，同样是查看数据库，不同的是Select查看的当前所正在使用的数据库名称。

show create database reba ;这条命令是查看创建数据库reba的时候所使用的字符集。

drop database dbname；删除数据库的操作，

表

数据库中创建一个表，相当于在Java中新建一个User类，然后对其封装，List便是一张数据表。

List

1.数据类型

表中的字段数据类型有很多种，如下图，其实我们常用的有int和char，varchar这几种数据类型。

表字段数据类型

在这里有人会问char和varchar有什么区别？

char是一个定长的字符串，它的长度不会变化，而varchar在小于指定长度的情况下，它的长度会根据存储的长度而改变，是一个可变长度的字符串。

2.约束

俗话说的好，没有规矩不成方圆。通过这些约束我们可以实现对数据的规范，方便我们对数据的操作。

表结构操作

1-创建表

在java中我们这样来创建一张表

class User{

int age ;

String name ;}

类比数据库中，我们使用这样的方法，其实这也是一门语言

create table t_user2(

age int ,

name varchar(100) default ‘lisi’)

创建表的语法

表建好之后我们使用desc 表名 来查看表的信息

查看表的字符编码集就是表的创建语句 show create table 表名;

2-修改表结构

在修改表中我们使用关键字alter来对表进行操作，具体的内容如下。

修改表

通过这些命令，我们可修改表的列名，表的属性以及添加和删除一列的数据。但是，我们基本不用修改表的做这些命令，迫不得已额尽量别用。

3.删除表

删除表我们也是一般不用，其中的语法有：

drop table 表名;

TRUNCATE TABLE 表名

这两种方式前面的是有条件的删除，自动增加的主键不会初始化，而后者是直接全部删除，不可退回，速度快，相当于新建了一张表，这个表与之前的一模一样，而且自增的主键也会从头开始计算。

之前你可能遇到这样的情况，强迫症的你就得使用第二种方式

这就是对表的一些基本操作，当然我们这里并没有去写对表的数据进行操作。

下篇文章我们将会对数据坤单表和多表数据的操作做一个详细的说明，有什么一下下方留言！帮助到你的话，关注一下我哟~谢谢大家支持。

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昨天我们看了数据库的使用，只不过那都是我们手工去输入的数据，今天我们用java来实现对数据库的连接。

JDBC简介

JDBC就是java 数据库连接，是java中的API，我们将用它来执行SQL语句，除了我们平常的mysql数据库以外，jdbc还提供了统一的多种的数据库。

如上图所示客户端通过jdbc API加载驱动后实现了数据的连接。接下来我们给出详细的步骤。

入门程序

我们先来学习一个简单的，首先我们新建的Java项目，其次是导入mysql的数据驱动jar包，jar可以在网上直接找一个，很方便，不需要太高版本的。

准备工作都有做好了之后，我们就可开始啦~

1,.注册驱动

方式一

方式二

在这里我们建议使用第一种方式，第二种方式会多次注册数据库，因为Driver()中其实就封装了一个注册驱动的方法，我们在外面又注册一次。

2.建立连接

我们通过上述的语句实现连接数据库，数据库对应写上数据库的名字，在后面将自己的数据库的用户名和密码因为补上。第二步就结束了。

3.获取执行sql语句的statement

4.执行sql语句的增删改查

在上面图片中，我们一般将sql单独拿出来，赋值给sql，方便操作。

5.如果是查询语句，就会有结果集返回，我们对其进行处理。

6.释放数据库的资源

按顺序依次关闭数据库的资源，防止资源的恶意占有。

主要接口或类

---DriverManger---

作用

a、注册驱动

b、获取与数据库的链接

改进注册驱动：

DriverManager.registerDriver(new com.mysql.jdbc.Driver());

缺点：严重依赖具体的驱动类；会导致驱动被注册2次。

替代方案：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

获取与数据库的链接

DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/ssm", "root", "hang");

---Connection---

我们知道所有和数据库之间的连接我们都是通过链接的方式进行的，如果我们想要对数据库进行操作，我们就要从连接的对象中获取可以执行数据库的statement对象，实现我们的操作。

---statement---

---PreparedStatement---

我们在这里，能用PreparedStatement就不要使用Statement，上面已经很明确了PreparedStatement的优点。

---ResultSet---

作用：

代表者查询语句的查询结果集

上面就是对java连接数据库的简单介绍，下篇文章我们就会对上述的代码进行优化，解决代码中的硬编码问题，以及代码的冗余问题，我们还引入连接池强化数据连接速率。

有帮助到大家的话，关注支持一下~

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