论坛元老
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为什么制作数据库工程师系统培训之路这门课程？
引言：
其实一直就想做一套数据库方面的成长性课程，也是我们大数据讨论群里呼声最高的一门课程。但由于市面上数据库相关课程十分繁杂，收集、整理、试看要花掉很多时间，再有平时工作比较忙，所以拖了这么久，但还好，终于整理了一版自己比较满意的课程体系。
我的推荐理由：
我从06年开始工作从Java工程师做起，随着编程语言、前后端框架技术的快速发展已经很难跟上技术革新的步伐，唯独关系数据库比较特别，经常跟同事开玩笑说，真正一招鲜的技能应该是数据库技术。这些年用过的编程语言、软件工具不知道有多少了，只有SQL，ORACLE,MYSQL是一直在使用，而且总有新的理解与体会。我在招聘工程师的时候也非常看重他的SQL水平，只要你是做技术的无论什么岗位。因为这个能力将对后面工作起到至关重要的作用。虽然初学者可能会听说大数据会替代传统关系数据库，但实际并非如此，大数据解决的海量数据存储与分析的问题（例如网站用户行为等），而关系数据库解决的商业系统问题（例如客户关系管理、订单流程处理、决策支持系统等等数不过来），应用的角度完全是不一样的，但即便是大数据里面涉及的数据库技术也都围绕着关系数据库这个理论基础。所以无论你是做大数据、数据库研发、数据仓库、软件开发还是数据分析，关系数据库技术对你而言都是至关重要的。
课程设计思路：
仍然按照入门、进阶、实战的思路来整理，从数据库理论基础开始，到最热门的商业数据库、开源数据库的讲解，再到数据库编程（存储过程技术是可以对数据库编程的）、常用客户端编程工具的使用与数据库设计，最后是实际应用场景的使用与面对各种性能优化、SQL优化、存储、备份等数据库管理的技能。大概这个思路，把我精挑细选的课程梳理好。最后就是一些常用软件与文档等整理。我相信一定会让您学有所获，后期我会根据同学们的建议不断更新完善，保证大家都能永久更新。其实我并不想只把它看成冰冷的生意，更愿意成为志同道合的朋友。
初级入门篇
课程介绍：
我建议零基础同学先从“关系代数”学起，了解关系数据库的发展历史。这样对数据本身会有很强的认知，其实我们学习Oracle、Mysql、大数据都离不开对数据本身的理解。这些无非是一个产品，一个工具，带有自己独特的功能与设计理念，可以解决一些特定的问题，但都离不开基础理论的支持。只有理解了魂，才能更好的应用这些产品或工具。之后，我们再来学习常用的关系数据库，学习服务器、客户端与软件开发环境，多去动手实践，去理解里面重要的知识点。真正的学习在于理解并掌握重点。
课程目录：
【重点课程】关系数据库与关系代数 13课
【重点课程】详解SQL与PLSQL 18课
【重点课程】老男孩Mysql全套视频 16课
【重点课程】SQLServer2012入门视频教程 17课
【重点课程】Oracle10g数据库系统视频教程 18课
【重点课程】PLSQL软件入门视频 8课
【知识补充】Mysql视频教程第二版 43课
【知识补充】Oracle快速入门与提高 18课
中级进阶篇
课程介绍：
这个阶段的重点是提升对常用关系数据库产品本身的理解，并加强实践环节。这里涉及到数据库的设计、数据库性能优化与数据运维的知识，通过这些课程能让你知道，原来会写个SQL还远达不到应用水平，数据库产品还有更多的功能需要你学习理解，而且都会对实际工作、项目产生很大价值。这里还会知识扩充，让你知道为了解决效率、存储等问题还有NoSql、NewSql这样的新技术，也有PostgreSQL这种面向对象的关系型数据库产品，用他们可以解决哪些问题？该如何去解决。
课程目录：
【重点课程】DB2数据库优化 11课
【重点课程】MySQL数据库运维 15课
【重点课程】Oracle职业直通车 26课
【重点课程】MySQL数据库设计 6课
【重点课程】Oracle性能优化 31课
【随用随学】NoSQL与NewSQL数据库引航 19课
【随用随学】MongoDB视频教程 12课
【随用随学】Redis数据库管理 8课
【知识补充】深度学习PostgreSQL 15课
【知识补充】Oracle引航视频 13课
【重点课程】linux操作系统视频课程 21课
高级实战篇
课程介绍：
这个阶段的重点是深入学习与实战，学习是个循序渐进的过程，在这里我们会接触到更加高级的备份、集群、高级技巧等技术，还有很多实际工作中的案例可供参考。当然当下热门的大数据技术相关的课程也准备了非常经典的课程供同学们学习，但区别于大数据工程师，HADOOP/HIVE/HBASE是与关系数据库息息相关的大数据框架技术，通过分布式集群环境管理海量数据，HBae与Hive提供了类似关系数据库一样的解决方案，有关系数据库经验的人可以一学就会。
课程目录：
【重点课程】MySQL数据管理之备份恢复案例解析
【重点课程】Mysql优化高级技巧、经典案例
【重点课程】Oracle数据库性能优化艺术 14课
【重点课程】Oracle高可用 15课
【重点课程】基于案例学SQL优化 15课
【重点课程】深入Oracle数据库 16课
【知识补充】Hadoop数据分析平台 17课
【知识补充】大数据Hive编程语言开发实战 24课
【知识补充】大数据HBase数据库开发实战 26课
参考复习篇
课程介绍：
这个阶段重点在于知识补充和复习，Linux是数据库工程师必备的技能，因为正式的数据库环境几乎都是部署在linux服务器，如果不能灵活应用是无法掌握高级数据库技术的。Kettle是ETL工具主要用于数据的抽取转换加载过程，夸数据库的数据转换工作会事半功倍，数据仓库技术也叫OLAP数据架构，主要为决策支持提供快速的分析汇总数据结果。文档与软件我也收集了很多，提供给大家使用。
课程目录：
【重点课程】尚学堂Linux 25课
【重点课程】深入BI之Kettle篇 15课
【知识补充】计算机基础理论视频 38课
【知识补充】电商数据仓库全流程开发详解 15课
【知识补充】数据分析之推荐系统 9课
【学习文档】数据库学习资料文档
【软件工具】数据库相关软件
下载地址：
回复可查看课程下载链接&提取码
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发表于 2019-3-21 11:09
