数据库核心概念:初学者

基本面创建基础。对SQL有一个清晰的概念。发现表函数，包括ALTER和CREATE，以及列函数和数学运算符。

掌握SQL字符串的核心函数。字符串是任何数据库的关键组件，您可以使用基本的SQL命令进行神奇的工作。探索字符串函数，如LENGTH, REVERSE，和TRIM，以及如何把它们放在一起。

使用多个表。掌握SQL的基础知识是一个基础。探索多表数据库架构和设计，使用内/外连接连接多个表，以及等价连接和非等价连接。

掌握先进的查询。SQL中的查询允许您像专业人员一样操作数据库。了解高级技术，包括子查询、相关查询、困难查询，并学习查询技巧以提高效率。

发现SQL视图。详细浏览SQL视图，定义各种视图及其管理，从创建视图到视图类型、更新和删除视图。

掌握SQL事务。探索事务以及如何对语句、Transact-SQL和事务日志进行分组。

主SQL事务锁。探索事务锁和不同级别的锁。

掌握安全性是至关重要的。探索SQL安全性最重要的方面之一。了解锁系统、安全访问和管理级别、权限和权限，以及安全体系结构的设置和安装。

组织使用数据库存储数据，并允许其员工访问、更新和管理数据。了解数据库，包括类型、用户、特征、体系结构和数据库模型。

组织使用数据库管理系统来操作、组织和检索数据。了解这些系统、它们的组件，以及Edgar Codd博士将数据库视为关系数据库的规则。

存储数据很重要，但是能够使用SQL之类的查询语言对数据进行操作和分析也同样重要。探索关系代数和微积分，由Edgar Codd博士为他的关系数据库理论开发。

SQL是大多数dbms使用的主要查询语言。学习如何使用SQL管理数据，事务和并发控制如何确保数据完整性和一致性，以及如何在关系数据库中实现安全性。

良好的数据库设计是数据库实现的基础，是满足业务需求的保证。学习如何设计数据库，包括数据库建模、设计生命周期和需求。

正确的数据库设计确保数据库将按照其用户的期望执行。探索概念设计、实体、关系，以及创建和集成视图到ERD中。

逻辑设计模型包括概念图并将其转换为表示数据库的逻辑实现。探索逻辑模型中存在的实体，属性和关系。

数据库归一化允许您以减少冗余的方式组织数据并增加完整性。了解数据库设计中的正常化和正常形式。

了解物理数据库设计阶段，包括将实体转换为表，将属性转换为视图，以及实现视图和各种类型的索引。

数据库管理系统，也称为DBMS，是用来控制、存储、组织和检索数据的。了解数据库、DBMS和RDBMS，并探索不同的数据库模型。

关系数据库将数据存储在表中，而表将数据存储在行或元组、列或属性中。探索如何使用DML语句来查询数据和操作结果集。

了解如何更新和删除SQL Server数据库中的数据，以及如何使用事务来确保数据和引用的完整性。

数据定义语言(Data Definition Language, DDL)用于创建数据库及其组件。了解如何使用DDL创建数据库、表、视图和存储过程。

数据冗余对存储、可伸缩性和响应性产生负面影响。学习如何在SQL Server中使用数据库规范化和索引来抵消这些负面影响。

数据库管理员最关心的是数据安全性。探讨SQL Server数据库的安全性注意事项，如何为数据库对象分配权限，以及如何备份和恢复数据库。

在这12个视频课程中，学习者探索如何定义数据，其生命周期，隐私的重要性，SQL和NoSQL数据库解决方案和关键数据管理概念，因为他们涉及到大数据。首先，看看数据、信息和分析之间的关系。学习识别个人身份信息(PII)、受保护的健康信息(PHI)和通用数据隐私法规。然后，研究数据生命周期的六个阶段。比较和对比SQL和NoSQL数据库解决方案，并查看如何使用Visual Paradigm创建关系数据库ERD(实体关系图)。SQL解决方案是在AWS云上部署Microsoft SQL Server，在AWS云上部署DynamoDB，实现NoSQL解决方案。探索大数据和治理的定义。学习者将研究各种类型的数据架构，包括TOGAF(开放组架构框架)企业架构。最后，学习者学习数据分析和报告，组织如何从他们拥有的数据中获得价值。最后的练习着眼于实现有效的数据管理解决方案。

数据工程是数据科学的一个领域，专注于数据收集和分析的实际应用。这12个视频课程帮助学习者探索分布式系统，批处理与内存处理，NoSQL的使用，以及各种可用的工具用于数据管理/大数据和ETL(提取，转换和加载)过程。首先从数据的角度概述分布式系统。然后看看批处理和内存处理之间的区别。了解NoSQL存储及其使用，以及用于数据管理的工具。探索etl——它是什么、过程和可用的不同工具。学习使用Talend Open Studio来展示ETL概念。接下来，研究数据建模和在Talend Open Studio中创建数据模型。探索在使用人工智能和机器学习时的需求层次。在另一篇教程中，学习如何创建数据分区。 Then move on to data engineering and best practices, with a look at approaches to building and using data reporting tools. Conclude with an exercise designed to create a data model.

在这9个视频的课程中，您将探索事务、事务管理策略和回滚的数据概念。了解如何使用SQL Server实现事务管理和回滚。首先了解回滚流程的概念和特征及其对事务的影响。然后看看事务的各种状态，突出的事务类型以及它们的基本特性(分布式和补偿事务)。接下来，学习如何使用SQL server实现事务管理，以及一些基本元素，如提交保存点和释放保存点。学习者回忆各种事务日志操作及其特征(事务恢复和事务复制)。通过使用锁监视器和跟踪，您将了解SQL server提供的死锁管理功能和特性。检查SQL server采用的基本回滚机制，然后查看如何使用SQL server将数据库回滚到特定的时间点。最后的练习涉及到使用SQL server实现事务管理和回滚。

在这7个视频课程中，学习者将探索使用NoSQL和MongoDB事务管理之间的差异，并发现如何在数据库和NoSQL中实现更改数据捕获。第一个教程比较了NoSQL和SQL的事务管理体系结构和功能。然后您将学习如何识别MongoDB的事务管理功能，以及它对一致性和可用性的影响。接下来，学习者将探索如何使用MongoDB中的副本集实现多文档事务管理。然后，课程继续研究更改数据捕获(这是捕获更改的过程)，并了解基本的SQL Server更改数据捕获特性。您将研究MongoDB中变更流的特性，这将引导您创建变更流，为使用MongoDB的应用程序启用实时数据变更流。作为课程的结尾，一个关于MongoDB事务和更改流的练习比较了NoSQL和SQL的事务管理架构和能力。