数据库工程师必备编程技能 (数据库工程师 需要编程)

随着信息技术的不断发展，数据库管理在现代化的企业系统中变得越来越重要。因此，现代企业系统中的数据库工程师需要具备多种编程技能来应对不断变化的环境。本文将介绍数据库工程师必须具备的编程技能，以便满足现代企业系统中对数据库管理的需求。

1. SQL编程技能

SQL是数据库编程语言。数据库工程师必须熟悉SQL命令语言及其应用。 SQL是所有关系型数据库管理系统（RDBMS）的基础编程语言。学习SQL的过程不仅仅包括了SQL语言的基础知识，还需要了解如何创建表，优化表，执行事务等。在SQL编程的时候，要注意执行速度，因为数据库很容易受到连接数的影响。

2. 数据结构和算法

数据库管理有许多限制，如表大小、索引大小、查询性能等。数据结构和算法提供了用于管理这些限制的方法。理解数据结构和算法有助于数据库工程师更好地掌握索引和查询优化。例如，索引是用于加快查询的数据结构，并且存在各种索引类型。了解这些将有助于优化查询性能并提高数据库工程师的工作效率。

3. Java编程技能

Java语言( Java Language),由SUN公司推出的一种面向对象的程序设计语言，可以通过JDBC连接到各种关系型数据库中。 Java是所有平台上使用的一种编程语言，并且由于Java 8新的JDBC API，Java编程在数据库工程师方面的需求逐渐 增加。 我们需要了解JDBC API，Java Servlet技术，Java Server Pages技术等。

4. Python编程技能

Python是另一种适用于数据库编程的语言。它是一种介于编译型语言和脚本语言之间的解释型语言。因此，它非常适合数据分析和可视化，对于对于数据挖掘和机器学习来说，熟练掌握Python语言甚至是必须的。

5. C++编程技能

C++是一种广泛使用的编程语言，可用于操作系统、应用程序、驱动程序和数据库系统等领域。C++有助于处理高并发、高吞吐量的数据。对于开发高性能、能够扩展的C++数据库应用程序的数据库工程师来说，熟练掌握C++是必不可少的编程技能之一。

6. 熟悉NoSQL数据技术

NoSQL数据库非常流行，主要是因为在处理非结构化数据方面更有效。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库提供了更高效的数据存储和检索技术，同时也具有垂直和水平扩展的能力。数据工程师应该学会使用NoSQL数据库，如MongoDB, Couchbase和Cassandra等来操作和管理数据。

数据库管理是现代企业系统中必不可少的组成部分，因此数据库工程师需要具备一系列编程技能以应对不断变化的环境。SQL编程技能，数据结构和算法，Java、Python、C++编程技能以及对NoSQL数据库技术的熟悉与理解，对于数据库管理的成功至关重要。学习和掌握这些技能可以使数据库工程师更好地管理和优化数据，并为企业提供更好的服务。

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大数据开发工程师要学习什么

1.大数据和旦渗工程师工作中会做什么？

集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件

数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等

数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等

这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。

2.集群运维

数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。

因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。

由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。

由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。

3.ETL

ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapRece;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。

4.系统开发

我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。

需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。

如何入门？

前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。

1.了解行业情况

刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。

2.选择学习途径

如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑唤脊一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候更好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。

在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：

自学

报班

找人指点

别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是更好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。

3.学习路线

学习路线，下面是一个大致的建议：

之一阶段

先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。

学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。

接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。

Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。

第二阶段

到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要迟亩有一些有意思内容可以选学。

数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。

用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。

一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。

第三阶段

下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行

分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。

数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。

各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

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