数据库技术工作方向有哪些，2数据库技术可以应用领域有哪些方向

来源：整理时间：2024-06-14 05:51:44 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，2数据库技术可以应用领域有哪些方向
2，数据库的就业方向有哪些
3，数据库可以从事哪些职位
4，数据库技术的四个方向
5，SQL数据库专业的就业方向

1，2数据库技术可以应用领域有哪些方向

应该说现在数据库技术和其他计算机技术（计算机网络、人工智能、并行计算、分布式计算、多媒体技术等等）是相互结合、相互渗透的。比如说我们银行、电信、网站、企业管理软件等应用软件的数据就需要数据库里面存储。

2数据库技术可以应用领域有哪些方向

2，数据库的就业方向有哪些

请问你是不是已经学完了数据库呢？如果是，那“数据库工程师”也不错啊！你也可以在数据库设计、维护、管理、应用、开发等等几个方面选择就业啊！

你要就业找好工作肯定这些是不够的，如果是想针对数据库编程，就是作信息管理系统这一块的话有两个方向，可以选择.net或是j2ee.作网站的话学一下php。过级的那些东西，说实话用处不大。

数据库的就业方向有哪些

3，数据库可以从事哪些职位

DBA，数据库开发工程师，报表工程师，数据分析师

个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些，对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平，因此，待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些，待遇也稍低。数据架构师，一般企业需要一两个足以。数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案，仅供参考。一、数据库架构师任职要求：1.项目开发经验；2.丰富的sql server、db2 、oracle、sybase大型数据库研发设计经验；3.丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验；4.有数据库性能优化经验；5.掌握数据仓库的基本理论，有数据仓库的实际开发经验；二、数据仓库工程师职位描述： 1、对数据仓库系统的架构设计，编写专业的系统设计文档；2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计；3、实施项目开发。职位要求： 1、有1年以上的etl、olap工具的实际开发经验，有bo、mstr、insight、hyperion intelligence(brio)等其中一种开发工具实践经验者优先；2、熟练使用oracle等数据库，精通sql、存储过程，有java和数据库性能调优的经验者优先；3、深入理解数据仓库、数据建模等概念，有商业智能相关系统实际建模经验者优先；三、数据库开发工程师岗位职责：1、数据库设计与优化；2、存储过程设计与开发；3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法；4、协助工程部门实施数据库部署；5、为测试部门提供数据库支持。任职要求：1、本科学历，计算机相关专业2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识　4、熟悉linux/unix、windows等相关技术5、精通oracle等大型数据库技术，熟练掌握数据库开发技术，熟练使用sqlplus进行存储过程开发，精确sql语言。6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术7、良好的沟通能力和执行能力；正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神

大方向就是数据库开发和数据库管理

DBA

数据库可以从事哪些职位

4，数据库技术的四个方向

规模会向两头发展—大的越来越大，小的越来越小。所谓大的，指的是企业级数据库的规模。前10年，数据库存储的数据大都以GB为基准衡量，几十GB就已经非常庞大。而如今，只广东移动每个月新增的数据量，就已经以TB衡量，不出3年，很多企业要存储的数据就要达到PB级。数据量越来越大，需要更大的数据库做支撑，这就是数据库的发展方向之一。另一方面，数据库也会越来越小。如今，Sybase的数据库已经安装在高档的Casio手表中了，这些手表中记录的有天气情况、气压、佩带者的血压、心跳等数据。这种数据库并不要求数据存储量大，但是要求在低计算量的情况下反应快，而且能够适应外界环境的变化。存储方式从行到列的改变。以前数据库都是以行的形式存储的，理由很简单，用户需要的是对单条数据的读取和存储。而如今，单纯的数据记录已经不足以支撑企业发展了，企业更需要的是数据分析和决策支持。那么，单纯看一条记录没有任何意义，而是要把所有数据的某一项都统计出来进行分析，这就是列的概念。以中国移动为例，上亿个用户，每个月上TB的数据，哪些是ⅥP用户，该如何根据他们的需求提供专有服务，对于那些动感地带的用户，到底应该制定哪些优惠政策，除了看话费，是不是还能挖掘出他们的消费特点，进行更有针对性的业务推广活动?这些，就不是看一条数据的问题，而需要频繁对列进行操作。预计，不出半年，各大数据库厂商都会推出以列为存储方式的数据库。非结构化数据仍然不能纳入数据库中。说到这里，可能大家都认为我在逆潮流而动，如今很多数据库厂商都可以接受图像、视频等非结构化数据了，Sybase怎么还要死守着结构化数据呢?其实我认为，非结构化数据要想进入数据库，仍然需要结构化，只是这种结构化的方法各厂商不一样，而且相比以前有了很大的进步和提高。以前我们图片的记录方式是记录它的文件名，如果文件名中提到了某个人的名字，那么在整个数据库查询的时候，就可以把这个图片找到。而这是非常不科学的，因为很多非结构化数据的文件名起的并不可能完全。那么，如今大家把非结构化的数据变得结构化，其实就是在用结构化的数据描述这张图片，比如用点和位置来记录这张图片的每个像素。而一旦需要做查询的时候，可以根据像素的组合记录来比对，把符合比对要求的数据全部筛选出来。这样就把非结构化数据以结构化的方式纳入数据库中了，并能接受查询、检索等操作。数据库和数据仓库会分开。很多数据库厂商认为，数据库一个就行，一专多能，既能用它进行实时交易，也能用它来进行数据分析。但是，其实很多用户如今在前台需要数据库提供实时交易功能，需要有很快的响应速度，而在后台，则需要设立一些规则进行数据分析和商务智能分析。Sybase就认为，这两个数据库应该是两种格式，毕竟它们的功能不一样。因此，从产品设置上，Sybase有交易型数据库和分析型数据库两种。

5，SQL数据库专业的就业方向

粘帖点给你，CSDN论坛上看到的，希望能帮助你。　　前面四种：　　数据库应用开发 (application development)　　除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等　　数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般　　数据建模专家 (data modeler)　　除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模　　负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计　　这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，　　在中小公司则可能由程序员承担。　　商业智能专家 (business intelligence - BI)　　主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，　　涉及OLAP (online analytical processing)　　需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具　　这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）　　数据构架师 (Data Architect)　　主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，　　也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，　　协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。　　这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，　　在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。　　前面五种：　　数据库管理员 (database administrator - DBA)　　数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，　　协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）　　这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位　　数据仓库专家 (data warehouse - DW)　　应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，　　和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，　　但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。　　存储工程师 (storage engineer)　　专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，　　和DBA的工作关系比较密切。　　对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，　　这种职位也非常少。　　性能优化工程师 (performance engineer)　　专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。　　我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,　　也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。　　对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。　　因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。　　高级数据库管理员 (senior DBA)　　在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：　　对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。　　对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈　　对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，　　对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）　　对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）　　熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。　　灾难数据恢复过程的建立，测试和执行　　这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，　　而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。　　这种职位非常少。

数据库应用开发 (application development) 除了基本的sql方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般数据建模专家 (data modeler) 除了基本的sql方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。商业智能专家 (business intelligence - bi) 主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及olap (online analytical processing) 需要使用ssrs, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）数据构架师 (data architect) 主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，dba之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，dba负责。