oracle数据库就应该这样学 第1讲

前言：

各位有志于学习oracle数据库的朋友，你们不懂oracle数据库没关系，请不要着急，只要你肯学，对自己有信息，哥一定能带你上路……

时可以可用来消费，也可以用来投资，下面请开始你的投资

下面请用心花30分钟时间看一下这个视频，我能让你搞清楚什么叫“信息”、什么叫“信息技术”、什么是“数据”、什么是“数据技术”、什么是“数据库”……

在分析比较市场上各种数据库产品后，我将建议你学什么样的数据库比较好。

人类迁移的历史就是信息传递的历史

科学家分析了全世界不同国家、不同地区的人们的DNA后，推论得出人类祖先的迁徙过程：大约20万年前，人类起源于非洲。6万年前，人类一批一批走出非洲。4万年前，人类遍布世界每一个角落。1万年前，人类开始进入农业时代，从此人口开始了大爆炸……

数据是信息的符号

人类的历史就是人类迁移的历史，人类的迁移的历史就是人类文明传承的历史，人类文明传承其实就是信息在传递，信息是通过数据传递的……数据只是信息记录、传递、共享的符号。

数据可分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据三类

数据可以分为结构化数据，半结构化数据、非结构化数据等三类。可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据称为结构化数据。非结构化数据不能直接用二维表结构来逻辑表达实现的数据叫非结构化数据，比如：文本、图形、图像、音频、视频等。半结构化数据是介于结构化与非结构化之间的数据，具有一定的结构性，但却是“无模式”的，更准确地说，这类数据是自描述的。

什么是大数据？

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。大数据不需要随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据有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）。

大数据和传统数据有什么区别？

大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。

传统数据采集方法、内容分类、采集标准都遵循既有的规则，即其方法论较完整，采集的数据是随机的、精准的样本数据，而大数据采集方面尚无标准的规则与方法，采集的数据是全部的、可能有噪声即混杂的数据。

应用方面，传统数据诠释宏观、整体情况，可直接用于决策。而大数据分析、挖掘需辅助一定的观测技术与运算设备，且对从业者的创新意识与技术有一定的要求。

大数据过去就存在，只是处理技术是近几年才成熟。

为什么说学习大数据表达有误？

大数据是客观存在的数据，形式多样，所谓的“学习大数据”其实是“学习处理大数据的相关技术”。

大数据相关技术首先是在大数据计算平台上，解决数据怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra）的技术，解决数据怎么算（Hadoop, Spark）的技术。

大数据概念很火，有必要学传统数据处理技术？

大数据是被过度炒作的概念，处理大数据相关技术很多，但并不代表传统数据处理技术就过时了，也不意味着关系型数据库不需要学习了。

用于存储常规结构化数据的传统的关系型数据库有哪些？学什么的样关系型数据库好呢？

传统的关系型数据库有oracle、mysql、 sqlserver、db2等 。建议学习市场占有率较好的数据库，学习金融机构、大型企业、政府部门使用的数据库。oracle多年来一直独占鳌头，名列数据库排行榜榜首。

如何理解数据与数据库之间的关系？

商品可以存于商品库，同理，数据存于数据库。商品库中的商品有入库和出库等动作，也有数量变化的情况，同理，数据库中的数据也可以有类似的数据插入、删除、查询、修改等数据操作。

本章小结：

文明传承本质上是信息传递

信息传递的载体通过语言、文字、电波、电脑、互联网……

数据是信息记录、表现、传递时的使用的符号，数据可分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据可以较为方便的存于数据库中，并可方便地进行查询、修改、使用。

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