国内五大论文数据库如下：
第一段：中国知网提供的<<中国学术期刊（光盘版）>>
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版.
收录的学术期刊同时作为"中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊".
但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录.
第二段：中国生物医学文献数据库（CBMDISC)
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域.
第三段：中文生物医学期刊数据库（CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发.
涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域.
并具有成果查新功能医学全在线
第四段：万方数据资源系统（China Info)
由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制.
个别期刊甚至将"遴选"改成"精选",或者干脆去掉.
第五段：维普数据库
也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版.
收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了.
一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库.
期刊据数据库不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据.
另外还有：
①.、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站.
隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供.
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息.
该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具.
同时,"哲社版"采用电脑编排,增加了"著者索引"、"题中人名分析索引"、"引用报刊一览表",方便了读者的使用.
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类.
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司.
目前已经成为中国最大的综合文献数据库.
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创.
发展现状
即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口.这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题.随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,
这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同,
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库.而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力.
以上内容参考：百度百科——数据库
AWS服务概述
高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现,相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计,这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计.对于希望基于AWS构建千万级用户应用的开发者而言,不仅需要对区域（Region）、可用区（AZ）和边缘站点等基础设施的分布有所了解,更需要了解不同的AWS服务各自的特点和最佳实践.
单机到多实例
到了这一步,就要从单实例服务变成多实例.这一步骤涉及到Web实例和数据库实例的拆分,数据库可以开始考虑选择SQL或者NoSQL.SQL大家比较熟悉,优点很明显,缺点主要在规模变大之后呈现,不过一般对于百万级用户量内的应用,SQL是能够满足需求的；但如果数据量增长速度很快,数据是非结构化或者半结构化的,应用要求的延时低、写入的速度要求快,那考虑NoSQL会更合适一些.
几百个用户的情况,一个RDS实例+一个Web实例即可满足需求,前端直接用一个EIP,即单机的情况；用户上千的情况,建议启动两个RDS实例+Web实例并将实例部署在不同的可用区,前端用ELB做负载均衡.
对于百万级以下用户的规模,每一个可用区内会有多个Web实例和RDS实例组成的集群,其中Active RDS实例和Standby RDS实例要放在不同的可用区,其他RDS实例均为只读.
到了这个规模之后,再要往上扩展到百万级,就需要改变部分工作负载的设计方式了.
改变部分工作负载的设计方式
第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB.ElastiCache是托管的Memcached和Redis服务,API是一样的,两者都是非常快的缓存服务（毫秒级别）,区别在于Memcached使用一个AZ,Redis可以跨AZ复制.DynamoDB是NoSQL服务,后台存储基于SSD,平均延时在毫秒级别.
这时候我们可以开始考虑弹性的问题,即应用的自动扩展.弹性的实现有四个前提：
完善的、基于指标的监控体系
自动化构建
自动化部署
集中化日志管理
在AWS上实现自动构建部署,可以选择Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation,也可以完全自己写脚本配合定制AMI来实现.Elastic Beanstalk是全自动化的,基于容器实现,适合常规的Web应用；OpsWorks是半自动化的,适合较为复杂的应用开发流程,可以对资源配给、配置管理、应用部署、软件升级、监控、身份控制进行定制化；CloudFormation是基于模板的管理模式,可定制的范围更大.
如果以上都做到,那么一个百万级用户量的应用基本上可以比较好的管理起来.进一步到千万级用户量的规模,我们需要更多的引入面向服务的架构设计,即SOA.
SOA、SOA、SOA
比如消息队列服务SQS,加在模块A和模块B之间,这样即使模块A宕掉了,模块B也仍然可以正常运行一段时间.美国大选网站就是采用了这样的思路,在SQL实例压力大的时候把实例关掉,换上一个更大的实例,因为前面有SQS顶着才可以这样做.
而AWS上的通知服务（SNS）、邮件服务（SES）,也建议大家多多采用,而不要自己搭建Web实例来做,因为此类服务在处理海量请求方面的能力要远远超过一般的实现.
千万级规模对数据库的性能挑战是很大的,对于SQL,联邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法,将"热"表、快速写数据迁移到NoSQL也是一种思路.应用的性能挑战方面,重点则在于即时获得反馈（完善实时的监控+报警）,以及持续的调优各个模块.
Oracle
认证有OCA、OCP、OCM.
OCA（Oracle Certified Associate）,是入门级别的资格证书；
OCP（Oracle Certified Professionals）,是专业证书；
OCM（Oracle Certified Master）,是新的高级资格证书,授予拥有最高专业技术的甲骨文认证专家.
①.：Data Platform数据平台
MySQL数据库认证分开发和管理两种,
该认证是MySQL数据库集群管理认证
SQL
就那几条
命令
.SQL主要是为了
高级语言
不是人为去使用的,大一
等你大三时
就会发现
这个问题
很可笑.
一般是高级语言C#.
C++
.易语言.
VB.
等等
会连接数据库,SQL
只是数据库语言,为了兼容高级语言
（''
数据库SQL
）
和（""高级语言）几乎
会做网站的
都会数据库知识.（注册网站.游戏网站.企业）
查
更
删
插
新建数据库
新建表
表之间的关系
数据类型
主要考查询
应为
数据库
最主要的功能就是查询
升序,倒序,数据库的一些重要的函数.看了数据库不光几条命令,但是这些命令在我看了
就是多余的.应为我只向里面插入
修改,更新,删除
查询,其他的
都手工的.呵呵
,新建表
,表之间的
处理
都是
很少用的
懂了
就行
.
但是
要是应付考试
就要好好背背了
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入.
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的.比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术.并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题.并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响.在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的.在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响.
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前,先向系统发出请求,对其加锁.加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象.
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术.
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突.MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份.
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写.包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）.一个支持事务（Transaction）的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求.
None
一些系统不提供原子性.
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性.
镜像分为同步和异步.
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中.
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
BDB：BDB
全称是 "Berkeley DB",它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat
Software开发.BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力.在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能.事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回.
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度.典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的.另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易.
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标.
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储,数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据.
大数据技术未来发展和就业前景
政策上来看,国家大力支持
从这一系列的政策措施中,可以看到国家对大数据技术的重视.而随着数据相关的应用和商业模式越来越多,与老百姓生活相关性日益密切,无论是国内还是国外,都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规,来保障大数据行业平稳有序地发展.
从行业发展来看,产业进入爆发阶段
应用场景广阔
人才缺口大
就业薪资高
大数据岗位职业生涯（参考）：
值得考的大数据证书
阿里云ACP大数据认证
是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证,通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践.目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向.
对于求职者来说,阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业,都会认可ACP证书,如果你希望入职阿里,那考一个这样的证书,会是你的加分项.
而对于其他非阿里系企业,这样一个证书可能用处并不大,但考了这个证书,至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历,是一个能力的证明,所以也是有用的.
华为大数据认证HCIE
具体到华为HCIE-Big Data认证,其特点主要体现在四个方面：
理论深刻、技术领先,围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等,课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术,可以让学员紧随大数据发展趋势,系统掌握大数据前沿技术；
源于开源、胜于开源,基于开源社区,包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；
云上实验、随心学习,实验采用华为云作为实验平台,学员可随时访问进行实验操作,降低学习成本、提高效率；
结合案例、实战领先,源于企业真实项目需求,实验中融入大量实际项目应用场景,如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等,便于学员学以致用,融会贯通.
相比较来说,华为大数据认证比阿里的难度大很多,且费用贵很多,不太适合新手小白、学生党.
对于想进大厂的应届毕业生,建议做一个学习阶段计划表,同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书.它不仅能让你的理论知识联系实际应用,更能对你的求职起到助推作用,是你找工作的一个加分项.
想了解的同学可以关注我,免费领取前端学习课件.