今天給各位分享數據庫系統概論第5版pdf的知識，其中也會對數據庫第五版電子版進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
大數據主要學習哪些內容
先上一張大數據技術學習的必備技能圖：
入門學習需要掌握的基本技能：
1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python與數據分析等等。
我們所說的大數據培訓學習，一般是指大數據開發。大數據開發需要學習的東西可以參考一下加米谷大數據培訓0基礎學習的課程，具體描述可見guan網：
第一階段：Java設計與編程思想
第二階段：Web前端開發
第三階段：JavaEE進階
第四階段：大數據基礎
第五階段：HDFS分布式文件系統
第六階段：MapReduce分布式計算模型
第七階段：Yarn分布式資源管理器
第八階段：Zookeeper分布式協調服務
第九階段：Hbase分布式數據庫
第十階段：Hive分布式數據倉庫
第十一階段：FlumeNG分布式數據采集系統
第十二階段：Sqoop大數據遷移系統
第十三階段：Scala大數據黃金語言
第十四階段：kafka分布式總線系統
第十五階段：SparkCore大數據計算基石
第十六階段：SparkSQL數據挖掘利器
第十七階段：SparkStreaming流失計算平臺
第十八階段：SparkMllib機器學習平臺
第十九階段：SparkGraphx圖計算平臺
第二十階段：大數據項目實戰
求關于數據庫方面的書籍
《數據庫系統導論》（第七版）C.J.Date著機械工業出版社，數據庫領域中的權威著作，專業理論書籍出版至第七版，在業界是罕見的，可以想見該書具有多高的水平。
《數據庫系統概念》（第三版）Silberschatz著機械工業出版社光看作者的名字就知道這肯定是一本好書。
《數據庫系統基礎教程》清華大學出版社、《數據庫系統實現》機械工業出版社J.D.Ullman著斯坦福大學五門數據庫系列課程的前兩門教材，《數據庫系統實現》一書的層次在我國已相當于研究生課程水平。
《數據庫設計》Stephens著機械工業出版社一本不太厚也不太難的入門書。
《數據挖掘--概念與技術》JiaweiHan（韓家煒）著機械工業出版社數據挖掘領域的國際知名專家韓家煒教授最新力作，系統而全面的介紹了數據挖掘技術，可讀性甚佳。
《數據庫處理--基礎、設計與實現》（第七版）D.M.Kroenke著電子工業出版社很少見的使用Access作為實例介紹數據庫原理與設計的書，內容清晰易懂。
《數據庫系統概論》（第三版）薩師煊、王珊著高教出版社國內本科及研究生專選教材，兩位作者均為我國數據庫界的著名專家。
《數據庫原理、編程與性能》作者:（美）PatrickO'NeilElizabethO'Neil譯者:周傲英俞榮華季文赟錢衛寧等
本書既強調理論又強調應用，全書眾多的定義、定理、詳細的證明過程、豐富的應用實例使得本書翻之有望而生畏之感，讀之又有暢快淋漓之覺。實在是一本不可多得的好書，值得大家認真去學。
自學數據結構好呢，還是數據庫系統概論好呢
先學數據結構，數據庫系統概論后面再學。
作為一個過來人，這些課程我都學過，按照計算機相關專業的課程大綱安排，在學完c++或者C后，安排數據結構的課程，數據庫系統概論屬于專業基礎課范疇，是高年級學習的課程。
數據結構學好了，對你編碼，邏輯，刷各種oj或者leetcod，參加acm都有幫助
大一這一學期開了數據庫系統概論這門課，老師講的完全聽不懂，我們用的是sql server~
這個專業其實挺枯燥的，老師負責的會多交些，不負責的照著書本說說語法就完事，讓你自己去操作演示得出結果，我以前老師講了半天我就是不會在機子上搞了半天已不太會，其實大學多注意培養自己的興趣愛好，定位好自己將來走哪條路，如果確定走這條路，那就必須學好了這是開發軟件后臺數據庫是核心，不懂多問同學多上機演練，多問老師。
如果不走這條路那就放棄考過就行，在工作后根本就用不到。數據庫原理和數據庫系統概論這兩個有什么不一樣
想比下,原理更實際些;而概論是純理論的東西;后者比較枯燥;舉個例子,物理學比較具體,而常識課就是泛泛而談了.另外,數據庫原理,可能就是針對某一個數據庫軟件而談,比如SQLSERVER,ORACLE,ACCESS
OK，本文到此結束，希望對大家有所幫助。
