大数据hadoop系列-数据库原理和MySQL实操视频课程

为什么大数据开发绕不开数据库原理和MySQL实操

很多转岗大数据的同学容易有一个误区：觉得只要搞定Hadoop生态、会写几个算子就算入门了。但真到做数据清洗、数仓落地或者排查数据倾斜时，往往会卡在最基础的SQL逻辑和底层存储原理上。这门课解决的就是这个断层问题：不跟你扯大数据集群怎么搭，而是直接把你按在数据库的基本概念和MySQL命令行前，把关系型数据库的底层逻辑和SQL执行过程补扎实。它适合那些写了几行CRUD代码但没系统学过数据库原理的人，也适合准备大数据体系课但总感觉SQL功底发虚的转岗人员。别假装自己什么都会，如果连关系模型、范式、事务隔离都说不清楚，大数据的离线计算和实时数仓就是空中楼阁。学这门课前，你只需要会用命令行敲命令，懂一点基础编程逻辑即可，不需要你提前学过分布式系统。

建议先看哪几块以及资料怎么配合练习

课程内容看似精简，但全是干货，建议按照原理、操作、语言三步走的方式去啃。第一块先看数据库基本概念和基础知识概述，重点理解关系型数据库的组织方式、范式的作用以及数据模型是怎么映射到磁盘存储的。第二块直接对照MySQL基本操作和命令行实操，不要只用眼睛看视频，必须打开你本地的MySQL环境，跟着敲一遍建库、建表、增删改查的命令。第三块是SQL语言详解，这是重中之重，资料包里的线索只是帮你理解主题，真正的练习要落在你自己的数据库里。看完每一节后，自己造几条测试数据，把视频里的SQL语句跑一遍，再尝试修改条件看执行结果。遇到报错别急着跳过，把错误码和提示看懂，这就是排查大数据任务里数据异常的基础功。练习时重点抓多表连接、聚合函数和分组过滤，这些在大数据离线计算里几乎每天都在用。

学完能独立做什么以及应能回答的问题

看完这套视频并完成配套实操后，你应该能独立完成一个中小型业务库的表结构设计，能熟练用SQL语句完成复杂的数据查询和清洗逻辑，而不是只会用图形化工具点来点去。更重要的是，当后续进入Hadoop体系学习Hive或Spark SQL时，你能立刻把关系型数据库的原理迁移过去，理解分布式环境下的表结构和数据倾斜是怎么来的。为了检验自己是不是真学进去了，看完后试着回答这几个问题：关系型数据库的三大范式分别解决了什么问题？在实际数仓建模时为什么有时候要反范式设计？一条包含多表连接和分组聚合的SQL语句，在MySQL内部的执行顺序是怎样的？事务的隔离级别有哪几种，它们分别会带来什么并发问题？如果这些问题你都能用大白话讲清楚，并能在命令行里敲出对应的验证代码，说明底子打牢了，可以放心往大数据的分布式计算框架继续推进了。