CDA数据分析师 出品
编辑：Mika
各位小伙伴大家好！
我是徐杨老师，做数据分析编写SQL是必不可少的一个步骤。所以为了完成理论准备，我们需要学习更多的数据库术语。
举个例子，你发现最近你的商品突然爆款，卖得极好，短时间内一下子获得了超过1000万行的用户行为数据。
而我们企业原有的系统只是把行为数据存到了一些表格中，面对这海量的数据显然表格是不够用的。
那么该怎么办呢？
这时你就需要一个数据库设计器，负责将数据组织成表，以及建立这些表之间的关系。并且这一步至关重要，因为如果数据库设计从一开始就不完美，那么系统将很难使用，也不会满足业务需求。
那数据库设计人员实际上到底要如何做呢？
答案就是使用可视化工具在画布上绘制整个数据库系统，也叫绘制数据模型。
实体关系图
一种是画一个实体关系图，不同的图形代表不同的数据实体和实体之间的特定关系。
表之间的连接用行表示。这种表示数据库的方式是强大和专业的，比较复杂，并参考数据库设计的过程。
关系模式
另一种表示形式是关系模式，当确定要更精确地创建的数据库的结构和组织时，它非常有用。
关系模式如下所示：
它表示为一个矩形形状的表，即位于矩形顶部的是表的名称。列名列在数据库中的所有关系架构下面，形成了数据库架构。还可以看到指示数据库中表如何相关的行。
下一步是创建数据库，在这个阶段，SQL可以用于物理性的设置数据库。然后你就可以享受操纵数据的优势了。
因为它可以使用数据集来提取业务洞察力，这些洞察力能改善工作上的业务性能低效。数据库是数据操作的关键先决条件。
如果你已经很好地完成了这些步骤，那么我们可以编写有效的查询语言，并在数据库中快速导航。
你经常会听到数据库管理这个术语。它包括成功地设计、创建和操作数据库所需的所有这些业务步骤。
数据库管理员则是提供数据库日常维护的人员，对于一家公司的数据库部门来说，是不可或缺的。
以上就是今天的所有内容了，如果大家还有疑问，就在评论区留言吧！
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在大数据时代背景下，海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值，辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具，承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习，实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及，零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中，JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式，适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表，但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中，时间序列是最常见的数据类型之一，订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中，原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题，极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域，多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作，而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量，核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中，InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎，默认事务隔离级别为可重复读（Repeatable Read，RR），这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中，直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表，能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则：垃圾数据进，垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序，也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中，Pandas是最核心的数据处理库，DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
