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1，数据库的就业方向有哪些

请问你是不是已经学完了数据库呢？如果是，那“数据库工程师”也不错啊！你也可以在数据库设计、维护、管理、应用、开发等等几个方面选择就业啊！
你要就业找好工作肯定这些是不够的，如果是想针对数据库编程，就是作信息管理系统这一块的话有两个方向，可以选择.net或是j2ee.作网站的话学一下php。过级的那些东西，说实话用处不大。

数据库的就业方向有哪些

2，数据库方面的测试从哪方面做起

1. 先测数据库的服务是否正常，客户端和其他程序能否正常访问。2. 测数据库里的数据是否完整，用查询语句测。3. 测数据库的存储过程是否正确，用脚本跑一下看结果对不对。
是根据具体工作要定的。 比如你要测数据库相关的软件，那你肯定要懂一些数据库； 同样一般是脚本语言（python，如果是linux下的软件，懂linux会对你很有帮助。 参考资料写的比较具体、shell等）来做自动化测试，最好是懂编程(c/c++)。 至于数据库或者linux操作系统 参考资料：zhidao.baidu.com/...ndex=3

数据库方面的测试从哪方面做起

3，如何对一个数据库进行测评都要做哪些工作

1.生成数据2.在生成的数据上执行增删改操作3.在生成的数据上执行典型查询操作 这个“典型查询”与你的数据库和应用相关，即应该模拟应用程序的查询过程4.结果评估
2008年最热门的职业根据专家的预测和中国人民大学大学生就业研究所的调查结果来看，今后几年具有热门就业岗位需求的产业有： 1.信息产业。包括计算机硬件和软件业、通讯器械生产业、通讯服务业、网络服务业及其他信息技术业等。 2.经贸行业。包括国内贸易业、对外贸易业、物流业、广告业，以及各类经济服务业（如经济信息、会展等）。 3.现代生活产品制造业。包括汽车、家用电器、时装服饰、家具、工艺美术与艺术收藏品等各种现代生活用品的制造业。 4.建设行业。包括居民住宅业、大型设施建筑业、房地产开发业、建筑装饰行业等。 5.基础产业。其主要发展方向包括钢铁、材料、能源、化工、城市公用事业等。 6.金融业。包括银行、证券、保险三大行业，并进一步扩大到风险投资、资本运作、金融理财等领域。 7.教育产业。包括幼儿学前教育、正规学校教育、职业资格教育与就业技能培训、在职培训、继续教育、远程教育、网上学校等。 8.社会服务业。包括各类社会生活与民事服务、社区服务业、物业管理、法律服务等。 9.医药行业。包括医疗卫生业、生物工程、制药业与保健品生产业等。 10.健康产业。包括保健行业、体育行业以及心理咨询行业等。 11.文化与生活休闲业。包括出版业、大众传播业、旅游业、餐饮业、宾馆业、娱乐业等。 12.老年产业。包括老年用品制造、老年生活服务、老年医疗、托老所、老年教育、老年休闲等诸多领域。 13.环境行业。包括环境保护行业、资源再利用行业、节能行业、新材料与新能源业等。 14.社会管理业。主要指政府机构以及相关的公共服务和社会工作。
：查询输入: (1)分别对单条件进行精确查询 (2)输入长度的检验，输入允许的最长值进行查询，是

如何对一个数据库进行测评都要做哪些工作

4，如何测试数据仓库

分析源文件　　与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化(source-to-target　　开发策略和测试计划　　分析了各种各样的源文件后，就要开始创建测试策略。我发现从生命周期和质量的角度来看，增量测试是测试数据仓库的最好办法。这从本质上意味着开发团队会从开发过程的早期开始，将各种小组件交付给测试团队。这个办法的主要优点是避免交付让人吃惊的“大块”组件，可以从早期开始检验缺陷，并使调试变得简单。此外，这个方法还有助于在开发与测试周期中建立详细的过程。具体到数据仓库测试，即是对数据获取分段表，然后是增量表、基本的历史表格、BI视图等的测试。　　另一个制定数据仓库测试策略的主要问题是基于分析(analysis-based)的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤，但更进一步，用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的，那么用基于分析的方式就足够了，因为通常这种方式较快一些。反之，如果企业对回归测试有持续的需求，那么基于查询的方式会更为合适。　　测试的开发与执行　　不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发，要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁，那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合，实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样，在设计测试开发和执行过程的框架时，参考一下测试分类总是有用的。比如，一些数据仓库的测试分类可能有：　　记录计数(预期与实际对比)　　副本记录　　参考数据有效性　　参照完整性　　错误与异常逻辑　　增量过程与历史过程　　控制栏值与默认值　　除这些分类外，还可以参考缺陷分类学，比如Larry Greenfield的分类。　　测试执行时，准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下，测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底，以及良好的沟通，就能建立一个数据仓库测试过程，帮助项目团队取得满意的成果。
当然是数据仓库啦

5，数据库技术的四个方向

规模会向两头发展—大的越来越大，小的越来越小。所谓大的，指的是企业级数据库的规模。前10年，数据库存储的数据大都以GB为基准衡量，几十GB就已经非常庞大。而如今，只广东移动每个月新增的数据量，就已经以TB衡量，不出3年，很多企业要存储的数据就要达到PB级。数据量越来越大，需要更大的数据库做支撑，这就是数据库的发展方向之一。另一方面，数据库也会越来越小。如今，Sybase的数据库已经安装在高档的Casio手表中了，这些手表中记录的有天气情况、气压、佩带者的血压、心跳等数据。这种数据库并不要求数据存储量大，但是要求在低计算量的情况下反应快，而且能够适应外界环境的变化。存储方式从行到列的改变。以前数据库都是以行的形式存储的，理由很简单，用户需要的是对单条数据的读取和存储。而如今，单纯的数据记录已经不足以支撑企业发展了，企业更需要的是数据分析和决策支持。那么，单纯看一条记录没有任何意义，而是要把所有数据的某一项都统计出来进行分析，这就是列的概念。以中国移动为例，上亿个用户，每个月上TB的数据，哪些是ⅥP用户，该如何根据他们的需求提供专有服务，对于那些动感地带的用户，到底应该制定哪些优惠政策，除了看话费，是不是还能挖掘出他们的消费特点，进行更有针对性的业务推广活动?这些，就不是看一条数据的问题，而需要频繁对列进行操作。预计，不出半年，各大数据库厂商都会推出以列为存储方式的数据库。非结构化数据仍然不能纳入数据库中。说到这里，可能大家都认为我在逆潮流而动，如今很多数据库厂商都可以接受图像、视频等非结构化数据了，Sybase怎么还要死守着结构化数据呢?其实我认为，非结构化数据要想进入数据库，仍然需要结构化，只是这种结构化的方法各厂商不一样，而且相比以前有了很大的进步和提高。以前我们图片的记录方式是记录它的文件名，如果文件名中提到了某个人的名字，那么在整个数据库查询的时候，就可以把这个图片找到。而这是非常不科学的，因为很多非结构化数据的文件名起的并不可能完全。那么，如今大家把非结构化的数据变得结构化，其实就是在用结构化的数据描述这张图片，比如用点和位置来记录这张图片的每个像素。而一旦需要做查询的时候，可以根据像素的组合记录来比对，把符合比对要求的数据全部筛选出来。这样就把非结构化数据以结构化的方式纳入数据库中了，并能接受查询、检索等操作。数据库和数据仓库会分开。很多数据库厂商认为，数据库一个就行，一专多能，既能用它进行实时交易，也能用它来进行数据分析。但是，其实很多用户如今在前台需要数据库提供实时交易功能，需要有很快的响应速度，而在后台，则需要设立一些规则进行数据分析和商务智能分析。Sybase就认为，这两个数据库应该是两种格式，毕竟它们的功能不一样。因此，从产品设置上，Sybase有交易型数据库和分析型数据库两种。

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