最近，有很多学员留言让我整理一下“零基础如何mysql学习？”.今天武汉电脑培训就整理一下学习MySQL你需要掌握的知识点以及送给新手学习的建议，希望对大家能够有所帮助！给新手的学习建议：1.在学习新的东西的时候，我们至少从三个问题开始。
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What?why?how?2.学习需要坚持，如果还没准备好坚持半年比较枯燥的MySQL之旅，那么就别开始。
3.学习东西不在多，在精，市面上有非常多的MySQL教程，不要瞎学，今天这里学一点，明天那里学一点，这样你学的都只是知识点，无法形成一个知识面，知识网络。
4.在学习过程中充满好奇，使用google进行问题搜索，千万不要使用度娘了，质量不高。
至于怎么用Google，请自行搜索。
5.学习的目的在于使用，因此，不要仅仅看书，看一遍，看两遍，你可能还是没什么感觉。
因此学习一开始，就要动手练习，把资料上的情况，模拟一下。
6.请不要在windows上安装mysql进行学习，因为工作中都是linux系统。
我们需要从一开始就是实战，就是生产环境。
7.保持好心态，一步一个脚印的前进。
学习MySQL你需要掌握的知识点：1.系统，当然windos基本的要会。
然后就是Linux系统，现在做MySQLDBA的系统多数都是Linux系统，而生产环境大多又是RedHat，Centos。
其他的Linux和Unix系统可以只做了解。
2.Linux基础，网络，IO，内存，磁盘，CPU。
包括不限于安装，启动过程，目录结构，远程登录，文件属性与管理，用户与用户权限，LAMP结构vim,yum等shell命令，dns，ftp，以及一些常用工具。
3.MySQL基础：MySQL安装、MySQL体系结构，SQL，MySQL管理维护。
4.数据备份与恢复，常用的引擎：MyISAM、Innodb、NDB等。
5.数据库设计优化，一个好的MySQL系统，往往从设计开始。
6.SQL优化，参数优化，监控，安全等。
7.MySQL负载均衡，读写分离，MHA，MMM高可用架构，以及分布式架构：mycat、maxscale、galeracluster、MySQLGroupReplication等。
8.mysql5.6，mysql5.7新特性，mariadb、percona分支的差异和特点。
9.MySQLJSON、MySQLmemcached。
10.常见MySQL搭配的缓存系统，redis，memcached，以及NOSQL、NEWSQL。
以上，就是小编为大家整理的mysql学习你需要掌握的知识点以及送给新手学习的建议，希望能够帮助到大家！
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
首先，根据你的需要选定一种NoSQL数据库。因为NoSQL数据库类型比较多，而且不像SQL那样有统一的国际标准。
找到选定的NoSQL数据库的官方网站，下载软件和文档
搭建NoSQL数据库环境
在搭建的环境上完成Demo（一般都有样例）
按照指定的二次开发接口进行应用开发。
是的，NoSQL（非关系型数据库）简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
非关系型数据库特点
1.可以处理超大量的数据。
2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
4.没有过多的操作。
5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
