我们为什么需要大数据库，学习大数据必须要学SQL吗？为什么？

虽然目前大数据的细分岗位比较多，但是主要集中在五个方面，分别是底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育我们为什么需要大数据库。除了底层平台研发往往需要中高端人才以外，其他岗位的知识结构并没有太多的基础性要求，下面对这几大方面的知识结构做一个具体的介绍。

大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库（NoSQL）、算法设计等内容，可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是Not only SQL（不仅仅是SQL），不是说不需要SQL。对于应用程序开发人员来说，掌握SQL是基本的要求。

大数据分析岗位的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库、算法设计、算法实现、数据呈现等内容，大数据分析注重算法的设计与实现，而数据呈现则往往需要通过SQL语言完成数据的提取（BI），所以对于大数据分析人员来说是必须掌握SQL语言的，而且需要对SQL语言非常熟悉。

大数据运维的知识结构包括大数据平台的搭建、组件部署、编程语言、平台维护、网络维护等内容，对于运维人员来说掌握SQL语言也是一个基本的要求，因为大部分运维工作都需要对数据进行操作，通过Shell（Python）来编写运维脚本是一个比较常见的做法。

大数据教育则是为大数据行业提供人才培养的服务，大数据教育更是涉及到以上各个岗位的知识结构，当然需要掌握SQL语言了。

总之，目前大部分大数据岗位都是需要具备SQL基础的，所以在学习大数据之前往往都先学习一下SQL和编程语言（Java、Python、Scala、R等）。

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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说一个大多数人都想不到的深层次的原因，其实，好多人都能想到了所谓的贵州电价低、夏天气候凉爽，适合放机房省电等因素，但这些都是从自然、客观的方面去考虑，比如没有地震等地质灾害，比较稳定等，这些是先天条件不错，但是，更重要的一个因素，我们认为，是从主观方面的社科、人文方面来看，这是一条产业政策发生迁移的路径。

都说现在的贵州和贵阳，像是30年前的深圳，我们想一想，深圳为什么能够从一个小渔村就能发展到如今的超级大城市？

难道是因为沿海？沿海的城市那么多，什么防城港、宁波、温州等，都不如深圳那么规模大；

难道是因为是省会或是距离省会近？深圳并不是广东的省会，而且距离广州也还是有一定的距离。

△贵阳双龙大数据项目

其实，深圳之所以这么发达，是因为有产业政策的支持和国家的大力度培育，而如今，都说“三十年河东，三十年河西”，也该轮到那些“先富”的地方，带动诸如贵州、重庆这些“后富”的地方发展了。

相信很多人，都曾经听过一句话，“北上广深负责挣钱养家，云贵川渝负责貌美如花”“五百年后看，云贵赛江南”，其实这些说法都不是偶然出现的，和这个时代的大背景是很契合的。

贵州和贵阳，作为西南腹地，尤其是贵阳，高铁时代的枢纽地位，某种程度上，甚至可以和中原地区的郑州相提并论，处在西南板块的核心区位，一个发达、繁荣的贵阳和贵州，对周边地区都有滋润、辐射和拉动作用，也对于整个大西南板块的崛起，起到关键作用。

△贵阳花果园云产业示范基地

科技公司属于技术密集型企业，这类企业，其实人才是一方面的核心竞争力，但是初创期间，对政策方面的扶持和培育需求，还是不小的，因为搞研发需要很大的财力投入，研发这种事情，一旦成功了，就是一本万利，但是一旦不成功，沉没成本也是巨大的，所以，就需要一个强大的容错氛围和试错的政策环境。

而贵州和贵阳这几年，为了发展大数据，可以说在各方面给足了相当大的诚意，又有国家的支持，比如从东部发达地区的转移支付，对于发展大数据产业的科技公司，抛出了非常具有诱惑力的橄榄枝，所以，吸引这些公司来到贵州布局，也是情理之中的事，再者，不少数据库储存在贵州，如果就地研发，还能省下不少数据的传输成本，避免传输泄露的风险等，也是一大优势。

△贵阳观山湖区

最后，也许也是因为贵州这一块尚待开发的“处女地”，仍然有广阔的市场蓝海，一个最简单的例子的，贵州的房价普遍不高，还能让一些人才赶得上楼市“上车”，宜居的城市环境，也成为吸引人才不小的诱因。所以，我们认为，这些社会、经济和政策层面的因素，可能也是让这些科技公司对贵州、贵阳趋之若鹜的一大因素吧。