数据库开发需要掌握以下核心知识和技能，结合不同技术栈和场景可进一步细分：

一、基础理论

数据库原理

掌握数据模型（如关系模型、非关系模型）、范式理论、数据完整性约束等基础概念。

数据结构与算法

理解线性/非线性数据结构（如树、图）及排序、搜索算法，提升数据库操作效率。

二、核心技能

SQL语言

- 基础操作：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等；

- 高级功能：复杂查询（如JOINs、子查询）、索引优化、存储过程与触发器。

数据库设计

- 需求分析：与业务沟通收集需求；

- 概念设计：使用ER图表示数据关系；

- 逻辑设计：将ER图转换为关系模型（如表结构、索引设计）；

- 物理设计：选择DBMS并实现表、索引等物理结构。

三、开发工具与环境

数据库管理系统（DBMS）

- 常见系统：MySQL、Oracle、SQL Server、MongoDB等，需根据项目需求选择；

- 工具：数据库管理工具（如Navicat、SQL Developer）及集成开发环境（IDE）。

编程语言

- 常用语言：Python（Pandas、SQLAlchemy）、Java（JDBC）、C（LINQ to SQL）等，提升开发效率。

四、进阶领域

数据库优化

- 查询优化：索引策略、查询重写；

- 性能调优：配置参数、硬件资源管理。

数据安全与备份

- 加密技术、身份验证、访问控制；

- 数据备份与恢复策略。

分布式数据库与NoSQL

- 分布式架构、数据一致性；

- NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）原理与应用。

五、实践与维护

数据库维护

- 日常操作：数据备份、恢复、索引重建；

- 故障排查与性能监控。

版本控制与文档

- 使用Git等工具管理代码；

- 编写技术文档与操作手册。

六、选型建议

企业级项目：

优先选择SQL Server、Oracle等成熟系统，结合Java/C开发；

互联网项目：Python + MySQL或PostgreSQL是常见组合；

高并发场景：考虑分布式数据库或缓存技术（如Redis）。

通过系统学习以上内容，并结合实际项目实践，可逐步掌握数据库开发的完整流程与技术栈。