資安領域學習了一部分，想要回頭再把其他 MIS 的領域補一下，請 Chat GPT 幫我規劃一下：
我是學習 MIS 的新手，職位是沒有任何程式背景的 PM，可以幫我推薦要學的領域嗎？
MIS（管理資訊系統）涵蓋了資訊技術與管理的交叉領域，對於沒有程式背景的 PM，可以從以下幾個重點領域學習：
基礎領域
- 資訊系統架構（了解企業 IT 系統的組成，如 ERP、CRM、SCM 等）
- 資料庫基礎（學習 SQL 基礎概念，理解關聯式資料庫如何運作）
- 雲端運算概念（IaaS、PaaS、SaaS 的區別與應用）
- 網路基礎（了解 TCP/IP、DNS、VPN、CDN 等基本概念）
進階領域（適合 PM）
- IT 專案管理（如 Agile、Scrum、ITIL、DevOps）
- 資訊安全基礎（如資安治理、身份存取管理、雲端資安）
- 企業數據分析（BI 工具，如 Power BI、Tableau 的應用）
- 低程式碼 / 無程式碼平台（如 Power Automate、Airtable、Zapier）
那我們就從基礎的領域開始吧，ChatGPT 推薦了資料庫基礎。
資料庫基礎概念
- 資料庫是什麼？
就像一個大 Excel 檔案，用來存放和管理公司的數據。 - 關聯式 vs. 非關聯式資料庫
- 關聯式資料庫（像 Excel 表格）→ 資料有固定格式，適合有結構的數據。（例：MySQL）
- 非關聯式資料庫（像記事本）→ 適合存放圖片、聊天記錄等非結構化數據。（例：MongoDB）
- SQL 是什麼？
- 一種專門用來操作資料庫的語言，主要用來：
- 查詢資料 （找東西） →
SELECT - 新增資料（加東西） →
INSERT - 修改資料（改東西） →
UPDATE - 刪除資料（刪東西） →
DELETE
- 查詢資料 （找東西） →
- 資料庫的基本單位
- 資料庫就像一個大倉庫，裡面有很多「資料表（Table）」：
- 資料表 = Excel 的工作表（Sheet），存放一種特定的資料（例如：客戶資料、訂單紀錄）。
- 欄位（Column） = Excel 的欄，代表每筆資料的屬性（例如：姓名、電話、地址）。
- 列（Row） = Excel 的一行，代表每筆資料的內容（例如：某位客戶的資訊）。
- 主鍵 & 外鍵（資料的關聯性）
- 在資料庫裡，不同的表格可能需要「關聯」起來，例如：
- 主鍵（Primary Key, PK） = 唯一識別一筆資料的 ID，不會重複。（例如：客戶ID）
- 外鍵（Foreign Key, FK） = 連結其他表格的 ID，讓資料產生關聯。
- 關聯性：
- 透過 客戶ID（FK） 連接 客戶表，可以查到是哪位客戶下的訂單。
- 資料庫的交易機制（ACID）
- 當公司系統有大量交易（如銀行轉帳、電商下單），資料庫要確保資料正確不亂掉，這時候就會遵循 ACID 原則：
- A（Atomicity，原子性）：交易「要嘛全部成功，要嘛全部失敗」，不能一半成功一半失敗。
- C（Consistency，一致性）：資料要保持正確，例如帳戶不能無緣無故多出錢。
- I（Isolation，隔離性）：不同使用者的交易不能互相干擾。
- D（Durability，持久性）：交易一旦成功，就會永久存入資料庫，不會因為系統當機而消失。
- 🔹 例子：銀行轉帳
- 小明轉 1000 元給小華。
- 原子性 → 1000 元從小明帳戶扣掉，也要同時加到小華帳戶，不能只有一邊成功。
- 一致性 → 轉帳後的帳戶總額不能出錯。
- 隔離性 → 如果其他人同時轉帳，系統要能處理，不讓數據衝突。
- 持久性 → 轉帳完成後，數據會存入銀行資料庫，不會因當機消失。
- NoSQL vs. SQL（什麼時候用？）
- SQL 資料庫（關聯式） = 適合結構化數據，像 Excel 表格一樣。（例：銀行系統、ERP、CRM）
- NoSQL 資料庫（非關聯式） = 適合存大量的非結構化數據，如社群平台的貼文、聊天紀錄、圖片。（例：Facebook、YouTube）
- 正規化（Normalization）
- 簡單來說：把資料拆成不同的表，減少重複，讓系統更容易維護。
🔹 正規化後（拆成兩個表）：
分散式資料庫（Distributed Database）
簡單來說：當資料變超大時，會拆分到多台伺服器來提高速度與可靠性。- 🔹 例子：Google、Amazon 為什麼很快？
- 你查 Google 搜尋時，不是只有一台伺服器處理，而是數千台分工，所以可以快速回應。
- Amazon 的訂單資料分布在全球不同數據中心，即使某個數據中心當機，其他地方還能運作。
- SQL 資料庫（傳統）：適合單一伺服器的應用（如銀行、ERP）。
- 分散式 NoSQL 資料庫：適合高流量應用（如 Facebook、Netflix）。
- 資料庫備份 & 還原（Backup & Restore）
- 簡單來說：備份 = 存檔，還原 = 讀取存檔。 防止資料遺失。
- 🔹 企業應用
- 每日備份（Full Backup） → 備份整個資料庫（適合金融、醫療）。
- 增量備份（Incremental Backup） → 只備份新變更的資料（適合電商、社群平台）。
- 即時備份（Real-time Backup） → 立即存取變更，確保資料不會丟失（適合銀行交易）。
