求teradata数据库管理系统的一些重要知识点

以前学过microsoft sql server学一些知识语法有一定的掌握。现在想以最快的速度把sql teradata掌握，主要是不知道哪些是要能实际运用的知识点。 比如内连接，外连接这些。我觉得还不错， 还有没有其他的重点知识，有哪些常用的函数啊等等。请答解下，谢谢!

TD有认证的，你可以去学的，第二门是考sql的。通常能接触到td的都是银行，电信这些大企业的工作人员吧，让公司出钱给你去报名贝。
特殊语法和函数很多，不可能一一列举，用到查手册贝。
个人感觉你还是先学好标准sql吧，像你所说地内联、外联的概念都是sql的基础概念，并不是td里的特殊概念。

Company： A Well-known Americas E-Business Position： Senior Data Engineer Work region： Shanghai Work content： 公司：美国一知名电子商务公司 职位：高级数据工程师 工作地点：上海 工作内容： POSITION: Senior Data Engineer, Risk Infrastructure/Operations/Tech Support 职位：高级数据工程师，风险基础设施/业务/技术支持 JOB DUTIES: Design, implement, maintain and give on-going production support on large scale data-driven platforms and processes through analysis, creative solution design, integration, optimization, automation, monitoring, and trouble-shooting. Help modelers/analysts/scientists/statisticians/biz-rule-writers convert ideas/logics to manageable operations and production jobs with metrics. Work with Modeling Team, Rule Team, Biz-strategy Team, Product Management, and Engineering Team, etc, in supporting at all phases of risk/fraud models/rules projects. Provide on-going production support and monitoring to make all production jobs reliable and smooth; be able to quickly identify and fixing root causes of production problems. Utilize SQL and database programming in analyzing massive and highly complex data sets, performing ad-hoc analysis and data manipulation. Role is script heavy with emphasis on automation. Strong coding background preferred. Work independently as well as in a team environment. 工作描述： 通过分析，制定、实施、维护和给予大规模数据驱动平台及流程支持；创造性解决方案制定、实施、集成、优化、自动化、监控和故障排除；辅助模型师/分析师/科学家/统计人员/商业策划师运用各项指标转换思路和逻辑来管理操作和生产；与模型组、规则组、商务战略团队、生产管理小组和工程组等部门合作，以支持风险/欺诈模式/规则项目在各个阶段的运行；提供持续生产过程的支持和监督，以确保所有生产工序可靠、顺畅；能够快速识别和解决生产问题；在分析大规模和高度复杂的数据集时，能利用SQL和数据库编程演示特色分析和数据处理模式。在自动化行业来说，脚本的工作是繁重的，拥有强大编码背景是首选，可以独立工作或小组合作。 Other Required： Degree: Bachelor Above 3 years related experience; 其它要求： 学位：学士 三年以上相关工作经验 MINIMUM REQUIREMENTS: • BS / MS degree, or foreign equivalent, in Computer Science or a closely

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