mysql文件怎么转成思维导图

mysql文件怎么转成思维导图

如果使用Xmind，imindmap等思维导图软件，可以在导出菜单项找到导出为PPT，直接导出即可；如果在导出菜单项找不到导出为PPT，则可以导出为任意格式图片，然后在PPT里点插入-图片，即可把思维导图作为ppt中的一张幻灯片。

KooTeam新版本发布，增加 Mysql 数据库支持

Kooteam是一款轻量级的在线团队协作工具，提供各类文档工具、在线思维导图、在线流程图、项目管理、任务分发等工具，并接入了微信小程序，钉钉开放平台，使用便捷高效。

思维导图制作方法

思维导图是一种将放射性思考具体化的方法。我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码（左脑负责）食物、香气、线条、颜色、意象、节奏、音符（右脑负责）等，都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，而这些关节的连结可以视为您的记忆，也就是您的个人数据库。

思维导图不止是按别人的思考模式去填充就能够很好的解决自己的问题，就能够应用好导图工具。

他强调的是你运用工具发挥自己的思考方式，根据自己的需要更好的分析问题解决问题。他是教人更好、更全面思考的工具。普通的笔记一般是线性，如果只是线性思维的话有可能错过写东西，发散式的思考会有意想不到的结果，和解决问题的办法。下面虽是给高中生的，其实已经讲了如何制作思维导图。

mindmanager怎么和数据库连接

在MindManager2016思维导图中，通过MindManager可以创建数据库连接，在MindManager导图中加入数据，这是一个“活的”连接，数据库的连接功能具有双向更新能力—也就是说，可以在本地程序或MindManager内部编辑数据 MindManager 2018 win版 下载地址： 网页链接 MindManager    Mac版  下载地址：  网页链接 MindManager 2016 32位下载地址：网页链接 MindManager 2016 64位下载地址：网页链接 1 步骤1：创建数据库连接 可以连接各种数据库类型，将连接信息保存到特定文件，以便在不同的电脑上重复使用。 2 步骤2（可选）：配置数据库连接 使用特殊的连接配置导图，可以指定数据可视化，用于主题文本，和不同表格之间的关联。

3 步骤3：运行查询，将结果添加到导图若要添加信息到导图，可以在数据库上运行查询查找匹配的数据，使用数据库任务面板，指定数据库和搜索的表格，以及是否过滤查询结果。

查询结果将出现在面板上，此时可以添加结果到导图（添加所有查询结果或仅选定的结果）。 4 在导图中，查询结果作为特定的数据库主题出现。查询结果是动态的，可以刷新数据库主题查看数据库中最新可用的信息。 数据库功能在高级选项卡和数据库任务面板上可用，两者都不默认可见。

思维导图是什么？

思维导图（MindMap，又称脑图、心智地图）是表达发散性思维的有效图形思维工具。思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。

它充分运用左右脑的机能，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而开启人类大脑的无限潜能。

思维导图是有效的思维模式，应用于记忆、学习、思考等的思维“地图”，有利于人脑的扩散思维的展开。思维导图已经在全球范围得到广泛应用，新加坡教育部将思维导图列为小学必修科目，大量的500强企业也在学习思维导图，中国应用思维导图也有20多年时间了。

大数据开发这么学习？

分享大数据学习路线： 第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC 主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。 第二阶段为分布式理论简介 主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。

涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partitiontolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景） 主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。 第四部分为数仓建设 主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等； 第五阶段为分布式计算引擎 主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。 第六阶段为数据存储与计算（实时场景） 主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。 第七阶段为数据搜索 主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理 主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。 第九阶段为BI系统 主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。 第十阶段为数据挖掘 主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。