课程简介 Course Introduction

数据库技术是不断发展的学科,所涵盖的范围很大,无法在课程中面面俱到。本课程主要考虑数据库学科内涵、技术外延以及应用特征,从数据模型、数据智能处理、网络环境数据管理及应用实践等方面组织材料。


课程目标:(1)学习数据库发展与进展,了解数据库内涵和外延;(2)从数据模型、数据智能、网络环境数据管理等三个维度介绍数据库技术主要知识点,并以实际案例学习数据库技术的应用方法;(3)通过数据库文献学习,跟踪数据库新技术发展方向。通过课程为进一步从事数据库技术研究提供基础,为从事科学研究提供科研思维方法。


本课程入选教育部“高等教育百门精品课程教材建设计划”(数据库课程立体化教材及教学平台建设,2004)、教育部-微软精品课程(数据库系统及应用,2006)、广东省精品课程(数据库技术,2008)、广东省研究生示范课程(高级数据库技术,2013)。 分别在清华大学出版社和高等教育出版社出版了《数据库系统》、《数据库实验指导教程》、《高级数据库技术》等三部国家级规划教材;还在Springer出版了《Temporal Information Technology and its Application》、北京大学出版社出版了《时态数据库导论》(国内该领域首部著作)等专著作为参考教材,发布时态数据管理软件TempDB。本课程相关教学成果“数据库系列课程‘本硕博’协同教学体系研究与实践、”数据库协同教学模式与课程资源建设“、”立体多维数据科学人才培养体系构建与实践创新“分别获2006、2010、2018、2022年广东省教学成果一等奖和二等奖。2015年获批广东省数据库技术教学团队,2022年获批教育部数据科学课程群虚拟教研室。目前参考教材:《高级数据库技术与应用(第2版)》,高等教育出版社,2015

教学大纲 Teaching Syllabus

高级数据库技术(Advanced Database Technology)

建议2-3个学分(学时36-54,含讲授、报告、演讲与讨论等)。

第一部分 高级数据库技术基础

1)高级数据库技术概述。简要回顾数据库发展阶段,讨论数据库技术的内涵与外延,介绍数据库技术的学术资源,分析数据库研究热点。

2)关系数据基本理论。学习过课程《数据库系统》同学用来温习数据库基础理论,其他同学可以用来补习数据库基础理论知识。

第二部分高级数据库技术部分。

1)高级数据模型。高级数据模型是相对关系数据模型而言的,该章包括面向对象数据库、对象关系数据库、介绍时态数据库、空间数据库技术等重要数据模型,为进一步研究新数据模型提供基础和思路。

2数据智能处理技术。知识是数据的特殊形式,数据智能处理是数据库技术应用的主要特征。该章主要包括:数据与知识,知识表达,数据库与知识库,基于知识的数据库技术(主动数据库、决策支持系统等)、数据智能技术(数据挖掘、知识图谱等),为进一步数据库中知识数据的应用提供基础和方法。

3网络环境数据管理。内容包括:分布式数据库技术、web数据库技术、XML数据库、移动数据库技术等,同时介绍当前数据库新技术热点应用,包括云计算、大数据、社会计算等,为了解网络环境数据库技术的应用提供基本概念和技术思路。

第三部分高级数据库技术应用实践。

本书从三个角度选取实例,进行高级数据库技术实践。第一节是以时态数据库管理系统实现为例,进行高级数据模式扩展的学习实践;第二节以时态工资知识数据库为例,进行面向对象、时态数据库、知识库等多种数据库技术综合应用示范;第三节以面向学者的社交网络设计为例,介绍数据库新技术的应用实践,主要涉及信息检索、推荐与服务、云数据管理、大数据应用等数据库技术热点。

第四部分数据库新技术论文宣读或小项目报告【根据人数分组和计划学时安排

期间可以穿插其他数据库新技术讲座,例如:社交网络大数据技术,知识图谱技术等。

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教学队伍Teaching Members
  • 汤庸
    教授/学者网创始人
    华南师范大学
  • 陈洁敏
    高级实验师
    华南师范大学
  • 邹锋
    硕士生
    招商证券股份有限公司
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