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签到天数: 2684 天 连续签到: 53 天 [LV.Master]伴坛终老
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循序渐进地融入大数据思维，讲述数据库应用、设计与实现技术。帮助掌握数据管理的共性关键技术和方法，培养分析数据管理问题和解决数据管理问题的能力，为从事数据库系统、信息系统、Web系统、互联网+平台系统等数据库系统的研究、开发与应用奠定知识基础。
预备知识
1、Html网页制作的简单基础。
2、C/C++或JAVA语言程序设计基础。
授课老师：
党德鹏
教授 博导
课程目录：
01
绪论
熟悉数据库、数据库管理系统、数据库系统等术语；了解数据库系统和数据库管理系统结构；了解大数据的概念，以及数据管理技术发展趋势。
课时
1.1 数据库
1.2 数据库管理系统
1.3 数据库系统
1.4 数据管理技术发展趋势
02
关系模型
熟悉关系模型、元组、字段、属性等术语；掌握超键、候选键、主键、外键、约束等概念；了解数据库上的典型操作（运算）。
课时
2.1 关系结构和约束
2.2 基本关系代数运算
2.3 附加关系代数运算
2.4 扩展关系代数运算
03
数据定义与操作
会用数据库语言编写程序创建、修改数据库表；会用数据库语言编写程序实现数据库中数据的增、删、改；会用数据库语言编写程序实现对单个数据表中数据的各种查询；会用数据库语言编写程序实现多个数据表中数据的各种关联查询；会用数据库语言编写嵌套查询语句方便地实现单个或多个数据表中数据的各种查询；熟练掌握数据库语言及其用法。
课时
3.1 SQL概述
3.2 数据定义与修改
3.3 简单查询
3.4 联接查询
3.5 嵌套查询
04
在应用环境中
熟悉数据库实际应用系统的技术架构；掌握高级语言连接访问数据库的原理和方法；会使用C、C++、Java或其它高级语言访问数据库；掌握高级语言和html混合编程的原理和方法；会编写数据库函数。
课时
4.1 数据库应用体系结构
4.2 嵌入式pgSQL
4.3 JDBC编程
4.4 PG中的函数
05
数据保护
理解数据安全保护的概念和含义；掌握保障数据保密性、完整性、和可用性的各种方法；会针对特定应用设计相应的保护机制。
课时
5.1 数据保护
5.2 视图
5.3 访问控制
5.4 完整性约束
5.5 触发器
5.6 事务
5.7 加密
06
模式设计：实体-联系方法
了解数据库生命周期；熟悉概念模型和E-R图中的要素；会针对特定应用需求设计E-R图；会把E-R图转换为关系，并确定其中的约束；了解大数据思维对概念模型设计的影响。
课时
6.1 模式设计方法和生命周期
6.2.1 E-R模型元素
6.2.2 基本E-R图设计
6.3 基本E-R图转换为关系模式
6.4 扩展E-R图及其转换
6.5 大数据E-R图及其转换
07
模式设计：属性-联系方法
理解函数依赖的概念，会依据实际语义确定函数依赖；理解模式分解的性质；掌握范式的概念，会判定一个关系模式的范式级别；掌握规范化的方法；了解高/低范式各自的优劣，理解大数据思维对关系范式的新认识。
课时
7.1 函数依赖
7.2 模式分解
7.3 范式
7.4 规范化
7.5 大数据与反规范化
08
大数据技术
了解大数据概念；了解水平扩展、分布式文件系统、及大数据典型数据模型；理解面向大数据的编程框架及特点；了解典型大数据应用。
课时
8.1 大数据及其特征
8.2 大数据存储技术
8.3 大数据计算
8.4 大数据应用
教材：
[1]党德鹏. 数据库应用、设计与实现. 北京: 清华大学出版社, 2017.3
[2]D. Dang, Y. Liu, X. Zhang and S. Huang, "A Crowdsourcing Worker Quality Evaluation Algorithm on MapReduce for Big Data Applications," in IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 27, no. 7, pp. 1879-1888, 1 July 2016.（CCF A）
[3]Shaofei Wang, Depeng Dang,Incentive Mechanism for the Listing Item Task in Crowdsourcing, Information Sciences, 2019,ISSN 0020-0255
（Top；CiteScore: 6.90；Impact Factor: 5.524；5-Year Impact Factor: 5.305）
[4]Xin Hu, Depeng Dang, Yingting Yao, Luting Ye, Natural language aggregate query over RDF data, Information Sciences, Volumes 454–455, 2018, Pages 363-381,ISSN 0020-0255
（Top，CiteScore: 6.90；Impact Factor: 5.524；5-Year Impact Factor: 5.305）
[5]Shihang Huang, Ying Liu, Depeng Dang,Burst topic discovery and trend tracing based on Storm,Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 416,2014,Pages 331-339
（SCI CiteScore: 2.82；Impact Factor: 2.500；5-Year Impact Factor: 2.464）
[6]Dang Depeng, Liu Yunsheng,Concurrency control in real-time broadcast environments,Journal of Systems and Software,Volume 68, Issue 2,2003,Pages 137-144
（SCI：CiteScore: 4.25；Impact Factor: 2.559；5-Year Impact Factor: 2.774）
[7]S. Wang, D. Dang, Z. Guo, C. Chen and W. Yu, "Knowledge Enhanced Quality Estimation for Crowdsourcing," in IEEE Access, vol. 7, pp. 106694-106704, 2019
（SCI 2区：impact factor of 4.098）
[8] Dang Depeng, Xue Jiang, Nan Wang, Yingting Yao,Wenbin Yao. Concurrency Control of Real-Time Web Service Transactions. Journal of information science and engineering,2018, 34(1):261-287（SCI 4区）
[9]Hu, Xin; Liu, Zhijie;Yao, Yingting;Wang, Nan;Dang, Depeng.Crowdsourcing Model Research for the Identification of Post-Earthquake Rescue Objects. Journal of Earthquake Engineering,23(5):863-881,2019. (IF:2.754)
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