数据库技术培训计划方案

① 大数据培训内容，大数据要学哪些课程

java

数据结构、关系型数据库、linux系统操作

hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算

② 大数据培训课程都包含哪些内容

老男孩教育来的大数据培训课源程内容包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与大数据分析等

③ 大数据培训课程安排有哪些，深圳大数据培训哪家好

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

④ oracle数据库管理培训

课程综述
本课程为管理工业界最先进的信息系统的数据库管理员开发能力，学员将学会备份和恢复Oracle数据库，动手实验将会给你带来真实技术环境中的体验，开发基本的网络管理技巧，使用Oracle恢复管理器简化职责。本课程将为Oracle数据库管理员关于Oracle网络管理和备份、恢复操作带来坚实的基础。
学员将学会在数据库间传输数据和使用实用程序执行管理活动。学员将学习网络概念和配置参数，以排除一些常见的网络问题。在动手实验中，学员将学会配置网络参数使得数据库客户端和工具可以和Oracle数据库服务器通讯。
本课程也满足提供备份和恢复技术，和检查各种备份，失败，还原和恢复场景，学员将学会在关键任务企业中的基于各种商业需求的备份方法，使用多种策略和Oracle恢复管理器执行备份、还原和恢复操作。
l 内容纲要
网络概述
基本的Oracle网络架构
基本的Oracle网络服务器端配置
基本的Oracle网络客户器端配置
Oracle共享服务器的使用和配置
备份和恢复概述
实例和媒体恢复结构
数据库存档模式的配置
Oracle恢复管理器（RMAN）概述和配置
用户管理备份
RMAN备份
用户管理的完全恢复
RMAN完全恢复
用户管理非完全恢复
RMAN非完全恢复
RMAN知识库维护
RMAN目录的创建和维护
数据库间传输数据
使用SQL*Loader来加载数据
案例研究
l 学员受益
从事Oracle数据库服务器的网络操作和数据备份恢复管理,尤其是备份操作。
l 目标学员
数据库管理人员、开发人员、测试人员、数据库最终用户。
l 学员条件
参加过“Oracle9i /10g 数据库管理基础I”课程的学习。

⑤ C#.net数据库课程设计：本科专业培养计划数据库软件设计 C#作应用程序，sql作数据库

楼主网络HI留个联系方式，我做过类似的，改改就可以了，分数什么那没有意义

⑥ 大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

⑦ 数据库系统工程师考试的科目内容

1.计算机系统知识
1.1 硬件知识
1.1.1计算机体系结构和主要部件的基本工作原理
·CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理
·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理
·I/O接口的功能、类型和特点
·CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理
1.1.2存储系统
·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系
·RAID类型和特性
1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识
·诊断与容错
·系统可靠性分析评价
·计算机系统性能评测方法
1.2数据结构与算法
1.2.1 常用数据结构
·数组（静态数组、动态数组）
·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）
·栈和队列
·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作
·Hash（存储位置计算、碰撞处理）
1.2.2 常用算法
·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法
·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性
1.3软件知识
1.3.1操作系统知识
·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念
·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）
·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）
·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）
·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）
·作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）
·汉字处理，多媒体处理，人机界面
·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识
·操作系统的配置
1.3.2程序设计语言和语言处理程序的知识
· 汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理
·程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制
· 各类程序设计语言的主要特点和适用情况
1.4 计算机网络知识
·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）
·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制
·常用网络设备和各类通信设备
·Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构
·LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接
·因特网基础知识及应用
·网络软件
·网络管理
·网络性能分析
·网络有关的法律、法规
2.数据库技术
2.1 数据库技术基础
2.1.1数据库模型
·数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）
·数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层s次模型、网络模型）
2.1.2数据库管理系统的功能和特征
·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）
·特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）
·RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）
·几种常用Web数据库的特点
2.1.3 数据库系统体系结构
· 集中式数据库系统
· Client/Server数据库系统
·并行数据库系统
·分布式数据库系统
· 对象关系数据库系统
2.2 数据操作
2.2.1 关系运算
·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）
·元组演算
·完整性约束
2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）
·SQL的功能与特点
·用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）
·用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）
·安全性和授权
·程序中的API，嵌入SQL
2.3 数据库的控制功能
·数据库事务管理（ACID属性）
·数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）
·并发控制
2.4数据库设计基础理论
2.4.1 关系数据库设计
·函数依赖
·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）
·模式分解及分解应遵循的原则
2.4.2 对象关系数据库设计
·嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型
·与复杂类型有关的查询
·SQL中的函数与过程
·对象关系
2.5 数据挖掘和数据仓库基础知识
·数据挖掘应用和分类
·关联规则、聚类
·数据仓库的成分
·数据仓库的模式
2.6 多媒体基本知识
2.6.1 多媒体技术基本概念
·多媒体系统基础知识
·常用多媒体文件格式
2.6.2 多媒体压缩编码技术
·多媒体压缩编码技术
·统计编码
·预测编码
·编码的国际标准
2.6.3多媒体技术应用
·简单图形的绘制，图像文件的处理方法
·音频和视频信息的应用
·多媒体应用开发过程
2.7 系统性能知识
·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）
·性能指标和性能设计
·性能测试和性能评估
2.8 计算机应用基础知识
·信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识
·远程通信服务及相关通信协议基础知识
3. 系统开发和运行维护知识
3.1软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识
·软件工程知识
·软件开发生命周期阶段目标和任务
·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具
·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）
·软件开发工具与环境知识
·软件质量管理基础知识
·软件过程改进基础知识
·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识
3.2 系统分析基础知识
·系统分析的目的和任务
·结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）
·统一建模语言（UML）
·系统规格说明书
3.3系统设计知识
·系统设计的目的和任务
·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）
·系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）
·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）
·系统设计说明书
3.4系统实施知识
·系统实施的主要任务
·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计
·程序设计语言的选择、程序设计风格
·系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）
·测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）
·系统转换基础知识
3.5 系统运行和维护知识
·系统运行管理知识
·系统维护知识
·系统评价知识
4. 安全性知识
·安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）
·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾
·访问控制、防闯入、安全管理措施
·加密与解密机制
·风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制
5.标准化知识
·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程
·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识
·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准
·标准化机构
6.信息化基础知识
·信息化意识
·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略
·有关的法律、法规
·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识
·企业信息资源管理基础知识
7.计算机专业英语
·掌握计算机技术的基本词汇
·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料 1.数据库设计
1.1 理解系统需求说明
·了解用户需求、确定系统范围
·确定应用系统数据库的各种关系
·现有环境与新系统环境的关系
·新系统中的数据项、数据字典、数据流
1.2 系统开发的准备
·选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划
1.3 设计系统功能
·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流
1.4数据库设计
1.4.1 设计数据模型
·概念结构设计（设计ER模型）
·逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）
·评审设计
1.4.2 物理结构设计
·设计方法与内容
·存取方法的选择
·评审设计与性能预测
1.4.3 数据库实施与维护
·数据加载与应用程序调试
·数据库试运行
·数据库运行与维护
1.4.4 数据库的保护
·数据库的备份与恢复
·数据库的安全性
·数据库的完整性
·数据库的并发控制
1.5 编写外部设计文档
·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）
·设计系统测试要求
1.6 设计评审
2.数据库应用系统设计
2.1 设计数据库应用系统结构
·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS
·多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）
·大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）
·中间件角色和相关工具
·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口
2.2 设计输入输出
·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息
·数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C++、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））
2.3 设计物理数据
·分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式
·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化
2.4 设计安全体系
·明确安全等级
·数据库的登录方式
·数据库访问
·许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）
2.5应用程序开发
2.5.1 应用程序开发
·选择应用程序开发平台
·系统实施顺序
·框架开发
·基础小组的程序开发
·源代码控制
·版本控制
2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）
2.5.3 编写程序设计文档
·模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）
·测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）
2.5.4 程序设计评审
2.6 编写应用系统设计文档
·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档
2.7 设计评审
3. 数据库应用系统实施
3.1 整个系统的配置与管理
3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）
·创建数据库
·创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）
·创建和管理触发器
·建立安全体系
3.3 数据库应用系统安装
·拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）
·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）
·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）
·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）
·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）
3.4 数据库应用系统测试
·拟定测试目标、计划、方法与步骤
·数据加载，准备测试数据
·指导应用程序员进行模块测试进行验收
·准备系统集成测试环境测试工具
·写出数据库运行测试报告
3.5 培训与用户支持
4.数据库系统的运行和管理
4.1 数据库系统的运行计划
·运行策略的确定
·确定数据库系统报警对象和报警方式
·数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）
4.2 数据库系统的运行和维护
·新旧系统的转换
·收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）
·连续稳定的运行
·数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）
·数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）
·关于运行标准和标准改进一致性的建议
·数据库系统的审计
4.3 数据库管理
·数据字典和数据仓库的管理
·数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）
·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）
·数据库空间及碎片管理
·备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）
·死锁管理（集中式、分布式）
·并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）
·数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）
·数据库管理员（DBA）职责
4.4 性能调整
·SQL语句的编码检验
·表设计的评价
·索引的改进
·物理分配的改进
·设备增强
·数据库性能优化
4.5 用户支持
·用户培训
·售后服务
5. SQL
5.1数据库语言
·数据库语言的要素
·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）
5.2 SQL概述
·SQL语句的特征
·SQL语句的基本成分
5.3 数据库定义
·创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）
·定义数据完整性
·修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）
·定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）
·定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图
5.4 数据操作
·Select语句的基本机构
·简单查询
·SQL中的选择、投影
·字符串比较，涉及空值的比较
·日期时间，布尔值，输出排序
·多表查询
·避免属性歧义
·SQL中的连接、并、交、差
·SQL中的元组变量
·子查询
5.5完整性控制与安全机制
·主键（Primary Key）约束
·外键（Foreign Key）约束
·属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）
·全局约束（Create Assertions）
·权限、授权（Grant）、销权（Revoke）
5.6 创建触发器（Create Trigger）
5.7 SQL使用方式
·交互式SQL
·嵌入式SQL
·SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）
·动态SQL
·API
5.8 SQL 标准化
6. 网络环境下的数据库
6.1分布式数据库
6.1.1 分布式数据库的概念
·分布式数据库的特点与目标
6.1.2 分布式数据库的体系结构
·分布式数据库的模式结构
·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）
·分布式数据库管理系统
6.1.3分布式查询处理和优化
6.1.4分布式事务管理
·分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）
·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）
6.1.5分布式数据库系统的应用
6.2 网络环境下数据库系统的设计与实施
·数据的分布设计
·负载均衡设计
·数据库互连技术
6.3 面向Web的DBMS技术
·三层体系结构
·动态Web网页
·ASP、JSP、XML的应用
7.数据库的安全性
7.1 安全性策略的理解
·数据库视图的安全性策略
·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）
7.2数据库安全测量
·用户访问控制（采用口令等）
·程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）
·表的访问控制（视图机制）
·控制访问的函数和操作
·外部存储数据的加密与解密
8. 数据库发展趋势与新技术
8.1面向对象数据库（OODBMS）
8.1.1 OODBMS的特征
8.1.2 面向对象数据模型
·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套
8.1.3面向对象数据库语言
8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）
·嵌套关系
·复杂类型
·继承、引用类型
·与复杂类型有关的查询
·函数与过程
·面向对象与对象关系
·ORDBMS应用领域
8.2企业资源计划（ERP）和数据库
8.2.1 ERP概述
·基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP
·基本原理、发展趋势
·ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）
8.2.2 ERP与数据库
·运行数据库与ERP数据模型之间的关系
·运行数据库与ERP数据库之间的关系
8.2.3 案例分析
8.3决策支持系统的建立
·决策支持系统的概念
·数据仓库设计
·数据转移技术
·联机分析处理（OLAP）技术
·企业决策支持解决方案
·联机事务处理（OLTP）

⑧ 马上要参加一个数据库、云计算方面的培训班，计划每天记录一下学习要点和心得体会，大家有推荐好的IT论

加强理论学习。学习是为了更好地工作，特别是当前世情、国情、党情在内深刻变化的过程容中，更好加强理论学习，要读原文，读原著，要融会贯通，不能一知半解，中国特色社会主义理论体系是开放体系，是在改革发展过程中不断创新发展起来的
在新形势下要不断完善发展的，为更好地学习，必须加强对马恩列斯毛等著作原文阅读和中国特色社会主义理论体系的阅读，还要读一些先进的管理经验，结合世界形势发展、现代化建设需要和“中国梦”的实现需要学习。