数据管理领域最近的迅猛发展，对传统“数据库”课程提出一系列严峻挑战，本课程直面最新技术发展，主要特色包括：

       (1) 纳入数据管理技术的最新发展，深度梳理课程知识点体系，研磨了与信息安全、操作系统、数据结构、组成原理等相关课程的关系，实现无缝平滑衔接。(2) 特别是梳理了数据保护知识点体系，提出了数据管理的目标：安全、简单、高效地共享数据，并以此为线索贯穿全书内容，把知识碎片变得系统化，使得全书知识点有机融为一体。(3) 以PostgreSQL为平台，以自然灾害应急系统/网络考试系统为案例，实施案例驱动的教学模式，技术最先进，概念最清晰。(4) 在课程内容安排上，先讲语言，让学生通过上机使用，有直观了解，进而再讲设计，最后讲实现，由浅到深，由外到里，便于理解。(5) 通过案例分析，解析传统数据库和大数据中数据管理技术的基本思想和特点，融合理论与实践，贯通技术思想与职业理念。(6) 站在大数据管理的角度，讲述数据库设计和实现的新思想，在数据库设计和实现的讲述中融入大数据思维；针对各种数据密集系统的共性，讲述数据管理技术发展趋势，并对大数据管理进行简介。(7)以尽可能简单的例子凸显技术思想的本质。

      当前已经是大数据时代，关系数据库一统天下的局面已不可能重现。随着近几年数据管理领域的迅猛发展，传统数据库课程面临一系列挑战，并亟待改革。一方面，在空气中无处不渗透着大数据气息的今天，数据库课程不能没有大数据管理，这是技术发展的呼唤，也是提高学生学习兴趣、提高教学质量、加强人才技术素质的迫切要求。另一方面，传统数据库关键技术和方法仍然是数据库课程必不可少的核心内容，这些技术和方法如今广泛应用于关系国计民生的各行各业，管理着各行各业的宝贵信息资源，对改进部门管理、提高企业效益、提升人民生活水平均产生着实实在在的意义，而且也是大数据管理的基础和依托，大数据管理则是数据库技术的进一步延伸和发展。融合传统数据库关键技术以及大数据最新进展，是传统数据库课程改革的必然趋势。

      “课程新发展、技术新进步；画皮、画肉、更画骨”——欢迎您随我们一起走进数据库课程改革的新时代！ 

      本课程拟基于最先进的开源数据库管理系统PostgreSQL，帮助学生了解数据库系统的基本原理，基本技术和基本方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，为从事数据库系统、信息系统、Web系统、互联网+平台系统等的研究、开发与应用提供支持。

1、在线讨论与课堂交流（20%）。其中活跃度15%；内容质量5%。活跃度是在“课堂讨论”中参与在线讨论发帖和回帖的数量，共达30条时及格，发帖和回帖的数量最多的前10%的同学记满分，中间按正比例函数计算，水贴不记入总数。内容质量是在“课堂讨论”中回复内容被赞或置顶的数量，被赞数量最多的前10%的同学记满分，其余按正比例函数计算；回复内容被置顶两次或两次以上计5分；回复内容被置顶一次被赞数加50次。

2、课后测验（20%）。每周一次小测验，要求一周内完成。

3、实验报告与作业（20%）。本课程会安排课后作业、实验报告，采用互评方式，要求最少评5个，未参与互评的学生将给与所得分数的50%，未完成互评的学生将给与所得分数的80%，全部完成互评的学生将给与所得分数的100%。

4、期末考试（40%）。将根据课程内容安排期末考试，题型包括选择、判断、分析设计等。

1、C/C++或Java语言程序设计。

2、数据结构。

3、计算机组成原理。

[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]Xin Hu, Jiangli Duan，Depeng Dang. Crowdsourcing-based semantic relation recognition for natural language questions over RDF data. Pages 935-958，30 Mar 2019,Enterprise Information Systems. （SCI 2区，impact factor of 1.908）

[9]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）

[10]Lingxiao Ma, Yi Li, Hancong Tang, Weilai Chi, Depeng Dang. Parallel Chameleon clustering based on MapReduce. Journal of Information and Computational Science, 2015, 12(6): 2053-2062（EI）

（1）如何联系助教或老师？

答：您可以直接发邮件：201821210034@mail.bnu.edu.cn；ddepeng@bnu.edu.cn。

（2）对学好“数据库系统原理”课程有哪些建议？

答：加入课程QQ群：594104567获取消息更及时；下载APP学习更方便；及时关注课程平台和讨论区；在视频学习的基础上，认真阅读教材，并仔细完成实验操作与编程。

（3）实验中用到的软件从哪里获取？

答：如下所列，

               PostgreSQL：https://www.postgresql.org/download/windows/

                                     PostgreSQL11.5 ，Windows X86-64位

              Java：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/

              Eclipse jdk：https://www.eclipse.org/downloads/

              Apache Tomcat：https://tomcat.apache.org/

              Dev-C++：https://sourceforge.net/projects/orwelldevcpp/

             ODBC：https://odbc.postgresql.org/

             JDBC：https://jdbc.postgresql.org/download.html

（4）如何注册该课程？

       答: 学生注册过程参见《操作手册》,学生账号的昵称设为：学号姓名（201611080039张三）;有多个账号的同学，要求始终使用一个账号进行学习，以免成绩遗失。

      助教或老师：从如下地址注册并登录：

https://www.icourses.cn/school/xxx，xxx 为本校名称缩写（北师大为：bnu）

或

https://www.icourse163.org/spoc/course/BNU-1206612808?tid=1206929222。

（5）测验和作业（实验报告）中出现的A卷和B卷内容有什么异同，考核中要求有什么异同？

答： 此条与MOOC不同，请您关注。 

测验和作业（实验报告）分A卷或B卷，A卷或B卷内容一般相同只是开始时间和截止时间不同。A卷是正常测验、作业或实验报告，一般在当前学习周内截止（具体日期请您及时关注平台）并公布成绩，您可以尝试三次，并取最高分。

所有B卷是对没有来得及按时提交的同学的提供的一种人性化补交方式。测验B卷截止时间均为2019年12月29日22:00，您可以尝试三次，并取最高分；作业（实验报告）B卷提交截止时间均为2019年12月22日22:00时，互评时间2019年12月22日22:00时至2019年12月29日22:00时。测验和作业（实验报告）B卷以90%计入期末成绩。

(6) 课程调度

(网)：网上学习与讨论；(面)：面授；(假)：学校放假。