課程簡介
Course Introduction
數據庫技術是不斷發展的學科，所涵蓋的范圍很大，無法在課程中面面俱到。本課程主要考慮數據庫學科內涵、技術外延以及應用特征，從數據模型、數據智能處理、網絡環境數據管理及應用實踐等方面組織材料。
課程目標:（1）學習數據庫發展與進展，了解數據庫內涵和外延；（2）從數據模型、數據智能、網絡環境數據管理等三個維度介紹數據庫技術主要知識點，并以實際案例學習數據庫技術的應用方法；（3）通過數據庫文獻學習，跟蹤數據庫新技術發展方向。通過課程為進一步從事數據庫技術研究提供基礎，為從事科學研究提供科研思維方法。
本課程入選教育部“高等教育百門精品課程教材建設計劃”（數據庫課程立體化教材及教學平臺建設，2004)、教育部-微軟精品課程（數據庫系統及應用，2006)、廣東省精品課程（數據庫技術，2008)、廣東省研究生示范課程（高級數據庫技術，2013）。 分別在清華大學出版社和高等教育出版社出版了《數據庫系統》、《數據庫實驗指導教程》、《高級數據庫技術》等三部國家級規劃教材；還在Springer出版了《Temporal Information Technology and its Application》、北京大學出版社出版了《時態數據庫導論》(國內該領域首部著作)等專著作為參考教材，發布時態數據管理軟件TempDB。本課程相關教學成果“數據庫系列課程‘本碩博’協同教學體系研究與實踐、”數據庫協同教學模式與課程資源建設“、”立體多維數據科學人才培養體系構建與實踐創新“分別獲2006、2010、2018、2022年廣東省教學成果一等獎和二等獎。2015年獲批廣東省數據庫技術教學團隊，2022年獲批教育部數據科學課程群虛擬教研室。目前參考教材:《高級數據庫技術與應用(第2版)》,高等教育出版社，2015
教學大綱
Teaching Syllabus
高級數據庫技術（Advanced Database Technology)
建議2-3個學分（學時36-54，含講授、報告、演講與討論等）。
第一部分 高級數據庫技術基礎
1）高級數據庫技術概述。簡要回顧數據庫發展階段，討論數據庫技術的內涵與外延，介紹數據庫技術的學術資源，分析數據庫研究熱點。
2）關系數據基本理論。學習過課程《數據庫系統》同學用來溫習數據庫基礎理論，其他同學可以用來補習數據庫基礎理論知識。
第二部分高級數據庫技術部分。
1）高級數據模型。高級數據模型是相對關系數據模型而言的，該章包括面向對象數據庫、對象關系數據庫、介紹時態數據庫、空間數據庫技術等重要數據模型，為進一步研究新數據模型提供基礎和思路。
2）數據智能處理技術。知識是數據的特殊形式，數據智能處理是數據庫技術應用的主要特征。該章主要包括:數據與知識，知識表達，數據庫與知識庫，基于知識的數據庫技術（主動數據庫、決策支持系統等）、數據智能技術（數據挖掘、知識圖譜等），為進一步數據庫中知識數據的應用提供基礎和方法。
3）網絡環境數據管理。內容包括:分布式數據庫技術、web數據庫技術、XML數據庫、移動數據庫技術等，同時介紹當前數據庫新技術熱點應用，包括云計算、大數據、社會計算等，為了解網絡環境數據庫技術的應用提供基本概念和技術思路。
第三部分高級數據庫技術應用實踐。
本書從三個角度選取實例，進行高級數據庫技術實踐。第一節是以時態數據庫管理系統實現為例，進行高級數據模式擴展的學習實踐；第二節以時態工資知識數據庫為例，進行面向對象、時態數據庫、知識庫等多種數據庫技術綜合應用示范；第三節以面向學者的社交網絡設計為例，介紹數據庫新技術的應用實踐，主要涉及信息檢索、推薦與服務、云數據管理、大數據應用等數據庫技術熱點。
第四部分數據庫新技術論文宣讀或小項目報告【根據人數分組和計劃學時安排】
期間可以穿插其他數據庫新技術講座，例如:社交網絡大數據技術，知識圖譜技術等。
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