当前位置：文档之家 › 数据库学习计划

数据库学习计划

  • 格式：doc
  • 大小：42.08 KB
  • 文档页数：10

10天学习oracle计划2008年05月02日星期五 11:56 oracle10g十天学习计划共计10天（每天按6小时计算）三、预期目标：1. 安装 oracle database 10g 并配置数据库2. 管理 oracle 例程3. 管理数据库存储结构4. 创建和管理用户帐户5. 执行备份和恢复数据库6. 监控数据库、解决使用数据库时出现的问题和维护数据库7. 配置 oracle net services8. 在数据库和文件之间移动数据9. 使用 rman 创建和管理备份集和映像副本10. 将数据库恢复到过去某一时刻的状态11. 使用 oracle 安全备份来备份和恢复数据库12. 使用 oracle 闪回技术恢复数据库13. 检测块损坏情况并采取相应的措施修复损坏的块14. 使用各种数据库 advisor 来监控和提高数据库的性能15. 使用资源管理器来控制数据库资源的使用情况16. 使用调度程序来简化管理任务17. 复查数据库日志文件以便进行诊断18. 为数据库和单独的会话自定义基于语言的行为19. 管理 vldb；实施安全数据库四、培训指导思想：以oracle公司的官方培训教材为基础，结合客户的实际需求，适当增加客户感兴趣的内容，删除一些理论性强而客户又很少用到的内容。

五、具体授课安排：时间授课内容主要实验第一天内容一：简介（数据库体系结构）1. 描述课程目标2. 研究 oracle 10g 数据库体系结构内容二：安装 oracle 数据库软件1. 解释 dba 核心任务和工具2. 计划 oracle 安装3. 使用最佳的灵活的体系结构4. 使用 oracle universal installer (oui) 安装软件内容三：创建 oracle 数据库1. 使用数据库配置助手 (dbca) 创建数据库2. 使用 dbca 创建数据库设计模板3. 使用 dbca 生成数据库创建脚本内容四：管理 oracle 例程1. 启动和停止 oracle 数据库及组件2. 使用 oracle enterprise manager (em)3. 使用 sql*plus 和 isql*plus 访问数据库4. 修改数据库初始化参数5. 了解数据库启动阶段6. 查看预警日志7. 使用数据字典实验一：安装数据库软件实验二：使用图形化界面实验三：创建数据库实验四：启动、关闭数据库实验五：设置参数文件实验六：查看预警日志第二天内容一：管理数据库存储结构1. 描述表数据存储（以块为单位）2. 定义表空间和数据文件的用途3. 了解和使用 oracle managed files (omf)4. 创建和管理表空间5. 获取表空间信息6. 描述自动存储管理 (asm) 的主要概念和功能内容二：管理用户安全性1. 创建和管理数据库用户帐户2. 对用户进行验证3. 分配默认的存储区（表空间）4. 授予权限和撤消权限5. 创建和管理职责6. 创建和管理配置文件7. 实施标准口令保护功能8. 控制用户对资源的使用内容三：管理方案对象1. 定义方案对象和数据类型2. 创建和修改表3. 定义约束条件4. 查看表的列和内容5. 创建索引、视图和序号6. 解释临时表的用途7. 使用数据字典实验一：创建表空间实验二：使用omf实验三：创建用户实验四：使用配置文件实验五：分配权限实验六：创建表实验七：创建索引实验八：创建约束等对象第三天内容一：管理数据和并发处理能力1. 通过 sql 管理数据2. 确定和管理 pl/sql 对象3. 描述触发器和触发事件4. 监控和解决锁冲突内容二：管理撤消数据1. 解释 dml 和撤消数据生成2. 监控和管理撤消3. 描述撤消数据和重做数据之间的区别4. 配置撤消保留5. 保障撤消保留6. 使用撤消 advisor内容三：实施 oracle 数据库安全性1. 描述 dba 安全性责任2. 应用最少权限原则3. 启用标准数据库跟踪4. 指定跟踪选项5. 复查跟踪信息6. 维护跟踪线索实验一：学习sql语句实验二：监控锁实验三：配置撤销段实验四：设置跟踪第四天内容一：配置 oracle network 环境1. 使用 oracle enterprise manager 配置 oracle network 环境2. 创建其它监听程序3. 创建 oracle net service 别名4. 配置连接时故障转移5. 控制 oracle net listener6. 测试 oracle net 的连接性7. 确定何时使用共享服务器和专用服务器内容二：积极维护1. 使用统计数据2. 管理自动工作量资料档案库 (awr)3. 使用自动数据库诊断监控程序 (addm)4. 描述指导框架5. 设置预警阈值6. 使用服务器生成的预警7. 使用自动任务内容三：性能管理1. 使用 oracle enterprise manager 页监控性能2. 使用 sql tuning advisor3. 使用 sql access advisor4. 使用共享内存的自动管理5. 使用内存 advisor 设置内存缓冲区的大小6. 使用与性能相关的动态视图7. 排除无效或不可用的对象中的故障实验一：配置listener实验二：使用awr实验三：使用addm实验四：设置预警实验五：使用工具调优第五天内容一：备份和恢复的概念1. 确定 oracle 数据库中可能出现的错误类型2. 描述优化例程恢复的方法3. 确定检查点、重做日志文件和归档日志文件的重要性4. 配置 archivelog 模式内容二：执行数据库备份1. 创建一致的数据库备份2. 在不关闭数据库的情况下进行备份3. 创建增量备份4. 自动数据库备份5. 监控快速恢复区内容三：执行数据库恢复1. 恢复丢失的控制文件2. 恢复丢失的重做日志文件3. 在数据文件丢失后执行完全恢复内容四：执行flashback1. 描述闪回数据库2. 使用闪回表将表内容还原到过去的某一特定时间点3. 恢复已删除的表4. 使用闪回查询查看截至任意时间点的数据库内容5. 使用闪回版本查询查看一段时间内的行版本6. 使用闪回事务处理查询查看行的事务处理历史记录内容五：移动数据1. 描述移动数据的可用方法2. 创建和使用目录对象3. 使用 sql*loader 从 oracle 数据库（或用户文件）中装入数据4. 解释数据泵的通用体系结构5. 使用数据泵的导出和导入功能在 oracle 数据库之间移动数据6. 使用外部表并通过平台独立文件移动数据实验一：备份数据库实验二：监控快速恢复区实验三：恢复试验实验四：flashback试验实验五：装载数据试验第六天内容一：配置 recovery manager1. recovery manager 的功能及其组件2. 使用 rman 的快速恢复区3. 配置 rman4. 控制文件自动备份5. 保留策略和通道分配6. - 在默认的 nocatalog 模式下使用 recovery manager 与目标数据库连接7. 显示当前的 rman 配置设置8. 更改数据库的备份保留策略内容二：使用 recovery manager1. rman 命令概览2. 并行备份集3. 压缩备份4. 映像副本5. 数据库整体备份和增量备份6. list 命令和 report 命令7. 为数据库启用 archivelog 模式8. 使用 recovery manager内容三：oracle 安全备份1. 安装和配置2. 实施 oracle 建议的策略3. rman 和 oracle 安全备份4. 备份/恢复到磁带的数据库和文件系统文件5. 使用 obtool 和 web 界面配置 oracle 安全备份设备 (cli/gui)6. 为 oracle 安全备份配置 em 并对到磁带的备份进行测试 (em)7. 使用 rman 将数据库备份到磁带 (cli)8. 使用 ob web 工具备份文件系统文件内容四：从非关键性数据丢失中恢复1. 非关键性文件恢复2. 创建新的临时表空间3. 重新创建重做日志文件、索引表空间和索引4. 只读表空间恢复5. 数据库管理员的验证方法6. 口令验证文件丢失7. 创建新的临时表空间8. 更改数据库的默认临时表空间实验一：配置rman试验实验二：使用rman备份、恢复数据库实验三：重新创建重做日志文件实验四：重新创建索引表空间实验五：恢复口令文件第七天内容一：不完全恢复1. 恢复步骤2. 服务器管理的恢复和用户管理的恢复命令3. 恢复控制文件自动备份4. 创建新的控制文件5. 不完全恢复概览6. 不完全恢复最佳方案7. 利用重置日志简化恢复篇二：数据库教学计划数据库access2003教学计划滑县职教中心职专一学部计算机教研组段艳杰本学期我担任09级计算机01和13班《access2003数据库实用教程》的教学，每周课程为10节，这两个班为计算机专业的学生，每班人数为30人左右，现就将本学期的教学安排如下：一、课程的地位和性质本课程主要介绍数据库技术的基本原理和概念、数据库的创建、表的创建及表结构的设计、表间关系的定义及建立方法、查询的使用、窗体的设计和实用、报表和页的设计和使用、vba程序设计基础、数据库安全与维护、数据库设计等，最后以“企业库存管理系统”为实例，概括总结access应用开发的过程和方法。

本课程既注重基础理论的介绍又注重实际操作能力的培养。

为了配合“任务驱动”教学方法，每章都配有大量的实例和相应的实训、课程设计内容，贯彻“先动手后动脑，在干中学习”的教学思想。

二、教学目的和任务在掌握计算机基本知识的基础上，进一步学习计算机数据处理技术，即通过一门具体的数据库管理系统学习计算机对数据的存储、组织、排序、统计、查找对数据完整、安全的使用。

培养学生利用计算机进行数据处理的能力。

《access数据库实用教程》是学习数据库知识的入门课程。

通过教学，使学生初步了解数据库的基本原理和概念，掌握数据库创建、维护与管理的基本技能，熟练掌握数据库中查询、窗体、报表和页的设计与使用等基本数据库技术，建立数据库安全的基本概念并了解access 2003实现数据库安全的基本途径和手段。

课程最后介绍vba程序设计基础，结合开发实例分析简单的管理信息系统的设计、开发过程，并重点其中的数据库的设计与实现方法。

通过本课程的教学，掌握应用数据库技术的基本原理、方法和技能，为进一步学习计算机课程奠定坚实的数据库基础。

理论课时：约占56学时。

实训课时：约28学时。

机动课时：约10课时。

3. 本课程的特点及教学方法的应用本课程是数据库原理的实用教程，以access 2003为主要讲授对象，并将数据库技术的基本原理和概念贯穿于讲授过程中，将复杂的数据库原理的基本内容分散到各章节中，充分地将理论与实际教学相结合，在内容安排上以够用为度。

合集下载

mysql数据库入门学习计划

mysql数据库入门学习计划

mysql数据库入门学习计划一、学习目标MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，它广泛应用于Web开发和大型企业应用程序。

学习MySQL数据库管理系统可以帮助我们更好地管理数据、提高数据处理效率、设计高性能的数据库结构。

本文旨在给初学者提供一个MySQL数据库入门学习计划，帮助他们系统地学习和掌握MySQL数据库的知识和技能。

二、学习内容1. MySQL数据库概述了解MySQL数据库的历史、特点、应用领域和发展趋势。

2. MySQL数据库安装学习如何在Windows、Linux和Mac OS操作系统上安装MySQL数据库。

3. MySQL数据库基本操作学习如何创建数据库、创建数据表、插入数据、更新数据、删除数据，以及查询数据等基本操作。

4. MySQL数据库管理学习如何管理用户权限、备份和恢复数据库、监控数据库性能和优化数据库结构等内容。

5. MySQL数据库高级特性学习如何使用存储过程、触发器、视图和索引等高级特性来提高数据库的性能和安全性。

6. MySQL数据库应用开发学习如何使用PHP、Java、Python等编程语言与MySQL数据库进行交互，实现Web应用或企业应用的开发。

三、学习计划1. 学习mysql数据库概述第1-2周：了解MySQL数据库的历史和特点，掌握其应用领域和发展趋势，学习相关的网络资源，例如百科，官方文档等。

2. 学习mysql数据库安装第3-4周：在Windows、Linux和Mac OS操作系统上安装MySQL数据库，按照官方文档的指导进行安装。

3. 学习mysql数据库基本操作第5-6周：学习如何创建数据库、创建数据表、插入数据、更新数据、删除数据，以及查询数据等基本操作，通过实验操作熟练这些操作。

4. 学习mysql数据库管理第7-8周：学习如何管理用户权限、备份和恢复数据库、监控数据库性能和优化数据库结构等内容，结合实际案例进行练习。

5. 学习mysql数据库高级特性第9-10周：学习如何使用存储过程、触发器、视图和索引等高级特性来提高数据库的性能和安全性，进行相关实验和练习。

大数据运维的学习计划

大数据运维的学习计划

大数据运维的学习计划随着大数据技术的快速发展，大数据运维人才的需求也日益增加。

大数据运维是指对大规模数据进行存储、处理、管理和维护等工作，其核心目标是保障系统的高可用性、稳定性和性能。

因此，作为大数据运维人员，需要具备广泛的知识和技能，包括操作系统、网络、数据库、存储、性能优化、安全防护等方面的知识。

本文将介绍一份大数据运维学习计划，包括学习的目标、学习内容、学习方法和学习资源等方面，希望能够帮助大家更好地规划自己的学习路径。

学习目标建立起扎实的大数据运维基础知识掌握大数据平台的搭建、部署和维护技能了解大数据平台的性能优化和故障排查方法具备一定的安全防护和数据备份能力学习内容1. 基础知识学习操作系统：学习Linux操作系统的基本知识，掌握操作系统的常用命令和管理技能，了解操作系统的原理和架构，以及操作系统的安全设置和性能优化方法。

网络基础：掌握网络基础知识，包括TCP/IP协议、网络架构、网络安全等内容，了解大数据平台的网络架构和网络安全设置。

数据库基础：学习数据库的基本知识，包括数据库管理系统的原理、SQL语言、数据库的设计和优化等内容，掌握大数据平台上常用的数据库系统（如Hadoop、Hive、HBase等）的使用和管理技能。

存储基础：了解存储的基本原理和技术，包括文件系统、分布式文件系统、分布式数据库等内容，掌握大数据平台上存储系统的配置和管理技能。

2. 大数据平台学习Hadoop平台：学习Hadoop平台的基本原理和架构，包括HDFS、MapReduce、YARN等组件，掌握Hadoop集群的搭建、部署和管理技能。

Hive平台：了解Hive的基本原理和使用方法，包括HiveQL语言、数据仓库的设计和优化方法，掌握Hive平台的配置和管理技能。

HBase平台：了解HBase的基本原理和使用方法，包括HBase的数据模型、数据的读写操作、数据的一致性和容错性保障等内容，掌握HBase平台的配置和管理技能。

大学生大数据学习计划

大学生大数据学习计划

大学生大数据学习计划一、学习目标大数据是当今世界的热门领域之一，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析以及应用等各个方面。

作为一名大学生，我对大数据领域充满了兴趣，并且深知它对未来的重要性。

因此，我制定了以下的大数据学习计划，希望能够系统地、有条不紊地学习和掌握这一领域的知识和技能。

二、学习内容1. 数据采集与处理：包括数据的来源、获取、清洗、转换等基本概念和方法，主要学习相关的编程语言和工具，如Python、R、Hadoop、Spark等，并进行实际的项目实践。

2. 数据存储与管理：学习数据库原理、SQL语言，以及NoSQL数据库、分布式数据库等新型技术，掌握数据在不同场景下的存储和管理方法。

3. 数据分析与挖掘：学习数据分析的基本原理和方法，包括统计学、机器学习、数据挖掘等知识，同时掌握相关的分析工具和算法。

4. 大数据应用与实践：结合具体的行业需求，学习大数据在商业、金融、医疗、交通、政府等领域中的应用案例，并进行相关的实践和项目开发。

三、学习计划1. 第一阶段（1个月）：数据采集与处理目标：掌握Python编程语言和基本的数据处理工具，了解Hadoop和Spark的基本原理和用法。

学习内容：学习Python基础语法和相关库（如Numpy、Pandas、Matplotlib等），完成相关编程练习；学习Hadoop和Spark的基本原理和使用方法，并进行简单的项目实践。

2. 第二阶段（2个月）：数据存储与管理目标：熟练掌握SQL语言和数据库原理，了解NoSQL数据库和分布式数据库的基本概念和用法。

学习内容：学习SQL语言和数据库设计原理，完成相关的练习和项目；了解NoSQL数据库和分布式数据库的基本原理和使用方法，进行简单的实践和项目开发。

3. 第三阶段（2个月）：数据分析与挖掘目标：掌握统计学、机器学习以及数据挖掘的基本原理和方法，熟练使用相关的分析工具和算法。

学习内容：学习统计学基本概念和方法，掌握常见的机器学习算法和数据挖掘技术，进行相关的练习和项目实践。

大数据技术专业三年学习计划

大数据技术专业三年学习计划

大数据技术专业三年学习计划第一年第一学期1. 数据结构与算法-- 理论与实践相结合，掌握基本数据结构和算法的原理和应用，包括数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归、动态规划等基本算法。

-- 课程实践项目：实现一些基本数据结构和算法，并在实现过程中解决一些实际问题。

2. 数据库系统-- 学习数据库系统的基本原理和概念，包括关系数据库、非关系数据库、数据库设计与规范、SQL语言等。

-- 课程实践项目：设计一个简单的数据库应用系统，并使用SQL语言进行数据操作。

3. 大数据技术概论-- 了解大数据技术的基本概念、发展历程和应用场景，包括大数据产生与采集、存储与管理、分析与挖掘等方面。

-- 课程实践项目：阅读一些相关文献，撰写一份关于大数据技术基本概述的报告。

第二学期1. Java编程语言-- 掌握Java语言的基本语法、面向对象编程思想、异常处理、IO流等内容。

-- 课程实践项目：完成一些Java编程练习，掌握基本的程序设计和开发能力。

2. 分布式系统原理-- 学习分布式系统的概念、基本原理和特点，包括进程间通信、资源管理、一致性与容错等内容。

-- 课程实践项目：设计一个简单的分布式系统，并进行模拟实验。

3. 大数据技术实践-- 掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的基本原理和使用方法，包括数据存储、数据处理、数据分析等方面。

-- 课程实践项目：完成一个小型的大数据处理实践项目，从数据采集到数据分析，全流程完成一次实践。

第二年第一学期1. 数据挖掘技术-- 学习数据挖掘的基本原理和方法，包括数据预处理、模式发现、分类与预测、聚类、关联规则挖掘等内容。

-- 课程实践项目：完成一个数据挖掘实践项目，通过一些真实数据进行模式发现和分析。

2. 数据仓库与数据集成-- 掌握数据仓库与数据集成的基本概念和原理，包括ETL（抽取、转换、加载）过程、多维数据模型、OLAP等内容。

-- 课程实践项目：搭建一个简单的数据仓库，进行数据集成和多维分析。