1. 云数据管理技术简介 2. 非关系型数据库与关系型数据库对比 3. Google云数据库技术（分布式存储Megastore） 4. Amazon云数据库技术（分布式存储Dynamo） 5. AWS云数据库（RDS,SimpleDB,DynamoDB） 6. 研讨（MD-HBase与Dremel）

基础篇 第一章：绪论 第二章：关系数据库 第三章：关系数据库标准语言SQL 第四章：关系系统及其查询优化 第五章：关系数据理论 设计篇 第六章：数据库设计 系统篇 第七章：数据库恢复技术 第八章：并发控制 第九章：数据库安全性 第十章：数据库完整性

2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生

一、什么是数据仓库? 二、数据仓库的结构 三、数据仓库系统 四、建立数据仓库 五、实现数据仓库的数据库环境

数据库体系结构 数据库的创建 数据库的修改 数据库的删除 数据库的压缩 数据库的附加和分离

一、新的数据库应用和新的数据类型 二、面向对象的数据模型 三、对象关系数据库与对象数据库 四、面向对象数据库研究中的几个特点 五、 RDBMS、 ORDBMSOODBMS和的比较

15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结

应用需求和计算机技术推动数据库技术发展。 速度快、热点多、新技术层出不穷。 学习本章,要求了解数据库技术的发展基本情 况,同时对分布式数据库、数据仓库、WEB数 据库、新一代关系型数据库、面向对象数据库 、多媒体数据库作较深了解

一个数据库应用系统往往涉及到多方面的复杂的 数据信息。例如,在学生管理信息系统中,要涉 及到学生、院系、宿舍、课程、成绩等数据。再 例如,在产品销售数据库中设计到产品、类别、 仓库、销售单、销售明细单等数据。 如何将所涉及到的数据组织存入到数据库中?是 放在一个表中存放还是分放在几个表中存放?每 个表应由哪些属性组成?怎样设计才是科学合理 的呢?

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践