COMP5338(高級數據模型)單元全面概述了后關系數據模型和數據存儲技術的最新發展。內容豐富，涵蓋了當前數據存儲領域的多種前沿技術，特別強調了空間數據存儲、時間數據存儲以及 NoSQL 數據存儲方法。這些技術在處理和管理現代復雜數據需求方面發揮了重要作用，因而本單元對此進行了深入探討。如果你想進一步了解該單元涵蓋重點，那么你可以點擊藍字，了解海馬課堂課程輔導詳情~

在 SQL:2003 的部分，本單元不僅介紹了其基本概念和操作，還著重講解了其中的一些高級功能，例如窗口函數、遞歸查詢、基于 XML 和 JSON 的數據處理等。此外，本單元還將介紹幾種主要的 NoSQL 存儲技術，包括但不限于文檔數據庫(如 MongoDB)、鍵值存儲(如 Redis)、列族存儲(如 Apache Cassandra)和圖數據庫(如 Neo4j)，幫助學習者全面理解這些技術的應用場景和實現方式。

一、輔導成果

完成本單元后，您應該能夠：

LO1 . 完成本單元后，您應該了解各種 NoSQL 數據模型，包括文檔存儲、鍵值數據模型、空間模型、時間序列數據模型等

LO2 . 完成本單元后，您應該能夠編寫簡單的 CRUD 查詢并在 MongoDB 和 Neo4j 中實現聚合。

LO3 .完成本單元后，您應該了解各種數據庫系統中的索引機制。

LO4 .完成本單元后，您應該能夠分析和調整 MongoDB 和 Neo4j 的查詢性能。

LO5 . 完成本單元后，您應該了解分布式數據庫系統中的分區、復制和容錯等關鍵問題。

LO6 . 完成本單元后，您應該了解物理存儲及其對查詢性能的影響。

二、學習重點

1，數據建?；A理論

高級數據模型課程首先強調數據建模的基礎理論，幫助學生理解數據的基本結構和關系。課程內容包括數據建模的定義、目的及常見技術和工具。學生需掌握ER模型、關系模型、對象-關系模型等基礎概念，并了解其在不同情境下的應用。課程還探討數據規范化、數據完整性、數據約束等關鍵概念，確保學生能設計出高效、可靠的數據庫結構。

2.高級SQL編程

高級SQL編程是數據建模的重要組成部分，課程重點是深入學習SQL。學生需掌握復雜查詢、子查詢、聯接、視圖、存儲過程和觸發器等高級功能。課程提供大量實際操作機會，幫助學生將理論知識應用于實際問題。同時，課程還涉及SQL性能優化技術，如索引設計、查詢優化、數據庫調優等，以提高數據操作效率。

3.數據倉庫與OLAP

數據倉庫和OLAP是高級數據建模課程中的核心內容。學生需學習數據倉庫設計與實現，包括星型和雪花模式等架構。課程介紹ETL流程及其在數據倉庫中的應用，并講解OLAP技術，通過多維數據分析實現復雜查詢與分析。實際案例和項目實踐是關鍵，幫助學生掌握數據倉庫和OLAP在企業決策支持中的應用。

4.數據挖掘與機器學習

數據挖掘與機器學習技術是課程的前沿內容，幫助學生應對大數據時代的分析挑戰。課程介紹數據挖掘的基本概念、方法和工具，如分類、聚類、關聯規則挖掘等。學生還將學習機器學習算法，如回歸分析、決策樹、神經網絡和支持向量機等，并應用這些算法進行數據預測和模式識別。通過實際案例和項目，學生能掌握數據挖掘與機器學習在各行業的應用，提升數據分析和決策能力。

5.大數據技術與工具

大數據技術在高級數據模型課程中占據重要地位。學生需了解大數據的概念、特點及其對數據建模的影響。課程內容包括Hadoop生態系統、Spark、NoSQL數據庫等大數據技術及其應用。學生將學習使用這些工具處理和分析海量數據，并設計和優化大數據系統。實際操作和項目實踐是重點，幫助學生掌握大數據技術的實際操作和技巧。

6.數據治理與安全

數據治理與安全是確保數據質量和系統可靠性的關鍵。課程介紹數據治理的基本概念和框架，包括數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理等。學生還需學習數據安全的基本原則和實踐，如數據隱私保護、數據加密、訪問控制和審計等。通過案例分析和實戰練習，學生能掌握如何在實際環境中實施數據治理和數據安全策略，保障數據系統的安全性和合規性。

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2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

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