高职院校大数据方向数据库课程体系及教学模式的改革与探索

摘要：如今，大数据似乎就是海量数据的代名词。其实不仅如此，大数据正在改变着人们的思维和行为方式，也在社会的方方面面产生着积极的影响。作为信息技术界的核心和基础课程，本文就大数据背景下，对我高职院校计算机专业，大数据方向的数据库课程体系改革进行了阐述，同时也对数据库课程的教学模式进行了一定的探索。

关键词：大数据;数据库;课程体系;教学模式

中图分类号： G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）09-0101-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

数据库技术一直以来都是计算机软件界的一个重要分支，同时也是信息技术界的核心和基础。而数据库课程也是各高校计算机和信息类专业课程体系中不可缺少的课程。

随着大数据时代的到来，各个领域的数据量都呈现了爆发式的增长。数据库是大数据技术体系中的一个分支，主要用于对数据的存储，以及对部分数据的管理任务。传统的关系型数据库主要以结构化数据为主，已经不能满足大数据系统中的数据。因为大数据系统中的数据，既有结构化数据，也有非结构化和半结构化的数据。在这种情况下，大数据方向的数据库课程体系必须要进行相应的改革，以满足本专业大数据方向的人才培养需要。

1 大数据方向数据库课程体系改革

1.1 传统的数据库课程

数据库技术一直以来都是计算机界应用最为广泛的技术。所以，在全日制普通高校，只要与计算机技术相关的专业都会去开设数据库类的课程，用以研究和解决在计算机信息处理过程中的大量数据的有效组织和存储的问题。以我院计算机应用专业为例，我们现有的数据库课程，基本上研究的都是结构化数据，包括数据的存储、数据的共享、减少数据冗余、保障数据安全、检索数据和处理数据等，都是以关系型（二维表）数据库为主线。在基本的SQL语言命令中，要求学生掌握的是数据库对象的操作、表对象的操作以及对表中数据的基本的增加、删除、修改、查询等操作命令，也是整个数据库课程的核心知识，如图1所示。本专业学生开设的数据库课程，采用的软件是开源的MySQL关系型数据库。图1中的命令是SQL语言的基础操作命令。 DDL（data definition language）， 主要命令有CREATE、ALTER、DROP等;DML（data manipulation language），是对数据库里的数据进行操作的语言;DCL（Data Control Language），是数据库的控制语言，用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句。

1.2 大数据技术体系下的数据库

随着物联网技术、云计算、大数据等计算机技术的快速发展，同时随着智能手机的普及，越来越多的移动设备开始自动采集数据，数据的形式更多的变为了图像、音频、视频等多种类的非关系型的数据。不仅如此，大数据时代下的数据在量上，我们可以用海量来形容，聚合在一起需要分析和存储、管理的数据量是非常庞大的。在这个基础上，数据的增长速度快、处理速度及时效性要求也高，但价值密度低。这些，正是大数据的4V+1O（Volume，数据量大;Variety，类型繁多;Value，价值密度低;Velocity，速度快时效高;Online，数据在线）的特征。因此，传统的关系型数据库已无法满足大数据时代的数据变化。

当前大数据平台主要是以分布式的存储和计算这两大基础技术展开，而其中的分布式存储就涉及了数据库。在大数据系统中的数据结构，既有传统的结构化（关系型）数据，也有大量的非结构化数据和半结构化的数据。所以，大数据时代对于数据存储方式的一个重要改变就是：不仅会采用传统的数据库来存储数据，也会采用NoSql数据库来存储数据。在未来，传统的关系型数据库和NoSql数据库会长期并存，共同来完成数据的管理任务。如图2所示为大数据的数据结构及数据存储方式。对于结构化的数据，将以传统的关系型数据库进行数据的存储，而对于非结构化及半结构化的数据，将以NoSql数据库进行存储。

1.3 计算机专业大数据方向的数据库课程开设

在大数据的环境下，数据的规模和种类都发生了巨大的变化，传统的关系型数据库在超大规模数据、高并发请求面前，由于自身的特点，显得有些无能为力。所以，在课程中我们引入了非关系型数据库。

本文结合了我院计算机专业大数据方向的学生特点，同时对大数據技术进行了大量的调研分析和企业岗位设置需求的分析后，对数据库课程做了相应的调整。如表1所示，将原先只开设一个学期一门的数据库课程，现在开设为两门，分两个学期逐步递进展开，先一个学期一门《MySQL数据库应用》，采用的是开源数据库MySQL，主要针对的是传统的关系型数据库;后一个学期另一门是《大数据存储技术》，在前两学期课程《Java编程基础》《Hadoop大数据基础》及《MySQL数据库应用》的基础上开设，主要讲解的是Hadoop的数据仓库Hive、Hadoop的非关系型数据存储仓库HBase以及面向文档存储的另一款NoSQL大型数据库MongoDB。

2 大数据方向数据库课程体系改革的实施与保障

2.1 师资队伍建设的加强

数据库课程体系改革的前提应该是师资队伍的建设。分院原有的数据库课程的任课教师，都是传授传统的关系型数据库的存储与管理技术，在大数据方向，面对海量数据的分析和数据系统实践的能力还是缺乏的，所以，大数据方向数据库课程师资队伍的建设也成为数据库课程体系改革的重点和瓶颈。新的数据库课程的体系，对于数据库的任课老师的专业能力提出了更多更高的要求。因此，我们必须根据大数据方向在数据库课程方面的教学内容和要求，加强师资队伍的建设。在师资上，我们可以聘请企业里的老师，也可以把自己的老师送出去培训或自主学习来提高师资的专业能力和素养，用此来提高数据库课程教学的团队水平。

2.2 实践平台的加强

目前，分院的计算机机房对部署大数据管理平台的分布式集群和相应的大数据软件配置可以说是基本没有，老式的机器也无法应对。而这个实践平台却是实施大数据数据库课程的基础。所以，我们是否可以思考由个人电脑或服务器去构成，配置和运行相关的硬件平台和软件系统，来达到教学和实践的需求。同时，在数据库课程的教学实施过程中，应该尽量使用开源的软件。通过这样的实践平台的加强来提高学生的实操能力。

3 数据库课程教学模式改革

3.1 现有的教学模式

现有的教学模式，教师在接课后，会根据数据库课程的课程标准，编写授课计划，后根据授课计划，教师查阅相关的资料和文献。在授课过程中，教学模式也较为固定单一，教师上面讲，学生下面练，虽有“做中学”的过程，但仍容易忽视学生的主观能动性，学生接收的仅是教师讲的内容。现有的教学过程中，教师在机房上课，面对的是四五十人学生的班级。如此大规模的学生班级，学生水平又参差不齐，教师做不到个性化的逐一设计教学内容，只能按照中等水平学生的接受程度进行授课内容的编排。这样就势必会导致水平高的学生“吃不饱”，而水平低的学生听不懂后不想听的情况，无法达到高效的教学效果。

3.2 大数据时代教学模式探索

随着大数据时代的到来，学生的学习已经不再局限于课堂的学习，他们可以通过网络在线的方式获取到自己需要的课程信息及内容，而且这种在线的方式，将不再受到时间及地点的限制。这就给我们教师一个提示，我们可以借助于在线的网络资源，为学生们提供个性化的辅导，不同水平层次的学生将都能得到适合自己的课程内容。同时，教师对于学生的答疑也可搬到线上，随时随地为学生答疑解惑。据此，教师的角色在此发生了变化，教师不仅仅是课堂上传授知识的教授者，而是一名真正的课程的设计者、组织者、指导者，为不同层次的学生设计、组织、指导不同难度的课程进度和内容，从而真正达到一种个性化辅导的效果。教师可提供给学生大量的网络上适合的学习资源，也可自己为学生设计准备教学资源，比如微课、慕课等。这种线上、线下融合的教学模式，将会给学生打造一个拥有更多学习资源和学习伙伴的学习平台，在这个学习平台教师将可以采用更多的教学模式展开教学，以此达到提高学生的学习效率和学习能力的目的。

4 結束语

大数据时代的数据不仅仅是局限于结构化的数据，还有半结构化和非结构化的数据。因此，大数据专业方向的数据库课程，将要在原有只讲解传统结构化数据的基础上进行课程教学内容的改革，同时对于教学模式也需进行探索。本文就以上内容展开了论述。这些改革和探索，对于高职院校大数据专业学生学习数据库课程起到了一定的启示作用，同时也为创新型人才培养起到一定的推动作用。

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