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分布式数据库课程大纲
分布式数据库课程大纲涵盖理论、架构、存储、事务、容错及应用等内容
分布式数据库课程大纲
课程目标
本课程旨在系统讲解分布式数据库的核心原理、关键技术与实践应用，帮助学生掌握分布式系统设计、数据分片、一致性协议、容错机制等核心知识，并通过实验与案例分析培养解决实际问题的能力，课程注重理论与实践结合,覆盖从基础概念到工业级应用场景的完整知识体系。
课程模块与内容
| 模块 | 课时 | 内容 | 教学方式 | 考核占比 |
|---|---|---|---|---|
| 模块1：导论与基础 | 4课时 | 分布式系统的定义与特性 分布式数据库的发展历程与典型场景 CAP定理与BASE原则 分布式系统挑战（网络分区、节点故障、数据一致性） | 理论讲授+案例分析 | 10% |
| 模块2：数据分片与复制 | 6课时 | 数据分片策略（哈希分片、范围分片、混合分片） 分片键选择与动态分片 数据复制模型（主从复制、多主复制、Paxos/Raft协议） 分片与复制的权衡 | 理论讲授+实验演示 | 15% |
| 模块3：一致性协议 | 8课时 | 分布式事务（2PC、3PC、TCC） 一致性模型（强一致性、最终一致性） Paxos/Raft算法原理与实现 拜占庭容错（PBFT）与RAFT对比 | 理论+代码实现+分组讨论 | 20% |
| 模块4：容错与高可用 | 6课时 | 节点故障检测与恢复 数据冗余与备份策略 读写分离与负载均衡 脑裂问题与解决方案 | 实验操作+企业案例分析 | 15% |
| 模块5：性能优化 | 6课时 | 查询路由与全局执行计划 数据局部性与缓存机制 索引优化与分片策略调整 压测工具与性能调优实战 | 实验+工具演示+小组项目 | 20% |
| 模块6：前沿与实践 | 4课时 | NewSQL与分布式数据库选型（如CockroachDB、TiDB） 云原生数据库架构 分布式OLAP与HTAP架构 行业应用案例（电商、金融、物联网） | 企业讲座+案例研讨+文献阅读 | 10% |
实验与实践环节
基础实验（4次）：
- 搭建分布式数据库集群（如MySQL Cluster/MongoDB）
- 实现哈希分片与范围分片
- Raft算法模拟与故障注入测试
- 2PC事务协议编程实现
综合项目（2次）：
- 设计一个支持高并发的电商订单系统（含分片、事务、容错）
- 优化分布式查询性能（压测+索引调整）
考核方式
| 考核项 | 占比 | 说明 |
|---|---|---|
| 平时作业（代码+报告） | 20% | 每周实验报告与代码提交 |
| 期中考试（闭卷） | 25% | 理论题+算法设计（如Raft流程图） |
| 期末项目（小组） | 30% | 完整分布式数据库设计方案+原型实现 |
| 课堂表现与考勤 | 10% | 参与讨论、实验操作规范性 |
| 期末考试（开卷） | 15% | 综合应用题（如CAP权衡、故障恢复方案设计） |
教材与参考资料
主教材：
- 《分布式数据库系统概论》李国良等著
- 《Designing Data-Intensive Applications》Martin Kleppmann
扩展阅读：
- 论文：《The Raft Consensus Algorithm》《Calvin: Fast Distributed Transactions for Partitioned Database Systems》
- 开源项目：TiDB源码、etcd/raft实现
FAQs
Q1：学习本课程需要哪些前置知识？
A：需掌握数据库基础（如SQL、事务隔离级别）、操作系统（进程、线程、网络通信）及编程语言（Python/Java），建议提前学习《数据库系统概论》与《计算机网络》。
Q2：如何平衡理论学习与实践操作？
A：课程采用“理论-实验-案例”循环模式，每学完一个核心模块后立即通过实验验证（如Raft算法编码），并通过企业级案例（如阿里OceanBase架构）理解实际应用场景，建议每周投入3小时以上完成实验与扩展阅读
