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2013年5月，火龙果软件在北京实施的并发、大容量、高性能数据设计与优化培训圆满结束。
学员背景与期望：
- Oracle / MySQL 海量数据解决方案
- OracleRAC，MySQL Cluster等知识,希望能够涉及NoSQL数据库的相关知识
- 增对于大容量数据，怎么进行快速的检索
- 针对于大并发，通过什么方式，能够在数据库方面，进行无缝扩容等
- 大数据容量处理,海量数据库优化,大型数据库设计案例
- Sql性能, 数据库调优, 大数据量
- 目前的解决并发、大容量，高性能数据库都有哪些，优势，劣势，以及选择方法
- 针对关系型数据库，怎样处理才能对高并发处理更合适，最大并发处理能力有多少，最大承受能力多少
- 非关系型数据库的表结构应该如何设计，以及如何管理
- 海量数据挑战下RDBMS数据库的应对策略，高并发性能优化，数据的安全
- 分区表的设计和分区索引的使用
- 多聚合、连接的物化视图使用，大数据量存储问题
- 高并发，海量数据的统计分析，数据库调优的原则
- 针对大数据量的数据库设计实战
- 并发、大容量、高性能的数据，对数据库和程序的要求？有哪些地方需要注意的
- 如何拆分大容量的表，原则和方法
- 能否大致讲解一下相关 读写分离和负载均衡相关的知识
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火龙果软件在培训前充分调查了客户的培训需求，培训由火龙果软件实践经验丰富的资深技术顾问实施，培训中讲师有在系统化讲解的基础上有针对性地回答了学员的关键问题，使培训收到了很好的效果。火龙果始终倡导的互动案例式教学、真实工作场景演练的培训模式，使本次培训得到学员的好评，培训达到了客户的既定目标。
- Sql和数据库调优,大数据处理的方法和知识
- 通过本次培训，能够处理瞬间高并发，以及大容量数据统计分析
- 对于大数据量负载的系统架构，数据库设计，系统优化，数据库优化都很有一定的了解
- 针对课程的题目，如何在工作中去做，如何更好地应用，而不是单纯的理论
- 能够清晰的掌握关系型数据库的瓶颈，以及应当如何更好的去处理大数据
- 对于原有数据库能够自己写出更好的变更方案
- 对于非关系型数据库，要求对于不同需求，能够有思路，清晰的规划模型，并且书写合理的代码
- 主流RDBMS数据库，如Oracle、Mysql的经典设计以及针对高并发、大数据的性能优化策略
- 了解到分析数据库性能指标，数据库逻辑设计与性能优化以及大数据量的查询优化
- 了解在电商领域的实际应用与调优
- 能够自己处理 并发、大容量、高性能的数据库设计问题
- 了解了大数据库并发的处理方式
- 重新认识了一下数据库的工作机制，可以更好的设计数据库应用
- 性能调优，SQL优化
- 对数据库设计、优化，运维都有很大的收获
- 了解Oracle架构方法和SQL优化技巧
- 针对Oracle基本设计的体系化认识
- 库表设计，优化方法上有了解的认识
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课堂练习
课程大纲：并发、大容量、高性能数据库设计与优化
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