2024春 2023春 2022春 课程号：DS200201
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：计划内与自由选修 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：本科计划内课程 | 开课单位：人工智能与数据科学学院 |
| 课程层次：专业基础 | 学分：3.5 |
教学内容
黄振亚老师的《数据库系统概论》课程涵盖了数据库语言（主要为SQL语言和关系代数）、数据库设计理论及数据库系统等方面的知识。课程内容按照教材顺序，理论与实践割裂较为严重，缺乏对实际数据库应用的深入教学，特别是对于MySQL索引特性和InnoDB引擎等内容。
教学方式
黄老师多采用PPT教学，偶尔辅以板书。PPT制作详细，对于自主学习较为有利。然而，讲课风格更偏向于念稿，授课过程中缺乏深入的实践指导，部分知识点不够系统。
作业与实验
作业主要是每章课后习题，容易通过在线资源完成。实验包括50道MySQL题目和一个使用数据库技术的应用开发项目。实验占比较大，但很多学生由于学业压力，实验质量参差不齐，较少能做到真正地掌握数据库应用能力。
考试与给分
考试内容涉及概念题和少量实践题，范围不明确，让学生在复习时有些不适应。整体感觉“比较文科”，重概念理解和记忆。部分学生反映时间分配上不合理，比如考试安排紧凑，导致复习压力大。
学生反馈
- 有学生反映课程讲解不够深入，尤其是对于数据库操作和实际应用场景缺乏系统指导。
- 课程设置较多理论内容，虽然有助于构建知识框架，但脱离了实际操作，学生难以在实践中灵活应用。
- 实验设计不够合理，学生开发时间紧张，影响了学习效果，实际掌握的数据库技术有限。
- 学生普遍对课程内容量较大、考试安排不合理有意见，建议优化课程和考试安排。
总结
黄振亚老师的《数据库系统概论》课程理论性强，适合希望扎实掌握数据库基础理论的学生；但对于希望深入实践和应用的学生来说，课程内容与实际需求存在脱节，建议未来优化授课方式和实验内容，以提高学生的综合能力。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
三个小时 180分钟 会有奇迹吗？！
哪个人才安排的随机过程和数据库在一天考啊😭我昨天才考完计算方法啊喂 一天我怎么复习的完
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：一般
怎么说呢，实验设置的不是很合理。
学数据库要和前端相结合没问题，但是我们花了很多时间去学前端的代码，真正的数据库部分学的不是很透彻。
怎么说呢，建议取消什么网站设计或者客户端软件设计，不如多加几个针对性的数据库实验。
他这么设计课程导致一个问题，上课听课的人不多，而且作业自己好好写的人也不多。这学期本来就是非常忙的一个学期，这样会直接导致数据库学的不精。
比较不爽的一点是考试范围也不告知。
这课讲这么多概念性质的东西有什么用，不会实操学了过一段也就忘了，脱离实践的教学。
不是哥们，这每一章的PPT这么多页，我真蚌埠住了。还有究竟是谁把随机过程和数据库搞到一天考试，😅😆🤣😭😫🤯
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：很多
现在是2024年6月24日晚上十一点半，我在决定是否要开个狂暴。一晚上速通数据库疑似有点**了。
Man！Man！Man！What can I say？I am gonna strike back！
嘿，明天见，伙计们
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：很多
这是我转修大数据培养方案后的第一门有差异的专业课. 此前我以为信智学部的老师讲课都一样没用, 这之后我怀疑可能只有计科的老师如此.
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内容简介
这门课我学得不好, 写评课的时候发现自己并不能把所有知识点的架构很自然地串起来. 这方面建议参考更加权威的其它评课.
除了开头的概述以及末尾的一些拓展类内容, 知识主要分为三块:
1. 数据库语言: 主要讲sql语言, 外加一些关系代数的语言. 这部分和大一上的C语言性质类似, 总的来说就是学一门新语言 吧, 乏善可陈;
2. 数据库设计理论: 站在开发者的角度讲如何设计数据库使之性质更好, 更能完成预期的目的. 这部分数学性, 尤其是逻辑性很强, 很有些离散数学的味道, 也是我最喜欢的一块;
3. 数据库系统: 讲了一些剩余的重要知识, 包括查询优化, 数据库恢复和并发控制. 这部分也很有意义, 但知识点太零碎了 (也可能是它们之间有联系但我没有看出来) , 并且考起来很文科, 在做一些基础的数学题之外就很难上手实操, 因此未免给人一种背课本的学习感.
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讲课
黄振亚老师讲课基本是念 (大概是自己做的) ppt, 在比较难理解的地方辅以板书讲解. 由于ppt是保姆型的 (指过知识点的时候可以顺畅地看ppt, 且看ppt时不必看书) , 这种讲课其实效果很好, 而且就算上课没跟上或者压根没听课, 课下也可以比较完整地自学一遍.
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作业&实验&考勤
作业一般是每章讲完后把课本后面该章的习题选几道布置下去, 学到较为理论之处会出一些补充的计算题或证明题做. 由于网上可以找到答案 (老师应该知道这件事, 因为有次布置较多作业后吐槽了一句 "大家其实也有手段 '快速' 地完成作业" ) , 就算完全没学过也可以抄答案应付过去.
学前几章概论的时候, 很大一部分作业题是 "什么是xxx? 请解释xx和xx的概念" 这种. 个人感觉抄定义并没什么用处.
实验感觉是这门课平时最主要的考核. 有2次lab:
1. 50道mySQL实验题, 考察内容包含3-5章. 从布置到ddl大概一个月的时间. 虽说题目都比较基本, 但真要写起来还是颇耗费时间的. 建议尽早开始 , 学了一点就写一点, 不要像我一样全堆到端午小长假以为可以赶完, 最后和隔壁数据分析的lab一起申请了迟交.
2. 班上同学两两组队, 完成一个使用数据库技术的简单应用开发. 这学期从布置讲解到presentation有近两个月, 展示后两个星期考期末, 考完后两个星期内交报告 ( 从展示到交报告这段时间还可以修改程序 ) . 我和我的队友都不怎么卷, 做了一个功能很基本 (基本被当前的pksq涵盖) 的pksq打分管理系统, 还参考了找到的学长项目, 因此花的工夫很少. 如果真的想做一个自己觉得有意义的应用, 感觉还是需要很多工作的.
考勤方面, 除了最后一节课 (据老师说是为了认识大家) 没有点名. 有两次随堂小测, 题目有一些思考量, 即使当堂听了课也未必很容易写对, 像我在这种现场查书的就很容易暴毙了.
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考试
总得来说感觉比较文科 , 和数据结构比较像但相比之下概念题占比更多一些. 不怎么喜欢.
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学习
如前所述这门课我学得不透, 经验分享自然谈不上, 个人体验在 "内容简介" 一节也越俎代庖地说完了.
虽然学习效果并不好, 但我觉得这门课对我的知识结构还是添加了很多有用的内容. 此前曾听学长说 "数据库这门课在大数据的整个培养方案中格格不入" , 和隔壁数据分析比起来它和 "大数据" 的关联好像确实也不是很大, 但相较而言我还是更喜欢这门课.
·
记几件小事:
①
尽管黄老师不拖堂也不提前上课, 但他下课的时候总喜欢说 "我们快速休息一下" , 感觉像是养成的某种口语习惯. 这句话总让我想起一张meme:
②
如前所述我们小组做的是评课社区管理系统. 由于我和队友对这门课的理解都不是很好, presentation的时候我们的项目被助教指出有很根本的功能问题, 需要回去返工. 2个星期后的期末考场上, 我拿到卷子翻到最后一道大题, 赫然看见 "如果你要设计一个评课社区管理系统, 你会采取怎样的步骤, 可能遇见的困难与应对方法有哪些" , 不禁心头一颤, 仿佛老师和助教在背后隐形地敲打自己一般. 事后想来, 依然有几分惶恐.
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出分真快啊
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：一般
给分：不知道卷面分，不好评价
内容：讲课的顺序完全按照教材顺序，理论内容与实践内容割裂非常严重。在讲述索引还有引擎时并没有对MySQL的索引特性（如最左前缀法则，聚簇索引，回表查询）和InnoDB引擎进行深入等等，这就导致在本课程的后半部分学习中大家只学会了如何“做题”而不能熟练的对真实的场景问题进行操作。
实验：实验内容为实现一个管理系统，因为后半学期时间有限，很少有同学能使用主流的前后端分离方式开发一个完备的作品。当然一个管理系统也无法作为一个所谓的“项目”写在简历中。
