如何写《学习数据库心得体会》教你5招搞定！（精选5篇）

更新日期:2025-06-26 11:12

写作核心提示：

写一篇关于学习数据库心得体会的作文，以下是一些需要注意的事项：
1. 明确主题：首先，要明确作文的主题是关于学习数据库的心得体会。围绕这个主题展开，避免偏离方向。
2. 结构清晰：一篇优秀的作文需要有清晰的结构。通常，一篇心得体会作文可以按照以下结构进行组织：
a. 引言：简要介绍学习数据库的背景和目的，引起读者的兴趣。
b. 学习过程：详细描述学习数据库的过程，包括遇到的困难、解决方法以及学习过程中的收获。
c. 心得体会：总结学习数据库的心得，如对数据库的理解、掌握程度、学习方法等。
d. 结尾：对全文进行总结，表达对数据库学习的感悟和展望。
3. 语言表达：作文的语言要简洁、流畅，避免出现语法错误和错别字。同时，要运用丰富的词汇和句式，使文章更具文采。
4. 举例说明：在描述学习过程和心得体会时，可以结合实际案例进行说明，使文章更具说服力。
5. 客观评价：对学习数据库的过程和成果进行客观评价，既要看到自己的进步，也要认识到自己的不足。
6. 深入思考：在写作过程中，要深入思考学习数据库的意义和作用，以及如何将所学知识应用于实际工作中。
7. 突出重点：在作文中，要突出学习数据库的重点内容，如数据库的基本概念、

敏捷、高效--IBM Cloudant数据库使用体会

随着云计算、大数据的发展，人们对数据库即服务(DBaaS)和非关系数据库(NoSQL)的关注也越来越高。DBaaS向客户提供了许多与其他云服务相类似的优势：一个灵活的、可扩展的、按需服务的平台，它以自助服务和便捷管理为导向，可以对环境中的资源进行调配。NoSQL数据库的产生则是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

近日，借助CSDN&IBM Cloudant数据库开发大赛的契机，我也体验了一款专为云而构建的 DBaaS平台——Cloudant。和传统的SQL Server、Oracle或者是MySQL相比，Cloudant作为一款NoSQL数据库，具有相当的敏捷、高效的特点。

敏捷

在传统的计算机数据存储领域，从来都是关系数据库(Relational Database)的天下，以至于许多应用系统设计都是面向数据库设计——先设计数据库然后设计程序，从而导致关系模型绑定对象模型，并由此引申出旷日持久的业务对象贫血模型和与充血模型之争。究其原因，无外乎因为关系数据库严格遵守了事务一致性保证(ACID)，且使用以关系代数为基础的结构化查询语言(SQL)。传统的关系数据库为了保证关系运算的正确性，在设计数据表结构的时候，就需要指定表的Schema——字段名称、数据类型、约束等，并要遵循特定的设计范式。

而Cloudant作为一个文档型的数据库，抛弃了僵硬的设计约束，不需要事先定义数据模式，预定义表结构，数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。它只要求数据的存储格式为JSON，仅此而已。这种设计模式的魅力在于，当数据结构需要改变时，我们无需从数据库结构改起，而只需修改业务逻辑层。以使用.Net平台、SQL Server数据库和Entity Framework框架(Database First开发模式)为例：若业务模型需要增加一个属性，首先我们需要修改SQL Server数据库对应表的表结构，增加一个字段，同时要考虑到ACID原则；之后需要更新实体映射模型(ORM)Entity Framework的实体对象和映射关系；最后才能通过修改业务逻辑代码，对新增属性进行读写等操作。若使用Cloudant，则只需要修改业务逻辑代码，即可达到目的。这种拥抱变化、短平的设计模式，能够极大地提高开发生产效率，迎合了目前快速迭代的软件开发趋势。

前文中提到，由于关系型数据库存储结构是面向对象的，但是数据库却是关系的，所以在每次存储或者查询数据时，我们都需要做转换。若使用纯SQL结构，从数据库中读到的DataSet/DataTable等数据结构需要程序自身去转换为业务模型和模型间关系，虽然C#/Java中都支持反射机制(Reflection)，但依旧较为繁琐；若使用类似Hibernate、Entity Framework这样的ORM框架，则可以在一定程度上简化这个过程，但是在对查询性能要求较高或海量数据处理的场景下，这些ORM框架就捉襟见肘了。

Cloudant云数据库则有效地解决了以上问题。它使用基于Lucene的全文搜索，将数据的各个属性信息加入Document的各个Field中，并通过建立索引把需要索引的Field索引起来，把需要存储的Field存储起来，其中Document可以看作是数据库的一行记录，Field可以看作是数据库的字段。查询时，通过关键词的搜索索引找出对应的Document，提取出所需的Field。查询结果为JSON格式，可以非常方便地为Web程序所用。

高效

让我们想象一下在面对日益庞大的数据量，传统的数据库面临的问题及其解决办法。

当用户数量达到一定规模，数据库负载压力过高成为系统瓶颈。简单的解决方法比如通过主从热备功能，实现数据库读写分离，或是业务分库，将不同的业务数据部署在不同的物理服务器上。复杂的比如使用分布式数据库集群，或者更换更大内存、更快CPU的数据库服务器，更换读写速度更快的硬盘等；为了保证系统的高可用性，我们要通过各种途径达到数据备份和失效转移的效果；当需求变更时，严格的数据库范式导致修改成本变得很高，甚至有些系统设计者通过预先保留一些冗余字段来应对，这显然是一种浪费、糟糕的数据库设计。

若使用Cloudant云数据库，以上问题全都迎刃而解。当数据库压力增高时，Cloudant可以根据需要快速扩展，要做的仅仅是按需付费而已，无需自己去考量是否需要分区分表、增加服务器等；Cloudant托管在经过SSAE-16认证的顶级云平台上，无需为数据安全而担忧；不必自行架设主从热备、时效转移机制，因为Cloudant采用多主架构且保持数据同步，可以对任意副本进行读写，保证了数据的高可用性。总之，采用DBaaS平台Cloudant，我们可以节约很多物力和人力成本，让我们更专注于业务与程序本身。

根据DB-Engines组织2015年8月最新发布的数据库排名来看，Cloudant在DBaaS平台中占有举足轻重的地位，但和传统的三巨头(SQL Server、Oracle和MySQL)相比，在使用量上还有不小差距。不过，Cloudant数据库鉴于其高效、敏捷的特点，必将受到更多人的青睐，也推荐Web从业者们多去了解下这个DBaaS平台。

如果你想知道Cloudant如何轻松上手,请单击这里

关于作者：

李哲，软件工程师。2014年毕业于清华大学，后任职于北京创亿新世纪科技发展有限公司，任软件开发部经理。主要负责公司web端架构设计与开发。

2000 行代码，带你写一个自己的 SQL 数据库

本文作者：Auxten | 山景智能科技

特性列表

1. 纯 Golang 实现，不依赖任何第三方包。仅在单元测试中引入了 goconvey
2. 单元测试覆盖率≈ 73.5%

存储引擎

1. 基于 B+Tree 的数据检索结构
2. 基于 4KB 分页的磁盘持久化引擎
3. 接近 POD（Plain Old Data）的序列化 & 反序列化

SQL Parser

1. Tokenizer 基于 text/scanner 实现
2. 支持简单的 SELECT、INSERT 语法
3. SELECT 支持数值类型的 WHERE
4. 支持 LIMIT，但暂不支持 ORDER BY
5. 如果你想要了解可以生产可用的 SQL Parser 是如何实现的，请参考我从 CrockroachDB 剥离的 SQL-2011 标准支持的 SQL Parser

执行计划 Planner

1. 基于火山模型（Volcano Model）的 Select 实现
2. 基于 HTTP 的查询和插入接口

实现的局限

1. 暂时没有实现 DDL，仅有固定的 Schemastruct Row { Id uint32 Sex byte Age uint8 Username byte Email byte Phone byte }
2. SQL 语法的有限支持，参见单测用例
   Tokenizer 由于是基于 Golang 语言本身的一个取巧实现，对于一些字符串里的特殊字符支持会出现问题，可以通过加 “ 解决

传送门

特别感谢

1. Marshal/Unmarshal Code generation：https://github.com/andyleap/gencode/
2. Document-oriented, embedded SQL database: genji：https://github.com/genjidb/genji
3. CockroachDB：https://github.com/cockroachdb/cockroach
4. Let’s Build a Simple Database：https://cstack.github.io/db_tutorial/

SQL数据库的历史

关于山景智能

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