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墨尔本大学/课程目录

COMP90050

计算机硕士课程

12.5 学分难度 超难👥 12 人学过

课程定位 COMP90050（Advanced Database Systems）是墨尔本大学计算机方向的研究生课程，定位在专业能力深化与行业/研究应用之间。课程通常面向已有编程与基础算法背景的学习者，强调把课堂知识转化为可交付成果。它常作为后续 capstone、研究项目或岗位能力提升的关键衔接课。 技术栈与学习内容 课程内容围绕高级计算机主题展开，常见技术包括 Python、C/C++、机器学习工具链、系统设计方法、实验评估流程与学术检索写作。学习不仅要求掌握核心概念，还需要解释方法选择依据、结果可信度与局限性，训练“问题定义-方案设计-评估优化”的完整链路。 课程结构 一般按 12-13 周推进：前段建立理论框架，中段进入高密度作业与案例实践，后段做综合整合与期末评估。考核通常由 Quiz/实验、2 次作业或项目、展示及期末评估构成。即便没有明确 Hurdle，评分依旧会关注关键能力达标，不能依赖单项突击。 适合人群 适合希望在 AI、软件工程、数据与系统方向进一步深耕的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时，采用“预习-实践-复盘”节奏。课程难点在于多任务并行与高标准输出；能稳定执行周计划并及时复盘的人，后期表现通常更稳。

Syllabus

每周大纲

  1. 1

    关系代数与高级 SQL (Relational Algebra & SQL)

    ### 📊 核心知识点：形式化查询基础 快速复习基础 SQL，深入学习关系代数（Relational Algebra）的底层逻辑（选择、投影、连接、除法）。掌握窗口函数（Window Functions）与 CTE。 - **核心概念**: Relational Algebra, Window Functions, Common Table Expressions (CTE). ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 12h 🎯 **考试关联**: 将复杂的 SQL 语句转换为关系代数表达式树。 🧪 **Tutorial/Lab**: 在 PostgreSQL 中编写包含 `OVER (PARTITION BY ...)` 的高级分析查询。 📌 **作业关联**: Project 1 查询优化的基础。 ⚠️ **易错点**: 混淆 `RANK()`, `DENSE_RANK()` 和 `ROW_NUMBER()` 的处理逻辑。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  2. 2

    数据库内部架构与存储引擎 (Storage & Buffer)

    ### 🗄️ 核心知识点：磁盘与缓冲池管理 探讨数据库管理系统（DBMS）的内部架构。学习记录（Records）、页面（Pages）的磁盘存储布局以及缓冲池（Buffer Pool）替换策略。 - **核心概念**: Page Layout, Slotted Page, Buffer Replacement Policies (LRU, Clock). ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 14h 🎯 **考试关联**: 计算特定缓存替换策略下的页面命中率。 🧪 **Tutorial/Lab**: 剖析 PostgreSQL 底层的 Page 结构存储形式。 📌 **作业关联**: 理解 I/O 成本是数据库性能的核心瓶颈。 ⚠️ **易错点**: 误以为缓冲池是操作系统级别的缓存（DBMS 通常绕过 OS 直接管理 Buffer）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  3. 3

    索引结构：B+树与哈希 (Indexing Structures)

    ### 🌳 核心知识点：极速数据定位 深度解析 B+ 树数据结构的插入、分裂与合并算法。对比可扩展哈希（Extendible Hashing）与线性哈希（Linear Hashing）。 - **核心概念**: B+ Trees, Extendible Hashing, Clustered vs Unclustered Index. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 16h 🎯 **考试关联**: 给定初始 B+ 树，手绘经过多次插入与删除节点后的树结构变化。 🧪 **Tutorial/Lab**: 编写代码模拟 B+ 树的节点分裂过程。 📌 **作业关联**: **Project 1 发布**，要求实现或优化数据库底层组件。 ⚠️ **易错点**: 忽略 B+ 树中叶子节点之间的双向链表对范围查询（Range Query）的关键作用。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  4. 4

    查询处理与连接算法 (Query Processing & Joins)

    ### ⚙️ 核心知识点：Nested Loop, Merge, Hash Join 系统学习不同连接算法的底层实现及其 I/O 成本计算。包括 Nested Loop (Block, Index), Sort-Merge Join 和 Hash Join。 - **核心概念**: Join Algorithms, External Sorting, I/O Cost Estimation. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 16h 🎯 **考试关联**: 给定两张表的大小和内存页数，计算不同 Join 算法的精准 I/O 成本并选优。 🧪 **Tutorial/Lab**: 实现两趟外部排序算法（Two-Pass External Sort）。 📌 **作业关联**: 为查询优化器的核心逻辑打下计算基础。 ⚠️ **易错点**: 在计算 Hash Join 成本时遗漏分区阶段（Partitioning Phase）的磁盘写入开销。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  5. 5

    查询优化器 (Query Optimizer)

    ### 🧠 核心知识点：代价估算与执行计划 理解 System R 优化器的动态规划策略（Left-deep trees）。学习如何通过统计信息（直方图）估算选择率（Selectivity）。 - **核心概念**: Query Plan, Selectivity Estimation, Cost-based Optimization, Heuristic Optimization. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 15h 🎯 **考试关联**: 使用动态规划表推导多表连接的最优顺序（Join Order）。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 `EXPLAIN ANALYZE` 剖析 Postgres 执行计划中的成本估算。 📌 **作业关联**: **Project 1 截止**。 🔥 ⚠️ **易错点**: 优化器在数据分布倾斜时，因直方图失真选择了全表扫描。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  6. 6

    事务与并发控制基础 (Concurrency Control I)

    ### 🚥 核心知识点：ACID 与锁机制 进入数据库核心：事务管理。学习 ACID 特性，理解异常现象（脏读、不可重复读、幻读）。掌握严格两阶段锁协议（Strict 2PL）。 - **核心概念**: ACID Properties, Schedules/Histories, Conflict Serializability, 2PL. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 18h 🎯 **考试关联**: 画出优先图（Precedence Graph）判断调度是否冲突可串行化。 🧪 **Tutorial/Lab**: 编写多线程 SQL 脚本模拟并发事务引发的死锁。 📌 **作业关联**: **Project 2 发布**，涉及事务隔离级别与高并发处理。 ⚠️ **易错点**: 误以为 2PL 能防止死锁（实际上 2PL 极易引发死锁，需要死锁检测机制）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  7. 7

    高级并发控制与 MVCC (Concurrency Control II)

    ### ⏱️ 核心知识点：多版本并发控制 探讨现代数据库的主流并发方案：多版本并发控制（MVCC）与乐观并发控制（Optimistic CC）。 - **核心概念**: Snapshot Isolation, MVCC, Optimistic Concurrency Control (OCC). ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 15h 🎯 **考试关联**: 解释 MVCC 中“读不阻塞写，写不阻塞读”的底层机制。 🧪 **Tutorial/Lab**: 在不同隔离级别（Read Committed vs Serializable）下测试快照异常（Write Skew）。 📌 **作业关联**: Project 2 中对高并发冲突场景的优化。 ⚠️ **易错点**: 认为 Snapshot Isolation 等同于完全的可串行化（Serializable）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  8. 8

    故障恢复机制 (Crash Recovery)

    ### 🛡️ 核心知识点：ARIES 算法与 WAL 数据库崩溃后如何保证数据不丢失？深入剖析 Write-Ahead Logging (WAL) 以及 ARIES 恢复算法的三大阶段。 - **核心概念**: Write-Ahead Log (WAL), Steal/No-Force Policy, ARIES (Analysis, Redo, Undo). ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 18h 🎯 **考试关联**: 给定崩溃前的日志序列，推演 ARIES 算法中 Undo 阶段的 LSN 回溯过程。 🧪 **Tutorial/Lab**: 解析数据库二进制日志（Log Records）结构。 📌 **作业关联**: 深入理解 DBMS 的容错底座。 ⚠️ **易错点**: 在 Redo 阶段遗漏对崩溃时未提交事务（Loser Transactions）的重做重放（CLR）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  9. 9

    分布式数据库架构 (Distributed Databases)

    ### 🌐 核心知识点：分片、复制与两阶段提交 走向分布式。探讨水平/垂直分片、数据复制策略以及处理分布式事务的两阶段提交协议（2PC）。 - **核心概念**: Data Partitioning, Replication, Two-Phase Commit (2PC), CAP Theorem. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 14h 🎯 **考试关联**: 描述 2PC 中协调者（Coordinator）宕机引发的阻塞问题（Blocking Problem）。 🧪 **Tutorial/Lab**: 部署简单的 Postgres 主从复制集群。 📌 **作业关联**: Project 2 数据分发模块。 ⚠️ **易错点**: 混淆两阶段锁（2PL，用于并发）与两阶段提交（2PC，用于分布式一致性）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  10. 10

    非关系型数据库与列式存储 (NoSQL & Columnar)

    ### 📦 核心知识点：OLAP 与现代存储引擎 对比传统 OLTP（行式存储）与 OLAP（列式存储）。探讨 NoSQL（Key-Value, Document, Graph）的架构权衡。 - **核心概念**: Column-family Store, OLTP vs OLAP, LSM Trees (Log-Structured Merge-Tree). ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 12h 🎯 **考试关联**: 列式存储中游程编码（Run-Length Encoding）的空间计算。 🧪 **Tutorial/Lab**: 使用 Apache Cassandra 或类似工具测试高频写入性能。 📌 **作业关联**: 现代数据架构的技术选型认知。 ⚠️ **易错点**: 试图用列式数据库处理高频的小规模单行事务读写。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  11. 11

    数据挖掘与分析架构 (Data Mining & Big Data)

    ### 📈 核心知识点：Apriori 算法与数据仓库 探讨数据库在分析领域的扩展。学习关联规则挖掘（Apriori 算法）以及数据仓库（Data Warehouse）中的星型模式。 - **核心概念**: Association Rules (Support, Confidence), Apriori Algorithm, Star Schema. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐ | 预计投入 12h 🎯 **考试关联**: 给定交易记录集，推算频繁项集。 🧪 **Tutorial/Lab**: 编写 SQL 处理大规模多维数据集（Cube/Rollup）。 📌 **作业关联**: **Project 2 截止**。 🔥 ⚠️ **易错点**: Apriori 算法中候选项集的生成逻辑缺失剪枝步骤。 （数据来源：2026 Course Handbook）

  12. 12

    前沿趋势与期末复习 (Trends & Final Review)

    ### 📝 复习周：DBMS 内核大阅兵 总结从 SQL 解析到存储引擎、从并发控制到故障恢复的完整 DBMS 架构链路。展望内存数据库（In-memory DB）与 NewSQL。 - **核心概念**: In-memory Databases, Architecture Review, Exam Preparation. ⏰ **本周节奏**: 难度 ⭐⭐⭐⭐⭐ | 预计投入 20h+ 🎯 **考试关联**: 历年期末压轴大题，融合 B+树索引选择与 Join 代价估算。 🧪 **Tutorial/Lab**: 集中答疑与历年考题深度解析。 📌 **作业关联**: 无。 ⚠️ **易错点**: 复习时缺乏模块间的联动思维（例如：索引如何影响 Join 算法的选择）。 （数据来源：2026 Course Handbook）

Assessment

考核结构

Quiz / Lab

阶段性理解与实践能力检查。

20%

Assignment 1

专题分析与实现任务。

25%

Assignment 2 / Project

综合项目或实验报告。

25%

Final Assessment

期末综合评估。

30%

Assignments

作业详情

Assignment 1

完成 COMP90050 对应主题的实验与分析任务。

要求:提交结构化报告与代码

⏱ 预计 16 小时

Assignment 2

完成综合项目并给出性能与风险分析。

要求:提交报告/展示材料

⏱ 预计 22 小时

Reviews

学生评价

3.0

难度

4.0

含金量

1.0

压力

5.0

教师评分

匿名同学

我个人建议不要选这个课程。 自20年以来未更新。 旧概念。 错误的解释，最后的测试很困难。

From Seniors

学长留下的

基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。

学姐说

比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。

这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。

往年考点 / 踩坑

这门课暂无往年考点记录。

毕业生去向(整体)

下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。

统计自 313 份脱敏校友证言

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

Zerologix

4 位校友

岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer

Servian

4 位校友

岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant

关于这块数据,我们说实话

雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。

我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。