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在信息技术日新月异的今天，分布式数据库技术因其高可用性、高扩展性和高性能等特点，成为了大数据时代的重要基石。本书系统地介绍了分布式数据库的基本概念、关键技术及其在实际中的应用。本教学建议旨在帮助教师更有效地利用本书作为教材，指导学生深入理解分布式数据库，并在实践中加强对理论知识的应用。
● 理解分布式数据库的基本原理和关键技术。
● 掌握分布式数据库设计和管理的基本方法。
● 分析和解决分布式数据库在实际应用中遇到的问题。
● 通过实践加强对分布式数据库理论知识的理解和应用。
● 讲授法：用于介绍分布式数据库的基础理论和关键技术。
● 案例分析：通过分析真实案例，让学生理解分布式数据库设计和应用的复杂性。
● 实验实践：指导学生完成分布式数据库的设计、搭建和优化，提高动手能力。
● 小组讨论：鼓励学生团队合作，共同探讨分布式数据库面临的挑战和解决方案。
● 自主学习：推荐学生阅读最新的研究文章和技术博客，培养自主学习能力。
● 理论考试：考察学生对分布式数据库基础知识的掌握情况。
● 项目作业：评估学生在实际项目中应用分布式数据库知识的能力。
● 实验报告：通过实验报告来评价学生的实验操作和问题分析能力。
● 课堂表现和参与度：鼓励学生积极参与课堂讨论和小组合作。
● 期中和期末理论考试：通过闭卷或开卷形式，考察学生对分布式数据库理论知识的掌握。
● 项目实作与报告：评估学生在设计和实现分布式数据库系统中的应用能力，以及分析和解决问题的能力。
● 课堂讨论和小组作业：通过学生的课堂互动和小组合作，评价学生的沟通、协作和问题解决能力。
● 自我反思报告：鼓励学生撰写自我反思报告，总结学习过程中的收获、存在的问题及改进措施。
● 同行评审：学生互评项目作业和报告，培养批判性思维和相互学习的能力。
● 巨杉数据库官网及文档，提供了丰富的学习和实践资源。
● Apache Hadoop和Apache Spark官方文档，给出了大数据处理框架。
● Google Scholar和IEEE Xplore，可搜索最新的分布式数据库研究论文。
● 技术博客和在线课程，如Coursera和edX，提供了对分布式数据库的深入讲解和案例分析。
● 官方文档和标准，鼓励学生阅读分布式数据库产品的官方文档，如Apache Cassandra、MongoDB等，以及相关的技术标准。
● 技术社区和论坛，如Stack Overflow、GitHub等，学生可以在这些平台上提问、解答和分享经验。
● 科研文章和会议，引导学生关注分布式数据库领域的顶级会议和期刊，如VLDB、SIGMOD等，阅读最新的研究成果。
● 实验室和工作室，建议学校或教研单位建立分布式数据库实验室，提供实践环境，加强学生的动手能力。