培训目标：
 通过系统化、实战化的课程设计，帮助学员全面掌握达梦数据库（DM Database）从基础操作到高可用架构、大数据处理、云原生适配等核心技术，培养能够独立设计、优化、运维达梦数据库的专业人才，满足国产化替代、金融核心系统、政务大数据等关键领域的需求。

培训收益：

1. 全栈管理能力：从SQL开发到集群运维，覆盖达梦数据库全生命周期管理。

2. 性能优化专家：掌握索引优化、查询优化、内存配置等技巧，提升数据库响应速度30%以上。

3. 高可用架构师：精通主备复制、共享存储集群（DSC）、异地容灾方案，确保业务连续性（RTO<1分钟，RPO=0）。

4. 大数据处理能力：熟悉达梦与Hadoop、Spark的集成方案，支持PB级数据实时分析。

5. 国产化适配能力：满足信创要求，支持达梦在鲲鹏、飞腾等国产CPU及麒麟、统信等国产OS上的部署与优化。

课程目录

模块一：达梦数据库基础与核心语法

培训目标：掌握达梦数据库的基本概念、安装配置及SQL开发能力，为后续管理打下基础。
培训收益：能够独立完成达梦数据库的安装、用户管理、基础SQL操作及简单故障排查。
培训内容：

1. 达梦数据库概述 

· 国产数据库发展现状与达梦的市场定位（金融、政务、能源行业案例）。

· 达梦数据库架构解析：存储引擎、SQL引擎、事务管理模块。

2. 安装与配置 

· Linux/Windows环境下的安装与卸载（图形化与命令行模式）。

· 初始化参数配置：内存分配、字符集设置、日志配置。

3. 核心SQL语法 

· DDL语句：数据库、表、索引、视图的创建与管理。

· DML语句：数据插入、更新、删除及事务控制（COMMIT/ROLLBACK）。

· DQL语句：复杂查询（JOIN、子查询、窗口函数）与性能优化建议。

模块二：达梦数据库进阶管理技能

培训目标：深入理解达梦数据库的存储结构、安全机制及性能优化方法，提升运维效率。
培训收益：能够设计高效的数据模型、优化SQL查询、管理用户权限及备份恢复策略。
培训内容：

1. 数据模型设计 

· 规范化与反规范化设计：平衡查询性能与数据冗余。

· 关键表设计实践：订单表、日志表、分区表设计（按时间/范围分区）。

2. 索引与视图优化 

· 索引类型选择：B树索引、位图索引、全文索引的适用场景。

· 视图与物化视图：提升查询性能与数据一致性。

3. 数据安全与权限管理 

· 用户与角色管理：基于角色的访问控制（RBAC）。

· 透明数据加密（TDE）与审计日志：满足等保2.0要求。

4. 备份与恢复策略 

· 逻辑备份（DEXP/DIMP）与物理备份（全量+增量备份）。

· 时间点恢复（PITR）：基于归档日志的任意时间点恢复。

模块三：达梦数据库性能调优与监控

培训目标：掌握达梦数据库的性能诊断与优化方法，确保系统高效稳定运行。
培训收益：能够通过工具定位性能瓶颈，制定优化方案并验证效果。
培训内容：

1. 性能瓶颈诊断 

· 慢查询分析：使用达梦自带的EXPLAIN与DMV视图定位问题SQL。

· 锁冲突检测：避免死锁与长时间阻塞。

2. 优化策略实施 

· 内存优化：共享池、缓冲区大小的合理配置。

· SQL优化：重写低效SQL、避免全表扫描、使用绑定变量。

3. 智能监控工具 

· 达梦管理工具（DM Manager）：实时监控CPU、内存、IO使用率。

· Prometheus + Grafana集成：自定义监控面板与告警规则。

模块四：达梦数据库高可用与容灾设计

培训目标：设计达梦数据库的高可用架构，确保业务连续性，满足关键行业需求。
培训收益：能够部署主备复制、共享存储集群（DSC）及异地容灾方案。
培训内容：

1. 主备复制与故障切换 

· 实时同步（Data Guard）与异步同步的配置与切换流程。

· 自动故障检测与主备角色切换（使用DMHAC工具）。

2. 共享存储集群（DSC） 

· 多节点共享存储架构设计：避免单点故障。

· 负载均衡与读写分离：提升并发处理能力。

3. 异地容灾方案 

· 跨数据中心数据同步：基于达梦的DMHS工具实现异地备份。

· 容灾演练与RTO/RPO验证：确保灾难发生时快速恢复。

模块五：达梦数据库与大数据生态集成

培训目标：掌握达梦数据库与Hadoop、Spark等大数据平台的集成方法，支持海量数据处理。
培训收益：能够设计达梦与大数据生态的混合架构，实现结构化与非结构化数据的联合分析。
培训内容：

1. 达梦与Hadoop集成 

· 通过Sqoop或DataX实现达梦与HDFS的数据交换。

· 使用Hive直接查询达梦表（外部表方式）。

2. 达梦与Spark集成 

· 通过JDBC或ODBC连接Spark，实现实时数据分析。

· 使用Spark SQL对达梦数据进行ETL处理。

3. 达梦与Kafka集成 

· 实时数据流处理：将Kafka消息写入达梦数据库。

模块六：达梦数据库云原生与信创适配

培训目标：了解达梦数据库在云原生环境下的部署与优化方法，满足信创要求。
培训收益：能够设计达梦数据库的容器化架构，支持国产化硬件与操作系统。
培训内容：

1. 达梦数据库容器化部署 

· 使用Docker/Kubernetes部署达梦单节点或集群。

· 持久化存储配置与资源限制策略。

2. 信创环境适配 

· 达梦在鲲鹏920、飞腾D2000等国产CPU上的性能调优。

· 与麒麟V10、统信UOS等国产操作系统的兼容性测试。

3. 达梦数据库迁移工具 

· 使用DTS工具实现从Oracle/MySQL到达梦的异构数据迁移。

· 迁移后SQL兼容性检查与优化。

模块七：达梦数据库前沿技术与实践

培训目标：了解达梦数据库的最新技术方向，通过行业案例学习最佳实践。
培训收益：能够结合行业需求设计达梦数据库解决方案，提升项目落地能力。
培训内容：

1. 达梦数据库AI集成 

· 使用达梦内置的机器学习功能进行预测分析（如用户行为预测）。

2. 行业案例解析 

· 金融行业：某银行核心系统达梦数据库高可用架构设计（RTO<30秒）。

· 政务行业：某省政务云达梦数据库分布式集群部署，支持10万+并发查询。

3. 讨论分析与答疑 

· 学员项目痛点诊断与解决方案建议。

· 讲师对达梦2025版本新特性（如向量数据库支持）的预研分享。

课程特色

· 国产化深度融合：覆盖信创硬件、操作系统、中间件的适配与优化。

· 云原生实战：提供Kubernetes部署达梦集群的完整脚本与配置示例。

· 大数据生态集成：结合Hadoop、Spark、Kafka等工具实现混合数据分析。

· 行业案例驱动：覆盖金融、政务、能源等关键行业的真实场景。

适合人群

· 数据库管理员（DBA）：负责达梦数据库运维、性能调优的专业人员。

· 开发工程师：需要基于达梦数据库进行应用开发的技术人员。

· 架构师：设计达梦数据库高可用、分布式架构的决策者。

· 信创项目负责人：推动国产化数据库替代的项目管理者。

 

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