培养方向：分布式数据库研发
培养目标：
- 具备一定的软件工程能力
- 掌握基础数据结构和数据库关键技术
- 掌握分布式原理和应用开发
技能培养：
C++ / JAVA / GO 任选一门主力学习、Python 选修
- Git、Stencil、Visio 、Docker等工具的使用
- 软件工程能力（代码规范、协作开发、UML的使用、代码测试、文档撰写）
- Research、Presentation 能力
说明：整个学习流程的作业和文档需要在实验室Github仓库里面提交，每个Project会事先建立好框架，每个同学按照框架进行代码和文档的撰写。并且在代码过程中抽象公共代码库方便后续同学的使用，且需做好todo-list，方便功能的完善。
| 时间 | 知识点 | 说明 | Project |
|---|---|---|---|
| week1 | 数据库分类及内部组件功能 | 学习关系型、文档型、KV 型、图数据库等不同类别等数据库，了解其中架构及功能模块 | 安装相关类别的数据库并简单使用（可以使用 Docker 等工具，分组完成） |
| week2、3 | 数据结构1 | B-Tree、B+TreeSkipList 、LSM Tree | 选取一个数据结构并实现。使用UML建模完成功能和测试（代码符合统一规范，具有完备的测试用例）最后形成文档。（后续的Project同样的流要求） |
| week4 | 数据结构2 | Bloom Filter、Cuckoo Filter、Consistent Hash、Chord 环 | 实现两种过滤器，并进行性能测试 |
| week5、6 | 数据库关键技术 | 事务及 ACID、并发控制（乐观、悲观）、MVCC、数据持久化和故障恢复（日志、检查点、快照） | 选一个数据结构实现并发读写，保证数据一致性 |
| week7 | SQL Engine & Parser | 了解 SQL Engine 组件及功能，学习 SQL 解析流程及抽象语法树 | 使用 Yacc 现有开源库实现简单的 SQL 解析（选修） |
| week8，9 | SQL Optimizer | 学习常见优化器架构，如 Volcano、Cascades 等，学习查询优化具体流程 | 实现一个并发的 MergeSort 算法（pipeline 或多线程并发 merge），并完成性能调优 |
| week10、11 | Executor | 学习执行算子，如 Join、Agg、Scan 的不同实现 | 实现 Hash Join 算子并完成性能调优 |
| week12、13 | 分布式基础 | 分布式相关概念、时钟、CAP、BASE、分布式事务（2PC/3PC、TCC、Percolator、LCN、Seata)、RPC、MapRudece | 阅读 MapReduce 论文，并结合相关框架实现一个单词统计程序。参考MIT6.824课程、Spark |
| week14 | 一致性协议 | 学习Paxos，Raft，Zab，Gossip, Quorum等协议 | 实现 Raft 算法，参考MIT6.824课程 |
| week15 | 分布式数据库 | 阅读 BigTable、DynamoDB、TiDB、等论文，了解它们的设计 |