Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Cơ sở dữ liệu 1 do TS. Vũ Bá Anh và ThS. Phan Phước Long đồng chủ biên, được Nhà xuất bản Học viện Tài chính phát hành năm 2021 tại Hà Nội. Giáo trình được biên soạn với thời lượng 2 tín chỉ, đảm nhiệm vai trò là học phần nhập môn bắt buộc trong chương trình đào tạo sinh viên ngành Hệ thống thông tin quản trị (chuyên ngành Tin học Tài chính Kế toán), đồng thời là tài liệu tham khảo cho các ngành thuộc khối Công nghệ thông tin như Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu và Dữ liệu lớn. Trong cấu trúc chương trình đào tạo của Học viện Tài chính, học phần này là học phần đầu tiên trong chuỗi ba học phần chuyên ngành nối tiếp: Cơ sở dữ liệu 1 (Nhập môn cơ sở dữ liệu), Cơ sở dữ liệu 2 (Cơ sở dữ liệu phân tán) và Cơ sở dữ liệu 3 (Quản trị cơ sở dữ liệu Tài chính - Kế toán).

Mục tiêu học tập của giáo trình nhằm trang bị cho người học hệ thống tri thức đại cương và cơ sở toán học về cơ sở dữ liệu; cung cấp phương pháp luận phân tích và thiết kế mô hình dữ liệu thực thể - liên hệ (ER); làm rõ bản chất mô hình dữ liệu quan hệ, các quy tắc toàn vẹn và nguyên lý tổ chức lưu trữ vật lý trên bộ nhớ ngoài; đồng thời hình thành các kỹ năng nền tảng về tạo lập, cập nhật, truy vấn và xây dựng bộ chương trình ứng dụng cho các bài toán quản trị dữ liệu.

Cấu trúc giáo trình gồm 3 chương chính, được thiết kế theo lộ trình sư phạm từ lý thuyết cơ sở đến thiết kế mô hình và thực hành quản trị:

  • Chương I: Tổng quan về cơ sở dữ liệu (30 trang)
  • Chương II: Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (68 trang)
  • Chương III: Quản trị cơ sở dữ liệu (32 trang)

Điểm đặc thù của giáo trình là việc kết hợp giữa cơ sở toán học tập hợp trừu tượng với các nguyên lý kỹ thuật phần mềm, bổ sung các kiến thức hiện đại về công nghệ cơ sở dữ liệu NoSQL, cùng hệ thống ví dụ nghiệp vụ gắn liền với quản lý đơn hàng, quản lý đào tạo đại học và bài toán quản trị dữ liệu kinh tế.

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Chương I: Tổng quan về cơ sở dữ liệu

Chương I xây dựng nền tảng lý thuyết tổng quát và phân loại các hệ thống dữ liệu, bao gồm các cụm kiến thức trọng tâm:

  • Cơ sở toán học về tập hợp và quan hệ: Trình bày định nghĩa tập hợp, phần tử, phép toán hợp ($\cup$), giao ($\cap$), hiệu ($\setminus$), tích Descartes ($A \times B$, $A_1 \times A_2 \times \dots \times A_n$), khái niệm ánh xạ/hàm ($f: A \to B$) và hợp thành của hàm. Định nghĩa quan hệ toán học $r$ là tập con của tích Descartes.
  • Khái niệm cơ sở dữ liệu và hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS): Phân tích các nhược điểm của hệ thống quản lý tệp truyền thống (dư thừa, không nhất quán, cô lập dữ liệu, bất thường truy nhập tương tranh). Xác định ba chức năng cốt lõi của DBMS: Tạo lập (Create), Cập nhật (Update), Truy vấn (Query).
  • Hệ thống quản lý dữ liệu: Mô hình hóa 4 thành phần hệ thống gồm Cơ sở dữ liệu, Người sử dụng (Người dùng cuối, Người viết chương trình ứng dụng, Quản trị viên CSDL - DBA), Hệ quản trị CSDL và Phần cứng; phân loại CSDL tập trung (Cá nhân, Trung tâm, Khách/Chủ) và CSDL phân tán (Thuần nhất, Không thuần nhất).
  • Kiến trúc ba mức theo chuẩn ANSI-SPARC (1976): Mức vật lý (cấu trúc lưu trữ nội bộ), Mức khái niệm (lược đồ logic toàn cục), Mức khung nhìn (các khung nhìn ngoài của người dùng). Định nghĩa lược đồ (Schema) và thể hiện (Instance). Phân tích tính độc lập dữ liệu vật lý và độc lập dữ liệu logic.
  • Ngôn ngữ dữ liệu: Phân định ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (DDL - sinh từ điển dữ liệu/Metadata), ngôn ngữ thao tác dữ liệu (DML - dạng thủ tục và phi thủ tục), và ngôn ngữ chủ (Host Language).
  • Các mô hình dữ liệu: Mô hình thực thể - liên hệ (ERM của Peter Chen, 1976), mô hình quan hệ (IBM San Jose, 1970), mô hình phân cấp (thập niên 1960 với cấu trúc cây và đoạn dữ liệu), mô hình mạng (CODASYL DBTG, 1971/1978 với bản ghi chủ và bản ghi thành phần), mô hình hướng đối tượng (Coad & Yourdon, 1990 với OID, Complex Object, Type hierarchy).
  • Mô hình dữ liệu NoSQL: Bối cảnh ra đời (Eric Evans, 2009), đặc tính phân tán, phi quan hệ, định lý CAP, mở rộng chiều ngang (Scale-out); phân loại 4 nhóm NoSQL chính (Key-Value, Column-based, Document-oriented, Graph-based) và so sánh chi tiết với hệ thống SQL truyền thống.

Chương II: Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ

Chương II đi sâu vào các cấu trúc hình thức, nguyên tắc toàn vẹn và kỹ thuật vật lý của mô hình quan hệ:

  • Cấu trúc quan hệ và các mối liên hệ: Định nghĩa miền giá trị (Domain), lược đồ quan hệ $R(U)$, thể hiện quan hệ $r(R)$, khóa quan hệ; phân tích bản chất các mối liên hệ thực tế gồm 1-1, 1-n, và n-n.
  • Hệ thống quy tắc toàn vẹn (Integrity Constraints): Phân tích 3 yếu tố cấu thành gồm điều kiện, bối cảnh, tầm ảnh hưởng. Phân loại ràng buộc miền, ràng buộc khóa (NOT NULL), toàn vẹn thực thể (khóa chính không được mang giá trị NULL), toàn vẹn tham chiếu (khóa ngoài FK tham chiếu tới khóa chính PK), cùng các ràng buộc trạng thái và chuyển tiếp (thông qua Trigger, Assertion).
  • Các phép toán cập nhật: Phân tích quy tắc thực thi và phương án giải quyết vi phạm (hủy bỏ lệnh, lan truyền Cascade, gán NULL) của phép chèn (Insert), xóa (Delete) và sửa đổi (Update).
  • Tổ chức dữ liệu vật lý trên bộ nhớ ngoài: Phân chia đĩa từ thành các khối vật lý (Physical block từ 512 Bytes đến 4096 Bytes) và địa chỉ bản ghi bằng con trỏ (Pointer).
  • Cấu trúc tệp băm (Hash Files): Phân tích hàm băm chia ($h(k) = k \bmod m$), hàm băm nhân theo Donald Knuth ($h(k) = \lfloor m \cdot (k \cdot A \bmod 1) \rfloor$ với hằng số $A \approx 0.6180339887$), và phép băm phổ quát (Universal hashing); mô hình tổ chức cụm (Buckets) và các thuật toán tìm kiếm, thêm, xóa, sửa bản ghi.
  • Cấu trúc tệp chỉ số (Index Files): Cặp chỉ mục $(k, c)$ đại diện cho khối dữ liệu chính sắp thứ tự; so sánh phương pháp tìm kiếm tuần tự và tìm kiếm nhị phân trên tệp chỉ mục.
  • Ngôn ngữ thao tác và lý thuyết thiết kế: Giới thiệu đại số quan hệ, ngôn ngữ SQL, lý thuyết phụ thuộc hàm, các phép tách lược đồ, chuẩn hóa quan hệ (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), phụ thuộc đa trị (4NF) và phụ thuộc nối (5NF).

Chương III: Quản trị cơ sở dữ liệu

Chương III chuyển giao tri thức sang kỹ năng vận hành và xây dựng giải pháp phần mềm quản trị:

  • Khái niệm và cấu trúc tệp CSDL: Bản chất tệp cơ sở dữ liệu, các chế độ làm việc và thành phần cơ bản trong một hệ quản trị CSDL.
  • Hệ thống lệnh quản trị cơ bản: Các cú pháp định nghĩa tệp dữ liệu, hiển thị và chỉnh sửa dữ liệu, thao tác thêm/bớt bản ghi, kỹ thuật sắp xếp, tìm kiếm và tính toán thống kê trên tệp dữ liệu.
  • Nhóm lệnh lập trình quản trị: Lệnh gán biến, lệnh nhập/xuất, các cấu trúc điều khiển logic (rẽ nhánh, vòng lặp), các lệnh thiết lập môi trường hệ thống (SET).
  • Xây dựng chương trình quản trị ứng dụng: Trình bày quy trình phân tích bài toán quản trị dữ liệu thực tế và tổ chức thiết kế modul chương trình xử lý hoàn chỉnh.

Progression logic của giáo trình tuân thủ trình tự khoa học: bắt đầu từ mô hình toán học và trừu tượng hóa thế giới thực (ER) $\to$ chuyển dịch sang lược đồ logic quan hệ và ràng buộc toàn vẹn $\to$ tối ưu hóa cấu trúc lưu trữ vật lý $\to$ hiện thực hóa bằng ngôn ngữ và chương trình quản trị dữ liệu.

flowchart TD
    A["Chương I: Tổng quan về CSDL<br/>(Toán tập hợp, ANSI-SPARC, Mô hình ER/NoSQL)"] --> B["Chương II: Mô hình CSDL quan hệ<br/>(Toàn vẹn dữ liệu, Tệp băm, Tệp chỉ số, Chuẩn hóa)"]
    B --> C["Chương III: Quản trị CSDL<br/>(Tệp dữ liệu, Lệnh lập trình, Xây dựng ứng dụng)"]

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập hệ thống kiến thức nền tảng dựa trên các trụ cột lý thuyết:

  • Lý thuyết tập hợp và đại số quan hệ: Sử dụng toán rời rạc hình thức để định nghĩa miền, quan hệ, tích Descartes, phép chiếu, phép chọn và phép kết nối, loại bỏ sự mơ hồ trong biểu diễn cấu trúc dữ liệu.
  • Kiến trúc trừu tượng hóa dữ liệu: Mô hình 3 mức của chuẩn ANSI-SPARC làm cơ sở giải thích cơ chế độc lập dữ liệu vật lý và độc lập dữ liệu logic của các hệ thống thông tin hiện đại.
  • Lý thuyết toàn vẹn và chuẩn hóa: Hệ thống tiên đề về toàn vẹn thực thể, toàn vẹn tham chiếu, bảng tầm ảnh hưởng cập nhật, cùng lý thuyết phụ thuộc hàm làm công cụ kiểm soát dư thừa và loại trừ dị thường dữ liệu.
  • Nguyên lý cấu trúc lưu trữ và giải thuật truy xuất: Mô hình khối đĩa, kỹ thuật băm phân tán trên bucket và cơ chế định vị nhị phân trên tệp chỉ số làm nền tảng cho việc tối ưu hiệu năng truy vấn.

Kỹ năng phát triển

Thông qua nội dung các chương, giáo trình hình thành các nhóm năng lực cụ thể cho người học:

  • Kỹ năng kỹ thuật (Technical skills): Xây dựng sơ đồ thực thể - liên hệ (ERD); chuyển đổi mô hình ER sang các lược đồ quan hệ chuẩn tắc; tính toán địa chỉ băm theo phương pháp chia và nhân; xây dựng cấu trúc tệp chỉ số; viết mã lệnh DDL định nghĩa bảng và DML truy vấn dữ liệu; viết mã lệnh chương trình điều khiển xử lý tệp dữ liệu.
  • Kỹ năng phân tích (Analytical skills): Phân tích yêu cầu bài toán thực tế để xác định thực thể, thuộc tính, kiểu thuộc tính (đơn, phức hợp, đa trị, suy diễn) và các ràng buộc khóa; phân tích bối cảnh và lập bảng tầm ảnh hưởng của các ràng buộc toàn vẹn đối với các phép toán Insert, Delete, Update.
  • Kỹ năng ứng dụng thực tiễn (Practical competencies): Thiết kế hệ thống dữ liệu quản lý cho các bài toán kinh tế - xã hội như Quản lý đơn đặt hàng, Quản lý sinh viên và điểm học phần (UNIVERSITY), thiết lập cấu trúc lưu trữ bản ghi cố định cho tệp danh sách sinh viên (DSSV).

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình áp dụng phương pháp sư phạm diễn dịch kết hợp quy nạp, bắt đầu từ việc trình bày các khái niệm toán học và mô hình trừu tượng, sau đó minh họa trực quan thông qua các sơ đồ cấu trúc, và cụ thể hóa bằng các ví dụ tính toán, thiết kế chi tiết.

Hệ thống bài tập và nghiên cứu tình huống (case studies) được xây dựng xuyên suốt nội dung:

  • Tình huống Quản lý đơn đặt hàng: Minh họa trực quan việc nhận diện thực thể Khách hàng, Đơn hàng, Sản phẩm, liên kết Chi tiết đơn hàng và các bước biến đổi từ biểu đồ ER sang lược đồ quan hệ gồm các khóa chính và khóa ngoại tương ứng.
  • Tình huống Cơ sở dữ liệu trường đại học (UNIVERSITY): Mô tả hệ thống gồm các trường thành viên (COLLEGE), khoa đào tạo (DEPT), môn học (COURSE), giảng viên (INSTRUCTOR), sinh viên (STUDENT), và lớp học phần (SECTION), giúp người học thực hành thiết lập các ràng buộc phức tạp như ràng buộc thời gian phòng học, định danh duy nhất và liên kết quan hệ n-n.
  • Tình huống tổ chức tệp dữ liệu danh sách sinh viên (DSSV): Cung cấp cấu trúc bản ghi độ dài cố định gồm 5 trường (#TT 4 bytes, MÃ_SV 14 bytes, HỌ_TÊN 30 bytes, NGÀY_SINH 8 bytes, QUÊ_QUÁN 60 bytes), kích thước khối 256 bytes kèm con trỏ 4 bytes, yêu cầu người học thực hành tính toán cụm băm với hàm $h(k) = k \bmod 4$ và mô phỏng chính xác các bước tìm kiếm, chèn thêm, xóa bỏ bản ghi trên từng khối dữ liệu.

Phương pháp đánh giá kết quả học tập được thiết kế đa chiều:

  • Đánh giá lý thuyết: Sử dụng hệ thống 10 câu hỏi ôn tập cuối Chương I (yêu cầu phân biệt lược đồ và thể hiện, so sánh độc lập vật lý và logic, giải thích mô hình mạng, phân cấp, NoSQL) và hệ thống câu hỏi cuối Chương II để kiểm tra mức độ nắm vững các nguyên lý.
  • Đánh giá năng lực thiết kế và thực hành: Đánh giá thông qua bài tập vẽ sơ đồ ER, chuẩn hóa lược đồ dữ liệu, giải bài toán tổ chức tệp băm/chỉ số và viết các modul chương trình quản trị cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh ở Chương III.

Đối với việc tự học, giáo trình yêu cầu người học nghiên cứu tuần tự từng định nghĩa toán học trước khi chuyển sang xem xét các ví dụ thiết kế; tự vẽ lại các sơ đồ kiến trúc ANSI-SPARC và sơ đồ thực thể; sau đó tự giải các bài tập tính toán địa chỉ khối và viết mã chương trình quản trị tương ứng.

Điểm nổi bật và cập nhật

So với các tài liệu giảng dạy cơ sở dữ liệu truyền thống chỉ thuần túy tập trung vào mô hình quan hệ thập niên 1970-1980, giáo trình có các điểm cập nhật học thuật rõ nét:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│             HỆ THỐNG MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU TRONG GIÁO TRÌNH            │
├───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┤
│     CÔNG NGHỆ TRUYỀN THỐNG        │        CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI          │
├───────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ • Mô hình Phân cấp (1960s)        │ • Mô hình NoSQL (2009, Eric Evans) │
│ • Mô hình Mạng (CODASYL 1971/78)  │ • Key-Value (Redis, DynamoDB)      │
│ • Mô hình ER (Peter Chen 1976)    │ • Column-based (HBase, Cassandra)  │
│ • Mô hình Quan hệ (IBM 1970)      │ • Document (MongoDB, CouchDB)      │
│ • Mô hình Hướng đối tượng (1990)  │ • Graph-based (Neo4j, OrientDB)    │
└───────────────────────────────────┴────────────────────────────────────┘
  • Tích hợp chuyên đề Cơ sở dữ liệu NoSQL: Dành riêng mục 1.5 với 10 trang phân tích toàn diện về hệ thống NoSQL. Giáo trình nêu rõ thuật ngữ xuất hiện từ 1998 và được Eric Evans tái định nghĩa năm 2009, phân tích nguyên nhân bùng nổ dữ liệu mạng xã hội, thương mại điện tử thế kỷ XXI vượt quá giới hạn của RDBMS truyền thống.
  • Phân loại và đối chiếu đa mô hình NoSQL: Trình bày cấu trúc hoạt động, ưu điểm, nhược điểm và đại diện phần mềm tiêu biểu của 4 dòng NoSQL:
    • Key-Value: DynamoDB, Riak, Redis, Berkeley DB.
    • Column-based: HBase, Cassandra, Hypertable (tối ưu cho kho dữ liệu, BI).
    • Document-oriented: MongoDB, CouchDB, Amazon SimpleDB, Lotus Notes (lưu trữ JSON/XML, ứng dụng CMS, phân tích thời gian thực).
    • Graph-based: Neo4j, Infinite Graph, OrientDB, FlockDB, Giraph (chuyên biệt cho mạng xã hội, quan hệ đồ thị).
  • So sánh kỹ thuật SQL và NoSQL: Thiết lập bảng đối chiếu chi tiết 8 tiêu chí kỹ thuật: Mô hình dữ liệu, Lịch sử phát triển, Hệ thống máy chủ tiêu biểu, Mục đích sử dụng, Cấu trúc Schema (Cố định vs Uyển chuyển), Khả năng mở rộng (Mở rộng dọc Scale-up vs Mở rộng ngang Scale-out), Thuộc tính giao dịch (ACID của SQL vs Định lý CAP/BASE của NoSQL), Giao diện lập trình (SQL chuẩn vs Object API/Key-value lookup).
  • Phân tích ứng dụng công nghiệp thực tế: Đưa ra các ca sử dụng hạ tầng của Google, Facebook, Amazon, Yahoo; giới thiệu khái niệm đa mô hình lưu trữ (Polyglot persistence), giải thích cơ chế phối hợp giữa Document database và Graph database trong các hệ thống kiến trúc Microservices và luồng dữ liệu thời gian thực (Real-time streaming).

Đối tượng sử dụng giáo trình

Giáo trình được biên soạn phục vụ các nhóm đối tượng cụ thể trong hệ thống giáo dục đại học và nghiên cứu ứng dụng:

  • Sinh viên đại học chính quy: Sinh viên năm thứ hai thuộc ngành Hệ thống thông tin quản lý (chuyên ngành Tin học Tài chính Kế toán) tại Học viện Tài chính; sinh viên các ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính tại các trường đại học khối kinh tế và kỹ thuật cần tài liệu học phần Cơ sở dữ liệu nhập môn 2 tín chỉ.
  • Yêu cầu kiến thức tiên quyết (Prerequisites): Người học cần hoàn thành các học phần Toán cao cấp hoặc Toán rời rạc (nắm vững lý thuyết tập hợp, logic toán, ánh xạ), học phần Tin học đại cương (hiểu biết về phần cứng, biểu diễn dữ liệu nhị phân, bộ nhớ máy tính, hệ điều hành) và học phần Cơ sở lập trình căn bản.
  • Giảng viên và cán bộ đào tạo: Sử dụng làm giáo trình giảng dạy chính thức, định hướng khung bài giảng lý thuyết, xây dựng hệ thống bài tập thực hành trên lớp, thiết kế đề thi kết thúc học phần và làm chuẩn đối sánh để xây dựng chương trình học phần Cơ sở dữ liệu 2 và 3.
  • Kỹ sư và người tự học: Dùng làm tài liệu tham khảo hệ thống để nắm vững bản chất toán học của đại số quan hệ, quy trình phân tích bảng tầm ảnh hưởng ràng buộc toàn vẹn, nguyên lý hoạt động của cấu trúc tệp chỉ số/băm, và tiêu chuẩn lựa chọn giữa giải pháp RDBMS và NoSQL trong các dự án phần mềm.

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng nào?

Giáo trình được thiết kế chuẩn hóa cho sinh viên đại học ngành Hệ thống thông tin quản lý, chuyên ngành Tin học Tài chính Kế toán, sinh viên khối ngành Công nghệ thông tin học học phần Cơ sở dữ liệu 1 (2 tín chỉ), cùng các giảng viên và kỹ sư phần mềm cần tài liệu tra cứu học thuật.

2. Cần chuẩn bị kiến thức nền tảng nào trước khi học?

Người học cần nắm vững kiến thức toán học tập hợp (phần tử, tích Descartes, hàm số, quan hệ), nguyên lý hoạt động của máy tính (bộ nhớ trong, bộ nhớ ngoài, khối dữ liệu, con trỏ) và tư duy thuật toán cơ bản.

3. Giáo trình có điểm khác biệt gì so với các tài liệu cơ sở dữ liệu khác?

Giáo trình tích hợp chặt chẽ giữa toán học hình thức, mô hình quan hệ kinh điển và kiến trúc NoSQL hiện đại (Key-Value, Column, Document, Graph). Đồng thời, nội dung gắn liền các ví dụ dữ liệu với nghiệp vụ quản trị kinh tế, tài chính và đào tạo đại học.

4. Phương pháp tự học giáo trình như thế nào để đạt hiệu quả cao?

Người học nên học tuần tự theo tiến trình 3 chương: nắm chắc lý thuyết tập hợp và mô hình ER ở Chương I $\to$ tự vẽ lại các biểu đồ thực thể, giải các bài toán chia/nhân băm và lập bảng tầm ảnh hưởng ràng buộc toàn vẹn ở Chương II $\to$ thực hành lập trình các lệnh quản trị dữ liệu ở Chương III.

5. Giáo trình liên kết với các tài liệu và công nghệ bổ trợ nào?

Giáo trình liên kết trực tiếp với các phần mềm quản trị CSDL quan hệ (Oracle, SQL Server, MySQL, MS Access, Visual FoxPro) và các hệ thống NoSQL phân tán (MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j), đóng vai trò nền tảng để học tiếp hai giáo trình chuyên sâu: Cơ sở dữ liệu 2 (CSDL phân tán) và Cơ sở dữ liệu 3 (Quản trị CSDL Tài chính - Kế toán).

Kết luận

Giáo trình Cơ sở dữ liệu 1 của TS. Vũ Bá Anh và ThS. Phan Phước Long (Học viện Tài chính, 2021) cung cấp một hệ thống tri thức hoàn chỉnh và chuẩn mực về khoa học lưu trữ và xử lý dữ liệu. Từ nền tảng toán học tập hợp, kiến trúc trừu tượng ANSI-SPARC, mô hình thực thể - liên hệ, mô hình dữ liệu quan hệ, cấu trúc lưu trữ vật lý (tệp băm, tệp chỉ số) đến tổng quan công nghệ NoSQL và lập trình quản trị dữ liệu, tài liệu đáp ứng đầy đủ khối lượng kiến thức của một học phần nhập môn 2 tín chỉ.

Lộ trình học tập chuẩn được xác lập qua việc hoàn thành học phần Cơ sở dữ liệu 1 để tạo tiền đề trực tiếp tiếp thu các nội dung nâng cao trong học phần Cơ sở dữ liệu 2 (Cơ sở dữ liệu phân tán) và Cơ sở dữ liệu 3 (Quản trị cơ sở dữ liệu Tài chính - Kế toán). Tài liệu là nguồn tư liệu học thuật nền tảng trong chương trình đào tạo chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý và khối ngành công nghệ thông tin.