通过本章的教学，使学生掌握数据管理的不同发展阶段，理解数据库系统的基本特点，掌握数据库管理系统的原理及其基本组成，并了解数据库系统的概念和未来的发展形式。

通过本章的教学，使学生理解三种基本的数据模型，包含层次模型、网状模型和关系模型。由于关系数据模型是目前使用最广泛的数据模型，所以本章的重点内容是关系数据模型。要求学生掌握关系数据库的基本概念，包括关系模型的数据结构、关系的完整性以及关系操作等，理解关系代数的常见运算规则。

本章主要讨论了数据概念模型的设计方法和步骤，列举了很多实例。通过本章的教学，使学生能够掌握结合用户需求进行ER分析和建立关系模型的方法。学完这一章，要求学生可以根据实际的信息系统案例进行数据结构设计。

通过本章的教学，使学生掌握在函数依赖和多值依赖的范畴内进行关系模型规范化的分析方法，要求学生掌握1NF、2NF、3NF和BCNF的概念，了解4NF的概念，理解这些范式之间的关系。

通过本章的教学，使学生能够结合具体的数据库管理系统，掌握SQL语言的基本使用方法，包括数据查询语句、数据操纵语句、数据定义语句和数据控制语句。

通过本章的教学，使学生掌握数据存储原理和数据元素的表示方法，前者包含有效利用外存储器、改善外存储器的访问时间、外存储器故障、从外存储器故障中恢复等内容，后者包含数据库中字段、记录和文件的保存方法等内容。要求学生理解数据库存储形式对访问性能、数据可恢复性的作用关系。

通过本章的教学，使学生掌握利用索引加快数据资源访问的主要原理和方法，同时由于索引在现代信息检索系统中有着广泛的应用，所以需要结合具体的信息检索系统来谈它们使用索引的常见方法。学习这一章，应重点掌握关系数据库系统中的索引技术。

事务处理隶属于数据恢复的范畴，主要是为了实现数据的完整性目标，处理的问题主要是不严重但易产生数据不一致和数据丢失的故障，一般是利用日志来实现的。通过本章的教学，使学生掌握数据库管理系统中事务处理的基本原理和常见方法。

数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、稳定的数据集合，用以支持管理决策制定过程，而数据挖掘则是多学科交融的结果，代表着数据处理技术的新发展方向，主要功能是从海量信息中提取知识。通过本章的教学，使学生掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念，了解现代数据库管理系统中数据仓库技术和数据挖掘技术的使用方法。

通过本章的教学，使学生了解面向对象数据库、多媒体数据库和XML数据库的基本原理和使用方法。