毕业设计是计算机类专业学生综合运用所学知识、培养实践与创新能力的关键环节。数据库管理作为计算机科学的核心领域之一，其毕业设计选题应紧跟技术发展趋势，结合实际问题，体现理论深度与应用价值。以下是针对2023-2024年度，为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术等相关专业学生整理的数据库管理方向毕业设计选题参考，分为传统深化、热点融合与创新应用三大类，旨在提供多元化、有层次的选择。

一、 传统数据库技术的深化与优化类

此类选题侧重于对经典数据库系统（如MySQL, PostgreSQL, Oracle）的深入应用与性能提升，适合基础扎实、追求技术深度的学生。

1. 基于XXX的高并发场景下数据库连接池优化设计与实现

• 内容简述：针对电商秒杀、票务系统等高并发场景，分析现有连接池（如HikariCP, Druid）的瓶颈，设计并实现一种具备动态调整、连接预热、慢查询隔离等优化特性的数据库连接池，并通过压力测试验证其性能提升。

1. 关系型数据库查询性能分析与智能优化工具开发

• 内容简述：开发一个能够自动采集SQL执行计划、索引使用情况、慢查询日志等信息的工具，利用机器学习算法（如基于规则或简单模型）对查询语句进行自动重写建议或索引创建/优化建议，并生成可视化分析报告。

1. 数据库备份恢复系统的增强设计与容灾演练平台构建

• 内容简述：设计并实现一个支持全量、增量、差异备份策略，并整合逻辑备份与物理备份的自动化备份系统。重点研究如何实现快速恢复（PITR， 时间点恢复）和构建一个模拟真实故障（如数据误删、磁盘损坏）的容灾演练平台。

二、 新兴技术热点融合类

此类选题将数据库技术与当前热门技术栈相结合，体现技术的前沿性与交叉性。

1. 基于云原生架构的分布式数据库中间件设计与实践

• 内容简述：在Kubernetes等云原生平台上，设计一个支持分库分表、读写分离、弹性扩缩容的数据库中间件。研究如何与Service Mesh集成，实现数据访问的流量治理、可观测性与高可用。

1. 支持多模数据管理的混合数据库系统研究与应用

• 内容简述：针对同时需要处理关系型数据、文档（JSON）和图的业务场景（如社交网络、产品目录），研究PostgreSQL（支持JSONB和图扩展）或Azure Cosmos DB等多模数据库，设计一个统一的数据模型与访问层，并开发一个示范性应用。

1. 基于区块链的数据库审计与防篡改系统设计

• 内容简述：将数据库的关键操作日志（如DDL、敏感数据DML）哈希值上链（可使用以太坊或Fabric私有链），设计一套完整的机制，确保操作记录不可篡改、可追溯，并提供便捷的审计验证接口。

三、 面向特定领域的创新应用类

此类选题强调数据库技术解决特定行业或实际问题的能力，突出应用价值。

1. 面向物联网时序数据的高效存储与实时分析数据库设计

• 内容简述：针对物联网设备产生的海量时序数据，对比研究InfluxDB、TimescaleDB等时序数据库，设计高效的数据压缩、存储方案和面向实时监控（如阈值告警）与长期趋势分析的查询接口。

1. 基于知识图谱的学术文献数据库构建与智能检索系统

• 内容简述：从学术网站（如arXiv, CNKI）爬取或利用开放数据集，抽取论文、作者、机构、关键词等实体及其关系，利用Neo4j或Nebula Graph构建学术知识图谱。在此基础上，实现超越关键词匹配的智能检索（如关联发现、学者推荐）。

1. 支持隐私计算的密文数据库查询原型系统研究

• 内容简述：研究同态加密、安全多方计算等隐私计算技术在数据库查询中的应用。设计一个支持在加密数据上执行有限操作（如等值查询、范围查询、求和）的原型系统，在保证数据隐私的前提下完成查询任务。

1. 微服务架构下的数据一致性保障方案设计与实现（Saga模式实践）

• 内容简述：在模拟的微服务业务场景（如电商下单链路由订单、库存、支付服务组成）中，深入研究和对比Saga分布式事务模式的两种实现（协同式与编排式），利用消息队列（如RabbitMQ, Kafka）和状态机设计，实现最终一致性的可靠保障，并分析其优缺点。

选题建议与注意事项

1. 量力而行：根据自身技术栈、项目周期和指导老师专长选择难度适中的题目。建议优先选择“有明确问题、有实现路径、有验证标准”的题目。
2. 突出创新：即使是传统方向，也应尝试引入新方法、新工具或解决一个新场景下的问题，避免简单重复。
3. 注重过程：毕业设计文档应清晰记录需求分析、方案对比、设计决策、实现细节、测试验证和反思的全过程。
4. 结合实践：尽量与实习项目、学科竞赛或开源项目结合，使成果更具实用价值。

希望以上选题能为同学们的毕业设计提供有益的启发，助力大家完成一份优秀的毕业作品。