Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Dokumentowe bazy danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0800-DOBAZYD Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Dokumentowe bazy danych
Jednostka: Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 2.00
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Student przystępujący do tego przedmiotu powinien:

1) znać podstawowe algorytmy i struktury danych

2) znać podstawy baz danych od systemów zarządzania bazami danych

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot szczegółowy

Całkowity nakład pracy studenta:

95 godzin lekcyjnych


w tym:

- godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 30 h labolatorium,

- czas poświęcony na pracę indywidualną potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu: 45 h (bieżące przygotowanie do kolejnych wykładów, ćwiczeń i sprawdzianów)

- czas poświęcony na pracę nad projektem zaliczeniwym - 20 h

- czas wymagany do odbycia obowiązkowych praktyk: 0 h

Efekty uczenia się - wiedza:

student

W1 - potrafi projektować systemy informatyczne w oparciu o dokumentowy model danych (K_W06)

W2 - rozumie mechanizmy składowania danych, transakcyjności oraz metody zachowania spójności danych (K_W04)

W3 - potrafi wykorzystać zaawansowane metody agregacji danych w tym paradygmat programowania map-reduce (K_W04)

W4 - potrafi zaprojektować skalowalny system informatyczny (K_W02)

Efekty uczenia się - umiejętności:

student

U1 - rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, posiada umiejętność zdobywania oraz planowania rozwijania swojej wiedzy (K_U05)

U2 - posiada umiejętności pracy grupowej (K_U07)

U3 - potrafi identyfikować problemy informatyczne (K_U10)

U4 - potrafi wybrać adekwatne narzędzia i model składu danych przy projektowaniu systemu informatycznego (K_U11)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

Student

K1 - rozumie potrzebę ustawicznego kształcenia się i poszerzania swojej wiedzy (K_K01)

K2 - rozumie konsekwencje złych modeli bazodanowych ( K_K02)

K3 - potafi skutecznie opowiedzieć o zagadnieniach z zakresu baz danych (K_K05)

Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- opis
- pogadanka
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład konwersatoryjny

Skrócony opis:

1. Wstęp do dokumentowej bazy danych RavenDB.

2. Modelowanie danych oraz operacje CRUD.

3. Omówienie transakcyjności (ACID) oraz przedstawienie sposobu implementacji (WAL - Write Ahead Journal, MVCC - Multiversion concurrency control).

4. Zapytania w języku RQL oraz ich obsługa przez automatyczne indeksy. Koncepcja BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency).

5. Tworzenie indeksów statycznych przy użyciu LINQ (C#) lub JavaScript. Wykonywanie obliczeń podczas indeksowania oraz wyszukiwanie pełnotekstowe.

6. Agregacja danych i obsługa zapytań w oparciu o indeksy map-reduce.

7. Zastosowanie dokumentów powiązanych - ładowanie danych, zapytania oraz indeksowanie.

8. Użycie rewizji dokumentów do wersjonowania danych oraz załączników do składowania danych binarnych.

9. Bezpieczeństwo - certyfikaty dostępu do bazy danych oraz enkrypcja.

10. Skalowalność, wysoka dostępność (HA - High Availability) oraz Database-as-a-Service (DBaaS) na przykładzie RavenDB Cloud.

Pełny opis:

1. Wstęp do dokumentowej bazy danych RavenDB.

2. Modelowanie danych oraz operacje CRUD.

3. Omówienie transakcyjności (ACID) oraz przedstawienie sposobu implementacji (WAL - Write Ahead Journal, MVCC - Multiversion concurrency control).

4. Zapytania w języku RQL oraz ich obsługa przez automatyczne indeksy. Koncepcja BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency).

5. Tworzenie indeksów statycznych przy użyciu LINQ (C#) lub JavaScript. Wykonywanie obliczeń podczas indeksowania oraz wyszukiwanie pełnotekstowe.

6. Agregacja danych i obsługa zapytań w oparciu o indeksy map-reduce.

7. Zastosowanie dokumentów powiązanych - ładowanie danych, zapytania oraz indeksowanie.

8. Użycie rewizji dokumentów do wersjonowania danych oraz załączników do składowania danych binarnych.

9. Bezpieczeństwo - certyfikaty dostępu do bazy danych oraz enkrypcja.

10. Skalowalność, wysoka dostępność (HA - High Availability) oraz Database-as-a-Service (DBaaS) na przykładzie RavenDB Cloud.

Literatura:

1. Inside Ravendb 4.0, Oren Eini

Metody i kryteria oceniania:

- obecność

- wykonanie projektu zaliczeniwego

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Michał Meina
Prowadzący grup: Michał Meina
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.