Dokumentowe bazy danych

Student przystępujący do tego przedmiotu powinien:

1) znać podstawowe algorytmy i struktury danych

2) znać podstawy baz danych od systemów zarządzania bazami danych

przedmiot szczegółowy (atrybut wycofany)

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: (30 godz.)

laboratorium: 30 godz.

Orientacyjne godziny indywidualnej pracy studenta: (30 godz.)

- czas poświęcony na pracę niezbędną do pomyślnego zaliczenia przedmiotu, w tym bieżące przygotowanie się do kolejnych zajęć: 15 godz.)

- czas poświęcony na pracę nad projektem zaliczeniowym - 15 godz.

RAZEM: 60 godz. (2 ECTS)

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)

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)

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)

- pokaz

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

Zajęcia labolatoryjne z zakresu Dokumentowych Baz Danych, przeprowadzone głównie w oparciu o bazę RavenDB ( https://ravendb.net/ ). Kurs prowadzony jest przez pracowników firmy zajmującą się rozwojem tego systemu bazodanowego.

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.

1. Inside Ravendb 4.0, Oren Eini

Przygotowanie projektu zaliczeniweg przy konsultacjach z prowadzącymi i jego prezentacja na koniec przedmiotu.

Sposób wykonanie projektu i jego efekt końcowy weryfikują wszystkie efekty uczenia się.