Moodle FEL ČVUT
Databázové systémy 2
B251 - Zimní 25/26
Toto je tzv. shluknutý kurz. Skládá se z několika samostatných předmětů, které sdílejí výukové materiály, úkoly, testy apod. Níže si můžete zobrazit informace o jednotlivých předmětech tvořících tento shluk.
Databázové systémy 2 - B4M36DS2
Hlavní kurz
| Kredity | 6 |
| Semestry | zimní |
| Zakončení | Zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | čeština |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
Cílem předmětu je seznámit studující s novými trendy v oblasti databázových systémů. Zaměříme se především na aktuální problematiku Big Data (velkých dat) a s nimi související problémy distribuovaného uložení a zpracování dat. Představíme si základní typy tzv. NoSQL databází, ale také související problematiku cloud computingu, datových skladů a distribuovaných výpočtů nad velkými daty.
Cíle studia
Cílem studia je, aby studující porozuměli principům moderních databázových systémů se zaměřením na NoSQL databáze a práci s rozsáhlými a různorodými daty. Studující se naučí rozlišovat základní typy NoSQL databází, chápat jejich datové modely, možnosti dotazování a typické oblasti použití.
Po absolvování předmětu budou studující schopni zvolit vhodný databázový systém pro konkrétní úlohu, navrhnout odpovídající datový model a zdůvodnit zvolené řešení s ohledem na charakter dat, očekávané dotazy, škálování, distribuci a výkonnost. Důraz je kladen také na praktickou práci s vybranými databázovými systémy a na schopnost porovnat jejich výhody a omezení.
Po absolvování předmětu budou studující schopni zvolit vhodný databázový systém pro konkrétní úlohu, navrhnout odpovídající datový model a zdůvodnit zvolené řešení s ohledem na charakter dat, očekávané dotazy, škálování, distribuci a výkonnost. Důraz je kladen také na praktickou práci s vybranými databázovými systémy a na schopnost porovnat jejich výhody a omezení.
Osnovy přednášek
1. Úvod do Big Data a NoSQL databází
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Základy správy Big Data (CAP, distribuce, škálování, replikace)
4. Key-Value databáze
5. Dokumentové databáze
6. Širokokolumnové databáze
7. Grafové databáze - základní principy
8. Grafové databáze – pokročilé aspekty
9. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
10. Princip MapReduce
11. Datové sklady a Big Data
12. Cloud computing
13. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
14. Rezerva
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Základy správy Big Data (CAP, distribuce, škálování, replikace)
4. Key-Value databáze
5. Dokumentové databáze
6. Širokokolumnové databáze
7. Grafové databáze - základní principy
8. Grafové databáze – pokročilé aspekty
9. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
10. Princip MapReduce
11. Datové sklady a Big Data
12. Cloud computing
13. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
14. Rezerva
Osnovy cvičení
1. Úvod do Big Data a NoSQL databází
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Datové formáty (XML, JSON)
4. Key-Value databáze (Redis)
5. Key-Value databáze (Redis, Redis Stack)
6. Dokumentové databáze (MongoDB) – vytváření, aktualizace, mazání záznamů
7. Dokumentové databáze (MongoDB) – dotazy pro vyhledávání
8. Dokumentové databáze (MongoDB) – agregační dotazy
9. Širokokolumnové databáze
10. Grafové databáze – základní CRUD operace
11. Grafové databáze – traversál a prohledávání grafu
12. MapReduce a HDFS
13. Ukázka závěrečného projektu
14. Rezerva
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Datové formáty (XML, JSON)
4. Key-Value databáze (Redis)
5. Key-Value databáze (Redis, Redis Stack)
6. Dokumentové databáze (MongoDB) – vytváření, aktualizace, mazání záznamů
7. Dokumentové databáze (MongoDB) – dotazy pro vyhledávání
8. Dokumentové databáze (MongoDB) – agregační dotazy
9. Širokokolumnové databáze
10. Grafové databáze – základní CRUD operace
11. Grafové databáze – traversál a prohledávání grafu
12. MapReduce a HDFS
13. Ukázka závěrečného projektu
14. Rezerva
Literatura
1. http://nosql-database.org/
2. Pramod J. Sadalage - Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot
Persistence, 2012
3. Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL
Movement, 2012
4. Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications, 2011
5. Shashank Tiwari: Professional NoSQL, 2011
6. Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, 2010
7. Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and
Maintainable Systems, 2017
8. Shannon Bradshaw, Eoin Brazil, Kristina Chodorow. Mongodb: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data,
2020
9. Jeff Carpenter, Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly Media, 2016
10. Jeremy Nelson. Mastering Redis. Packt Publishing, 2016
2. Pramod J. Sadalage - Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot
Persistence, 2012
3. Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL
Movement, 2012
4. Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications, 2011
5. Shashank Tiwari: Professional NoSQL, 2011
6. Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, 2010
7. Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and
Maintainable Systems, 2017
8. Shannon Bradshaw, Eoin Brazil, Kristina Chodorow. Mongodb: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data,
2020
9. Jeff Carpenter, Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly Media, 2016
10. Jeremy Nelson. Mastering Redis. Packt Publishing, 2016
Požadavky
Pro absolvování předmětu je vyžadována účast na cvičeních, průběžné plnění zadaných úkolů a včasné odevzdávání stanovených milníků závěrečného projektu prostřednictvím e-learningové platformy.
Studující musí zpracovat závěrečný projekt podle zadání, prezentovat jeho výsledky vyučujícímu a úspěšně absolvovat prezenční písemnou zkoušku. Veškeré odevzdané práce budou kontrolovány antiplagiátorským systémem.
Studující musí zpracovat závěrečný projekt podle zadání, prezentovat jeho výsledky vyučujícímu a úspěšně absolvovat prezenční písemnou zkoušku. Veškeré odevzdané práce budou kontrolovány antiplagiátorským systémem.
Database systems 2 - BE4M36DS2
| Kredity | 6 |
| Semestry | zimní |
| Zakončení | Zápočet a zkouška |
| Jazyk výuky | angličtina |
| Rozsah výuky | 2P+2C |
Anotace
Cílem předmětu je seznámit studující s novými trendy v oblasti databázových systémů. Zaměříme se především na aktuální problematiku Big Data (velkých dat) a s nimi související problémy distribuovaného uložení a zpracování dat. Představíme si základní typy tzv. NoSQL databází, ale také související problematiku cloud computingu, datových skladů a distribuovaných výpočtů nad velkými daty.
Cíle studia
Cílem studia je, aby studující porozuměli principům moderních databázových systémů se zaměřením na NoSQL databáze a práci s rozsáhlými a různorodými daty. Studující se naučí rozlišovat základní typy NoSQL databází, chápat jejich datové modely, možnosti dotazování a typické oblasti použití.
Po absolvování předmětu budou studující schopni zvolit vhodný databázový systém pro konkrétní úlohu, navrhnout odpovídající datový model a zdůvodnit zvolené řešení s ohledem na charakter dat, očekávané dotazy, škálování, distribuci a výkonnost. Důraz je kladen také na praktickou práci s vybranými databázovými systémy a na schopnost porovnat jejich výhody a omezení.
Po absolvování předmětu budou studující schopni zvolit vhodný databázový systém pro konkrétní úlohu, navrhnout odpovídající datový model a zdůvodnit zvolené řešení s ohledem na charakter dat, očekávané dotazy, škálování, distribuci a výkonnost. Důraz je kladen také na praktickou práci s vybranými databázovými systémy a na schopnost porovnat jejich výhody a omezení.
Osnovy přednášek
1. Úvod do Big Data a NoSQL databází
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Základy správy Big Data (CAP, distribuce, škálování, replikace)
4. Key-Value databáze
5. Dokumentové databáze
6. Širokokolumnové databáze
7. Grafové databáze - základní principy
8. Grafové databáze – pokročilé aspekty
9. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
10. Princip MapReduce
11. Datové sklady a Big Data
12. Cloud computing
13. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
14. Rezerva
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Základy správy Big Data (CAP, distribuce, škálování, replikace)
4. Key-Value databáze
5. Dokumentové databáze
6. Širokokolumnové databáze
7. Grafové databáze - základní principy
8. Grafové databáze – pokročilé aspekty
9. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
10. Princip MapReduce
11. Datové sklady a Big Data
12. Cloud computing
13. Pokročilé principy Big Data (transakce, výkon, polyglot-persistentnost)
14. Rezerva
Osnovy cvičení
1. Úvod do Big Data a NoSQL databází
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Datové formáty (XML, JSON)
4. Key-Value databáze (Redis)
5. Key-Value databáze (Redis, Redis Stack)
6. Dokumentové databáze (MongoDB) – vytváření, aktualizace, mazání záznamů
7. Dokumentové databáze (MongoDB) – dotazy pro vyhledávání
8. Dokumentové databáze (MongoDB) – agregační dotazy
9. Širokokolumnové databáze
10. Grafové databáze – základní CRUD operace
11. Grafové databáze – traversál a prohledávání grafu
12. MapReduce a HDFS
13. Ukázka závěrečného projektu
14. Rezerva
2. Porovnání a klasifikace NoSQL databází
3. Datové formáty (XML, JSON)
4. Key-Value databáze (Redis)
5. Key-Value databáze (Redis, Redis Stack)
6. Dokumentové databáze (MongoDB) – vytváření, aktualizace, mazání záznamů
7. Dokumentové databáze (MongoDB) – dotazy pro vyhledávání
8. Dokumentové databáze (MongoDB) – agregační dotazy
9. Širokokolumnové databáze
10. Grafové databáze – základní CRUD operace
11. Grafové databáze – traversál a prohledávání grafu
12. MapReduce a HDFS
13. Ukázka závěrečného projektu
14. Rezerva
Literatura
1. http://nosql-database.org/
2. Pramod J. Sadalage - Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot
Persistence, 2012
3. Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL
Movement, 2012
4. Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications, 2011
5. Shashank Tiwari: Professional NoSQL, 2011
6. Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, 2010
7. Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and
Maintainable Systems, 2017
8. Shannon Bradshaw, Eoin Brazil, Kristina Chodorow. Mongodb: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data,
2020
9. Jeff Carpenter, Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly Media, 2016
10. Jeremy Nelson. Mastering Redis. Packt Publishing, 2016
2. Pramod J. Sadalage - Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot
Persistence, 2012
3. Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL
Movement, 2012
4. Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications, 2011
5. Shashank Tiwari: Professional NoSQL, 2011
6. Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, 2010
7. Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and
Maintainable Systems, 2017
8. Shannon Bradshaw, Eoin Brazil, Kristina Chodorow. Mongodb: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data,
2020
9. Jeff Carpenter, Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly Media, 2016
10. Jeremy Nelson. Mastering Redis. Packt Publishing, 2016
Požadavky
Pro absolvování předmětu je vyžadována účast na cvičeních, průběžné plnění zadaných úkolů a včasné odevzdávání stanovených milníků závěrečného projektu prostřednictvím e-learningové platformy.
Studující musí zpracovat závěrečný projekt podle zadání, prezentovat jeho výsledky vyučujícímu a úspěšně absolvovat prezenční písemnou zkoušku. Veškeré odevzdané práce budou kontrolovány antiplagiátorským systémem.
Studující musí zpracovat závěrečný projekt podle zadání, prezentovat jeho výsledky vyučujícímu a úspěšně absolvovat prezenční písemnou zkoušku. Veškeré odevzdané práce budou kontrolovány antiplagiátorským systémem.