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DBD - Diseño de Bases de Datos - PDF
DBD - Diseño de Bases de Datos
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Catalina Medina Plaza
1 Unidad responsable: FIB - Facultad de Informática de Barcelona Unidad que imparte: ESSI - Departamento de Ingenieria de Servicios y Sistemas de Información Curso: Titulación: 2015 GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA (Plan 2010). (Unidad docente Optativa) Créditos ECTS: 6 Idiomas docencia: Catalán Profesorado Responsable: Otros: - Xavier Burgués Illa - Antoni Urpi Tubella - Oscar Romero Moral Capacidades previas Ser capaz de enumerar las etapas que conforman el proceso de la ingeniería de software Ser capaz de entender esquemas conceptuales en UML Ser capaz de crear, consultar y manipular bases de datos usando SQL Requisitos - Pre-Corequisito IES - Pre-requisito BD Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura Específicas: CES1.1. Desarrollar mantener y evaluar sistemas y servicios software complejos y/o críticos. CES1.2. Dar solución a problemas de integración en función de las estrategias, de los estándares y de las tecnologías disponibles. CES1.5. Especificar, diseñar, implementar y evaluar bases de datos. CES1.6. Administrar bases de datos (CIS4.3). CES3.2. Diseñar y gestionar un almacén de datos (data warehouse). CT2.2. Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su uso adecuado y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellas. CT2.4. Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de las herramientas necesarias para el almacenaje, el procesamiento y el acceso a los Sistemas de información, incluidos los basados en web. CT7.2. Evaluar sistemas hardware/software en función de un criterio de calidad determinado. Genéricas: G3. TERCERA LENGUA: Conocer el idioma inglés con un nivel adecuado de forma oral y por escrito, y con consonancia con las necesidades que tendrán los graduados y graduadas en ingeniería informática. Capacidad de trabajar en un grupo multidisciplinar y en un entorno multilingüe, y de comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con la profesión de ingeniero técnico en informática. 1 / 15
2 G8. ACTITUD APROPIADA ANTE EL TRABAJO: Tener motivación para la realización profesional y para afrontar nuevos retos, así como una visión amplia de las posibilidades de la carrera profesional en el ámbito de la Ingeniería en Informática. Tener motivación por la calidad y la mejora continua, y actuar con rigor en el desarrollo profesional. Capacidad de adaptación a los cambios organizativos o tecnológicos. Capacidad de trabajar en situaciones de falta de información y/o con restricciones temporales y/o de recursos. Metodologías docentes En las horas de teoría el profesor expone los conceptos correspondientes a alguno de los contenidos. El estudiante debe trabajar estos conceptos y, opcionalmente, propone posibles preguntas de examen a través del campus virtual (usando el mecanismo de Moodle para glosarios). Los estudiantes que participen en ls propuesta de preguntas tendrán una bonificación en la calificación del examen de hasta un 20% en función de la calidad de la participación. Algunos conceptos de algunos contenidos no son expuestos por el profesor sino que los estudiantes deben trabajar con materiales que el profesor habrá publicado en el campus virtual. En las horas de laboratorio el profesor abre un cuestionario en el campus virtual que los estudiantes deben solucionar por parejas. En los días previos las mismas parejas habrán tenido la oportunidad de trabajar un cuestionario similar al de la sesión de laboratorio. Esto lo pueden hacer desde cualquier punto con acceso a Internet obteniendo feedback del corrector automático. Además, el mismo módulo permite a los miembros de la pareja hacerse comentarios sobre los ejercicios sin necesidad de encontrarse físicamente. Objetivos de aprendizaje de la asignatura 1.Ser capaz de diseñar y obtener información de bases de datos multidimensionales 2.Ser capaz de implementar un diseño lógico en un diseño físico analizando y escogiendo el mejor mecanismo para recoger las restricciones de integridad de la BD 3.Ser capaz de decidir qué vistas materializadas hay que definir según las operaciones esperadas 4.Ser capaz de decidir los índices que hay que definir en función de las operaciones esperadas 5.Ser capaz de enumerar las opciones existentes en cuanto a políticas, métodos y momento de la optimización junto con las ventajas, inconvenientes y condiciones de aplicación de cada una. 6.Ser capaz de obtener el plan de acceso de una consulta según unos criterios de optimización 7.Ser capaz de reproducir la ejecución de los algoritmos que intervienen en un árbol de proceso y de estimar su coste 8.Ser capaz de enumerar los parámetros y opciones principales que afectan a la concurrencia y de justificar el efecto que tiene modificar su valor 9.Ser capaz de enumerar los parámetros y opciones principales que afectan a la recuperación de la base de datos y justificar el efecto que tiene modificar su valor. 10.Ser capaz de enumerar los subsistemas de una organización y las informaciones que generan y necesitan. 11.Ser capaz de enumerar las etapas de desarrollo de una base de datos y el resultado de cada una 12.Ser capaz de detectar y corregir defectos en un diseño lógico. 13.Ser capaz de obtener el esquema lógico de una Base de Datos de un SI. 14.Ser capaz de adquirir autónomamente conceptos y habilidades. 2 / 15
3 Horas totales de dedicación del estudiantado Dedicación total: 150h Grupo grande/teoría: 30h 20.00% Grupo mediano/prácticas: 0h 0.00% Grupo pequeño/laboratorio: 30h 20.00% Actividades dirigidas: 6h 4.00% Aprendizaje autónomo: 84h 56.00% 3 / 15
4 Contenidos Introducción Conceptos de referencia relacionados con el diseño y la administración. Ciclo de vida de una BD. Alternativas. BD decisionales y operacionales. Sistemas de ayuda a la toma de decisiones Almacenes de datos. Bases de datos multidimensionales (herramientas OLAP) Diseño lógico. El paso a modelo relacional. El caso decisional. El caso operacional desde UML. Corrección del diseño Normalización. Validación. Condiciones para la agregación. Diseño físico Vistas materializadas. Restricciones. Optimización 4 / 15
5 Opt. semántica. Opt. sintáctica. Opt. física. Estimación de volúmenes. Access structures B +. Cluster. Hash. Algoritmos Selección. Ordenación. Combinación. Proyección. Indexación avanzada Multiatributo. Bitmaps. Resolución de consultas usando índices exclusivamente Join indexes Administración 5 / 15
6 Definiciones, tareas y objetivos. Plan de acceso. Optimización de cargas de trabajo. Transacciones. Recuperación. Concurrencia. Espacios virtual y físico Más allá del modelo relacional Conocimientos básicos de bases de datos NOSQL. Diferencias con el modelo relacional. Tipos más importantes de BD NOSQL. 6 / 15
7 Planificación de actividades Presentación Dedicación: 2h Grupo grande/teoría: 1h Aprendizaje autónomo: 1h El estudiante debe preparar su ordenador según alguna de las alternativas propuestas para poder realizar las actividades que se esperan de él durante el curso. Básicamente, debe tener acceso a Moodle y Oracle. 14 Estudio de los conceptos introductorios Grupo grande/teoría: 1h Grupo pequeño/laboratorio: 1h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 10, 11 Estudio de los conceptos relativos a los sistemas de ayuda a la toma de decisiones Dedicación: 16h Grupo grande/teoría: 1h Aprendizaje autónomo: 15h Estudio de los contenidos explicados y los materiales de autoestudio. Resolución de los ejercicios propuestos y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle. 1, 14 Estudio de los conceptos relativos al diseño lógico Dedicación: 16h Grupo grande/teoría: 2h Grupo pequeño/laboratorio: 2h Aprendizaje autónomo: 12h 7 / 15
8 Estudio de los contenidos explicados y los materiales de autoestudio. Resolución de los ejercicios propuestos y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle. 13 Estudio de los conceptos relativos a la corrección del diseño Dedicación: 10h Grupo grande/teoría: 2h Grupo pequeño/laboratorio: 3h Aprendizaje autónomo: 5h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 12 Entreno SQL Grupo pequeño/laboratorio: 2h La sesión es idéntica a la de SQL avanzado pero esta no cuenta para la evaluación. 13 Sesión 1: consultas SQL avanzadas Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja / 15
9 Estudio de los conceptos relativos al diseño físico Dedicación: 7h Grupo grande/teoría: 3h Aprendizaje autónomo: 4h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 2, 3 Estudio de los conceptos relativos a optimización Dedicación: 8h Grupo grande/teoría: 1h Aprendizaje autónomo: 7h Estudio de los contenidos explicados y los materiales de autoestudio. Resolución de los ejercicios propuestos y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle. 5, 6 Entreno de traducción y normalización Grupo pequeño/laboratorio: 2h La sessió és idèntica a la de traducció i normalització però aquesta no compta per a l'avaluació. 12, 13 Sesión 2: traducción a relacional y normalización 9 / 15
10 Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja. 12, 13 Estudio de los conceptos relativos a estructuras de acceso Grupo grande/teoría: 2h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 4 Estudio de los conceptos relativos a algoritmos Dedicación: 6h Grupo grande/teoría: 3h Aprendizaje autónomo: 3h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 7 Estudio de los conceptos relativos a indexación avanzada Grupo grande/teoría: 2h Estudio de los contenidos explicados y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle, 10 / 15
11 4 Entreno de corrección y vistas Grupo pequeño/laboratorio: 2h La sesión es idéntica a la de corrección y vistas pero esta no cuenta para la evaluación. 2, 3, 12 Sesión 3: corrección y vistas Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja. 2, 3, 12 Estudio de los conceptos relativos a administración Dedicación: 15h Grupo grande/teoría: 6h Aprendizaje autónomo: 9h Estudio de los contenidos explicados y los materiales de autoestudio. Resolución de los ejercicios propuestos y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle. 8, 9, / 15
12 Entreno de índices y costes de consultas con combinaciones Dedicación: 2h Grupo pequeño/laboratorio: 2h Aprendizaje autónomo: 0h La sesión es idéntica a la de índices y costes de consultas con combinaciones pero esta no cuenta para la evaluación. 4, 7 Sesión 4: índices y costes de consultas con combinaciones Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja. 4, 7 Entreno de estructuras de acceso Dedicación: 0h Aprendizaje autónomo: 0h La sesión es idéntica a la de estructuras de acceso pero esta no cuenta para la evaluación. Sesión 5: estructuras de acceso Dedicación: 2h Aprendizaje autónomo: 0h 12 / 15
13 Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja. 4, 6, 7 Entreno de optimización según una carga de trabajo Grupo pequeño/laboratorio: 2h La sesión es idéntica a la de optimización según una carga de trabajo pero esta no cuenta para la evaluación. 4, 6, 7 Sesión 6: optimización según una carga de trabajo Los alumnos, por parejas, deben responder un cuestionario de Moodle que es corregido instantáneamente a través de LEARN-SQL. Cada vez que los estudiantes envían la respuesta de una cuestión reciben una calificación. Los estudiantes pueden decidir enviar nuevas respuestas para tratar de mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización. Los estudiantes también tendrán que contestar algunas preguntas por escrito. El profesor corregirá las preguntas escritas y matizará la nota otorgada por LEARN-SQL. Durante la semana anterior a la prueba, los estudiantes habrán resuelto remotamente un cuestionario Moodle de las mismas características con la misma pareja. 4, 6, 7 Estudio de los conceptos relativos a NOSQL Dedicación: 6h Grupo grande/teoría: 2h Aprendizaje autónomo: 4h 13 / 15
14 Estudio de los contenidos explicados y los materiales de autoestudio. Resolución de los ejercicios propuestos y propuesta de preguntas para el examen usando el glosario de Moodle. 10, 11, 13, 14 Examen Dedicación: 2h Aprendizaje autónomo: 0h Algunas de las preguntas pueden ser extraídas del conjunto de preguntas propuestas voluntariamente por los estudiantes a través del mecanismo del glosario. 2, 4, 5, 8, 9, 10, 11 Revisión de pruebas de laboratorio Actividades dirigidas: 4h Aprendizaje autónomo: 0h El alumno que lo necesite pedirá explicaciones o presentará reclamaciones sobre la evaluación siguiendo las pautas establecidas. Revisión de examen Dedicación: 2h Aprendizaje autónomo: 0h El alumno que lo necesite pedirá explicaciones o presentará reclamaciones sobre la evaluación siguiendo las pautas establecidas. 14 / 15
15 Sistema de calificación Nota final = 70% min (10, P) + 20% E + 10% M E = nota del examen final. Los estudiantes que participen en ls propuesta de preguntas tendrán una bonificación en la calificación del examen de hasta un 20% en función de la calidad de la participación. P = promedio ponderado la nota de los cuestionarios y de las sesiones de laboratorio M = evaluación mutua entre compañeros Cálculo de P: 1) Multiplicar la nota obtenida en cada una de las actividades por un peso igual a 1, 2, 4 o 8 (dependiendo del contenido de la actividad en cuestión) 2) Dividir la suma de estos valores por la suma de pesos asignados menos 4 Cálculo de M: los estudiantes tendrán varias parejas durante el semestre. Al final deberán valorarlas. Tomando como base estas valoraciones, el profesor asignará la nota. La calificación de la competencia transversal "Actitud adequada davant el treball" será A (competencia superada con excelencia), B (competencia superada al nivel deseado), C (competencia superada a un nivel suficiente) o D(competencia no superada). Esta nota se computa como la media de M y la nota de actitud recogida por el profesor (participación en las actividades dirigidas en classe). La competencia transversal "Tercera lengua" se decidirá en función de las notas de las actividades realizadas usando materiales en inglés. Bibliografía Básica: Teorey, T.J.; Lightstone, S.; Nadeau, T. Database modeling and design: logical design. 5th ed. Morgan Kaufmann Publishers/Elsevier, ISBN Lightstone, S.; Teorey, T.; Nadeau, T. Physical database design: the database professional's guide to exploiting indexes, views, storage, and more. Morgan Kaufmann Publishers, ISBN Garcia-Molina, H.; Ullman, J.D.; Widom, J. Database systems: the complete book. 2nd ed. Prentice Hall, ISBN Shasha, D.E. Database tuning: a principled approach. Prentice Hall, ISBN Elmasri, R.; Navathe, S.B. Fundamentals of database systems. 6th ed. Addison-Wesley, ISBN Complementaria: Gulutzan, P.; Pelzer, T. SQL-99 complete, really. R & D books, ISBN Lewis, J. Cost-based oracle fundamentals. Apress, ISBN / 15
320103 - BD - Bases de Datos
Unidad responsable: 320 - EET - Escuela de Ingeniería de Terrassa Unidad que imparte: 723 - CS - Departamento de Ciencias de la Computación Curso: Titulación: 2015 GRADO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS AUDIOVISUALES
270019 - IDI - Interacción y Diseño de Interfaces
320028 - TSG - Tecnología, Sociedad y Globalización. el Reto de la Sostenibilidad en el Siglo XXI
Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: 2015 320 - EET - Escuela de Ingeniería de Terrassa 714 - ETP - Departamento de Ingeniería Textil y Papelera 731 - OO - Departamento

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