A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Adatbázisok haladóknak
Advanced Databases
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVITMAV12 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 2 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Gajdos Sándor
position: adjunktus
contact:
gajdos.sandor@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Programme
1. hét
Kiterjesztett adatbázis-tervezés technológiái. Kiterjesztett ER-modellezés, ODL modellező nyelv és alkalmazása, multihalmazon értelmezett relációs algebra.
2. hét
Analitikus adatbázisok, adatorientált döntéstámogatás, adattárházak, dimenziós modellezés, Kimball és Inmon elvei. Stratégiai és operatív alkalmazások. SMP és MPP megvalósítások.
3. hét
SQL kiterjesztések. Analitikus függvények működése, szintaxisa, hatékonysági kérdései, típusok, objektumok létrehozása, kezelése, és használata adatbázisokban.
4. hét
SQL3+, adatbázissal támogatott, perzisztenciát biztosító objektumorientált programozási technológiák.
5. hét
Párhuzamos, elosztott adatbázisok szervezése. Szövetséges adatbázisok létrehozása, névtárak alkalmazása, metacímkék adatbázisokban, multiadatbázisok.
6. hét
Adatbázisok integrációjának problémái és technológiái. Skálázható és felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek. Az igen nagy adatmennyiségek kezelésének problémái (Big Data), Google Bigtable, NoSQL, MongoDB, CouchDB.
7. hét
Adatbázisok teljesítményének mérése és hangolása. TPC benchmarking. A hangolás szintjei, hatása a rendszer eredő teljesítményére. Bevált módszerek a teljesítmény javítására.
8. hét
Adatbázis-platformok. Dokumentum-kezelés támogatása adatbázis-kezeléssel, intézményi dokumentum-kezelő rendszerek,
9. hét
XML adatbázisok. A szemistrukturált adatok sajátosságai, hatékony kezelésük lehetőségei relációs adatbázisokban.
10. hét
Média-adatbázisok és médiagazdag tartalmak problémái. A médiatartalmak kezelési technológiája, korlátai hagyományos rendszerekben.
11. hét
Mini és memória (IMDB)-adatbázisok. A memóriakezelés sajátosságai IMDB és DRDB esetén. IMDB alkalmazásának implikációi, területei. Oracle TimesTen, SAP HANA, Vertica
12. hét
Mobiladatbázisok, térinformatikai, térképészeti és más helyfüggő adatbázisok problematikái és megoldásai.
13. hét
Adatbázis-biztonság, auditálási technikák. Rendszer-, séma-, adat- és érték szintű védelmek kialakítása, sajátosságai.
14. hét
Biztonságos keresés adatbázisokban és adatbázisban tárolt állományokban. SQL alapú hozzáférés biztonsági rései, gyakoribb támadási technikák adatbázisok ellen.
Kiterjesztett adatbázis-tervezés technológiái. Kiterjesztett ER-modellezés, ODL modellező nyelv és alkalmazása, multihalmazon értelmezett relációs algebra.
2. hét
Analitikus adatbázisok, adatorientált döntéstámogatás, adattárházak, dimenziós modellezés, Kimball és Inmon elvei. Stratégiai és operatív alkalmazások. SMP és MPP megvalósítások.
3. hét
SQL kiterjesztések. Analitikus függvények működése, szintaxisa, hatékonysági kérdései, típusok, objektumok létrehozása, kezelése, és használata adatbázisokban.
4. hét
SQL3+, adatbázissal támogatott, perzisztenciát biztosító objektumorientált programozási technológiák.
5. hét
Párhuzamos, elosztott adatbázisok szervezése. Szövetséges adatbázisok létrehozása, névtárak alkalmazása, metacímkék adatbázisokban, multiadatbázisok.
6. hét
Adatbázisok integrációjának problémái és technológiái. Skálázható és felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek. Az igen nagy adatmennyiségek kezelésének problémái (Big Data), Google Bigtable, NoSQL, MongoDB, CouchDB.
7. hét
Adatbázisok teljesítményének mérése és hangolása. TPC benchmarking. A hangolás szintjei, hatása a rendszer eredő teljesítményére. Bevált módszerek a teljesítmény javítására.
8. hét
Adatbázis-platformok. Dokumentum-kezelés támogatása adatbázis-kezeléssel, intézményi dokumentum-kezelő rendszerek,
9. hét
XML adatbázisok. A szemistrukturált adatok sajátosságai, hatékony kezelésük lehetőségei relációs adatbázisokban.
10. hét
Média-adatbázisok és médiagazdag tartalmak problémái. A médiatartalmak kezelési technológiája, korlátai hagyományos rendszerekben.
11. hét
Mini és memória (IMDB)-adatbázisok. A memóriakezelés sajátosságai IMDB és DRDB esetén. IMDB alkalmazásának implikációi, területei. Oracle TimesTen, SAP HANA, Vertica
12. hét
Mobiladatbázisok, térinformatikai, térképészeti és más helyfüggő adatbázisok problematikái és megoldásai.
13. hét
Adatbázis-biztonság, auditálási technikák. Rendszer-, séma-, adat- és érték szintű védelmek kialakítása, sajátosságai.
14. hét
Biztonságos keresés adatbázisokban és adatbázisban tárolt állományokban. SQL alapú hozzáférés biztonsági rései, gyakoribb támadási technikák adatbázisok ellen.
Adatbázis-kezelő rendszerek működésével, tervezésével és alkalmazásával kapcsolatos technológiai ismeretek, módszerek átadása. Áttekintés nyújtása az adatbázis-kezelés legújabb lehetőségeiről és problémáiról. A tanult ismeretek alkalmazása gyakorlati problémákra.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
2 óra előadás/hét
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Adatbázis-kezelési alapismeretek, alapvető programozási ismeretek, általános tájékozottság programozási nyelvekről, adatszerkezetekkel, algoritmusokkal kapcsolatos alapismeretek.
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Adatbázis-kezelési alapismeretek, alapvető programozási ismeretek, általános tájékozottság programozási nyelvekről, adatszerkezetekkel, algoritmusokkal kapcsolatos alapismeretek.
General rules
Követelmények:
a. A szorgalmi időszakban: 1 db zárthelyi
b. A vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga
c. Elővizsga: van
Pótlási lehetőségek:
Sikertelen zárthelyi a szorgalmi idoszakban a pótzárthelyin pótolható.
A sikertelen (pót)zárthelyi a pótlási héten különeljárási díj ellenében egy további alkalommal pótolható.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
VITMA311 Adatbázisok (kötelező)
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.