Popis předmětu - B4M36DS2
Přehled studia |
Přehled oborů |
Všechny skupiny předmětů |
Všechny předměty |
Seznam rolí |
Vysvětlivky
Návod
| B4M36DS2 | Databázové systémy 2 | ||
|---|---|---|---|
| Role: | PO, PS | Rozsah výuky: | 2P+2C |
| Katedra: | 13136 | Jazyk výuky: | CS |
| Garanti: | Prokop Y. | Zakončení: | Z,ZK |
| Přednášející: | Prokop Y. | Kreditů: | 6 |
| Cvičící: | Prokop Y. | Semestr: | Z |
Webová stránka:
https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b4m36ds2/Anotace:
Cílem předmětu je seznámit studenty 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.Osnovy přednášek:
| 1. | Úvod do Big Data a NoSQL databází | |
| 2. | Princip MapReduce | |
| 3. | Základní principy Big Data managementu (CAP theorem, distribuce, škálování, replikace) | |
| 4. | Srovnání a klasifikace NoSQL databází | |
| 5. | Databáze typu klíč - hodnota | |
| 6. | Sloupcové databáze | |
| 7. | Dokumentové databáze | |
| 8. | Grafové databáze - základní principy | |
| 9. | Grafové databáze - pokročilé aspekty, indexace, dotazování | |
| 10. | Pokročilé principy Big Data managementu (transakce, výkon, polyglot persistence) | |
| 11. | NewSQL databáze | |
| 12. | Cloud computing | |
| 13. | Datové sklady a Big Data | |
| 14. | Další problémy související s Big Data - analýzy dat, generátory dat, benchmarking. |
Osnovy cvičení:
Literatura:
| 1. | http://nosql-database.org/ | |
| 2. | Pramod J. Sadalage - Martin Fowler: NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence | |
| 3. | Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement | |
| 4. | Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications | |
| 5. | Shashank Tiwari: Professional NoSQL | |
| 6. | Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Google, Inc. | |
| 7. | Google Code: Introduction to Parallel Programming and MapReduce | |
| 8. | Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, Oreilly?s, 2010 |
Požadavky:
Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
| Plán | Obor | Role | Dop. semestr |
| MPOI9_2026 | Datové vědy | PS | 1 |
| MPOI6_2018 | Softwarové inženýrství | PO | 1 |
| MPOI6_2026 | Softwarové inženýrství | PS | 1 |
| MPOI9_2018 | Datové vědy | PO | 1 |
| Stránka vytvořena 19.5.2026 17:51:17, semestry: Z/2028-9, L/2027-8, Z/2026-7, L/2025-6, Z/2027-8, L/2028-9, L/2029-30, Z/2025-6, L/2026-7, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů | Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |