Bases de Dades Avançades

• Professorat
• Hores setmanals
• Competències
• Objectius
• Continguts
• Activitats
• Metodologia docent
• Mètode d'avaluació
• Bibliografia
• Web links
• Capacitats prèvies

Professorat

Responsable

• Alberto Abello Gamazo ( )

Altres

• Besim Bilalli ( )

Hores setmanals

Competències

Competències Tècniques

Competències tècniques

• CE7 - Demostrar coneixement i capacitat d'aplicació de les eines necessàries per a l'emmagatzematge, el processament i l'accés a les dades.

Competències Transversals

Transversals

• CT4 - Treball en equip. Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o realitzant tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, assumint compromisos tenint en compte els recursos disponibles.
• CT6 [Avaluable] - Aprenentatge autònom. Detectar deficiències en el propi coneixement i superar-les mitjançant la reflexió crítica i l'elecció de la millor actuació per ampliar aquest coneixement.

Bàsiques

• CB2 - Que els estudiants sàpiguen aplicar els seus coneixements al seu treball o vocació d'una manera professional i posseeixin les competències que solen demostrar-se mitjançant l'elaboració i defensa d'arguments i la resolució de problemes dins la seva àrea d'estudi.
• CB3 - Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica.

Competències Tècniques Generals

Genèriques

• CG1 - Concebre sistemes computacionals que integren dades de procedències i formes molt diverses, construeixen amb ells models matemàtics, raonen sobre aquests models i actuen en conseqüència, aprenent de l'experiència.
• CG2 - Elegir i aplicar els mètodes i tècniques més adequats a un problema definit per dades que representin un repte pel seu volum, velocitat, varietat o heterogeneïtat, inclosos mètodes informàtics, matemàtics, estadístics i de processament del senyal.

Objectius

1. Ser capaç de discutir i justificar amb detall els principis arquitectonics i colls d'ampolla dels gestors relacionals enfront de sistemes d'emmagatzematge i processament alternatius.
   Competències relacionades: CE7, CT4, CT6, CG1, CG2, CB2, CB3,
2. Ser capaç d'obtenir l'esquema lògic d'un magatzem de dades a partir d'un esquema conceptual expressat en UML, detectar i corregir els seus defectes.
   Competències relacionades: CE7, CT4, CT6, CB2, CB3,
3. Ser capaç de triar i justificar l'us d'emmagatzemament basat en files o columnes.
   Competències relacionades: CE7, CT4, CT6, CG2, CB2, CB3,
4. Ser capaç d'explicar i utilitzar els principals mecanismes de processament paral·lel de consultes en entorns distribuïts, i detectar colls d'ampolla.
   Competències relacionades: CE7, CT4, CT6, CG2, CB2, CB3,
5. Ser capaç de justificar i utilitzar entorns de processament distribuït de dades d'estil funcional, tipus MapReduce/Spark.
   Competències relacionades: CE7, CT4, CT6, CG1, CG2, CB2, CB3,

Continguts

1. Introducció
   Emmagatzemament de dades en entorns analítics i Big Data
2. Magatzems de dades
   Emmagatzemament de dades. Fluxes de dades ETL. Integració de dades. Eines OLAP. Tècniques de compressió i emmagatzemament columnar.
3. Bases de dades distribuïdes
   Taxonomia de bases de dades distribuïdes. Arquitectures. Disseny de bases de dades distribuïdes (fragmentació i replicació). Paral·lelisme. Mesures d'escalabilitat. Sistemes de fitxers distribuits.
4. Processament distribuït de dades
   Importància de l'accés seqüencial paral·lel. Barreres de sincronització (Bulk Synchronous Parallel model). Entorns de processament distribuït de dades d'estíl funcional (MapReduce i Spark). Abstracció de conjunts de dades distribuïts (Resilient Distributed Datasets). Arquitectures de Big Data.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu

Metodologia docent

Mètode d'avaluació

Bibliografia

Bàsica:

• Database systems : the complete book - Garcia-Molina, Hector; Ullman, Jeffrey D; Widom, Jennifer, Pearson Education, 2013. ISBN: 9781292024479
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004168919706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Data warehouse design: modern principles and methodologies - Golfarelli, M.; Rizzi, S, McGraw Hill, 2009. ISBN: 9780071610391
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003628169706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Data warehouse systems: design and implentation - Vaisman, A.; Zimányi, E, Springer, 2022. ISBN: 9783662651667
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005155876506711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Principles of distributed database systems - Özsu, M.T.; Valduriez, P, Springer, 2020. ISBN: 9783030262525
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004193569706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• NoSQL distilled: a brief guide to the emerging world of polygot persistence - Sadalage, P.J.; Fowler, M, Addison-Wesley, 2013. ISBN: 9780321826626
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003990429706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• SQL for data science : data cleaning, wrangling and analytics with relational databases - Badia, Antonio, Springer, 2020. ISBN: 9783030575915
  http://cataleg.upc.edu/record=99100491633840671~S1*cat
• Data Warehousing and OLAP - Abelló, Alberto; Jovanovic, Petar,
  
• Big Data Management - Abelló, Albero; Nadal, Sergi,
  
• Slides on Advanced Databases course - Database Technologies and Information Management,
  

Complementaria:

• Exercises Big Data Management - , , .
  
• Exercises Data Warehousing - , , .
  

Web links

• Erasmus Mundus Master on Big Data Management and Analytics https://bdma.ulb.ac.be/bdma
• European Big Data Management and Analytics Summer School (eBISS) https://cs.ulb.ac.be/conferences/ebiss.html

Capacitats prèvies