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Bases de Datos (BD)

Créditos Dept. Tipo Requisitos
9.0 (7.2 ECTS) ESSI
  • Obligatoria para la EI
  • Obligatoria para la ETIG
  • Obligatoria para la ETIS
PRED - Prerequisito para la EI , ETIG
PS - Prerequisito para la ETIS

Profesores

Responsable:  (-)
Otros:(-)

Objectivos Generales

La asignatura pretende que los estudiantes aprendan a estructurar y utilizar los datos guardados en soportes de memoria externa mediante bases de datos y que obtengan los fundamentos físicos necesarios para diseñar una base de datos.

Objectivos Específicos

Conocimientos

  1. Saber qué es una BD y qué objetivos debe tener un SGBD.
  2. Conocer el modelo relacional de bases de datos, sus lenguajes (SQL y álgebra relacional) y los componentes habituales de una base de datos relacional.
  3. Conocer las posibles estructuras físicas para el almacenamiento de los datos y sus implicaciones respecto a la eficiencia.
  4. Conocer los métodos de acceso a los datos y sus implicaciones respecto a la eficiencia.
  5. Conocer el concepto de transacción y sus implicaciones.

Habilidades

  1. Ser capaz de definir, crear y manipular todos los componentes de una base de datos usando SQL.
  2. Ser capaz de construir programas para gestionar bases de datos.
  3. Ser capaz de transformar modelos conceptuales simples expresados en UML al modelo relacional.

Competencias

  1. Capacidad para diseñar sistemas, componentes o procesos que se ajusten a unas necesidades, usando los métodos, técnicas y herramientas más adecuadas en cada caso.
  2. Capacidad para argumentar lógicamente las decisiones tomadas, el trabajo realizado o un punto de vista. Capacidad para dar opiniones, razonamientos y justificaciones fundamentadas con el objetivo de convencer.
  3. Capacidad para trabajar efectivamente en grupos pequeños de personas para la resolución de un problema de dificultad media.
  4. Capacidad para diseñar sistemas, componentes o procesos que se ajusten a unas necesidades, usando los métodos, técnicas y herramientas más adecuadas en cada caso.
  5. Capacidad para argumentar lógicamente las decisiones tomadas, el trabajo hecho o un punto de vista. Capacidad para dar opiniones, razonamientos y justificaciones fundamentadas por tal de convencer.
  6. Capacidad para trabajar efectivamente en grupos pequeños de personas para la resolución de un problema de dificultad media.

Contenidos

Horas estimadas de:

T P L Alt L Ext. Est O. Ext.
Teoria Problemas Laboratorio Otras actividades Laboratorio externo Estudio Otras horas fuera del horario fijado

1. Introducción
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
4,0 0 0 2,0 0 6,0 3,0 15,0
Concepto de base de datos. Diseño y modelos de bases de datos. Tipos de usuarios. Categorias de lenguajes. Concepto de sistema de gestión de bases de datos (SGBD). Objetivos deseables para las las bases de datos que los SGBD deben proporcionar. Arquitectura de los SGBD.
  • Otras actividades:
    El estudiante lee el material proporcionado por el profesor y relacionado con el tema de las clases de teoria.

2. El modelo relacional
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 0 0 2,0 0 4,0 2,0 10,0
Objetivos y Origen. Estructura de Datos. Operaciones. Reglas de Integridad.
  • Otras actividades:
    El estudiante lee el material proporcionado por el profesor y relacionado con el tema de las clases de teoria.

3. Lenguajes: Álgebra relacional y SQL
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
0 0 10,0 10,0 4,0 0 4,0 28,0
Introducción. Álgebra relacional. SQL
  • Otras actividades:
    El estudiantes preparar las clases de laboratoria leyendo el material proporcionado por el profesor. También hace ejercicios para saber la comprensión del tema que se trata en las clases de laboratorio. Ver metodología docente.

  • Laboratorio:
    Ver metodología docente.

4. Componentes lógicos de una base de datos
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
4,0 2,0 0 0 0 6,0 6,0 18,0
Concepto de componente lógico de una base de datos: de datos y de control. Presentación de componentes lógicos de datos: esquemas, dominios, y tablas, aserciones y vistas. Presentación de componentes lógicos de control: procedimientos almacenados, disparadores, privilegios y roles.

5. Introducción al diseño de BD relacionales
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 2,0 0 0 0 6,0 6,0 16,0
Etapas del diseño de una base de datos. Introducción a la comprensión de modelos conceptuales UML simples. Traducción de modelos conceptuales UML simples a modelo de bases de datos relacionales.

6. Transacciones en las bases de datos
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
4,0 4,0 0 0 0 8,0 8,0 24,0
Concepto de transacción. Propiedades ACID de las transacciones. Inteferencias entre transacciones. Seriabilibilidad. Recuperabilidad. Técnicas de control de concurrencia. Niveles de aislamiento. Reservas i niveles de aislamiento.
Niveles de aislamiento y SQL.

Recuperación.

7. Estructuras físicas de almacenamiento y métodos de acceso
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
4,0 4,0 0 0 0 6,0 6,0 20,0
Introducción. Métodos de acceso para poder realizar consultas y actualizaciones de datos en una base de datos. Costes de los métodos de acceso.

8. Programación con SQL
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
0 0 6,0 6,0 4,0 0 1,0 17,0
Programación en Java y JDBC. Consideraciones sobre el diseño y implementación de programas que acceden a una base de datos.
  • Otras actividades:
    El estudiantes preparar las clases de laboratoria leyendo el material proporcionado por el profesor. También hace ejercicios para saber la comprensión del tema que se trata en las clases de laboratorio. Ver metodología docente.
  • Laboratorio:
    Ver metodología docente.

9. Procedimientos almacenados y disparadores
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
0 0 8,0 8,0 4,0 0 4,0 24,0
Implementació de procedimientos almacenados en lenguaje PL/PgSQL. Implementación de disparadores en PostgreSQL. Consideraciones sobre el diseño y implementación de procedimientos y disparadores.
  • Otras actividades:
    El estudiantes preparar las clases de laboratoria leyendo el material proporcionado por el profesor. También hace ejercicios para saber la comprensión del tema que se trata en las clases de laboratorio. Ver metodología docente.
  • Laboratorio:
    Ver metodología docente.


Total por tipo T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
20,0 12,0 24,0 28,0 12,0 36,0 40,0 172,0
Horas adicionales dedicadas a la evaluación 4,0
Total horas de trabajo para el estudiante 176,0

Metodología docente

Clases de teoría / problemas (2.3 horas por semana).
Clases de teoría. En las clases de teoría los profesores presentan una parte de los contenidos de la asignatura. Normalmente los profesores usan transparencias, que los estudiantes sería conveniente que obtengan antes de las clases, para hacer un mejor seguimiento.
Clases de problemas. En las clases de problemas, los estudiantes resuelven ejercicios sobre contenidos presentados durante las clases de teoría. Estos ejercicios se hacen en equipos de tres estudiantes según alguna técnica de aprendizaje cooperativo.
Entregas. Cuatro de las clases de problemas son de entrega, y constan como un acto evaluativo de la asignatura.

Clases de laboratorio (1.7 horas por semana).
El trabajo en clase será en equipos de 2 estudiantes. En los cinco primeros minutos de la clase los estudiantes contestaran una pregunta de forma individual para realizar así un seguimiento del trabajo semanal realizado. Al inicio de las clases el estudiante tendrá la posibilidad de compartir las dudas con su compañero de equipo sobre el trabajo que ha hecho en casa, y si es necesario, de preguntar las dudas no resueltas al profesor. A continuación los estudiantes realizan las actividades que ha indicado el profesor y finalmente resuelven el cuestionario de clase.
Entregas: Tres de las clases de laboratorio son de entrega, y constan como un acto evaluativo de la asignatura.

Trabajo dirigido (Otras actividades, 2 horas por semana): Cada semana los estudiantes tendrán un trabajo dirigido por el profesor que deberán hacer durante la semana y que finalizará con la resolución de un cuestionario moodle / LearnSQL.

Recursos relacionados con las clases de laboratorio:
Toda la documentación, material y cuestionarios de ejercicios relacionados con los contenidos de las clases de laboratorio se pondrán a disposición de los estudiantes a través de la plataforma moodle / LearnSQL.
Aparte del feed-back que los profesores darán a los estudiantes durante las clases, la plataforma moodle / LearnSQL dispone de un corrector de ejercicios de bases de datos que da también feed-back al estudiante sobre las soluciones de sus ejercicios.
En las entregas de laboratorio se usará este corrector, permitiendo al estudiante obtener feed-back sobre su ejercicio y hacer varios reintentos. Los profesores revisarán y pondrán la nota de las entregas teniendo en cuenta la nota asignada por el corrector, y teniendo en cuenta también unos criterios de calidad establecidos para los ejercicios.
Las clases y entregas de laboratorio se harán en una aula informática. Los servidores que se utilicen en clase, estarán también disponibles para acceder desde casa, para que se puedan usar en las actividades de aprendizaje autónomo.

Los estudiantes deben asistir a las clases del GRUPO DONDE ESTÁN MATRICULADOS, tanto en el caso de teoría / problemas como de laboratorio.

Método de evaluación

Actos evaluativos:

- Primera entrega de problemas: Vistas y / o aserciones
- Segunda entrega de problemas: Traducción a relacional
- Tercera entrega de problemas: Transacciones y concurrencia
- Cuarta entrega de problemas: Almacenamiento

- Primera entrega de laboratorio: Álgebra y SQL
- Segunda entrega de laboratorio: Procedimientos / Disparadores
- Tercera entrega de laboratorio: Programación con SQL

- Examen final

La calificación de la asignatura se calculará a partir de:
- NPR: Nota de problemas. Es la media de las notas de las entregas en horas de teoría / problemas.
- NLB: Nota de laboratorio. Es un 40% de la nota de la parte de álgebra / SQL, un 30% de la nota de la parte de procedimientos / disparadores y un 30% de la nota de la parte de JDBC. En la nota de cada una de las partes interviene: la nota de la entrega (NLL), la media de la nota de las preguntas que responden los estudiantes en los primeros cinco minutos de las clases de labortorio (NPCL). Se calcula como un 85% NLL + 15% NLL (si NPCL> = 5).
- NEF: Nota del examen final.
Calificación final = Max(NPR*0.15+NLB*0.25+NEF*0.60, NLB*0,25+NEF*0,75)

Los estudiantes SOLAMENTE SERAN EVALUADOS EN CASO QUE ASISTAN a las clases del GRUPO EN EL QUE ESTAN MATRICULADOS, tanto en teoria/problemes com en laboratorio.

Cualquier intento de fraude realizado durante el curso comportará la aplicación de la normativa académica general de la UPC

Bibliografía básica

  • Jaume Sistac Planas Bases de dades;, EDIUOC, 2005.
  • Jaume Sistac Planas Tècniques avançades de bases de dades, EDIUOC, 2000.
  • Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom Database systems : the complete book, Prentice Hall, 2009.
  • im Melton, Alan R. Simon SQL : understanding relational, language components, Morgan Kaufmann, 2002.
  • Ramakrishnan, R.; Gehrke, J.; Database Management Systems, McGraw-Hill Higher Education, 2003.

Bibliografía complementaria

  • Peter Gulutzan, Trudy Pelzer SQL-99 complete, really, R & D books, 1999.
  • Jim Melton, Andrew Eisenberg Understanding SQL and Java together : a guide to SQLJ, JDBC, and related technologies, Morgan Kaufmann Publishers, 2000.
  • Ling Liu, M. Tamer Özsu (Eds) Encyclopedia of Database Systems , Springer, 2009.
  • Elmasri, Ramez; Navathe, Shamkant B.; Fundamentals of database systems, Addison Wesley, 2007.

Enlaces web

  1. https://www.upc.edu/learn-sql


  2. http://www.postgresql.org/


Capacidades previas

Conocer las estructuras de datos en memoria interna.
Ser capaz de evaluar estas estructuras de datos
Ser capaz de hacer programas de complejidad media.


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