Administración de Bases de Datos

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Créditos
6
Tipos
Complementaria de especialidad (Sistemas de Información)
Requisitos
  • Prerrequisito: BD
Departamento
ESSI
El Administrador de la Base de Datos (ABD) es un profesional que no sólo tiene un alto conocimiento técnico de diseño y mantenimiento de bases de datos, sino que además aporta valor de negocio al sistema de información. Es el encargado del diseño conceptual y físico, de la seguridad y autorizaciones, de la disponibilidad y recuperación de los datos y del rendimiento adecuado de la base de datos. En esta asignatura se pretende no sólo formar técnicamente futuros administrador de bases de datos sino también hacer entender la importancia de esta figura para la continuidad de negocio de las organizaciones, como responsable de la eficiente y completa disponibilidad de los datos.

Profesorado

Responsable

  • Carme Martin Escofet ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6

Competencias

Competencias Técnicas

Competencias técnicas comunes

  • CT2 - Utilizar de forma apropiada teorías, procedimientos y herramientas en el desarrollo profesional de la ingeniería informática en todos sus ámbitos (especificación, diseño, implementación, despliegue -implantación- y evaluación de productos) de manera que se demuestre la comprensión de los compromisos adoptados en las decisiones de diseño.
    • 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.
  • CT7 - Evaluar y seleccionar plataformas de producción hardware y software para la ejecución de aplicaciones y de servicios informáticos.
    • CT7.2 - Evaluar sistemas hardware/software en función de un criterio de calidad determinado.

Competencias Técnicas de cada especialidad

Especialidad sistemas de información

  • CSI2 - Integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles llegar a sus objetivos de forma efectiva
    • CSI2.6 - Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones y de bussines intelligence.
  • CSI4 - Participar activamente en la especificación, el diseño, la implementación y el mantenimiento de los sistemas de información y de comunicación.
    • CSI4.3 - Administrar bases de datos (CES1.6).
    • CSI4.2 - Participar activamente en el diseño, la implementación y el mantenimiento de los sistemas de información y de comunicación.

Competencias Transversales

Actitud frente al trabajo

  • G8 [Avaluable] - 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.
    • G8.3 - Tener motivación para el desarrollo profesional y para afrontar nuevos retos. Tener motivación para la mejora continua. Disponer de capacidad de trabajo en situaciones de falta de información.

Objetivos

  1. Ser capaz de entender las tareas, documentación disponible, herramientas y principios de actuación del administrador de bases de datos.
    Competencias relacionadas: CSI4.3, CSI4.2,
  2. Ser capaz de obtener el esquema conceptual de una base de datos de un sistema de información a partir del esquema físico, teóricamente y en la práctica con herramientas de ingeniería inversa.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.2,
  3. Ser capaz de entender el funcionamiento de una factoría de información corporativa y obtener información de bases de datos multidimensionales.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI2.6, CSI4.3, CSI4.2,
    Subcompetences:
    • Ser capaz de utilizar un ETL y generar informes.
    • Ser capaz de obtener los metadatos de una organización.
    • Ser capaz de diseñar y utilizar un esquema UML multidimensional.
  4. Ser capaz de elaborar la documentación de diseño físico.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
  5. Ser capaz de decidir qué vistas materializadas hay que definir según las operaciones esperadas.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI2.6, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
  6. Ser capaz de decidir los índices más adecuados para cada situación.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
    Subcompetences:
    • Conocer todos los tipos de índice.
    • Ser capaz de calcular el coste de cada índice.
  7. Ser capaz de realizar la optimización semántica, sintáctica y física a nivel teórico. A nivel práctico ser capaz de utilizar herramientas de tuning especializadas.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
  8. Ser capaz de obtener el plan de acceso de una consulta según unos criterios de optimización.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CSI4.2,
    Subcompetences:
    • Ser capaz de interpretar el coste de una operación y decidir cómo mejorarlo.
  9. Ser capaz de entender los algoritmos que intervienen en un plan de acceso.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CSI4.2,
  10. Ser capaz de reproducir la ejecución concurrente de transacciones en función del nivel de aislamiento.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CSI4.2,
  11. Ser capaz de enumerar los parámetros y opciones principales que afectan a la recuperación.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CSI4.2,
  12. Ser capaz de gestionar la seguridad de la base de datos y concretamente el control de acceso.
    Competencias relacionadas: CSI4.3, CT7.2,
  13. Ser capaz de detectar y corregir defectos en un diseño lógico.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
    Subcompetences:
    • Ser capaz de establecer en qué forma normal se encuentra el esquema lógico de un sistema de información operacional y de normalizarlo (o desnormalizar ello) al nivel requerido.
  14. Ser capaz de detectar y solucionar problemas de integración de datos.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.2,
  15. Ser capaz de escoger los valores de parámetros necesarios para la administración de bases de datos más adecuadas a cada situación.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2, CSI4.2,
  16. Ser capaz de conocer los principales tipos de bases de datos NOSQL.
    Competencias relacionadas: CT2.2, CSI4.3, CT7.2,
  17. Mediante presentaciones de expertos, entender la importancia de una buena realización profesional.
    Competencias relacionadas: G8.3,
  18. Ser capaz de participar con actitud proactiva en la realización de ejercicios en equipos de 2 o más, siguiendo los roles asignados, que van cambiando en distintos ejercicios.
    Competencias relacionadas: G8.3,

Contenidos

  1. La importancia de los datos en el sistema de información
    La importancia de las bases de datos en el sistema de información. Principales tareas del administrador de la base de datos y documentación necesaria para la administración. La guía DAMA de gestión de datos.
  2. Los datos en un sistema de información: Correctez, normalización y mejora mediante reingeniería de datos
    Presentación de las principales trampas de diseño a validar para garantizar la corrección del diseño. Explicación de las 5 formas normales y BCNF, como herramienta adicional de validación. Generación del esquema conceptual a partir del esquema lógico. Tipo de patrones de claves foráneas. Utilización de una herramienta concreta de un SGBD para la realización de ingeniería inversa.
  3. Bases de datos distribuidas
    Caracteristicas, clasificacion y principales arquitecturas de los SGBDD. Problema de la heterogeneidad de datos. Modelos de integración de información.
  4. La factoría de información corporativa y su factor estratégico
    Los almacenes de datos en la factoría de información corporativa. El componente de integración y transformación: ETL. Metadatos. Modelo multidimensional y operaciones. Conexiones de los almacenes de datos con la inteligencia de negocio.
  5. Análisis y mejora del rendimiento de datos
    Características del diseño físico. Ajustes y mejoras. Gestión de rendimiento. Documentación del diseño físico. Tipo de archivos y parámetros necesarios para la administración de bases de datos. Ejemplos para escoger los valores más adecuados a cada situación.
  6. Factores clave para elegir el mejor plan de acceso
    Los índices B y sus algoritmos de inserción y supresión. Hash estático y dinámico. Índice cluster. Índice multiatributo. Bitmap. Criterios para escoger el índice adecuado para cada caso. Principales algoritmos de ordenación y combinación. El plan de acceso para cualquier sentencia SQL. Definición y objetivo de las vistas materializadas.
  7. Administración y 'Tuning' de bases de datos
    Introducción al procesamiento de consultas. Optimización semántica, sintáctica y física. Realización de 'tuning' de bases de datos con una herramienta de administración concreta de un SGBD.
  8. Concurrency in databases
    El gestor de transacciones, el gestor de concurrencia y el gestor de datos. Transacciones, Interferencias. Niveles de aislamiento. Incompatibilidades básicas y avanzadas de la técnica de control de concurrencia basada en reservas. Utilización de múltiples niveles de granularidad.
  9. Seguridad y recuperación en bases de datos
    Definición de seguridad. Consecuencias de la pérdida de seguridad y mecanismos básicos de seguridad. Técnicas de recuperación. Modalidades del gestor de recuperación y ejemplos de las distintas modalidades.
  10. Administración de bases de datos post-relacionales
    Principales tipos de bases de datos post-relacionales. Conociendo con mayor detalle una base de datos NOSQL de un tipo concreto.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Presentación y repaso de SQL

El estudiantado prepara la conexión a la base de datos Oracle que se utilizará durante todo el cuatrimestre. Se familiariza con LEARSQL. Resuelve algunas consultas básicas utilizando el lenguaje SQL.
Objetivos: 1 18
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h

La experiencia de un administrador

Estudio de contenidos. Responder a un cuestionario de preguntas.
Objetivos: 1 17
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de la importancia de los datos en el sistema de información

Entender la importancia de los datos para el sistema de información. Conocer las principales tareas del administrador de la base de datos y la documentación necesaria para la administración. Realizar la transformación de un diseño conceptual a diseño lógico.
Objetivos: 1 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 1: Consultas SQL y de Algebra Realcional

El estudiantado, por parejas, debe responder a un cuestionario de Moodle de consultas de SQL y Álgebra Realcional que es corregido instantáneamente a través de LEARNSQL. Cada vez que el estudiantado envía la respuesta de una cuestión reciben una calificación. El estudiantado puede decidir enviar nuevas respuestas para intentar mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización pero finalmente se obtiene la mejor nota.
Objetivos: 1 18
Semana: 2
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los datos en un sistema de información: Reingeniería de bases de datos como herramienta de validación y mejora

Estudio de los contenidos explicados: generación del esquema conceptual a partir del esquema lógico y tipos de patrones de claves foráneas, y de los materiales de autoestudio. Realizar reingeniería de bases de datos para pasar de un modelo lógico a un modelo conceptual.
Objetivos: 2 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 2: Consultas SQL avanzadas

El estudiantado, por parejas, debe responder a un cuestionario de Moodle de consultas de SQL y Álgebra Realcional que es corregido instantáneamente a través de LEARNSQL. Cada vez que el estudiantado envía la respuesta de una cuestión reciben una calificación. El estudiantado puede decidir enviar nuevas respuestas para intentar mejorar las anteriores. Cada nuevo envío supone una penalización pero finalmente se obtiene la mejor nota.
Objetivos: 1 18
Semana: 3
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los datos en un sistema de información: Corrección y normalización

Estudio de las principales trampas de diseño a validar para garantizar la corrección del diseño y de las 5 formas normales y la BCNF, como herramienta adicional de validación. Realización de ejercicios de corrección y normalización.
Objetivos: 13 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 3: Reingeniería de bases de datos

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de reingeniería de datos utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 2 18
Semana: 4
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de conceptos de bases de datos distribuidas

Estudio de las características, clasificación y principales arquitecturas de los SGBDD. Problema de la heterogeneidad de datos. Modelos de integración de información. Realización de ejercicios de bases de datos distribuidas.
Objetivos: 14 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 4: Corrección de diseño

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de corrección de diseño, utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 13 18
Semana: 5
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

El factor estratégico de la factoría de información corporativa

Estudio de los almacenes de datos en la factoría de información corporativa. El componente de integración y transformación: ETL. Metadatos. Diseño multidimensional y operaciones. Conexiones de los almacenes de datos con la inteligencia de negocio. Realización de ejercicios de este tema.
Objetivos: 3 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 5: Consultas multidimensionales

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de consultes multidimensionales, utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 3 18
Semana: 6
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los conceptos relativos al diseño físico

Estudio de ajustes y mejoras. Características del diseño físico. Gestión de rendimiento. Documentación del diseño físico. Realización de ejercicios de este tema.
Objetivos: 4 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 6: Algoritmos

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de algoritmos utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 9 18
Semana: 7
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Presentación realizada por un ABD

Preparación de preguntas y redacción de un informe.
Objetivos: 1 17
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Sesión 7: Vistas materializadas

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de vistas materializadas utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 5 18
Semana: 8
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los conceptos relativos a índices

Estudio de los árboles B+ y sus algoritmos de inserción y supresión. Hash estático y dinámico. Índice cluster. Índice multiatributo. Bitmap. Criterios para elegir el índice adecuado para cada caso. Realización de ejercicios de métodos de acceso.
Objetivos: 6 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 8: Índices

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema de índices utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 6 18
Semana: 9
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los conceptos relativos a seguridad y recuperación

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.
Objetivos: 11 12 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 9: Parámetros del sistema

Estudio de contenidos. Responder a un cuestionario de preguntas.
Objetivos: 15
Semana: 10
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los conceptos relativos a optimización

Estudio del procesamiento de consultas. Optimización semántica, sintáctica y física.
Objetivos: 7 8 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 10: Optimización según una carga de trabajo

Realización de 'tuning' de bases de datos con una herramienta de administración concreta de un SGBD.
Objetivos: 7 8 18
Semana: 11
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Estudio de los conceptos relativos a transacciones

Estudio del gestor de transacciones, gestor de concurrencia y gestor de datos. Transacciones, Interferencias. Niveles de aislamiento. Incompatibilidades básicas y avanzadas de la técnica de control de concurrencia basada en reservas. Utilización de múltiples niveles de granularidad. Realización de ejercicios de este tema.
Objetivos: 10 18
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 11: Concurrencia

Los estudiantes, por parejas, deben resolver un problema de concurrencia utilizando las herramientas de un SGBD.
Objetivos: 10 18
Semana: 12
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
0h

Estudio de los conceptos relativos a bases de datos NoSQL

Estudio de los principales tipos de bases de datos NOSQL. Realización de ejercicios de este tema.
Objetivos: 18 16
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Sesión 12: Bases de datos NOSQL

El estudiantado, por parejas, debe resolver un problema utilizando un SGBD NOSQL.
Objetivos: 18 16
Semana: 13
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Conceptos importantes de utilización y procesamiento de datos en el sistema de información

Estudio de contenidos. Responder a un cuestionario de preguntas.
Objetivos: 3 1 17
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Desarrollo ágil de software y bases de datos

Estudio de contenidos. Responder a un cuestionario de preguntas.
Objetivos: 1 17
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Temas avanzados de seguridad en bases de datos

Estudio de contenidos. Responder a un cuestionario de preguntas.
Objetivos: 12 17
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Examen

El examen constará de aproximadamente 10 preguntas de todos los contenidos de la asignatura.
Objetivos: 3 2 1 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

Metodología docente

Durante las horas de teoría, el profesor expone los conceptos correspondientes a alguno de los contenidos. El estudiantado debe trabajar estos conceptos y resolver, utilizando aprendizaje cooperativo, un problema que se plantea. Algunos conceptos de algunos contenidos no son expuestos por el profesor sino que el estudiantado debe trabajar materiales que el profesor habrá publicado en el campus virtual.

Durante las horas de laboratorio, el profesor propone al estudiantado un problema a resolver por parejas.

Método de evaluación

Nota final = 30% L + 50% E + 20% P (para optar por esta via se requiere presencialidad) o 100% E

L = Media de los 11 pruebas de laboratorio
E = Nota del examen final
P = Media de las 11 entregas de problemas

La calificación de las competencias transversales podrà ser: A (competencia superada con excelencia), B (competencia superada al nivel deseado), C (competencia superada a un nivel suficiente) o D (competencia no superada).

La calificación de la competencia transversal "Actitud apropiada ante el trabajo" se decidiera en función de las notas de las actividades de aprendizaje cooperativo realizadas y la evalución entre compañeros/as.

Evaluación entre compañeros/as: el estudiantado tendrá varias parejas durante el semestre. Al final deberá valorarlas. Tomando como base estas valoraciones, el profesor asignará la nota.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

Web links

Capacidades previas

Ser capaz de entender esquemas conceptuales en UML y transformar a model Relacional.
Ser capaz de crear, consultar y manipular bases de datos con SQL y Álgebra Relacional.