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Área de concentração: 55134 - Ciências de Computação e Matemática Computacional

Criação: 02/07/2020

Nº de créditos: 12

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	0	9	15 Semanas	180 Horas

Docentes responsáveis:

Agma Juci Machado Traina
Caetano Traina Junior
Elaine Parros Machado de Sousa
Robson Leonardo Ferreira Cordeiro

Objetivos:

Apresentação aprofundada dos principais conceitos, estruturas e técnicas empregadas na construção dos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados Relacionais – SGBDR, bem como a análise de como essas técnicas são empregadas no desenvolvimento de outros paradigmas de sistemas gerenciadores de bases dados, tal como os os sistemas voltados aos repositórios Not-Only SQL (No-SQL) e ferramentas multimodelo. São estudados os algoritmos internos usados para a interpretação de consultas em SQL e sua otimização, bem como a implementação dos métodos básicos de acesso aos dados em espaços escalares, multidimensionais e métricos. Com isso pretende-se que o aluno possa fazer uma análise crítica das técnicas de construção de aplicativos centrados especialmente em SGBD Relacionais mas também em repositórios NoSQL e SGBDs multimodelo, avaliando e comparando as melhores alternativas de implementação em situações reais, de maneira a obter do sistema resultante seu melhor desempenho.

Justificativa:

Com a disponibilidade crescente de novas formas de coleta de dados e de informações (por exemplo, sensoreamento com múltiplos e variados sensores, dados gerados pelos usuários em redes sociais e outros mecanismos de interação), o armazenamento de grandes volumes de dados tem crescido exponencialmente em importância. No entanto, não apenas o volume, mas também as formas de representação dos dados e de acesso, manipulação e análise têm se tornado cada vez mais heterogêneas, impondo a necessidade de incluir novas funcionalidades aos SGBD. Assim, seu uso eficiente se torna cada vez mais dependente de um planejamento bem fundamentado e na compreensão de suas funcionalidades, recursos e conceitos de desenvolvimento, o que requer que as características dos sistemas usados sejam conhecidas e levadas em conta. Embora a correta utilização dos SGBDs em situações que envolvem pequeno volume de dados não seja crítica, quando esse volume aumenta, quando o tempo de resposta se torna crítico, e quando a variedade dos dados aumenta, então questões de desempenho se tornam primordiais. Nessas situações, o conhecimento das tecnologias empregadas na construção dos sistemas se torna importante para se conseguir obter um desempenho adequado. Além disso, do ponto de vista do desenvolvimento de pesquisas na área de bases de dados, um conhecimento sólido das técnicas de construção de Sistemas relacionais, orientado a objetos e NoSQL é fundamental, pois as possíveis contribuições aportadas por cada tecnologia podem ser conseguidas apenas quando corretamente contextualizadas no funcionamento desses sistemas.

Conteúdo:

-Caracterização SGBDR, ferramentas No-SQL e SGBDs Multimodelos. Diferenciação de conceitos em cada sistema.
- Características distintivas dos vários modelos. Classes de ferramentas de armazenagem de dados.
- Paradigmas de representação de dados: relacional, tabular, documentos, grafos, dicionários, temporais.
- Técnicas de compilação de consulta, otimização de consultas, geração de planos de acesso.
- Indexação de dados. Árvores e hashing, mecanismos de acesso.
- Previsão de seletividade, previsão de custo de acesso. Organização de memória. Paralelismo.
- Acesso a dados em domínios escalares, ordenáveis, multidimensionais e métricos.

Forma de avaliação:

São atribuídas notas aos trabalhos práticos e às provas realizadas em sala de aula. A nota final é calculada pela média ponderada das médias das notas individua

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Fundamentais:
Avi Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan - Database System Concepts, Seventh Edition. McGraw-Hill. ISBN: 9780078022159. March 2019.
Garcia-Molina, H., Ullman, J. D., Widow, J. D. - Database Systems: The Complete Book, Pearson Education, ISBN: 0130319953. 1203pp, October 2008.
O'Neil, P., O'Neil, E. - Database: Principles, Programming, and Performance, Second Edition, Elsevier Science & Technology, ISBN: 1558604383, 870pp., April 2000.
N. Bruno, Automated Physical Databases Design and tuning. Boca Raton, FL: Routledge Press, ISBN: 1138114065. June 2017.
Christopher J. Date, SQL and Relational Theory - How to Write Accurate SQL Code, O'Reilly Media. ISBN:
1449316409. December 2011.
Complementares (se houver):
MELTON, J., SIMON, A. - "SQL:1999 - Understanding Relational Language Components, Elsevier Science & Technology Books, ISBN: 1558604561, 752pp., May 2001.
G. Graefe, "Query Evaluation Techniques for Large Databases," ACM Computing Surveys, Vol. 25, No. 2, June 1993, pp. 98-182.
G. Graefe, "Modern B-Tree Techniques," Foundations and Trends in Databases, 2011, Vol. 3, No. 4, pp. 203-402.
Goetz Graefe, Haris Volos, Hideaki Kimura, Harumi A. Kuno, Joseph Tucek, Mark Lillibridge,
Alistair C. Veitch: In-Memory Performance for Big Data PVLDB 8(1): 37-48 (2014).
Daniel J. Abadi, et alli: The Beckman Report on Database Research. SIGMOD Record 43(3): 61-70 (2014).