Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Databázové systémy v praxi

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
NI-DSP Z,ZK 4 2P+1C česky
Garant předmětu:
Tomáš Vichta
Přednášející:
Tomáš Vichta
Cvičící:
Tomáš Vichta
Předmět zajišťuje:
katedra softwarového inženýrství
Anotace:

Kurz je zaměřen na praktické otázky spojené s datově orientovanými systémy v organizaci. Zabývá se řízením a správou dat v organizaci a praktickými aspekty spojenými s návrhem, vývojem a provozováním takových systémů. Zaměříme se na konkrétní implementace teoretických principů v jednotlivých DBMS (zejména Oracle, MS SQL, Sybase a Teradata) a ukážeme jejich dopad na návrh řešení.

Požadavky:

Přednáška předpokládá základní znalost konceptuálního a logického návrhu databáze a SQL. Výhodou je znalost některého konkrétního datového serveru a vlastní zkušenosti s vývojem datově orientovaných aplikací.

Osnova přednášek:

Transakce a paralelismus v datovém systému – čím se liší teorie od praxe

Transakce jsou další oblast, která je pokrytá standardy. V přednášce probereme způsoby realizace obecných principů v jednotlivých databázích. Zmíníme best and bad practices pro jednotlivé implementace, nejčastější chyby a způsoby, jak jim předcházet.

Dialekty SQL – kolik je různých SQL a čím se od sebe liší, co z SQL se skutečně používá

V přednášce probereme oblasti psaní kódu v databázi, které v praxi způsobují největší problémy a vyžadují rozdílný přístup.

ORM – Objektově relační mapování

Objektový a relační model jsou diametrálně odlišné, postavené na jiných základech. Přesto je ORM a na něm postavené frameworky nejčastějším způsobem komunikace mezi aplikací a databází. Probereme teorii okolo object-relational impedance mismatch, jaká to přináší rizika a jak se s nimi vypořádat tak, abychom z obou těchto světů dostali to nejlepší. Včetně konkrétních příkladů.

Optimalizace výkonu – co umí datový server a v čem mu musíme pomoci

Přednáška pokrývá témata jako rozpor mezi optimalizací pro maximální propustnost nebo pro minimální dobu odezvy, řešení rozporu mezi čitelností a výkonností kódu, optimalizace na úrovni kódu a možnosti optimalizace bez zásahu do kódu aplikace.

Architektura datového serveru – co potřebuje vývojář vědět o hardware a OS aby napsal dobrou aplikaci

Probereme základní funkce DBMS, kompromisy v architektuře datových serverů a kritické faktory pro výkonnost DBMS v závislosti na uživatelských požadavcích.

Design databázového systému – na čem je založena kvalita datového modelu aplikace

Soustředíme se na nejdůležitější etapu návrhu databázového systému – sběr požadavků. Dále probereme význam procesní matice a její vliv na návrh logického modelu a implementaci byznys logiky.

Fyzický design databáze – kritická část návrhu z pohledu jeho výkonnosti

V přednášce probereme vztah fyzického implementace a logického datového modelu. Budeme se zabývat důvody a způsoby denormalizace modelu a dopadu denormalizace na výkon aplikace a na administraci systému.

Databázové návrhové vzory – osvědčené řešení pro standardní úlohy

Probereme návrhové vzory pro řešení standardních částí datových modelů. Soustředíme se na jednoduché i složitější řešení obdobných situací. Probereme výhody a nevýhody jednotlivých řešení jak ze strany vývoje a údržby, tak ze strany srozumitelnosti.

Dimenzionální modelování – Základní pattern BI

Dimenzionální model je dobře definovaný a standardizovaný přístup pro ukládání dat ve vysoce denormalizovaném tvaru vhodném pro analytické výpočty. Přednáška pokrývá stručný úvod do dimenzionálního programování a představí architekturu systému Teradata určeného pro velké datové sklady.

Správa dat v podniku – data jako majetek organizace

Data a informace uložené v systémech jsou jedním z nejcennějších majetků organizace. Datově orientované systémy je třeba chápat jako prostředky pro správu tohoto majetku. Přednáška pokrývá používané metodiky a přístupy pro správu dat.

Datová kvalita a Metadata – základní kompetence nutné k pro porozumění a správu dat

Datová kvalita je přístup jak definovat, měřit a zvyšovat využitelnost dat pro koncové uživatele. V přednášce jsou probrány přístupy jak definovat kvalitu dat, metody čištění dat a měření datové kvality. Metadata jsou základní nástroj pro porozumění a využití dat. Probereme typy metadat, způsoby jejich získání a příklady jejich použití.

Osnova cvičení:

Cvičení zahrnují následující témata: Transakční zpracování, Optimalizace, Databáze v cloudovém prostředí, Návrh a kritika modelu. Součástí cvičení je zadání a konzultace seminární práce.

Cíle studia:
Studijní materiály:

https://profinit.eu/univerzity/predmet/databazove-systemy-v-praxi/

Poznámka:

Předmět je ekvivalentní s MI-DSP

Tento předmět obsahově navazuje na bakalářský předmět Databázové systémy.

https://courses.fit.cvut.cz/NI-DSP/

Další informace:
https://courses.fit.cvut.cz/NI-DSP/
Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 3. 12. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6293806.html