Curso 2015-16
Diseño de Bases de Datos
| Titulación: | Código: | Tipo: |
| Grado en Ingeniería Informática | 21427 | Obligatoria 3º curso |
| Grado en Ingeniería Telemática | 21776 | Optativa |
| Grado en Ingeniería en Sistemas Audiovisuales | 21659 | Optativa |
| Créditos ECTS: | 4 | Dedicación: | 100 horas | Trimestre: | 2º |
| Departamento: | Dpto. de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones |
| Coordinador: | Esmeralda Ruiz |
| Profesorado: | Esmeralda Ruiz |
| Idioma: | Esmeralda Ruiz (castellano) |
| Horario: | |
| Campus: | Campus de la Comunicación - Poblenou |
La asignatura es una continuación de la asignatura introductoria a la tecnología de bases de datos que los estudiantes realizaron el primer curso, denominada Bases de Datos. En esta asignatura, el objetivo es presentar conceptos más avanzados de bases de datos, enfatizando el proceso de diseño en sus tres modalidades: conceptual, lógico y físico.
Bases de datos del primer curso
| Competencias transversales | Competències específicas |
|---|---|
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Instrumentales G1. Capacidad de análisis y síntesis G2. Capacidad de organización y planificación G3. Capacidad para aplicar los conocimientos al análisis de situaciones y la resolución de problemas G4. Habilidad en la búsqueda y la gestión de la información G5. Habilidad en la toma de decisiones G6. Capacidad de comunicarse con propiedad de forma oral y escrita en catalán y en castellano, tanto ante audiencias expertas como inexpertas. Interpersonales G8. Capacidad de trabajo en equipo Sistémicas G14. Capacidad de motivación por la calidad y por el logro |
T7: Conocimiento de la arquitectura DBMS incluyendo concurrencia y recuperación de fallos. IN13: Habilidad para diseñar bases de datos usando modelos ER, técnicas de normalización y consultas eficientes resueltas por operaciones algebraicas en SQL IN14: Habilidad para mejorar el rendimiento de una base de datos mediante el entendimiento de cómo funciona el DBMS, la planificación de consultas y entonces, incorporar índices si es necesario o reescribir la consulta maximizando las características del DBMS
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G1. Capacidad de análisis y síntesis
G2. Capacidad de organización y planificación
G3. Capacidad para aplicar los conocimientos al análisis de situaciones y la resolución de problemas
G4. Habilidad en la búsqueda y la gestión de la información
G5. Habilidad en la toma de decisiones
G6. Capacidad de comunicarse con propiedad de forma oral y escrita en catalán y en castellano, tanto ante audiencias expertas como inexpertas.
Interpersonales
G8. Capacidad de trabajo en equipo
Sistémicas
G14. Capacidad de motivación por la calidad y por el logro
La evaluación es por: clases de teoría y prácticas:
T: Evaluación de teoría mediante un examen final.
P: Evaluación de prácticas.
La nota final se obtiene haciendo la media ponderada de la siguiente manera:
Nota final = 0’6 x T + 0’3 x P x 0’1 x S
Al final de la asignatura se realizará un examen correspondiente a les clases de teoría. Se ha de obtener como mínimo un 5 para aprobar la asignatura.
Las prácticas podrán ser en grupo. La evaluación es obligatoria y se ha de obtener un mínimo de 5 para aprobar la asignatura.
En la sesión de seminarios se propondrán problemas a los alumnos para que los resuelvan que podrán discutir durante la clase. Al final de
cada sesión se resolverán los ejercicios.
Las prácticas NO se pueden recuperar, la teoría es la única parte recuperable.
1. Repaso BD 1er curso
2. Diseño Conceptual (Modelo ER y UML)
3. Teoría de la Normalización
4. Diseño de la Persistencia
5. Diseño físico
6. Gestión de la Concurrencia de usuarios
El proceso habitual comienza con una sesión de teoría donde se presenta los conceptos teórico-prácticos.
Posteriormente se harán sesiones de seminarios, en la que el estudiante pone en práctica lo que ha aprendido en teoría.
El siguiente paso es la sesión de prácticas, donde se presentan problemas de mida más grande. Esta actividad se realiza por parejas y requiere trabajo fuera del aula.
Bibliografia básica
• H. García-Molina, J.D. Ullman, J. Widom: Database Systems – The Complete Book . Prentice Hall, Second Edition, 2008.
• D. Jordan, C. Russell. Java Data Objects. O’Reilly, 2003.
• I.H. Witten, E. Frank, M. Hall. Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques. Third Edition, 2011
• A. Rajaraman, J.D. Ullman. Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, 2011.
Bibliografia complementària
• J. Sistac, Disseny de Bases de Dades, EdiUOC, 2002
• M. Keith, M. Schincariol. Pro JPA 2 Mastering the Java Persistence API. Apress, 2009.