Tantárgy adatlapja
Tárgy neve: Database Systems 2
Tárgy kódja: P-ITSZT-0057
Óraszám: N: 1/0/1, L: 0/0/0
Kreditérték: 2
Az oktatás nyelve: angol
Követelmény típus: Kollokvium
Felelős kar: ITK
Felelős szervezeti egység: Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kar
Tárgyfelelős oktató:
Dr. Lukács Gergely István
Tárgyleírás:
| Tantárgy neve: | Database Systems 2 P-ITSZT-0057 |
|---|---|
| Tárgyfelelős: | Lukács Gergely István |
| Tantárgy oktatója: | Lukács Gergely István |
| A tantárgy céljának rövid ismertetése: | A tárgy célja a költségalapú lekérdezés-optimalizálás elméleti és gyakorlati kérdéseinek elmélyítése, valamint az adattárházak alapjainak és alkalmazási lehetőségeinek bemutatása. A hallgatók megismerik az adattárházak motivációját, architektúráját, főbb elemeit, tervezési megoldásait és kihívásait, továbbá az elemzést támogató optimalizálási technikákat. A tárgy kiterjed az ETL-folyamatokra és az üzleti intelligencia eszközökre, valamint az adatkezelő rendszerek horizontális és vertikális skálázási módszereire. |
| Elsajátítandó elméleti ismeretanyag: | A költségalapú lekérdezés-optimalizálás alapelvei és technikái. Az adattárházak motivációja, definíciója, architektúrája és főbb komponensei, valamint az OLTP és OLAP rendszerek közötti különbségek. Többdimenziós adatmodellezés (dimenziók, mértékek, hierarchiák), adattárházi sémák (csillag-, hópehely-séma), valamint az analitikai műveletek (roll-up, drill-down, slice and dice) alapjai. Az adattárházak teljesítményoptimalizálási lehetőségei, különös tekintettel az indexelési megoldásokra (pl. bitmap-indexek), materializált nézetekre és lekérdezés-átírásra, valamint partícionálási technikákra. Az ETL-folyamatok (Extract–Transform–Load) lépései, adatminőségi és integrációs kérdései, valamint az üzleti intelligencia eszközök alapfogalmai és szerepe az adatelemzésben. A nagy adatmennyiségek kezelésének alapjai, beleértve a vertikális és horizontális skálázás módszereit, a particionálás és sharding elveit, valamint az elosztott adatkezelés főbb modelljeit. Nem-relációs adatkezelési megközelítések (NoSQL-rendszerek, kulcs–érték és dokumentum-alapú modellek), valamint az elosztott rendszerek konzisztencia–elérhetőség–partíciótűrés (CAP) kompromisszumai. Az adattárolási architektúrák újabb irányai, beleértve az in-memory adatbázisokat, oszloporientált tárolást, valamint a data lake és lakehouse koncepciókat. |
| Elsajátítandó gyakorlati ismeretanyag: | Adattárházak tervezése és megvalósítása csillag- és hópehely-sémák alkalmazásával. Többdimenziós adatelemzés (OLAP-műveletek: roll-up, drill-down, slice and dice) végrehajtása. Lekérdezések teljesítményének vizsgálata és az alapvető optimalizálási lehetőségek alkalmazása (indexek, materializált nézetek, partícionálás). Alapvető ETL-lépések megismerése és egyszerű adattranszformációs feladatok végrehajtása. Üzleti intelligencia eszközök használata elemzési feladatok támogatására. Adatfeldolgozási feladatok végrehajtása nagyobb adatmennyiségen, a particionálás és elosztott feldolgozás alapjainak alkalmazásával. Horizontális skálázást alkalmazó rendszerek alapvető működésének vizsgálata. Egyszerűbb NoSQL-adatmodellek alkalmazása és összehasonlítása relációs megoldásokkal. |
| A 2-4 legfontosabb kötelező irodalom felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | Előadás vetített fóliái és jegyzetei J. D. Ullman és J. Widom, Adatbázisrendszerek: alapvetés, 2. átdolg. kiad. Budapest: Panem, 2009. ISBN: 978-963-545-471-6. |
| A 2-4 legfontosabb ajánlott felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | M. Kleppmann, Designing Data-Intensive Applications. O’Reilly Media, 2017. ISBN: 978-1-4493-7332-0. A. Silberschatz, H. F. Korth és S. Sudarshan, Database System Concepts, 7. kiad. McGraw-Hill Education, 2020. ISBN: 978-1-260-08450-4. |
| Elmélet-gyakorlat aránya: | Elméleti óra óraszáma: 1 Gyakorlati óra és labor óra óraszáma: 0 + 1 |
| Az alkalmazott oktatási módszerek: | Előadás és gyakorlati foglalkozás kombinációja, az adott témához igazodó arányban. Az oktatás során eszközalapú szemléltetés és kipróbálás (pl. adatfeldolgozó- és üzleti intelligencia-eszközök használata) történik. Az elméleti és gyakorlati elemek váltakozása a tananyag jellegétől függően, szükség esetén akár egy tanórán belül többször is megvalósul. A félév végén a témához kapcsolódó meghívott előadó egészíti ki a kurzust. |
| Az értékelés módja: | Kollokvium |
| Az értékelés kritériuma: | A részvétel a hatályos Tanulmányi és Vizsgaszabályzat (TVSz) előírásai szerint kötelező. A félévközi teljesítés feltétele a zárthelyi dolgozat(ok) legalább 50%-os eredménnyel történő teljesítése. Sikertelen teljesítés esetén pótlási lehetőség (pótZH) biztosított. A tárgy szóbeli vizsgával zárul. A legfeljebb 15 fős csoportlétszámra tekintettel a megajánlott jegy megállapításának alapját a zárthelyi dolgozat(ok) eredménye és a félévközi órai teljesítmény együttesen képezheti. Jeles (5): A hallgató átfogó és részletes ismeretekkel rendelkezik, a fogalmakat és összefüggéseket mélyen érti, és azokat önállóan, helyesen alkalmazza gyakorlati feladatokban is. Jó (4): A hallgató a tananyagot biztosan ismeri, az alapvető összefüggéseket érti, és kisebb hibákkal képes azok gyakorlati alkalmazására. Közepes (3): A hallgató az alapfogalmakat és főbb összefüggéseket ismeri, de alkalmazásukban bizonytalan, esetenként segítségre szorul. Elégséges (2): A hallgató a minimálisan elvárt ismeretekkel rendelkezik, az alapfogalmakat felismeri, de alkalmazásuk korlátozott. Elégtelen (1): A hallgató nem sajátította el a szükséges alapfogalmakat és összefüggéseket, azok alkalmazására nem képes. |
| Miként járul hozzá a tantárgy a KKK-ban megjelölt kompetenciaelemek megszerzéséhez: | Mérnökinformatikus alapképzés: |
