Disciplina Discipline MAC5861
Modelagem de Banco de Dados

Database Modeling

Área de Concentração: 45134

Concentration area: 45134

Criação: 17/12/2021

Creation: 17/12/2021

Ativação: 17/12/2021

Activation: 17/12/2021

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docentes Responsáveis:

Professors:

Marcelo Finger

João Eduardo Ferreira

Kelly Rosa Braghetto

Objetivos:

Aprofundar conceitos de modelagem de bancos de dados em sistemas de computação. Apresentar as principais abstrações de dados e suas representações e implementações em diferentes tipos de modelos de dados. Apresentar técnicas e ferramentas para a modelagem e implementação de fluxos de processamento de dados. Abordar práticas para o gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados em plataformas computacionais distribuídas.

Objectives:

Intensify and deepen database modeling concepts in computer systems. Present the main data abstractions and their representations and implementations in different types of data models. Present techniques and tools to model and implement data processing flows. Introduce practices for efficiently managing large volumes of data on distributed computing platforms.

Justificativa:

Tendo em vista a constante evolução semântica e tecnológica da representação e armazenamento da informação em bancos de dados, é fundamental o estudo e uso de técnicas e ferramentas de modelagem de dados para orientar o bom desenvolvimento de projetos e implementações de sistemas de computação.

Rationale:

In view of the constant semantic and technological evolution of the representation and storage of information in databases, it is essential to study and use data modeling techniques and tools to guide the good development of projects and implementations of computing systems.

Conteúdo:

Abstração de dados: classificação, composição, agregação e generalização. Projeto conceitual, lógico e físico de banco de dados estruturados. Bancos de dados ativos. Modelos multidimensionais de dados. Modelos de dados semiestruturados. Modelos de dados baseados em grafos. Fluxos de processamento de dados. Modelos para armazenamento e processamento distribuído de dados.

Content:

Data abstraction: classification, composition, aggregation and generalization. Conceptual, logical and physical design of classical databases. Active databases. Multidimensional data models. Semi-structured data models. Graph-based data models. Flows of data processing. Models for distributed data storage and processing.

Forma de Avaliação:

- Desempenho nos trabalhos práticos (e.g., desenvolvimento de software e escrita de artigos) - Provas escritas e exercícios

Bibliografia:

1.R. Elmasri, S.B. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 6th ed., Addison-Wesley, 2010. 2.R. Ramakrishnan, J. Gehrke, Database Management Systems, 3rd ed, McGraw-Hill, 2002. 3.T.J. Teorey, S. Lighstone, T. Nadeau, H.V. Jagadish, Database Modeling and Design: Logical Design, 5th ed., Morgan Kaufmann, 2011. 4.V.W. Setzer, F.C. Silva, Bancos de Dados: Aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus, Edgar Blucher, 2005. 5.J.E. Ferreira, M. Finger, Controle de concorrência e distribuição de dados: a teoria clássica, suas limitações e extensões modernas, XII Escola de Computação, IME-USP, 2000. 6.M.T. Ozsu, P. Valduriez, Principles of Distributed Database Systems, 3rd ed., Springer, 2011. 7.I.J. Taylor, E. Deelman, D.B. Gannon, M. Shields (Eds.), Workflows for e-Science: Scientific Workflows for Grids, Springer, 2006. 8.W. van der Aalst, K. van Hees, Workflow Management: Models, Methods, and Systems, The MIT Press, 2004. 9.W. van der Aalst, C. Stahl, Modeling Business Processes: A Petri Net-Oriented Approach, The MIT Press, 2011. 10.Marlon Dumas, W. van der Aalst, Process-Aware Informtion Systems, 2005. 11.M. Kleppmann, Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, O’Reilly, 2017.

Bibliography:

1.R. Elmasri, S.B. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 6th ed., Addison-Wesley, 2010. 2.R. Ramakrishnan, J. Gehrke, Database Management Systems, 3rd ed, McGraw-Hill, 2002. 3.T.J. Teorey, S. Lighstone, T. Nadeau, H.V. Jagadish, Database Modeling and Design: Logical Design, 5th ed., Morgan Kaufmann, 2011. 4.V.W. Setzer, F.C. Silva, Bancos de Dados: Aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus, Edgar Blucher, 2005. 5.J.E. Ferreira, M. Finger, Controle de concorrência e distribuição de dados: a teoria clássica, suas limitações e extensões modernas, XII Escola de Computação, IME-USP, 2000. 6.M.T. Ozsu, P. Valduriez, Principles of Distributed Database Systems, 3rd ed., Springer, 2011. 7.I.J. Taylor, E. Deelman, D.B. Gannon, M. Shields (Eds.), Workflows for e-Science: Scientific Workflows for Grids, Springer, 2006. 8.W. van der Aalst, K. van Hees, Workflow Management: Models, Methods, and Systems, The MIT Press, 2004. 9.W. van der Aalst, C. Stahl, Modeling Business Processes: A Petri Net-Oriented Approach, The MIT Press, 2011. 10.Marlon Dumas, W. van der Aalst, Process-Aware Informtion Systems, 2005. 11.M. Kleppmann, Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, O’Reilly, 2017.

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial