Nyomtatás

Miskolci Egyetem - Gépészmérnöki és Informatikai Kar

TANTÁRGYI TEMATIKA

Adatbázis rendszerek; Mérnök inf (Nappali+Levelező)

Tantárgy neve:
Adatbázis rendszerek		 Tantárgy Neptun kódja:
Nappali: GEIAL521M
Levelező: GEIAL521ML
Tárgyfelelős intézet:
INF - Informatikai Intézet
Tantárgyelem: A
Tárgyfelelős: Prof. Dr. Kovács László - egyetemi tanár
Közreműködő oktató(k):
Javasolt félév: 2 Előfeltétel:
Óraszám/hét:
Előadás (nappali): 3
Gyakorlat (nappali): 1
Előadás (levelező): 12
Gyakorlat (levelező): 4		Számonkérés módja: kollokvium
Kreditpont: 5Munkarend: Nappali+Levelező
Tantárgy feladata és célja:

Az adatmodellezési technikák elsajátítása, az új adatbázis modellezési eszközök áttekintése és az alkalmazott technológiák megismerése. hierarchikus modellek; OOP modellek , NoSQL modellek (MongoDB, Neo4J) és ontológia alapú modellek. Hadoop rendszerek alapjai.


Tudás: Az informatikai szakmán belül, a specializációtól függően mélyebb elméleti és gyakorlati ismeretekkel rendelkezik az alábbiak közül egy vagy néhány területen: szoftvertervezés, rendszerszimuláció és -modellezés, kommunikációs hálózatok, mobil- és erőforrás-korlátos alkalmazások, számítógépes grafika és képfeldolgozás, kritikus és beágyazott rendszerek, médiainformatika, IT-biztonság, párhuzamos rendszerek, intelligens rendszerek, számításelmélet, adatbázisok. Ismeri a műszaki informatikai rendszerek fejlesztéshez szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat.
Képesség: Képes komplex informatikai rendszereket fejlesztésére. Képes informatikai rendszerek teljesítményelemzésére, analitikus, szimulációs és mérési módszerek használatára.
Attitűd: Szakmailag magas szinten, tervezetten és a minőségi szempontokat figyelembe véve hajtja végre fejlesztési feladatait, a létrejövő rendszerek hibamentességéről meggyőződik. Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására.
Autonomia és felelősség: Önállóan tölt be informatikai munkakört, amelyben a teljes folyamatot kezében tartva, szakmailag felelős módon dolgozik.
Tárgy tematikus leírása:

Témakörök:
- Adatbázis architektúra; Adatmodellek,
- Az LDAP adatmodell kezelés elemei. LDAP séma és védelmi rendszerek;
- Az XML alapú adatmodellek áttekintése, XML és JSON összeveteése.
- Az objektumrelációs adatmodell áttekintése; Az OO-DB megvalósulási formái. Az OO alapú adatmodellezés; Az OO alapú lekérdezések jellemzése: az OQL szabvány.
- JDBC, JPA és myBattis elemek áttekintése.
- LINQ lekérdező felület, Lambda kalkulus;
- noSQl adatmodellek,
- MongoDB adatmodellje,
adatkezelő parancsok, adatkezelő Java API, Neo4J adatmodellje,
- Neo4J Java API,
- Cloud databases; parancsok Hadoop alapok, HDFS alapok, mapReduce alapok.

Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Nappali):
Az aláírás megszerzésének feltételei: Két darab félévközi feladat legalább elégséges ereménnyel való elkészítése (ORDBMS és noSQL témakörökben) és a heti gyakorlatok minimum 60%-os teljesítése
Egy darab hallgatói prezentáció az oktatóval egyeztetett témakörben
Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Levelező):
Az aláírás megszerzésének feltételei: Két darab félévközi feladat legalább elégséges ereménnyel való elkészítése (ORDBMS és noSQL témakörökben)
Egy darab hallgatói prezentáció az oktatóval egyeztetett témakörben
Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Nappali):
Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Levelező):
Kötelező irodalom:

1. Kovács László : Adatbázis rendszerek, elektronikus előadásanyag (moodle.iit.uni-miskolc.hu)
2. C. Curcher. Beginning Database Design: From Novice to Professional, Apress Publisher, 2007
3. Professional NoSQL. Edited by Shashank Tiwari. Indianapolis, Ind.: John Wiley & Sons, Inc., 2011

Ajánlott irodalom:

1. Eric Redmond - Jim R. Wilson: Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement
2. Hadoop: The Definitive Guide, by Tom White, 2nd edition, Oreilly?s, 2010
3. Sherif Sakr - Eric Pardede: Graph Data Management: Techniques and Applications