Course: Tecnologías de Almacenamiento de Datos No Relacionales (2017)

Tecnologías de Almacenamiento de Datos No Relacionales (2017)

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Profesores

Marta Elena Zorrilla Pantaleón

Diego García Saiz

Departamento de Ingeniería Informática y Electrónica

Los principales objetivos del curso son:

Conocer los distintos paradigmas de gestión de datos bajo el término NoSQL, sus ventajas y diferencias respecto al modelo objeto-relacional.
Aprender los principios de diseño de bases de datos en estos nuevos modelos de datos.
Analizar y evaluar la tecnología que mejor se adapta a las necesidades de un problema de volúmenes de datos masivos (big data); Implementar e interrogar bases de datos bajo estas tecnologías.
Conocer plataformas de la cloud para la gestión e interrogación de grandes volúmenes de datos.

Palabras Clave de la Asignatura

NoSQL, NewSQL, DBaaS, Modelado de BD (Database Modeling), Big Data, Data-centred Architecture, MongoDB, Cassandra, Neo4j.

Programa

Datos identificativos de la Asignatura

Asignatura: Tecnologías de Almacenamiento de Datos No Relacionales
Código: M1707
Departamento / Área: Departamento de Ingeniería Informática y Electrónica
Título: Máster Universitario en Ingeniería Informática
Centro: Facultad de Ciencias
Créditos ECTS: 3
Idioma de impartición: Español
Profesora responsable: Marta Zorrilla Pantaléon
Otros profesores: Diego García Saiz

Programa de la asignatura

Tema 1. Introducción

Gestión de datos: revisión histórica.
NoSQL: antecedentes, características y diferencias con respecto a la gestión relacional.
Taxonomía de soluciones.
NoSQL vs. NewSQL.

Tema 2. Paradigmas NoSQL

Gestores clave-Valor, orientados a columnas, documentales y basados en drafos.
Arquitectura y modelo de datos.
Criterios de diseño.
Casos de aplicación.

Tema 3. Servicios de bases de datos en Cloud Computing

Gestión de análisis de datos.
Entornos Cloud.
Tecnologías y herramientas para la ingesta, consulta, análisis y visualización de datos masivos.

Bibliografía

Básica

Eric Redmond (2012): «Seven databases in seven weeks: a guide to modern databases and the NoSQL movement». Free book.
Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrém (2015): «Graph databases». 2^nd Ed. O'Reilly Media. Free book.
Kristina Chodorow (2013): «MongoDB: the definitive guide». O'Reilly Media, Inc. Free book.
Eben Hewitt & Jeff Carpenter (2016): «Cassandra: the definitive guide». 2^nd Ed. O'Reilly Media, Inc.

Complementaria

Nathan Marz & James Warren (2015): «Big Data: principles and best practices of scalable realtime data systems». 1^st Ed. Manning publisher.
Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell & Matei Zaharia (2015): «Learning spark: lightning-fast Big Data analysis». 1^st Ed. O'Reilly Media, Inc.
Lee Chao (2013): «Cloud database development and management». Auerbach Publications.

Materiales de Clase

Prácticas

Tema 2. Gestores NoSQL

Cassandra
- Práctica 2.1. Cassandra.
- Ejercicio 2.1. Cassandra.
MongoDB
- Práctica 2.2. MongoDB.
- Ejercicio 2.2. MongoDB
Neo4j
- Práctica 2.3. Neo4j.
- Ejercicio 2.3. Neo4j.

Pruebas de Evaluación

Tema 1. Bases de Datos NoSQL

PE-F-001. Autoevaluación del Tema 1. Introducción.

Tema 2. Gestores NoSQL

PE-F-002. Autoevaluación del Tema 2. Cassandra.
- PE-F-003. Preguntas cortas. Cassandra.
PE-F-004. Autoevaluación del Tema 2. MongoDB.
- PE-F-005. Preguntas cortas. MongoDB.
PE-F-006. Autoevaluación del Tema 2. Neo4j.
- PE-F-007. Preguntas cortas. Neo4j.

Tema 3. Cloud Computing y arquitecturas y tecnologías para el Big Data

PE-F-008. Autoevaluación del Tema 3. Cloud Compunting.

Criterios de evaluación

MÉTODOS DE EVALUACIÓN "TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO DE DATOS NO RELACIONALES"
Descripción	Tipología	Evaluación final	Recuperación	%
Examen escrito	Examen escrito	No	Sí	40%
Calificación mínima: 4,00. Duración: 2 horas. Fecha realización: Último día de clase. Condiciones recuperación: Observaciones: Examen de preguntas tipo test, preguntas cortas y ejercicios. Se realizará sin apuntes ni libros.
Trabajo individual	Trabajo	No	Sí	50%
Calificación mínima: 4,00. Duración: Fecha realización: Se realizará durante el cuatrimestre y se entregará en la última semana de clase. Condiciones recuperación: Observaciones: El trabajo consistirá en una memoria escrita donde se recoja el diseño de una base de datos bajo el paradigma NoSQL y los pasos realizados para su implementación. Se entregará asimismo los artefactos software desarrollados.
Participación en el aula, discusión de artículos, presentación de técnicas	Otros	No	No	10%
Calificación mínima: 0,00. Duración: Fecha realización: Durante el cuatrimestre. Condiciones recuperación: Observaciones:
TOTAL				100%
OBSERVACIONES: Hay una única convocatoria anual. Si la asignatura no se supera en las Actividades de Evaluación ordinarias realizadas durante el cuatrimestre, se podrá acceder a la Evaluación de Recuperación en septiembre. En septiembre sólo es necesario realizar las Actividades de Evaluación no superadas. Para aprobar la asignatura es necesario superar la Nota mínima de cada Actividad. En caso de no superar alguna de esas Notas mínimas, la Nota Final será el mínimo de 4,5 y la media obtenida. Si el cupo de Matrículas de Honor de la asignatura se completa en la Evaluación Ordinaria, los alumnos/as que se presenten a la recuperación no podrán optar a la calificación de Matrícula de Honor.
OBSERVACIONES para alumnos/as a tiempo parcial: Los alumnos/as que por motivo justificado (estudiantes a tiempo parcial) no hayan seguido la evaluación continua, se les evaluará de la siguiente manera: Examen escrito: 50 %. Trabajo individual: 50 %.