Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Нереляційні бази даних
Спеціальність: Інтелектуальні інформаційні технології
Код дисципліни: 6.126.01.M.72
Кількість кредитів: 6
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: д.т.н., професор Берко Андрій Юліанович
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
• володіння знаннями і розумінням наукових засад створення нереляційних баз даних;
• здатність формувати теоретичні та практичні рішення із створення та наповнення нереляційних баз даних різних моделей;
• здатність використовувати знання та навички при написанні сценаріїв опрацювання баз даних нереляційного типу;
• практичне застосовування знань при опрацюванні нереляційних баз даних із використанням реплікації, розподілу, моделювання даних, очищення даних.
• здатність формувати теоретичні та практичні рішення із створення та наповнення нереляційних баз даних різних моделей;
• здатність використовувати знання та навички при написанні сценаріїв опрацювання баз даних нереляційного типу;
• практичне застосовування знань при опрацюванні нереляційних баз даних із використанням реплікації, розподілу, моделювання даних, очищення даних.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
• Технології розподілених систем та паралельних обчислень
• Інтелектуальний аналіз даних
• Методи та засоби інженерії даних та знань
• Методи опрацювання Великих даних
• Інтелектуальний аналіз даних
• Методи та засоби інженерії даних та знань
• Методи опрацювання Великих даних
Короткий зміст навчальної програми:
1. Концепція NoSQL баз даних.
2. Персистентність, паралельність, інтеграція, агрегування, розподіл даних.
3. Теорема CAP. BASE-транзакції.
4. Моделі даних NoSQL.
5. Key-value модель (Berkeley DB, MemcacheDB, Redis, Riak, Amazon DynamoDB, Voldemort, LevelDB).
6. Big table (Column family) модель (Cassandra, HBase, HypertaЫe, Amazon SimpleDB ).
7. Документна модель (CouchDB Document, MongoDB, OrientDB, RavenDB, Terrastore).
8. Графова модель (HyperGraphDB, Infinire Graph, Neo4J, OrienrDB, Flock DB). Бази даних XML, Xpath, XQuery.
9. Мова запитів UnQL.
Рекомендована література:
1. White, Tom // Hadoop: The Definitive Guide // O'Reilly Media, 2009.
3. Finley, Klint // Steve Ballmer on Microsoft's Big Data Future and More in This Week's Business Intelligence Roundup // ReadWriteWeb, 2011.
4. Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat & etc. // Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data // Google Lab, 2006.
13. Мартин Фаулер, Прамодкумар Дж. Садаладж. NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных = NoSQL Distilled. — М.: «Вильямс», 2013. — 192 с. — ISBN 978-5-8459-1829-1.
14. Леонид Черняк Смутное время СУБД // Открытые системы. — 2012. — № 2.
15. Dan McCreary, Ann Kelly. Making Sense of NoSQL: A guide for managers and the rest of us. — Manning Publications, 2013. — 312 p. — ISBN 978-1-61729-107-4.
16. Gaurav Vaish. Getting Started with NoSQL. — Packt Publishing, 2013. — 142 p. — ISBN 978-1-84969-498-8.
17. Shashank Tiwari. Professional NoSQL. — Packt Publishing, 2011. — 384 p. — ISBN 978-0-470-94224-6
3. Finley, Klint // Steve Ballmer on Microsoft's Big Data Future and More in This Week's Business Intelligence Roundup // ReadWriteWeb, 2011.
4. Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat & etc. // Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data // Google Lab, 2006.
13. Мартин Фаулер, Прамодкумар Дж. Садаладж. NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных = NoSQL Distilled. — М.: «Вильямс», 2013. — 192 с. — ISBN 978-5-8459-1829-1.
14. Леонид Черняк Смутное время СУБД // Открытые системы. — 2012. — № 2.
15. Dan McCreary, Ann Kelly. Making Sense of NoSQL: A guide for managers and the rest of us. — Manning Publications, 2013. — 312 p. — ISBN 978-1-61729-107-4.
16. Gaurav Vaish. Getting Started with NoSQL. — Packt Publishing, 2013. — 142 p. — ISBN 978-1-84969-498-8.
17. Shashank Tiwari. Professional NoSQL. — Packt Publishing, 2011. — 384 p. — ISBN 978-0-470-94224-6
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.