データベース論II

授業科目区分

専門科目
専門科目 情報テクノロジーコース
まちラボ・わくらぼ:使用しない
情報テクノロジーコース必修 2単位 2年次 後期


教職課程(情報)選択.

担当教員

ゴータム・ビスヌ・プラサド

学習教育の目標

情報検索システムの中核でもいえるデータベースシステムの基礎について取り上げ、リレーショナル・データベースのトランザクション処理や分散データベースについても演習能力を向上させる

授業の簡単な概要

リレーショナル・データベースを中心に、データベースシステムの基本的な概念、データモデル、分散データベースとその問い合わせに関する基礎理論を学ぶ。また、最近注目されているNoSQLについても理解を深める。

この科目のキーワード

XML data, JSON, NoSQL, Distributed Database

履修もしくは取得していなければいけない科目

データベース論Tを取得していること。

履修に必要な予備知識や技能

データベース論Tの内容を抑えていることが重要です。

その他この科目を履修するために必要な条件

特になし。

学習支援

LMS上でテキスト資料を配布する。Office-hourを設ける。

オフィスアワー

学習内容

  1. 半構造データモデル: XML Data (その1)
  2. 半構造データモデル: JSon Data(その2)
  3. ER Model (その1)
  4. ER Model (その2)
  5. トランザクション処理(その1)
  6. トランザクション処理(その2)
  7. データベースのレプリケーション(その1)
  8. データベースのレプリケーション(その2)
  9. 分散データベース (その1)
  10. 分散データベース(その2)
  11. NoSQL (その1)
  12. NoSQL (その2)
  13. NoSQL (その3)
  14. データマイニングコンセプト(その1)
  15. データマイニングコンセプト(その2)
  16. まとめ

教科書

LMS上に講義資料を配布します。

参考書

Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko, 実践ハイパフォーマンスMySQL 第3版

NDC

7

科目分類コード

1104

達成度評価(評価方法:合計100点)

試験:      / 100
レポート:    90 / 100
小テスト(中間テストなど含む): / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): / 100
作品:      / 100
ポートフォリオ: / 100
その他:

演習の消化及び授業中でのパーフォーマンス:10 この講義は、演習を含むので、できる限り欠席をしないこと。よって、授業中でのパーフォーマンスも評価の対照にします。