Bases de Datos Avanzadas

Conocimientos o contenidos

• Procesos transaccionales: concepto de transacción, propiedades ACID, control de concurrencia (bloqueos, marcas de tiempo, optimismo/pesimismo), recuperación ante fallos y técnicas de logging.
• Administración avanzada de SGBD: arquitectura interna de un SGBD relacional, instalación y configuración, gestión de usuarios y tablespaces, políticas de copia de seguridad y recuperación, y monitorización del rendimiento.
• Almacenamiento en bases de datos: jerarquía de memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas RAID, organización de ficheros y buffer management.
• Índices y optimización de consultas: índices primarios y secundarios, árboles B+, índices hash, índices bitmap, planes de ejecución y reescritura de consultas.
• Bases de datos distribuidas: arquitecturas y componentes, fragmentación (horizontal, vertical, mixta), replicación, transparencia, transacciones distribuidas (2PC), bases de datos federadas y teorema CAP.
• Bases de datos OLAP: modelado dimensional, esquemas en estrella y copo de nieve, data warehouses y data marts, cubos OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP), operaciones (roll-up, drill-down, slice, dice, pivot) y procesos ETL.
• Bases de datos no relacionales (NoSQL): bases de datos documentales, clave-valor, columnares, de grafos, geoespaciales y de series temporales; búsqueda de texto completo; bases de datos en la nube y soluciones Database-as-a-Service.

Competencias

• Capacidad para intervenir en el diseño y explotación de sistemas de bases de datos, garantizando su integridad, rendimiento y utilidad para los procesos organizacionales.
• Capacidad para concebir sistemas de apoyo a la decisión a través del uso de las arquitecturas más utilizadas que dan soporte al proceso OLAP.
• Capacidad de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente.
• Capacidad para comprender el entorno de una organización y sus necesidades en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones.
• Capacidad para conceptualizar modelos de ingeniería y aplicar métodos analíticos en la resolución de problemas de optimización de procesos y sistemas.

Habilidades o destrezas

• Diseño y gestión de transacciones, identificando problemas de concurrencia y aplicando los mecanismos de control y recuperación adecuados.
• Selección de las estructuras de almacenamiento y los tipos de índice más eficientes en función de las cargas de trabajo previstas.
• Diseño de arquitecturas de bases de datos distribuidas, decidiendo estrategias de fragmentación y replicación adecuadas y valorando los compromisos del teorema CAP.
• Modelado dimensional de sistemas analíticos (OLAP), construcción de esquemas en estrella o copo de nieve y diseño de procesos ETL.
• Elección fundamentada del modelo de base de datos NoSQL más adecuado para un problema dado (documental, clave-valor, grafos, columnar, series temporales, etc.) y prototipado de soluciones sobre las plataformas más representativas.
• Razonamiento crítico sobre las ventajas y limitaciones de los servicios de bases de datos en la nube (escalabilidad, coste, seguridad, vendor lock-in).
• Configuración, administración y monitorización avanzada de un SGBD relacional, definiendo políticas de copia de seguridad y recuperación.

La dedicación requerida para esta asignatura de 6 créditos ECTS es de 150 horas, que se encuentran distribuidas de la siguiente manera:

• Clases teóricas síncronas: (11 horas)
• Clases teóricas asíncronas: (11 horas)
• Clases prácticas síncronas: (11 horas)
• Clases prácticas asíncronas: (11 horas)
• Realización de trabajos o proyectos: (22 horas)
• Pruebas finales de evaluación/Exámenes: (2 horas)
• Estudio individual y trabajo autónomo: (82 horas) 

El profesor aporta un seguimiento individualizado de la actividad del estudiante para asegurar las mejores condiciones de aprendizaje mediante la tutorización a través de las herramientas de la plataforma educativa y/o de las tutorías telefónicas. En estas tutorías los estudiantes pueden consultar a los profesores las dudas acerca de la materia estudiada.

• Martin Kleppmann (2022). Diseño de aplicaciones mediante el uso intensivo de datos. Ed.: Marcombo.
• Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer D. Widom (2008). Database Systems: The Complete Book. Ed.: Pearson.
• Ralph Kimball, Margy Ross (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Ed.: John Wiley & Sons, Incorporated.
• Juan Alfonso Lara (2014). Bases de Datos Avanzadas. Ed.: Centro de Estudios Financieros (CEF).

Durante el estudio de esta asignatura, el proceso de evaluación del aprendizaje es continuo y contempla la realización de:

La evaluación de la asignatura se realizará como sigue:

• Evaluación continua de actividades. Se llevará a cabo a través de controles, actividades autoevaluativas y entregas parciales de actividades de búsqueda de información y de actividades dirigidas con material multimedia, audiovisual o interactivo, fomentando la capacidad de análisis y reflexión del estudiante. Supone el 25% de la nota final.
• Resolución de supuestos o casos prácticos. Consiste en la exposición de una situación, real o simulada, vinculada a los contenidos de la asignatura. El estudiante debe examinarla y ofrecer una respuesta fundamentada, aplicando los conocimientos adquiridos, las metodologías adecuadas y las competencias desarrolladas en el proceso formativo. Supone el 25% de la nota final.
• Un examen final que supone el 50% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10.
• Para poder presentarse al examen final, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir el siguiente requisito: alcanzar una calificación mínima de 2,5 puntos sobre 5 en la media ponderada obtenida al sumar las notas de las actividades de evaluación continua y la actividad de resolución de supuestos o casos prácticos.
• El estudiante que se presente al examen sin cumplir los anteriores requisitos, será calificado con un cero en el examen final y consumirá convocatoria.
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• Para superar la asignatura será necesario que el examen esté aprobado (calificación de 5 o más sobre 10) y que la calificación final de la asignatura sea de 5 o superior.

Cuadro resumen del sistema de evaluación

Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final.

Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre. El estudiante que no se presente a la convocatoria de febrero y/o de julio ni a la de septiembre, perderá automáticamente todos los trabajos realizados a lo largo del curso. Deberá en este caso matricularse de nuevo en la asignatura.

Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.

Originalidad de los trabajos académicos

Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.

Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.

Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.

Sistema de calificaciones

El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:

0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
Matrícula de honor (MH)
 

(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).

La matrícula de honor se concede cuando el profesor lo considere oportuno en función de la excelencia de las actividades realizadas por el estudiante y las calificaciones obtenidas por el resto del grupo. No obstante, los criterios académicos de su concesión corresponden al departamento responsable de cada grado.