Disciplina
Administração e Optimização de Bases de Dados
Área
Área Científica de Sistemas de Informação > Tecnologias de Sistemas de Informação
Activa nos planos curriculares
MEIC-A 2021 > MEIC-A 2021 > 2º Ciclo > Area Principal > Agrupamentos > Gestão de Serviços de It > Administração de Dados e Sistemas de Informação
METI 2018 > METI 2018 > 2º Ciclo > Áreas de Especialização > Gestão das Redes, da Informação e dos Serviços > Administração de Dados e Sistemas de Informação
METI 2021 > METI 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Especializações > Especialização em Ciência de Dados para a Web > Informática > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MEIC-T 2021 > MEIC-T 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Agrupamentos > Sistemas de Informação > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MECD2019 > MECD2019 > 2º Ciclo > Opções > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MEIC-T 2015 > MEIC-T 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Sistemas de Informação > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MEIC-A 2015 > MEIC-A 2015 > 2º Ciclo > Agrupamentos > Tecnologia dos Sistemas Informáticos > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MERC 2006 > MERC 2006 > 2º Ciclo > Área de Especialização Principal > Gestão das Redes, da Informação e dos Serviços > Administração de Dados e Sistemas de Informação
MEIC-T 2006 > MEIC-T 2006 > 2º Ciclo > Áreas de Especialização Complementares > Tecnologias dos Sistemas Informáticos > Administração de Dados e Sistemas de Informação
Nível
35% Exame + 45% Projecto + 20% Exercícios
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
3.0 h/semana
1.5 h/semana
147.0 h/semestre
Objectivos
Os alunos devem ser capazes de: compreender os mecanismos internos de um SGBDR, nomeadamente no que diz respeito ao armazenamento de informação, indexação, processamento e optimização de interrogações, gestão de transacções, controlo de concorrência e gestão de recuperação. compreender as tarefas de admnistração de bases de dados lidar bases de dados que envolvem grandes volumes de dados, de modo a tornar o acesso à ìnformação mais eficiente
Programa
Técnicas de indexação (B+tree e hash-based) Sistemas de armazenamento: Ficheiros de registos, RAIDs, etc Processamento e optimização de interrogações Gestão de Transações, Controlo de Concorrência, Gestão de Recuperação Administração de BD: Gestão de logs, backups, espaço em disco, recuperação de falhas Optimização (tuning) de bases de dados ao nível de: índices, esquema da BD, controlo de concorrência e gestão de recuperação, hardware e arquitectura Tratamento de grandes volumes de dados com histórico. Um caso de estudo possível é: Data warehousing
Metodologia de avaliação
35% Exame + 45% Projecto + 20% Exercícios
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Silberchatz, Korth, Saudarshan
Database Tuning: principles, experiments and troubleshooting techniques