Study programme competencies |
Code
|
Study programme competences / results
|
A7 |
CE7 - Coñecemento das características, funcionalidades e arquitectura dos sistemas de xestión de bases de datos. |
A8 |
CE8 - Coñecemento e aplicación de conceptos e técnicas relativos ao deseño, implementación e explotación de bases de datos. |
B1 |
CB1 - Que os estudantes demostrasen posuír e comprender coñecementos nunha área de estudo que parte da base da educación secundaria xeral, e adóitase atopar a un nivel que, aínda que se apoia en libros de texto avanzados, inclúe tamén algúns aspectos que implican coñecementos procedentes da vangarda do seu campo de estudo |
B5 |
CB5 - Que os estudantes desenvolvesen aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía |
B6 |
CG1 - Ser capaz de buscar e seleccionar a información útil necesaria para resolver problemas complexos, manexando con soltura as fontes bibliográficas do campo. |
C1 |
CT1 - Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
Learning aims |
Learning outcomes |
Study programme competences / results |
Desenvolver as capacidades para explotar bases de datos relacionais usando a linguaxe estándar SQL |
A8
|
|
C1
|
Conocer e comprender a problemática da recuperación ante fallos e o acceso
concurrente a bases de datos. |
A7 A8
|
B5 B6
|
|
Conocer os fundamentos do proceso de optimización de consultas en sistemas de
xestión de bases de datos relacionais. |
A7 A8
|
B6
|
C1
|
Entender os aspectos de seguridade asociados ós sistemas de bases de datos. |
A7 A8
|
B1 B6
|
|
Identificar e analizar as diferentes organizacións de ficheiros que permiten
almacenar e recuperar de maneira eficiente grandes cantidades de información. |
A7 A8
|
B1
|
|
Coñecer e comprender os conceptos e principios teóricos básicos das bases de datos relacionais. |
A7 A8
|
B1 B6
|
|
Contents |
Topic |
Sub-topic |
Modelo Relacional |
Estrutura
Restricións
Operacións (álxebra relacional) |
Ficheiros |
Tipos de ficheiros
Índices |
Optimización de consultas |
Plans de execución
Algoritmos para o procesamento de consultas
Optimización en SQL |
Arquitectura dun sistema de xestión de bases de datos |
Transaccións, recuperación e concurrencia
Administración do espazo
Seguridade |
SQL |
Consultas
Operacións DML (Data Manipulation Language)
Operacións DDL (Data Definition Language) |
Planning |
Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
Guest lecture / keynote speech |
A7 A8 B1 B5 B6 |
22 |
33 |
55 |
Problem solving |
A7 A8 B1 |
8 |
8 |
16 |
Laboratory practice |
A7 A8 B1 B5 B6 C1 |
30 |
45 |
75 |
Mixed objective/subjective test |
A7 A8 B1 |
2 |
0 |
2 |
|
Personalized attention |
|
2 |
0 |
2 |
|
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
Methodologies |
Methodologies |
Description |
Guest lecture / keynote speech |
Clases teóricas de aula. Exposición oral complementada con medios audiovisuais. Nelas expoñeranse os contidos fundamentais da materia. Constan de exposición de obxectivos, motivación, desenvolvemento conceptual, utilidade e resumen. |
Problem solving |
Clases de problemas onde primeiro se expón un problema a solucionar. A continuación déixase algún tempo para que os estudantes intenten solucionalo e reflexionen sobre distintos aspectos a tratar para resolvelo. Finalmente resólvese, posiblemente mostrando erros típicos nas solucións aportadas polos estudantes. |
Laboratory practice |
Nas prácticas de laboratorio realizaranse os exercicios que leven a desenvolver as súas competencias procedimentais. |
Mixed objective/subjective test |
Exame da materia que combinará preguntas teóricas e problemas prácticos. |
Personalized attention |
Methodologies
|
Laboratory practice |
|
Description |
Nas prácticas de laboratorio haberá unha atención semi-personalizada, ao existir grupos de arredor de 20/25 persoas. O profesor atenderá dúbidas puntuais a cada estudante en cada posto de traballo.
Para as titorías propiamente ditas pedirase aos estudantes que soliciten cita para realizar videochamadas nos horarios establecidos polos docentes en espazos.udc.es. Durante os ditos horarios tamén se responderan consultas realizadas a través do correo electrónico corporativo ou da mensaxeria da plataforma Teams. |
|
Assessment |
Methodologies
|
Competencies / Results |
Description
|
Qualification
|
Laboratory practice |
A7 A8 B1 B5 B6 C1 |
As prácticas serán evaluadas mediante probas de SQL.
|
40 |
Mixed objective/subjective test |
A7 A8 B1 |
A proba consiste nun exame escrito que tratará sobre os conceptos teóricos e sobre a asimilación práctica da materia.
Para aprobar a materia globalmente hai que conseguir na proba escrita unha NOTA MÍNIMA de 2,5 (sobre 6). Non sendo así, a nota máxima GLOBAL da materia non será en ningún caso superior a un 4,5 (e polo tanto a materia se considerará SUSPENSA)
Puntuación máxima: 6 puntos
Nota mínima para aprobar: 2,5 (sobre 6) |
60 |
|
Assessment comments |
NON PRESENTADONa primeira oportunidades terá calificación de NON PRESENTADO aquel/a estudante que non realice a proba mixta.
Na segunda oportunidade terá calificación de NON PRESENTADO aquel/a estudante que non intente recuperar ningunha das partes recuperables.
Só aqueles estudiantes que non superen a materia poderán recuperar calquera das 2 partes: proba mixta ou prácticas.
Se un/unha estudante realiza a recuperación dunha das partes, a nota sustituirá á anterior (sexa maior ou menor). Se non se presenta a unha parte, conservará a nota obtida na primeira oportunidade. DISPENSA ACADÉMICAAqueles estudantes con matrícula a tempo parcial e dispensa académica que lles exima da asistencia ás clases deberán contactar cos docentes para buscar unha alternativa á avaliación das prácticas de laboratorio e do traballo tutelado. OPORTUNIDADE ADIANTADAA avaliación na oportunidade adiantada consistirá unicamente nunha proba escrita que computará o 100% da calificación.
|
Sources of information |
Basic
|
Silberschatz, A; Korth, H.; Sudarshan, S. (2014). Fundamentos de bases de datos. Aravaca: McGraw-Hill
Elmasri, R.; Navathe, S. (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos. Madrid: Addison-Wesley
Connolly, T.; Begg, C. (2005). Sistemas de bases de datos : un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. Madrid: Pearson |
|
Complementary
|
Garcia-Molina, H.; Ullman, J.; Widom, J. (2009). Database systems : the complete book. Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall
Rivero Cornelio, E.; Martínez Fuentes, L.; Reina Juliá, L.; Benavides Abajo, J.; Olaizola Bartolomé, (2002). Introducción al SQL para usuarios y programadores. Madid: Thomson |
|
Recommendations |
Subjects that it is recommended to have taken before |
Fundamentals of Programming I/614G02004 |
|
Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
|
Subjects that continue the syllabus |
Analytic Databases/614G02025 | Database Modeling/614G02016 |
|
|