Хранение структурированных данных, SQL

Дисциплина рассматривает вопросы, связанные с организацией современных баз данных. Особое внимание уделяется проектированию структурированных данных, описанию ограничений целостности. Изучаются SQL DDL и DML. Рассматриваются запросы с агрегированием и соединением, аналитические функции. Также дается представление об оптимизации запросов и применении индексов.

Часов в программе

12,00 часов

лекции

8,00 часов

практика

11,00 часов

самостоятельная

4,00 часа

промежуточная аттестация

35,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Просмотр онлайн лекций
Требуемое ПО:
Web-браузер - любой из перечисленных:
Chrome, Safari, Internet Explorer
Для работы с текстовыми материалами Adobe Acrobat Reader DC

Вид занятий: Участие в вебинаре
Требуемое ПО:
Web-браузер - любой из перечисленных:
Chrome, Safari, Internet Explorer
Для работы с текстовыми материалами Adobe Acrobat Reader DC

Вид занятий: Выполнение практических заданий
Требуемое ПО:
Операционная система:
Windows - 64-битная x86, 32-битная x86; MacOS - 64-битная x86; Linux - 64-битная x86, 64-битная Power8 / Power9
online.ifmo.ru - облачный сервис, предоставляющий возможность работы с хранилищами данных
https://online.ifmo.ru/pls/apex - Oracle Apex
https://online.ifmo.ru/mongo/ - MongoDb
https://online.ifmo.ru/cassandra/ - Apach Cassandra
https://online.ifmo.ru/pgadmin4/ - PostgreSQL
Альтернативное программное обеспечение доступно по ссылкам:
https://sandbox.neo4j.com - Neo4j
https://www.postgresql.org/download/windows/ - PostgreSQL
https://www.oracle.com/database/technologies/xe-downloads.html - Oracle Express
https://redis.io/download - Redis
https://www.mongodb.com/try/download - MongoDb
https://cassandra.apache.org/download/ - Cassandra
https://neo4j.com/download/ - Neo4j
https://colab.research.google.com — облачная среда для работы с кодом Python в браузере.
http://www.numpy.org — библиотека на языке программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц.
https://pandas.pydata.org — библиотека на языке программирования Python для обработки и анализа данных.
https://matplotlib.org — библиотека на языке программирования Python для построения графиков.

Вид занятий: Самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Операционная система:
Windows - 64-битная x86, 32-битная x86; MacOS - 64-битная x86; Linux - 64-битная x86, 64-битная Power8 / Power9
online.ifmo.ru - облачный сервис, предоставляющий возможность работы с хранилищами данных
https://online.ifmo.ru/pls/apex - Oracle Apex
https://online.ifmo.ru/mongo/ - MongoDb
https://online.ifmo.ru/cassandra/ - Apach Cassandra
https://online.ifmo.ru/pgadmin4/ - PostgreSQL
Альтернативное программное обеспечение доступно по ссылкам:
https://sandbox.neo4j.com - Neo4j
https://www.postgresql.org/download/windows/ - PostgreSQL
https://www.oracle.com/database/technologies/xe-downloads.html - Oracle Express
https://redis.io/download - Redis
https://www.mongodb.com/try/download - MongoDb
https://cassandra.apache.org/download/ - Cassandra
https://neo4j.com/download/ - Neo4j
https://colab.research.google.com — облачная среда для работы с кодом Python в браузере.
http://www.numpy.org — библиотека на языке программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц.
https://pandas.pydata.org — библиотека на языке программирования Python для обработки и анализа данных.
https://matplotlib.org — библиотека на языке программирования Python для построения графиков.

Информационные ресуры

https://online.ifmo.ru/ - тренажеры для работы с базами данных
https://sqliteonline.com/ - песочница для работы с реляционными СУБД

Образовательные ресуры

https://oracleplsql.ru/postgresql-manual.html — PostgreSQL учебник
http://www.orasql.ru/sqltut.html — Учебник по Oracle SQL

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Обучение происходит в смешанном формате. Модуль реализуется с помощью :
- онлайн лекций на платформе https://dc-edu.itmo.ru/,
- установочных лекций через видеоконференции Zoom,
- практических заданий с автоматизированной системой проверки,
- мастер-классов и консультаций через видеоконференции Zoom,
- проверочной работы, выполняемой с системой прокторинга.
После установочной лекции слушатели изучают материалы онлайн курса, выполняют обучающие и проверочные задания. Регулярно устраиваются мастер-классы и консультации по материалам модуля.

Методические разработки

Обучающие материалы модуля представлены в виде видеолекций, текстовых материалов, обучающих инструкций, размещенных на платформе https://dc-edu.itmo.ru/.
Тренажеры по работе с базами данных https://online.ifmo.ru/

Материалы курса

видео-лекции
текстовые материалы лекций
инструкции для выполнения заданий
обучающие задания с автоматизированой системой проверки и подсказками
проверочные задания с автоматизированой системой проверки

Учебная литература

1) СУБД: язык SQL в примерах и задачах [Электронный ресурс] : учеб. пособие / И.Ф. Астахова [и др.]. — Электрон. дан. — Москва : Физматлит, 2009. — 168 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/2101
2) Брешенков, А.В. Практическое освоение основных возможностей СУБД Oracle Database 10g [Электронный ресурс] : метод. указ. / А.В. Брешенков, А.М. Губарь. — Электрон. дан. — Москва : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. — 17 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/103556

Темы

Системы управления базами данных. Проектирование данных. Ограничения целостности Использование языка SQL (DDL) для создания структур данных Запросы на языке SQL (DML). Объекты базы данных. Интерфейсы к БД

Лекции
3,00ч

Практические занятия
3,00ч

Самостоятельная работа
5,00ч

Всего
11,00ч

Промежуточная аттестация 4,00 часа

В качестве промежуточной аттестации слушатели должны выполнить 5 заданий, включающих в себя формирование запросов к данным на языке SQL, скачивание данных по заданным параметрам из реляционного хранилища , преобразование датасета из указанного источника, визуализация.

Дана таблица сотрудников с показателями их деятельности в различные периоды времени. Напишите запрос с использованием оконных функций, определяющий лучших сотрудников для заданного месяца. Для этого надо применить линейную нормировку, сложить полученные нормированные показатели деятельности сотрудников за указанный период, отсортировать результаты запроса и выбрать лучших сотрудников.