Aplicações não-convencionais. Novos desafios de gerenciamento de dados. Bancos de dados pós-relacionais: categorias, conceitos, modelos de dados, manipulação de dados, modelagem
3. Cursos Relacionados
CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO (208) - Currículo: 2007-1 (Optativa)
ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (220) - Currículos: 1991-1 (Optativa); 2024-1 (Optativa)
Fornecer ao aluno uma visão geral de bancos de dados pós-relacionais.
4.2 Objetivos Específicos:
Ter noções de novos tipos de aplicações, ditas não-convencionais, para os quais os tradicionais bancos de dados relacionais não se mostram adequados ao gerenciamento de seus dados;
Familiarizar-se com novos tipos de bancos de dados, denominados pós-relacionais, adequados à gerência de dados para aplicações não-convencionais. Os bancos de dados a serem apresentados podem variar, dependendo do avanço da tecnologia de gerenciamento de dados. Exemplos de bancos de dados não-convencionais são os bancos de dados geográficos, XML e NoSQL;
Adquirir noções básicas de modelagem e acesso a esses bancos de dados pós-relacionais.
5. Conteúdo Programático
Introdução a aplicações não-convencionais e bancos de dados pós-relacionais [2 horas-aula]
Características de aplicações ditas não-convencionais
Limitações dos bancos de dados relacionais para o gerenciamento de dados destas aplicações
Novos desafios de gerenciamento de dados para aplicações não-convencionais
Requisitos e exemplos de bancos de dados pós-relacionais
Bancos de dados orientados a objetos e objeto-relacionais [8 horas-aula]
Objetivo principal
Modelo de dados
Definição e manipulação de dados
Modelagem de dados
Bancos de dados geográficos [6 horas-aula]
Objetivo principal
Dado espacial e dado geográfico
Modelos de dados raster e vetorial
Definição e manipulação de dados
Modelagem de dados
Gerência de Dados XML e JSON em Bancos de dados [6 horas-aula]
Gerência de dados na Web
Modelo de dados XML
Tecnologias para manipulação de dados XML
Modelo de Dados JSON
Tecnologias para manipulação de dados JSON
Big Data, bancos de dados nas nuvens e NoSQL [10 horas-aula]
O paradigma de computação nas nuvens
Bancos de dados nas nuvens
Requisitos de gerenciamento de dados
Categorias de bancos de dados nas nuvens
Bancos de dados NoSQL
Objetivo principal
Modelos de dados
Definição e manipulação de dados
Modelagem de dados
Bancos de dados NewSQL [4 horas-aula]
Objetivo principal
Estratégias de gerenciamento de dados
6. Bibliografia Básica
Elmasri, R.; Navathe, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 1ª ed. Editora Pearson Universidades, 2019.
Silberschatz, A.; Korth, H. F.; Sudarshan, S. Sistema de Banco de Dados. 7ª ed. Editora GEN LTC, 2020.
7. Bibliografia Complementar
Kim,W. Modern Database Systems: The Object Model, Interoperability and Beyond. AddisonWesley, 1995.
Stonebraker,M. Object-Relational DBMS: The Next Great Wave. 2ª ed., Aca-demic Press,1998.
Edelweiss, N. Bancos de Dados Temporais: Teoria e Prática XVII JAI - Anais do XVIII Congresso Nacional da SBC, v. II, 1998.
Câmara,G. et al. Bancos de Dados Geográficos, Mundo Geo, 2005.
Abiteboul,S. et al. Data on the Web: From Relations to Semistructured Data and XML. Morgan Kaufmann, 2000.
Chaudhri, A. B.; Rashid, A.; Zicari, R. XML Data Management: NativeXML and XML-Enabled Database Systems. Addison-Wesley, 2003.
Sousa, F. R. C. et al. Gerenciamento de Dados em Nuvem: Conceitos, Sistemas e Desafios. Em: Tópicos em Sistemas Colaborativos, Interativos, Multimídia, Web e Bancos de Dados. Minicursos do XXV SBBD 2010.
Sadalage, P. J.; Fowler, M. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. 1ª ed., Addison-Wesley, 2012.