/ICT_DataBases_2021-2022

Репозиторий для реализации дисциплины "Базы данных" (факультет ИКТ, Университет ИТМО, 2021-2022)

Primary LanguageHTMLMIT LicenseMIT

ICT_DataBases_2021-2022

Репозиторий для реализации дисциплины "Базы данных"

Учебный журнал по дисциплине. Здесь доступна информация о сроках сдачи работ, о текущей успеваемости студентов и о материалах курса.

Силабус

Лекционные материалы

Лабораторные работы - задания, оцениваемые преподавателем.

Практические задания - задания, которые желательно выполнить перед выполнением лабораторной работы для того, чтобы освоить тему.

Содержание зачета - перечень тем для подготовки к зачету.

Раздел 1 ВВЕДЕНИЕ В КОНЦЕПЦИЮ БАЗ ДАННЫХ

Лекция 1.1 ВВЕДЕНИЕ

  1. Актуальность проблематики АИС и лежащих в их основе БД
  2. Состав и фукции СУБД. Трехуровневая архитектура БД и СУБД (часть 1) (презентация)
  3. Состав и фукции СУБД. Трехуровневая архитектура БД и СУБД (часть 2) (текстовые материалы)

Раздел 2 МЕТОДОЛОГИИ И СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ

Лекция 2.1 СТРУКТУРНЫЙ ПОДХОД К ПРОЕКТИРОВАНИЮ АИС. АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОНТЕКСТНЫХ ДИАГРАММ (DFD)

Материалы лекции доступны здесь

Лабораторная работа №1 АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОНТЕКСТНЫХ ДИАГРАММ (DFD)

Целью работы является овладение практическими навыками и умениями исследования предметной области на уровне анализа поведения системы с использованием DFD-диаграмм (DFD).

Подробно задание описано в тексте работы.

Работа выполняется в командах (до 4-х студентов). Возможно выполнение индивидуально. Для сдачи работы необходимо сделать презентацию по этапам выполнения и защитить ее на занятии или консультации.

Моделирование функционального поведения системы выполняется в CASE-средстве Erwin Process Modeler. Возможны два варианта установки: новая версия с оффициального сайта и получение студенческой лицензии, либо использование триальной версии.

Практикум по работе программой здесь

Старая версия Erwin Process Modele здесь.

Пример и объяснение того, как сделать функциональную модель, можно посмотреть здесь.

Защита лабораторной работы №1

Представление проекта на занятии или консультации. На GIT должен быть загружен pdf-файл с моделью, презентация в pdf, erwin-файл (или иной). Комментарии должны содержать информацию о варианте.

Дополнительно:

  1. Несколько рекомендаций по построению DFD-диаграмм здесь.

  2. Мастер-классы Юрия Купоросова (Университет ИТМО) "Искусство выступать"

Чаcть 1. Как не надо делать презентацию

Часть 2. Особенности выступления на защите проекта

Лекция 2.2 КОНЦЕПЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БД. ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ. МЕТОД "СУЩНОСТЬ-СВЯЗЬ"

Лекция 2.2.1 КОНЦЕПЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БД

Лекция 2.2.2 ИНФОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ. МЕТОД"СУЩНОСТЬ-СВЯЗЬ"

Материалы лекции доступны здесь

Практическое задание 1 ИЛМ БД CarWash (ERwin Data Modeler)

Лабораторная работа 2 АНАЛИЗ ДАННЫХ. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДАННЫХ

Цель работы является овладение практическими навыками проведения анализа данных системы и построения инфологической модели БД методом «сущность-связь».

Подробно задание описано в тексте работы.

В рамках ЛР 2 выполняется задание 1.1 варианта. Остальные задания варианта включаются в состав лабораторных работ по дисциплине "Проектирование и реализация баз данных" в 4 семестре. Задание выполняется индивидуально.

Допустимо предложить для выполнения свою предметную область (согласовать с преподавателем). Модель БД должна содержать не менее 7 сущностей.

Модель БД в нотации IDEF1X выполняется в Erwin Data Modeler (или аналоге). Возможны два варианта установки: новая версия с оффициального сайта и получение студенческой лицензии, либо использование триальной версии.

Старая версия доступна с здесь.

Пример и объяснение того, как сделать модель данных в нотации IDEF1X, можно посмотреть здесь

Дополнительный лабораторный практикум по Erwin Data Modeler здесь

Модель БД перед сдачей отчета должна быть согласована (на занятии или консультации).

Отчетные материалы (для пул-реквеста) включают файл отчета по лабораторной работе (PDF) и файл модели в Erwin Data Modeler (+PDF).

Лекция 2.3 КЛАСИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ДАНННЫХ. РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ

Материалы лекции доступны здесь

Лекция 2.3.1 ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИНФОЛОГИЧЕКОЙ МОДЕЛИ ДАННЫХ В РЕЛЯЦИОННУЮ

Материалы лекции доступны здесь

12 правил Кодда

Материалы доступны здесь

Запись лекции от 03.11.2021

Ссылка на запись

Ращдел 3 ВВЕДЕНИЕ В SQL

Лекция 3.1 РЕЛЯЦИОННАЯ АЛГЕБРА

Лекция 3.1 РЕЛЯЦИОННАЯ АЛГЕБРА

Материалы лекции доступны здесь

Лекция 3.1.1 Дополнительно Операции РА

Материалы доступны здесь

Дополнительно:

Реляционная алгебра

Лекция 3.2 ОПИСАНИЕ ДАННЫХ И МАНИПУЛИРОВАНИЕ ДАННЫМИ SQL. DDL, DML, SELECT

3.2.1 ВВЕДЕНИЕ В SQL

Материалы доступны здесь

3.2.2 КОМАНДЫ DDL И DML SQL

Материалы доступны здесь

3.2.3 SELECT SQL. Базовая конструкция

Материалы доступны здесь

3.2.4 SELECT SQL. Переменные таблицы Множественные операторы

Материалы доступны здесь

3.2.5 SELECT SQL. Подзапросы

Материалы доступны здесь

3.2.6 SELECT SQL. Соединения

Материалы доступны здесь

3.2.7 SELECT SQL. Агрегатные функции. Группирующие запросы

Материалы доступны здесь

3.2.8 SELECT SQL. NULL-значения

Материалы доступны здесь

Операторы языка SQL Select

Материалы доступны здесь

Тестовая база данных:

Скрипты запросов БД Колледж 3.2.3-3.2.9 здесь

ОНЛАЙН-КУРС "ОСНОВЫ SELECT SQL (БАЗОВЫЙ УРОВЕНЬ)"

В рамках практического онлайн-курса "Основы SELECT SQL (версия 2021)" предлагается выполнить 60 практических заданий (SQL-запросов) на выборку данных (по нескольким предметным областям).

Онлайн-курс выполняется в рамках темы 3.2. Описание данных и манипулирование данными в SQL. DDL, DML, SELECT.

Ссылка на онлайн-платформу: https://learnsql.ru/ 

Для получения комплекта заданий студенту необходимо зарегистриоваться на ресурсе и выбрать онлайн-курс. При регистрации необходимо правильно выбрать номер учебной группы и год обучения - 2021/2022. Электронная почта - только gmail.

После выполения онлайн-курса студент предоставляет преподавателю статистику выполения заданий на ресурсе (прогресс по группе).

Дэдлайн предоставления результатов выполнения онлайн-курса - 17 неделя в третьем семестре.

Выполнение задания сопровождается описанием и схемой базы данных (по соответсвующей предметной области).

Каждое правильно решенное задание оценивается в 0.3 балла.

Для получения зачета по онлайн-курсу студент должен правильно выполнить 60 заданий из комлекта (статистика выполения на ресурсе - 100%).

Минимальное количество - 18 баллов (100% выполнение задания курса).

При выполнении курса не позднее 21.12.2021, обучающийся получает 2 дополнительных балла.

Максимальное количество баллов - 20.

Требования к отчетным материалам по лабораторным работам

Структура отчета соответсвует требованиям, заданным в лабораторной работе.

Оформлении текста отчета соответствует основным правилам оформления в соответствии с ГОСТ 7.32-2017 СИБИД Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления (с Поправками) (только оформление заголовков, основного текста, таблиц, рисунков, формул, списков, приложений).

Имя pdf-файла отчета задается по шаблону: Группа_Фамилия_Имя_ЛР№. Например: K3240_Иванов_Василий_ЛР2

В соответствии с требованиями работы в отчетные материалы могут включаться схемы, рисунки, презентации и т.д.

Сдача работ

Работы защищаются на занятиях или консультациях. Все отчеты сохраняются в pdf (документы и презентации). Отчеты предоставленные в других форматах приниматься не будут. Все студенческие работы хранятся в папке Students Для сдачи работы необходимо:

  1. Зарегистрироваться на GIT.
  2. Сделать форк репозитория с заданиями в свой аккаунт (на странице https://github.com/marinagovorova/ICT_DataBases_2021-2022 кнопка fork справа, сверху).
  3. Установить GIT на компьютер.
  4. Открыть папку, где хранятся Ваши проекты на Вашем ПК. В контекстом меню нажать "Open Git Bash here". Склонировать форкнутый репозиторий на компьютер (git clone https://github.com/ваш аккаунт/ICT_DataBases_2021-2022).
  5. В файловой системе Вашего компрьютера, в склонированном репозитории создать в папке students/группа Вашу личную папку в формате Фамилия_Имя латиницей. Например: students/k3240/Petrov_Vasya
  6. В личной папке сделать подпапку с текущей работой в формате LR_номер. Например: students/k3240/Petrov_Vasya/LR_1
  7. Записать в папку отчетные материалы.
  8. Сделать коммит, описать его адекватно Например: "Был добавлен файл перезентация_петров.pdf". Комментарий обязателен. Набрать команлы git add и git commit -m "название комита".
  9. Сделать push в Ваш форкнутый репозиторий (git push).
  10. Сделать пул-реквест в этот репозиторий из Вашего форкнутого, описать его адекватно. Комментарий обязателен. Имя пулреквеста задается по шаблону: Группа_Фамилия_Имя_ЛР№. Например: K3240_Иванов_Василий_ЛР2. На каждую лабораторную работу создается свой пул-реквест. Можно воспользоватьсяэтой инструкцией. У нас нет веток с заданиями, как здесь, но Вам поможет. Все работы сдаются средствами создания Pull Requests в папку students в этом репозитории.

Еще один мануал о том, как сделать Pull Request, описан здесь.

Желаю успехов!