DATA MANAGEMENT

Obiettivi formativi

Obiettivi generali: L'obiettivo del corso è l'indagine sui concetti di base dei sistemi di gestione dei dati, facendo riferimento in particolare al modello relazionale. Vengono affrontate diverse questioni fondamentali relative alla teoria e alla progettazione di sistemi di gestione dei dati relazionali, tra cui controllo della concorrenza, ripristino, organizzazioni di file e indici, elaborazione delle query, OLAP e OLTP. È richiesta una buona conoscenza dei fondamenti di strutture di programmazione, linguaggi di programmazione e database (SQL, modello di dati relazionali, modello di dati Entità-Relazione, progettazione di database concettuali e logici). Conoscenza e comprensione: Lo studente avrà una buona conoscenza di come funziona un sistema di gestione dei dati, di come è strutturato e di come è progettato. Inoltre, lo studente acquisirà conoscenza dell'architettura di un sistema di gestione di database e dei suoi moduli principali (gestore delle transazioni, gestore di recupero, analizzatore di query). Lo studente acquisirà inoltre una buona conoscenza di come progettare l'organizzazione fisica delle relazioni (file e indici) e di come funziona l'ottimizzatore di query di un sistema di gestione dati. Applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di progettare il proprio sistema di gestione dei dati, incluso il modulo di controllo della concorrenza, il modulo di ripristino, il modulo per i metodi accesso ai file e l'ottimizzatore di query. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di valutare le caratteristiche e la qualità di un sistema di gestione dei dati e sarà in grado di scegliere la tecnica giusta per gestire la concorrenza, il recupero e l'elaborazione delle query in contesti applicativi specifici. Capacità comunicativa: Gli studenti acquisiranno una buona conoscenza su come illustrare gli algoritmi e le tecniche alla base di un moderno Data Manager. Capacità di apprendimento: Lo studente sarà in grado di comprendere qualsiasi nuova architettura e approccio alla gestione dei dati che si affermerà in futuro.

Canale 1
DOMENICO LEMBO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
1. Ripasso su basi di dati e SQL 2. Data warehousing: architetture, modellazione multidimensionale, OLAP 3. Metodologie di progettazione dei Data Warehouse; Il modello DFM; I modelli logici per i DW: lo schema a stella, lo schema a fiocco di neve 4. Modelli e sistemi NoSQL: il caso dei database a grafo; Il sistema Neo4j 5. La nozione di Knowledge Graph; Knowledge Graph RDFS: sintassi, semantica, inferenza 6. Modelli e sistemi NoSQL: il caso dei database a documenti; Il sistema MongoDB 7. La struttura di un Sistema di Gestione di Basi di Dati (DBMS) 8. Gestione del buffer: buffer pool, strategie di rimpiazzamento, operazioni sul buffer 9. Gestione della concorrenza: Il concetto di transazione; La nozione di serializzabilità; Strategie di gestione della concorrenza; Controllo della concorrenza in SQL e PostgreSQL; Recupero: gestione dei crash; Classificazione dei guasti; Strategie di recupero 10. Strutture fisiche per la gestione dei dati: organizzazione di record e pagine, organizzazione semplice dei file, organizzazione indicizzata dei file 11. Elaborazione delle query: valutazione degli operatori di algebra relazionale
Prerequisiti
È richiesta una buona conoscenza dei fondamenti delle Strutture di Programmazione (algoritmi e strutture dati), dei Linguaggi di Programmazione, dei Database (SQL, modello relazionale dei dati, modello Entità-Relazione, progettazione concettuale e logica di database), e dell'Informatica Teorica (complessità computazionale, calcolabilità).
Testi di riferimento
* Dispense distribuite dai docenti; * R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Database Management Systems. McGraw-Hill, 2004; * Materiale aggiuntivo opzionale sul controllo della concorrenza: - http://research.microsoft.com/en-us/people/philbe/ccontrol.aspx - Gerhard Weikum, Gottfried Vossen, "Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery", The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems.
Frequenza
La frequenza è fortemente consigliata ma non obbligatoria
Modalità di esame
Ogni studente può scegliere tra due opzioni: OPZIONE 1: sostenere solo l’esame scritto; in questo caso l’esame scritto è completo e il voto va da 18 a 30, come di consueto. OPZIONE 2: sostenere sia l’esame scritto che il progetto. In questo caso l’esame scritto è ridotto rispetto all’OPZIONE 1, il voto massimo è 24 e il voto minimo per superarlo è 15; per il progetto, il voto massimo è 8 e il voto minimo per superarlo è 4. Il voto finale sarà la somma dei due punteggi.
Bibliografia
Gerhard Weikum, Gottfried Vossen, "Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery", The Morgan Kaufmann, Series in Data Management Systems.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali con sessioni di esercizi
DOMENICO LEMBO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
1. Ripasso su basi di dati e SQL 2. Data warehousing: architetture, modellazione multidimensionale, OLAP 3. Metodologie di progettazione dei Data Warehouse; Il modello DFM; I modelli logici per i DW: lo schema a stella, lo schema a fiocco di neve 4. Modelli e sistemi NoSQL: il caso dei database a grafo; Il sistema Neo4j 5. La nozione di Knowledge Graph; Knowledge Graph RDFS: sintassi, semantica, inferenza 6. Modelli e sistemi NoSQL: il caso dei database a documenti; Il sistema MongoDB 7. La struttura di un Sistema di Gestione di Basi di Dati (DBMS) 8. Gestione del buffer: buffer pool, strategie di rimpiazzamento, operazioni sul buffer 9. Gestione della concorrenza: Il concetto di transazione; La nozione di serializzabilità; Strategie di gestione della concorrenza; Controllo della concorrenza in SQL e PostgreSQL; Recupero: gestione dei crash; Classificazione dei guasti; Strategie di recupero 10. Strutture fisiche per la gestione dei dati: organizzazione di record e pagine, organizzazione semplice dei file, organizzazione indicizzata dei file 11. Elaborazione delle query: valutazione degli operatori di algebra relazionale
Prerequisiti
È richiesta una buona conoscenza dei fondamenti delle Strutture di Programmazione (algoritmi e strutture dati), dei Linguaggi di Programmazione, dei Database (SQL, modello relazionale dei dati, modello Entità-Relazione, progettazione concettuale e logica di database), e dell'Informatica Teorica (complessità computazionale, calcolabilità).
Testi di riferimento
* Dispense distribuite dai docenti; * R. Ramakrishnan, J. Gehrke. Database Management Systems. McGraw-Hill, 2004; * Materiale aggiuntivo opzionale sul controllo della concorrenza: - http://research.microsoft.com/en-us/people/philbe/ccontrol.aspx - Gerhard Weikum, Gottfried Vossen, "Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery", The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems.
Frequenza
La frequenza è fortemente consigliata ma non obbligatoria
Modalità di esame
Ogni studente può scegliere tra due opzioni: OPZIONE 1: sostenere solo l’esame scritto; in questo caso l’esame scritto è completo e il voto va da 18 a 30, come di consueto. OPZIONE 2: sostenere sia l’esame scritto che il progetto. In questo caso l’esame scritto è ridotto rispetto all’OPZIONE 1, il voto massimo è 24 e il voto minimo per superarlo è 15; per il progetto, il voto massimo è 8 e il voto minimo per superarlo è 4. Il voto finale sarà la somma dei due punteggi.
Bibliografia
Gerhard Weikum, Gottfried Vossen, "Transactional Information Systems: Theory, Algorithms, and the Practice of Concurrency Control and Recovery", The Morgan Kaufmann, Series in Data Management Systems.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali con sessioni di esercizi
ANTONELLA POGGI Scheda docente
ANTONELLA POGGI Scheda docente
  • Codice insegnamento1022797
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoArtificial Intelligence – Intelligenza Artificiale
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDING-INF/05
  • CFU6