CCO - 632 - Data Warehouses Não-Convencionais e Cloud Databases

Quantidade de créditos: 8
Total de horas de aulas teóricas: 60
Total de horas de aulas de exercícios, seminários ou estudos dirigidos : 60

Objetivo

Apresentar conceitos, arquiteturas, ambientes, metodologias, técnicas, ferramentas e software relevantes na área de banco de dados, com ênfase em data warehouses não-convencionais e cloud databases (banco de dados para ambientes de computação em nuvem). Com relação à data warehouses não-convencionais serão investigados e discutidos data warehouses espaciais (geográficos), data warehouses espaciais com objetos espaciais vagos, data warehouses espaço-temporais, data warehouses de imagens e data warehouses multimídia. Com relação à cloud databases serão investigados os temas de gerenciamento de dados na nuvem, conceitos de consistência, particionamento, tolerância a falhas, escalabilidade e elasticidade no armazenamento e recuperação de dados na nuvem.

Ementa

  • Conceitos, arquiteturas, ambientes, metodologias, técnicas, ferramentas e software relevantes no tema de pesquisa “data warehouses não-convencionais”
  • Data warehouses espaciais (geográficos) e data warehouses espaciais com objetos espaciais vagos
  • Data warehouses espaço-temporais
  • Data warehouses de imagens e data warehouses multimídia
  • Conceitos, arquiteturas, ambientes, metodologias, técnicas, ferramentas e software relevantes no tema de pesquisa “cloud databases”
  • Gerenciamento de dados na nuvem. Database-as-a-Service (DaaS). Banco de dados NOSQL
  • Propriedades CAP e BASE. Conceitos de consistência, particionamento, distribuição e tolerância a falhas
  • Escalabilidade e elasticidade no armazenamento e recuperação de dados na nuvem

Bibliografia Principal

  1. VAISMAN, A., ZIMÁNYI, E. Data Warehouse Systems: Design and Implementation. 2014. 622 p.
  2. KLEPPMANN, M. Designing DataIntensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. 2017. 562 p.
  3. MALINOWSKI, E and ZIMANYI, E. Advanced Data Warehouse Design: from conventional to spatial and temporal applications. 2008.
  4. SIQUEIRA, T., MATEUS, R., CIFERRI, R., TIMES, V., CIFERRI, C. Querying Vague Spatial Information in Geographic Data Warehouses. In: The 14th AGILE International Conference on Geographic Information Science, 2011, Utrecht, Holanda. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography: Advancing Geoinformation Science for a Changing World, 2011. v. 1. p. 379-397.

Bibliografia Complementar

  1. ABELLO A., SAMOS J., SALTOR F. YAM2: (yet another multidimensional model): An extension of UML. In Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS02), 2002.
  2. ABELLO A., SAMOS J., SALTOR F. YAM2: a multidimensional conceptual model extending UML. Inf. Syst., 31(6):541-567, 2006. Encyclopedia of Data Warehousing and Mining. Idea Group Publishing, 2005.
  3. ROMERO O., ABELLO A. On the need of a reference algebra for olap. In Il Yeal Song, Johann Eder, and Tho Manh Nguyen, editors, DaWaK, volume 4654 of Lecture Notes in Computer Science, pages 99-110. Springer, 2007. DILO, A., BY, R.A., STEIN, A. A system of types and operators for handling vague spatial objects. IJGIS 21(4), 397-426, 2007.
  4. MATEUS, R. C. ; TIMES, V. C. ; SIQUEIRA, T. L. L. ; CIFERRI, R. R. ; Ciferri, Cristina Dutra de Aguiar. How Does the Spatial Data Redundancy Affect Query Performance in Geographic Data Warehouses? Journal of Information and Data Management, v. 1, p. 519-534, 2010.
  5. PARIMALA N., PAYAL PAHWA. Algebra for multiple cubes. International Journal of Information and Management Sciences, 21(3):285-313, 2010.
  6. RIZZI S. Conceptual modeling solutions for the data warehouse, chapter 1, pages 1-26. 2007.
  7. SIQUEIRA, T., MATEUS, R., CIFERRI, R., TIMES, V., CIFERRI, C. Querying Vague Spatial Information in Geographic Data Warehouses. In: The 14th AGILE International Conference on Geographic Information Science, 2011, Utrecht, Holanda. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography: Advancing Geoinformation Science for a Changing World, 2011. v. 1. p. 379-397.
  8. WREMBEL, R., KONCILIA, C. Data Warehouses and OLAP Concepts, Architectures and Solutions. IGI Global, 2006.