De student heeft kennis van en inzicht in de volgende concepten gerelateerd aan database-architectuur en query processing.
-
Aspecten van hardware en operating system relevant voor query processing
-
Algoritmen en datastructuren relevant voor query processing
-
Methoden en technieken voor het processen en optimaliseren van queries
-
Andere dimensies die query processing beïnvloeden: distributie, parallellisme, SSD, mainmemory gebaseerde opslag, top-k retrieval
-
Uitbreiding van modelmatige aspecten van data-opslag en de gevolgen daarvan voor query processing; in het bijzonder uncertain data
-
Toepassing van database-technologie in een domeinspecifieke context en de gevolgen daarvan voor query processing; in het bijzonder game loop processing
Er worden vier toetsingsmethoden gebruikt. Het schriftelijk deeltentamen is voor iedereen verplicht.
Presentaties worden bij toerbeurt gegeven. Om de inspanning voor het geven van een presentatie mee te nemen in dit model (dat daar eigenlijk niet geschikt voor is), is een gemiddelde berekend. Ten behoeve van de discussie zijn alle deelnemers verplicht discussievragen in te dienen over de te behandelen stof. Participatie in de discussie draagt ook bij aan de beoordeling. Tenslotte schrijft elke student een paper dat vooral past onder topics 4, 5 en 6. Ten behoeve van de weging van het paper is ook gemiddeld.
Naast de specifiek inhoudelijke leerdoelen zijn er nog algemene leerdoelen te onderkennen die passen in het kader algemene academische vorming. Het kritisch bestuderen, presenteren en bediscussiëren van research papers is een essentiëel onderdeel van dit vak. Ten aanzien van het paper zijn de volgende doelen expliciet vermeld:
-
You are able to search relevant material related to a specific topic.
-
You are able to understand this material and reflect on it critically.
-
You are able to develop a personal view based on the combined information from several sources.
-
You are able to express this view in a short paper.
|
 |
|
|
This course covers advanced database topics within three different themes: classical query processing, new architectural developments and Big Data. Techniques, data structures and algorithms supporting query translation and optimization are studied, as well as the influences of main memory databases and map/reduce techniques with regard to performance and parallelism. Furthermore, the issues and techniques related to the processing and analysis of very large amounts of data are treated, including algorithms that efficiently support set similarity.
|
|