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データベースシステム論
2017年度 後期 木曜 3・4時限 情13教室
担当:横山昌平
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 1p.
講義担当者
• 情報学部 情報科学科 准教授 横山昌平
• 研究室
• Web : http://lab.yokoyama.ac/
• Facebook :http://facebook.com/lab.yokoyama.ac/
• 居室
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スケジュール (全15回)
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 3p.
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Oct.Nov.Dec.Jan.
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補講
勤労感謝の日
休講
本講義に必要な環境
• 教科書 (必須)
• 森北出版
• 石川博
• 情報工学レクチャーシリーズ
• 『データベース』
• 参考書
• 各種SQLの解説本等
• 各自のノートPC
• 途中より演習を取り入れます
• ネットワークに接続必須
デ...
IDCの調査によると2020年に全世界の抱えるデータの
総量は40ゼタバイトに達する見込みです。
→(ゼタバイト=40,000,000,000,000,000,000,000バイト)
皆さんが就職後に情報技術と接点があるならば、そ
れはおそらく...
本講義の目的(ミクロな視点)
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 6p.
RDBとSQL大きなデータを簡単かつ高度に処理する関係データ
ベース(RDB)とStructured Query Language(SQL)はイン
ターネット...
講義計画
• 関係データベースの歴史と基本概念
• SQLの基礎と応用(演習を含めつつ)
• データベースの設計と構成
• SQL問い合わせ処理とそれを支える技術
• 関係データモデル以外のデータベース
データベースシステム論 第一回2017 ...
評価と注意事項
• 評価は以下のスコアを総合的に評価します
• 発言・質問等、講義への積極的な参加
• 講義中のレポート
• 期末試験 (2月8日)予定
※ボトムラインはレポートと試験で60%のスコア
• 教室内での以下の行為は厳に慎んでくださ...
データベースシステム論
第1回 ガイダンス
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 9p.
これまでの講義との関わり
• アルゴリズムとデータ構造I
• 線形探索と二分探索
• ハッシュ法
• 二分探索木
• B木
• 各種ソートアルゴリズム
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 10p.
求めるデータを効率よく探すアルゴリ...
これで十分? - No!
• もっと高度なアルゴリズムが存在する
• YES! - ただ、それはあまり重要な理由じゃない
• もっと他に重要な必須機能がある
• YES! – ただ、それもあまり重要な理由じゃない
• 真にデータベースが必要な理...
RDBMSの登場
Relational Database Management System
• DB (Database)とは?
• 大量のデータを保持するためのシステム
• RDB (Relational Database)とは?
• 関係...
RDBMSで十分? - Yes and No
• RDBは表形式のデータしか保持できない
• 世の中表形式のデータばかりじゃない・・・・
• でも、それを表形式に変換する事もできる!
• 態々、表形式にしなくちゃいけない欠点
• SQLでサクサ...
RDB以外のDB
• XML(Extensible Markup Language) DB
• XMLという半構造データのデータベース
• あらゆる複雑なデータ形式に対応可
• DSMS(Data stream management syste...
本講義受講における留意点
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 15p.
DB≢RDB本講義ではRDBを主軸に説明を進めるが、DBは用途
に合わせて色々なシステムがある事は覚えておいて欲
しい。要は、莫大な大きさのデータと対峙する時、...
Before × After
• 講義前
• 講義後
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 16p.
アプリを作りたいけど、データベースを使
うのはメンドクサイから、データはファイル
にカンマ区切りか何かで保存して、それをプ
ログラム...
この後の講義との関わり
• 情報科学実験I (3年前期)
• ネットワーク ←ネットワークプログラミング
• データベース ← 本講義が対応座学
• Webシステム ← 対応座学無し
• 卒業研究・修士論文
• データベース系の研究室(横山研e...
次回予告
第2回 データベースの歴史と今
データベースシステム論 第一回2017 [ ] 18p.
第2回 データベースの歴史と今
• 身近なデータベース
• Webアプリで使われているデータベース
• Web3層アーキテクチャ概観
• データベースの歴史
• エドガー・F・コッドが提案した関係データモデル
• System RとSEQUEL...
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データベースシステム論01 - ガイダンス

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静岡大学情報学部「データベースシステム論」講義スライド
第1回:ガイダンス

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データベースシステム論01 - ガイダンス

  1. 1. データベースシステム論 2017年度 後期 木曜 3・4時限 情13教室 担当:横山昌平 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 1p.
  2. 2. 講義担当者 • 情報学部 情報科学科 准教授 横山昌平 • 研究室 • Web : http://lab.yokoyama.ac/ • Facebook :http://facebook.com/lab.yokoyama.ac/ • 居室 • 情報学部1号館6階 J1612室 • オフィスアワー • 講義終了後1時間 ※なるべく講義時間中に発言・質問してください データベースシステム論 第一回2017 [ ] 2p.
  3. 3. スケジュール (全15回) データベースシステム論 第一回2017 [ ] 3p. 5 12 19 2 9 16 11 18 25 7 14 21 Oct.Nov.Dec.Jan. 26 23 39 1 Feb. 30 補講 勤労感謝の日 休講
  4. 4. 本講義に必要な環境 • 教科書 (必須) • 森北出版 • 石川博 • 情報工学レクチャーシリーズ • 『データベース』 • 参考書 • 各種SQLの解説本等 • 各自のノートPC • 途中より演習を取り入れます • ネットワークに接続必須 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 4p.
  5. 5. IDCの調査によると2020年に全世界の抱えるデータの 総量は40ゼタバイトに達する見込みです。 →(ゼタバイト=40,000,000,000,000,000,000,000バイト) 皆さんが就職後に情報技術と接点があるならば、そ れはおそらくこの爆発的に増え続けるデータとの戦い になります。本講義ではその際の武器となる技術を身 につけましょう。 本講義の目的(マクロな視点) データベースシステム論 第一回2017 [ ] 5p. データ THE DIGITAL UNIVERSE IN 2020 : Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East(IDC 2012.12)
  6. 6. 本講義の目的(ミクロな視点) データベースシステム論 第一回2017 [ ] 6p. RDBとSQL大きなデータを簡単かつ高度に処理する関係データ ベース(RDB)とStructured Query Language(SQL)はイン ターネット時代より遥か前から普及しており、イン ターネット時代になってもWebアプリケーション・ク ラウドのコア技術として活躍しています。 これらは本講義の中心的な話題として演習を交えて 解説します。(来年度の実験の基礎知識にもなります。)
  7. 7. 講義計画 • 関係データベースの歴史と基本概念 • SQLの基礎と応用(演習を含めつつ) • データベースの設計と構成 • SQL問い合わせ処理とそれを支える技術 • 関係データモデル以外のデータベース データベースシステム論 第一回2017 [ ] 7p. ※現時点での予定です。進捗に応じて変更します。 26Oct. 19Oct. 12Oct. 16Nov. 9Nov. 2Nov. 30Nov. 2Dec. 11Jan. 14Dec. 30Jan. 25Jan. 18Jan. 1Feb..
  8. 8. 評価と注意事項 • 評価は以下のスコアを総合的に評価します • 発言・質問等、講義への積極的な参加 • 講義中のレポート • 期末試験 (2月8日)予定 ※ボトムラインはレポートと試験で60%のスコア • 教室内での以下の行為は厳に慎んでください • 私語 → 教室外なら声を潜めないですみますよ • 睡眠 → ベッドで寝ないと疲れがとれませんよ • 内職 → 図書館等でやる方が効率が良いですよ • 早弁 → Go to 生協!! データベースシステム論 第一回2017 [ ] 8p.
  9. 9. データベースシステム論 第1回 ガイダンス データベースシステム論 第一回2017 [ ] 9p.
  10. 10. これまでの講義との関わり • アルゴリズムとデータ構造I • 線形探索と二分探索 • ハッシュ法 • 二分探索木 • B木 • 各種ソートアルゴリズム データベースシステム論 第一回2017 [ ] 10p. 求めるデータを効率よく探すアルゴリズム 求めるデータを効率よく探すデータ構造 大量のデータを効率良く整列させるアルゴリズム
  11. 11. これで十分? - No! • もっと高度なアルゴリズムが存在する • YES! - ただ、それはあまり重要な理由じゃない • もっと他に重要な必須機能がある • YES! – ただ、それもあまり重要な理由じゃない • 真にデータベースが必要な理由とは • データモデルが同一なら基本的には定形処理 • 毎回ゼロからプログラミングするのは骨が折れる • 独立して動作すれば並列化を考えやすい データベースシステム論 第一回2017 [ ] 11p. それらを皆さんのプログラムから独立させ、SQLという、 明確・完結にデータ処理を記述できるプログラミング言語 をインタフェースにしたRDBMSというものが普及している。
  12. 12. RDBMSの登場 Relational Database Management System • DB (Database)とは? • 大量のデータを保持するためのシステム • RDB (Relational Database)とは? • 関係データモデルに基づいたデータベース • RDBMS (Relational Database Management System)とは? • RDBに対しデータの管理・処理機能をパッケージ • SQL (Structured Query Language)とは? • RDBを操作する為の宣言型プログラミング言語 • 宣言型言語とは? • 手続型は”how”を記述するのに対し”what”を記述 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 12p.
  13. 13. RDBMSで十分? - Yes and No • RDBは表形式のデータしか保持できない • 世の中表形式のデータばかりじゃない・・・・ • でも、それを表形式に変換する事もできる! • 態々、表形式にしなくちゃいけない欠点 • SQLでサクサクとデータ処理ができる利点 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 13p. 部長A 課長B 課長C 支店長D 役職 名前 部長 A 課長 B 課長 C 支店長 D 部下 上司 B A C A D A
  14. 14. RDB以外のDB • XML(Extensible Markup Language) DB • XMLという半構造データのデータベース • あらゆる複雑なデータ形式に対応可 • DSMS(Data stream management system) • センサデータのような時系列データのデータベース • リアルタイムにデータを得るようなシステムに至適 • Key-Value Store • キーと値のペアのみを格納するデータベース • 容易に分散環境を構築できる為大規模データに至適 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 14p.
  15. 15. 本講義受講における留意点 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 15p. DB≢RDB本講義ではRDBを主軸に説明を進めるが、DBは用途 に合わせて色々なシステムがある事は覚えておいて欲 しい。要は、莫大な大きさのデータと対峙する時、い かに『楽して』そのデータを処理するかを考え、最適 なDBを選択すれば良い。 ただ事実として、大抵の場合RDBを使っていれば、目 的が達成できるという事も、また正しい。
  16. 16. Before × After • 講義前 • 講義後 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 16p. アプリを作りたいけど、データベースを使 うのはメンドクサイから、データはファイル にカンマ区切りか何かで保存して、それをプ ログラムから直接使えばいいか・・・。 アプリを作りたいけど、データ処理の部分 は自分でコーディングするのはメンドクサイ からRDBにお任せしちゃおう。そうすれば、 SQLでサクサク処理が書けて楽だね~。
  17. 17. この後の講義との関わり • 情報科学実験I (3年前期) • ネットワーク ←ネットワークプログラミング • データベース ← 本講義が対応座学 • Webシステム ← 対応座学無し • 卒業研究・修士論文 • データベース系の研究室(横山研etc) • 当然必須技術です • それ以外の研究室 • 何のデータを使わない研究なんて無い! • 皆さんがどのような進路に進もうがマストな技術 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 17p. それがデータベース!
  18. 18. 次回予告 第2回 データベースの歴史と今 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 18p.
  19. 19. 第2回 データベースの歴史と今 • 身近なデータベース • Webアプリで使われているデータベース • Web3層アーキテクチャ概観 • データベースの歴史 • エドガー・F・コッドが提案した関係データモデル • System RとSEQUELそしてSQL • データベース技術の発展 • インターネット時代、クラウド時代のDB • 予習 • 対応箇所:無し • 関連個所:第1章 データベースシステム論 第一回2017 [ ] 19p.

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