講義概要（データベース論Ⅱ）

データベース論Ⅱ
Theory of Database II

授業科目区分

専門科目
ハイブリッド科目(※対面とオンライン併用)
アクティブ・ラーニング科目です。
専門科目数理情報系

わくラボの使用について：使用しない
選択科目　2単位　2年次　後期

教職課程(情報)必修

担当教員

伊藤良平/クリシュナバタライ

研究室のホームページ,SNSなど

NDC

007

科目分類コード

1104

オフィスアワー

時間割決定後に授業等で連絡します。

この科目のキーワード

データベース/リレーショナルデータベース/DBMS/RDBMS/SQL/正規化/Python

説明に使用する言語

主として日本語を使用する

使用する教材の言語

日本語で記述された資料を使用する

この科目に必要な日本の文化・事情の知識について

到達目標

「データベース論Ⅰ」の内容を基に特定のプログラミング言語からDBを呼び出し，データを扱えるようになる．また複数のノード間でレプリケーションをするためにクラスタを構築できるようになる．

ディプロマポリシーとの関連性

専門能力:情報メディアの開発とその多面的な活用ができる能力

授業の簡単な概要

「データベース論I」で学修した内容をもとに，Pythonからリレーショナルデータベースを操作する手法を紹介する．また，データベースが集まってできたクラスタを構築し，複数のサーバ間でデータのレプリケーションなど行う．

学習内容

ガイダンス
半構造化モデル(1)
半構造化モデル(2)
分散型データベース
データベースレプリケーション(1)
データベースレプリケーション(2)
クラスタリング(1)
クラスタリング(2)
NoSQL
Python基礎(1)
Python基礎(2)
Python基礎(3)
Pythonを用いたデータベースへのアクセス(1)
Pythonを用いたデータベースへのアクセス(2)
まとめと復習

授業時間外での学修

授業時間内で行った演習は次回授業までに提出できるように努力すること．また，この講義ではどこでも学べるようオープンソースソフトウェアを使用するので，時間があれば授業時間内で登場したようなデータベースを操作する方法を各自で考え，いろいろ試してみることをお勧めします．基本的に授業時間外の学修は1コマあたり4時間を必要とします．

成績評価の基準と方法

・SQLを用いてデータベースに対して必要な処理を行えること
・Pythonを用いたデータベース処理を行えること
・自力でデータベースにアクセスするプログラムを記述できること
・データベースクラスタを構築できること

達成度評価（評価方法：合計100点）

試験：　　　　　 / 100
レポート：　　　 45 / 100
小テスト(中間テストなど含む): / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 35 / 100
作品：　　　　　 / 100
ポートフォリオ： / 100
その他：

授業への参加姿勢(20)

教科書・テキスト

担当教員が自作したテキストを配付する。

参考図書・参考文献等

必要に応じて授業中に提示します。

履修もしくは取得していなければいけない科目

「データベース論Ⅰ」の授業内容を理解している必要があります。

学習支援

提出された成果物に対して、修正点・改善点等の指摘などの指導を実施

データベース論Ⅱ Theory of Database II