Foundations of Distributed Database Systems

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Foundations of Distributed Database Systems

Ce cours fait partie de Spécialisation "Large-Scale Database Systems"

Instructeur : David Silberberg

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Understand distributed database architectures and translate SQL queries into relational algebra expressions for optimization.
Apply horizontal partitioning techniques to enhance database performance and scalability based on query patterns.
Implement vertical partitioning strategies to improve query response times and manage data more efficiently in distributed systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Database Management
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Transaction Processing
Catégorie : Scalability
Catégorie : Database Design
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : SQL
Catégorie : Database Architecture and Administration

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Database Management Systems
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Database Systems

Détails à connaître

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

The course "Foundations of Distributed Database Systems" lays the foundation for understanding distributed database systems, a cornerstone of modern data management. You’ll delve into core principles and architectures, gaining insight into the challenges of managing data across distributed environments. Through hands-on learning, you’ll explore horizontal and vertical partitioning techniques, understanding how to apply them to improve query performance and scalability.

By mastering these concepts, you’ll be equipped to design and optimize databases that handle large-scale data efficiently. What makes this course unique is its emphasis on practical implementation, enabling you to translate theoretical knowledge into actionable skills. Whether you're a student, data professional, or developer, this course will empower you to build robust distributed database systems, a critical skill in today’s data-driven world. Prepare to tackle real-world scenarios with confidence and acquire the expertise to manage the complexities of distributed data systems effectively.

This course provides a comprehensive overview of distributed database systems, focusing on their architecture and key components. Students will explore the significance of distributed databases in modern data management and delve into the challenges they present, including data consistency, scalability, and fault tolerance.

Inclus

2 lectures

This course delves into the core principles and challenges of distributed database systems, essential for modern data management. Students will learn to define various distributed database architectures, identify key issues in distributed systems, and translate SQL queries into relational algebra expressions, equipping them with the skills to manage and optimize distributed databases.

Inclus

8 vidéos5 lectures3 devoirs

8 vidéos Total 61 minutes

What is a Distributed Database System? 9 minutes
Transparency Issues 8 minutes
Problems This Course Addresses 10 minutes
Normalization Addresses Anomalies in Database Systems 4 minutes
ANSI/SPARC Database Architecture 7 minutes
Database Architecture Categories 10 minutes
Multi-Database Management System 6 minutes
Relational Algebra Notation 9 minutes

5 lectures Total 340 minutes

Introduction to Distributed Database Systems 20 minutes
Reading References 120 minutes
Reading References 120 minutes
Self-Reflective Reading: Collaborative Database Design 40 minutes
Self-Reflective Reading: Understanding Relational Algebra 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Introduction to Distributed Database Architectures 15 minutes
High-Level Issues in Distributed Database Systems 15 minutes
Introduction to Distributed Database System 60 minutes

This course provides an in-depth exploration of horizontal partitioning techniques in distributed databases. Students will learn to identify scenarios where horizontal partitioning enhances query performance and will gain practical experience in implementing horizontal partitioning strategies based on specific user query patterns, optimizing database responses for improved efficiency and scalability.

Inclus

5 vidéos4 lectures3 devoirs

5 vidéos Total 36 minutes

The Top-Down Process 4 minutes
Example Fragmentation 4 minutes
Achieving Correct Fragmentation 3 minutes
Working Through Horizontal Fragmentation 14 minutes
Derived Horizontal Fragmentation 11 minutes

4 lectures Total 140 minutes

Horizontal Partitioning 20 minutes
Reading References 40 minutes
Reading References 40 minutes
Self Reflective Reading: Collaborative Horizontal Partitioning 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Identifying Circumstances for Horizontal Partitioning 18 minutes
Implementing Horizontal Partitioning Based on Query Patterns 12 minutes
Horizontal Partitioning 60 minutes

This module explores the vertical partitioning technique, a powerful method for optimizing distributed database performance. You'll learn to identify scenarios where vertical partitioning enhances query response times and gain practical skills in implementing this technique based on specific user query patterns, leading to more efficient database management.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs

4 vidéos Total 35 minutes

Complexity of Vertical Fragmentation 6 minutes
Automating the Clustered Affinity Matrix 6 minutes
Simplifying the Bond Energy Algorithm 11 minutes
The Partitioning Algorithm 13 minutes

4 lectures Total 140 minutes

Vertical Partitioning 20 minutes
Reading References 40 minutes
Reading References 40 minutes
Self-Reflective Reading: Vertical Partitioning 40 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Identifying the Need for Vertical Partitioning 15 minutes
Understanding Partitioning Algorithm 15 minutes
Vertical Partitioning 60 minutes

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Instructeur

David Silberberg

Johns Hopkins University

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