Database

Il testo si propone di dare a tutte le persone di cultura prevalentemente umanistica, le cognizioni generali sulla teoria dei database (DB) necessarie per farsi un'idea di che cosa essi siano e di come, tramite la presentazione di un semplice caso di studio applicato all'archeologia, se ne possa creare uno utilizzando Microsoft Access, il noto "relational database management system" (RDMS) realizzato da Microsoft.

PostgreSQL è molto più di un server di database. Può essere paragonato a un framework per lo sviluppo di applicazioni, a cui si aggiungono una miriade di funzionalità dedicate alla gestione, archiviazione e recupero di svariate tipologie di dati. Questo manuale è dedicato a programmatori che hanno già esperienza di SQL e vogliono portare a un livello superiore le abilità di utilizzo di basi di dati. Si parte da PL/pgSQL, il linguaggio nativo messo a disposizione da PostgreSQL per scrivere funzioni. Quindi si analizzano i vari aspetti dello sviluppo applicativo come l'estrazione di dati semplici e strutturati, l'utilizzo di trigger e gli strumenti per il debug. Un capitolo è dedicato all'impiego di linguaggi untrusted con particolare riferimento a PL/Python. Infine vengono esaminati l'utilizzo del linguaggio C in funzioni complesse, l'impiego di PL/Proxy per scalare database, la creazione e installazione di estensioni. La versione di riferimento è PostgreSQL 9.2.

Ogni giorno nel mondo vengono creati miliardi di dati digitali. Questa mole di informazione proviene dal notevole incremento di dispositivi che automatizzano numerose operazioni - record delle transazioni di acquisto e segnali GPS dei cellulari, per esempio - e dal Web: foto, video, post, articoli e contenuti digitali generati e diffusi dagli utenti tramite i social media. L'elaborazione di questi "big data" richiede elevate capacità di calcolo, tecnologie e risorse che vanno ben al di là dei sistemi convenzionali di gestione e immagazzinamento dei dati. Il testo esplora il mondo dei "grandi dati" e ne offre una descrizione e classificazione, presentando le opportunità che possono derivare dal loro utilizzo. Descrive le soluzioni software e hardware dedicate, riservando ampio spazio alle implementazioni Open Source e alle principali offerte cloud. Si propone dunque come una guida approfondita agli strumenti e alle tecnologie che permettono l'analisi e la gestione di grandi quantità di dati. Il volume è dedicato a chi, in università e in azienda (database administrator, IT manager, professionisti di Business Intelligence) intende approfondire le tematiche relative ai big data. È, inoltre, un valido supporto per il management aziendale per comprendere come ottenere informazioni utilizzabili nei processi decisionali.

SAS Campus 2012 è una iniziativa che si è svolta nel Dicembre 2012 e che ha visto la collaborazione tra l'Università La Sapienza e il SAS. Al convegno hanno partecipato docenti, ricercatori, studenti, analisti e manager di aziende pubbliche e private che si sono confrontati sul tema dell'analisi dei "big data", ossia grossi o enormi archivi di dati, utilizzando strumenti statistici avanzati. Il volume raccoglie alcuni interventi al convegno e i poster che sono stati presentati.