Logika Temporalna i Automaty Czasowe
|
|
- Stefan Stachowiak
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (10) Logika temporalna i temporalne bazy danych Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2
2 Treść wykładu Temporalna baza danych Co to jest temporalna baza danych? Czas w temporalnych bazach danych Główne rodzaje 2
3 Treść wykładu Zastosowanie temporalnych baz danych Do czego można je zastosować? W czym są one przydatne? 3
4 Treść wykładu Logika temporalna w SZBD System Zarządzania Bazą Danych (SZBD) Przykłady reguł zarządzania w LTL Przykłady reguł zarządzania w CTL Wersja LTL dla przeszłości 4
5 Treść wykładu Logika temporalna w języku zapytań Przykład zapytania 5
6 Temporalna baza danych Co to jest temporalna baza danych? Czas w temporalnych bazach danych Główne rodzaje 6
7 Temporalna baza danych Co to jest temporalna baza danych? Baza danych, która zawiera informacje o czasie ważności danych i niekiedy o czasie transferu danych. Temporalna baza danych: zwykle przechowuje dane jak nietemporalna baza danych; przechowuje czas ważności dla danych (valid time); może też przechowywać znaczniki czasu dla każdej akcji wykonanej w bazie (np. dodanie, aktualizacja lub usunięcie danych) aby pamiętać kiedy ona miała miejsce (transaction time); może umożliwiać dostęp do danych, używając temporalnego języka w zapytaniach. 7
8 Temporalna baza danych Czas w temporalnych bazach danych dyskretny: czas N (liczby naturalne) gęsty: czas Q (liczby wymierne) ciągły: czas R (liczby rzeczywiste) Zwykle używa się logiki temporalnej dla języka zapytań i dla systemu zarządzania bazą danych (SZBD). 8
9 Temporalna baza danych Główne rodzaje historyczna temporalna baza danych: przechowuje tylko czas ważności, nie przechowuje znaczników czasu, bitemporalna baza danych: przechowuje czas ważności i znaczniki czasu. 9
10 Zastosowanie temporalnych baz danych Do czego można je zastosować? W czym są one przydatne? 10
11 Zastosowanie temporalnych baz danych Do czego można je zastosować? Przykładowo: zarządzanie archiwami biurowymi lub biznesowymi; zarządzanie danymi finansowymi, medycznymi, itp.; zarządzanie systemami rezerwacji biletów, pokoi hotelowych, itp.; zarządzanie systemem komputerowym. W czym są one przydatne? aby pamiętać wszystkie akcje wykonane w bazie danych, aby pamiętać wszystkie zmiany dokonane na danych, aby sprawdzać właściwości czasowe pewnych danych (np. ważność), itp. 11
12 Logika temporalna w SZBD System Zarządzania Bazą Danych (SZBD) Przykłady reguł zarządzania w LTL Przykłady reguł zarządzania w CTL Wersja LTL dla przeszłości 12
13 Logika temporalna w SZBD System Zarządzania Bazą Danych (SZBD) SZBD kontroluje i wykonuje wszystkie akcje na bazie danych. Przykłady reguł zarządzania w LTL Pewna temporalna baza plików przechowuje pliki z czasem ważności, tj. wszystkie pliki są ważne tylko przez pewien czas. Pliki będą dostępne (ważne) dla użytkownika U tylko zanim ten czas minie: G (U.chce(plik) plik.ważny U.maDostęp(plik)) F (U.maDostęp(plik) plik.ważny) 13
14 Logika temporalna w SZBD Przykłady reguł zarządzania w CTL Pewna temporalna baza danych przechowuje dane o klientach sklepu i prezentuje je w następujący sposób: jeśli użytkownik U jest klientem, to dla każdego produktu P tylko aktualne ceny są dostępne: EF (U==klient P.cena.dostępDla(U) P.cena(aktualna)) jeśli użytkownik U jest kierownikiem, to dla każdego produktu P cała historia zmian cen jest dostępna: AG (U==kierownik P.cena.dostępDla(U)) 14
15 Logika temporalna w SZBD Wersja LTL dla przeszłości Temporalna baza danych może używać logiki temporalnej dla czasu przeszłego, np. LTL. Aby określić przyszłość w LTL wprowadziliśmy operatory temporalne: U, X, G i F. Aby określić przeszłość w LTL wprowadzamy operatory temporalne: U, X, G i F : si X p znaczy, że p było prawdziwe w poprzednim stanie s i-1 ; si G p znaczy, że p było prawdziwe w każdym przeszłym stanie (momencie) i w s i ; si F p znaczy, że p było prawdziwe w pewnym przeszłym stanie (momencie), lub w s i. 15
16 Logika temporalna w języku zapytań Przykład zapytania 16
17 Logika temporalna w języku zapytań Przykład zapytania Zapytanie o dowolną przeszłą migawkę (snapshot) bazy danych: Czy istnieją takie dwie migawki Ri (x) i R j (x), w których relacja danych R zawiera tę samą wartość dla danej x? ( i,j: i j) (F (R i (x)=a X F R j (x)=b) a=b)? R i (x) zwraca wartość x dla i-tej migawki. 17
18 Koniec Literatura: J. Chomicki, D. Toman Temporal Logic in Database Query Languages E.A. Emerson Temporal and modal logic, 1995 C.S.Jensen et al. A Glossary of Temporal Database Concept, 1992 J. Patel Temporal Database System, 2003 O. Klosov Metoda wyszukiwania danych temporalnych, 1999
Logika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (10) Logika temporalna i temporalne bazy danych Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.3 Treść wykładu Temporalna
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (3) Logika CTL Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2 Treść wykładu Charakterystyka logiki CTL Czas w Computation
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (1) Wprowadzenie do logiki temporalnej Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.2 Program wykładów 1. Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (2) Logika LTL Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.1 Treść wykładu Charakterystyka logiki LTL Czas w Linear
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (4) Modelowa weryfikacja systemu Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.1 Treść wykładu Własności współbieżnych
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (7) Automaty czasowe NuSMV Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.3 Treść wykładu NuSMV NuSMV symboliczny
Bardziej szczegółowoLogika Temporalna i Automaty Czasowe
Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna i Automaty Czasowe (7) Automaty czasowe NuSMV Paweł Głuchowski, Politechnika Wrocławska wersja 2.4 Treść wykładu NuSMV NuSMV symboliczny
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BAZY DANYCH Databases Forma studiów: Stacjonarne
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl fb.com/groups/bazydanychmt/ Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie
Bardziej szczegółowoCzym jest baza danych?
Czym jest baza danych? Dane = znane fakty. Baza danych to zbiór powiązanych ze sobą danych, które można w jakiś sposób zarejestrować i które mają konkretne znaczenie. Przykład: książka adresowa. Jan Kowalski
Bardziej szczegółowoTemporalne bazy danych
Temporalne bazy danych Temporalne bazy danych wspierają powiązanie elementów temporalnych ze zdarzeniami lub stanami reprezentowanymi w bazie danych. Zastosowania: archiwa elektroniczne medyczne bazy danych
Bardziej szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowoBazy danych 2. Wykład 1
Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba
Bardziej szczegółowoSZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można
Bardziej szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoWrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka. Email: krzysztof.pieczarka@gmail.
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Bazy danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Literatura: Connoly T., Begg C., Systemy baz danych Praktyczne metody projektowania,
Bardziej szczegółowoPRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2
PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie
Bardziej szczegółowoPojęcie systemu baz danych
Pojęcie systemu baz danych System baz danych- skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki. Składa się z zasadniczych elementów: 1) Danych 2) Sprzętu 3) Programów 4)
Bardziej szczegółowoModelowanie i Analiza Systemów Informatycznych
Paweł Głuchowski Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Logika Temporalna w Analizie Systemu (wersja poprawiona, 2013) Materiały są tłumaczeniem instrukcji laboratoryjnych p.t. Paweł Głuchowski
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoŁ ć ć Ł Ą Ń Ę Ą Ń Ń Ą Ą ć Ń Ń ć Ą ć ć ź ć ź Ł Ł Ą Ę ć ć ć ć ć ć Ź ć Ę ĘĄ ć Ę ĘĄ Ę Ł Ł ź Ę ć ć ć Ę Ł Ż Ę Ł ź ć Ł ć ź Ę ź Ą Ą ć ć ć Ą Ł Ł Ą ć Ę Ę Ę ć ć ć ć Ą Ę Ń Ę Ą Ń ć Ł Ą Ń Ę Ą Ń Ę ć Ń ć Ć ć Ń Ń ć ć ć
Bardziej szczegółowoż Ź Ą Ż Ż Ż ć Ó Ą Ó ź ć Ż Ż ź ż ż Ź ż ć ż Ż ć Ż Ż ż Ę Ą Ę Ą Ż Ść ć ż ż Ą ć Ź Ś ć Ż ż ż ż ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ź ż Ą ĘĄ Ż ć ć ż ż ż Ż ż Ż ć ż Ż ż ć ż Ż Ś Ż ż ć ż Ź Ż Ź ż ć Ź Ś ż Ź ż ż ź ż Ż ż Ż ż ż ż ż ż Ę Ś
Bardziej szczegółowoć ć Ą Ę Ę Ę Ę Ą ć ć ć ć ć ź Ą Ą Ą Ą ć Ą Ą Ą Ą ź Ę Ż ć ć Ł Ł ź ź Ł ć Ę Ę Ń Ż Ń ć Ę ć Ś Ś ć Ą Ę ć ć ć Ę ź Ę Ę Ń Ę Ń Ę Ę ć Ę Ę Ę Ę ć ć ź ć ć Ę ć Ę ć ć ć ć Ę Ę ź Ł Ę Ą Ą Ą Ę ź ź ć ź ć Ł ć Ł Ę ć Ą Ł
Bardziej szczegółowoŹ Ó Ź Ź Ą ź ź Ń Ó ć Ź ć ć Ź Ó Ń ź Ó Ś Ó Ó Ó Ą ź ź Ó Ą Ą Ź ć Ź Ó Ó Ó Ą ć ć ć Ą ć Ó Ść ć Ś Ść Ś Ó ć ć Ś Ó Ó ć Ś ć ć ć Ó Ó ć ć Ó Ś Ą Ó ć Ź ĘĄ Ó Ó Ą Ś Ó Ź Ą Ł Ś ć Ź Ł Ł Ą Ó Ś Ł ć ć Ź Ó Ź Ł Ć ć Ó ć Ś Ź Ó ć
Bardziej szczegółowoź Ę Ą ć ź Ą ć ć ć ź ć ć ź ć ć Ł Ę ź ć ź ć Ś Ę ź Ę Ą Ą Ś Ę ć ź ć ć ć ć ź Ę Ę ć ć ź ź ć ź ć ź ź ź ć ź ć ć ź ź ź ć Ę ć ć Ę ć Ń ć Ł Ą Ę ź Ę ć ź ć ź Ł Ę ź ź Ą Ę ć Ś Ś Ś ź Ś ź ź ź Ś Ś ć Ż Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoINTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X
Wrocław 2006 INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl INTERNETOWE BAZY DANYCH PLAN NA DZIŚ zajęcia 1: 2. Procedury składowane
Bardziej szczegółowoZaawansowane Systemy Baz Danych
Zaawansowane Systemy Baz Danych dr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 4 maja 2009 r. Plan seminarium Wprowadzenie Stosowane
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do systemów baz danych. Wykład 1
Wprowadzenie do systemów baz danych Wykład 1 Informacja to przyrost wiedzy, który może być uzyskany na podstawie danych Dane to opis faktów, zapisane są najczęściej w formie symboli reprezentujących coś
Bardziej szczegółowoNowe funkcje w programie Symfonia Finanse i Księgowość w wersji 2011.1
Symfonia Finanse i Księgowość 1 / 6 Nowe funkcje w programie Symfonia Finanse i Księgowość w wersji 2011.1 Spis treści : Korzyści z nowej wersji 2 Zmiany w ustawieniach Stawek VAT 3 Model księgowy nowe
Bardziej szczegółowoZapytanie ofertowe. planuje zakup usług doradczych. Zapytanie kierowane jest do firm z branży informatycznej.
Kraków, 07.07.2014 Zapytanie ofertowe W zawiązku z realizowanym projektem POIG 8.2 firma LABRO TECHNOLOGIE ul. Czerwone Maki 59/22 30-392 Kraków NIP 954-111-33-29 Regon: 273427089 planuje zakup usług doradczych.
Bardziej szczegółowoWłodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1
Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski Bazy danych ITA-101 Wersja 1 Warszawa, wrzesień 2009 Wprowadzenie Informacje o kursie Opis kursu We współczesnej informatyce coraz większą
Bardziej szczegółowoSQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, Spis treści
SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, 2017 Spis treści O autorze 9 Wprowadzenie 11 Lekcja 1. Zrozumieć SQL 15 Podstawy baz danych 15 Język SQL
Bardziej szczegółowoSpecjalizacja magisterska Bazy danych
Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka
Bardziej szczegółowoProjektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II)
Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II) Jacek Cichosz www.zssk.pwr.wroc.pl Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska Narzędzia modelowania
Bardziej szczegółowoInternetowe Bazy Danych. dr inż. Roman Ptak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki roman.ptak@pwr.edu.pl
Internetowe Bazy Danych dr inż. Roman Ptak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki roman.ptak@pwr.edu.pl Sprawy organizacyjne Forma zajęć: wykład (15 h) laboratorium (15 h) Wykłady: środy (N) 11:15-13:45
Bardziej szczegółowoTworzenie wersji demonstracyjnych enova365 na potrzeby prezentacji u Klienta
Tworzenie wersji demonstracyjnych enova365 na potrzeby prezentacji u Klienta str. 1 Spis treści 1. Instalacja wersji demonstracyjnej enova365 standard... 3 2. Zakładanie dodatkowej bazy demonstracyjnej...
Bardziej szczegółowoMonitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS. Krok po kroku
z wykorzystaniem systemu ADONIS Krok po kroku BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management Office
Bardziej szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoCel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Logiki temporalne Przykłady użycia Bibliografia. Logiki temporalne. Andrzej Oszer. Seminarium Protokoły Komunikacyjne
Seminarium Protokoły Komunikacyjne Spis treści 1 2 PLTL - Propositional Linear Temporal Logic CTL - Computation Tree Logic CTL* - uogólnienie 3 4 rozszerzaja logikę pierwszego rzędu o symbole określajace
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH. Co to jest baza danych. Przykłady baz danych. Z czego składa się baza danych. Rodzaje baz danych
BAZY DANYCH Co to jest baza danych Przykłady baz danych Z czego składa się baza danych Rodzaje baz danych CO TO JEST BAZA DANYCH Komputerowe bazy danych już od wielu lat ułatwiają człowiekowi pracę. Są
Bardziej szczegółowoLiczba godzin 1,2 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 2. Tematyka zajęć
rzedmiot : Systemy operacyjne Rok szkolny : 015/016 Klasa : 3 INF godz. x 30 tyg.= 60 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 35103 rowadzący : Jacek Herbut Henryk Kuczmierczyk Numer lekcji Dział Tematyka
Bardziej szczegółowoZespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 1 im. ks. Stanisława Konarskiego w Jędrzejowie
Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 1 im. ks. Stanisława Konarskiego w Jędrzejowie Program Praktyk w zawodzie Technik Informatyk Klasa 3 (cztery tygodnie, 8 godzin dziennie w sumie 160 godzin) I. Rodzaj
Bardziej szczegółowoPojęcie bazy danych funkcje i możliwości
Pojęcie bazy danych funkcje i możliwości Baza danych to zbiór informacji zapisanych w ściśle określony sposób w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych. W potocznym ujęciu obejmuje dane
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Bazy danych 2 Nazwa modułu w języku angielskim Databases 2 Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoMonitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management
Bardziej szczegółowoRef. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML
Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Wprowadzenie do języka SQL. Polecenia generujące strukturę bazy danych: CREATE, ALTER i DROP. Polecenia: wprowadzające dane do bazy - INSERT, modyfikujące zawartość
Bardziej szczegółowoStrumieniowe bazy danych. Piotr i Paweł
Strumieniowe bazy danych Piotr i Paweł Źródła zapotrzebowania na DSMS Finanse (giełda, przewidywanie trendów, wykrywanie defraudacji, szacowanie ryzyka) Zarządzanie ruchem i wydajnością sieci telekomunikacyjnych
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz
Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Katarzyna Klessa RELACJE dwa sposoby tworzenia Tworzenie relacji: ręcznie za pomocą odpowiednich zapytań (ALTER
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa
Spis treści Przedmowa V 1 SQL - podstawowe konstrukcje 1 Streszczenie 1 1.1 Bazy danych 1 1.2 Relacyjny model danych 2 1.3 Historia języka SQL 5 1.4 Definiowanie danych 7 1.5 Wprowadzanie zmian w tabelach
Bardziej szczegółowoProjektowanie architektury systemu rozproszonego. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych
Projektowanie architektury systemu rozproszonego Jarosław Kuchta Zagadnienia Typy architektury systemu Rozproszone przetwarzanie obiektowe Problemy globalizacji Problemy ochrony Projektowanie architektury
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Wykład 13 Marcin Młotkowski 27 maja 2015 Plan wykładu Trwałość obiektów 1 Trwałość obiektów 2 Marcin Młotkowski Programowanie obiektowe 2 / 29 Trwałość (persistence) Definicja Cecha
Bardziej szczegółowoECTS Razem 30 Godz. 330
3-letnie stacjonarne studia licencjackie kier. Matematyka profil: ogólnoakademicki Semestr 1 Przedmioty wspólne Algebra liniowa z geometrią analityczną I 7 30 30 E Analiza matematyczna I 13 60 60 E Technologie
Bardziej szczegółowoAdam Cankudis IFP UAM
W s t ę p d o r e l a c y j n y c h b a z d a n y c h Adam Cankudis IFP UAM B i b l i o g r a f i a T. Morzy i in., Bazy danych, [w:] Studia Informatyczne, Pierwszy stopie ń, http://wazniak.mimuw.edu.pl/
Bardziej szczegółowoINFODESK zasady działania systemu
INFODESK to system oparty o dane rejestrowe zawierający informacje o przedsiębiorcach zarejestrowanych w KRS, spółkach cywilnych oraz pozostałych podmiotach jednostkach sektora publicznego, jednostkach
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z INFORMATYKI dla klasy III gimnazjalnej, Szkoły Podstawowej w Rychtalu
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z INFORMATYKI dla klasy III gimnazjalnej, Szkoły Podstawowej w Rychtalu 1 Algorytmika i programowanie Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie
Bardziej szczegółowoforma studiów: studia stacjonarne Liczba godzin/tydzień: 1, 0, 2, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Relacyjne Bazy Danych Relational Databases Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Kod przedmiotu: ZIP.GD5.03 Rodzaj przedmiotu: Przedmiot Specjalnościowy na kierunku ZIP dla specjalności
Bardziej szczegółowoPodstawowe zagadnienia z zakresu baz danych
Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Jednym z najważniejszych współczesnych zastosowań komputerów we wszelkich dziedzinach życia jest gromadzenie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji. Specjalizowane
Bardziej szczegółowoSystem Zarządzania Państwowym Zasobem Geodezyjnym i Kartograficznym. Wisła, 08-10.2010r.
System Zarządzania Państwowym Zasobem Geodezyjnym i Kartograficznym Wisła, 08-10.2010r. Dzień Dobry! GEOPOLIS Sp. z o.o. Projektowanie i wdrażanie systemów zarządzania PZGiK Projektowanie i wdrażanie systemów
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoWeryfikacja modelowa. Protokoły komunikacyjne 2006/2007. Paweł Kaczan
Weryfikacja modelowa Protokoły komunikacyjne 2006/2007 Paweł Kaczan pk209469@students.mimuw.edu.pl Plan Wstęp Trzy kroki do weryfikacji modelowej Problemy Podsumowanie Dziedziny zastosowań Weryfikacja
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe. Tematy projektów
Programowanie obiektowe Tematy projektów Wytyczne Podane tematy wymagają własnej implementacji Podana jest ogólna charakterystyka projektu szczegóły implementacji są już indywidualnymi rozwiązaniami autora
Bardziej szczegółowoInformatyka klasa III Gimnazjum wymagania na poszczególne oceny
Informatyka klasa III Gimnazjum wymagania na poszczególne oceny Algorytmika i programowanie Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego
Bardziej szczegółowoOdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie
OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006/2007 Zagadnienia do omówienia 1. Wprowadzenie 2. Klasyfikacja źródeł danych 3. Wymagania
Bardziej szczegółowoKOR. Konstrukcja systemów obiektowych i rozproszonych. PJWSTK, 2010 Emil Wcisło.
KOR Konstrukcja systemów obiektowych i rozproszonych 2010 PJWSTK, 2010 Emil Wcisło Ćwiczenia Ćwiczenia z KOR w roku 2010/11 w semestrze letnim odbywać się będą: Dla studiów niestacjonarnych: Dla grupy
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE
GIMNAZJUM NR 2 W RYCZOWIE WYMAGANIA EDUKACYJNE niezbędne do uzyskania poszczególnych śródrocznych i rocznych ocen klasyfikacyjnych z INFORMATYKI w klasie II gimnazjum str. 1 1. Algorytmika i programowanie
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoPAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NYSIE
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NYSIE Efekty uczenia się Kierunek Informatyka Studia pierwszego stopnia Profil praktyczny Umiejscowienie kierunku informatyka w obszarze kształcenia: Obszar wiedzy: nauki
Bardziej szczegółowoINFODESK zasady działania systemu
INFODESK to system oparty o dane rejestrowe zawierający informacje o przedsiębiorcach zarejestrowanych w KRS, przedsiębiorcach działających w postaci indywidualnych działalności gospodarczych, spółek cywilnych
Bardziej szczegółowoZ nowym bitem. Informatyka dla gimnazjum. Część II
Z nowym bitem. Informatyka dla gimnazjum. Część II Wymagania na poszczególne oceny szkolne Grażyna Koba Spis treści 1. Algorytmika i programowanie... 2 2. Obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym... 4 3. Bazy
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych
Plan wykładu Bazy danych Cechy rozproszonej bazy danych Implementacja rozproszonej bazy Wykład 15: Rozproszone bazy danych Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy danych (studia
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI
Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA
INFORMATYKA - - 1 - - Gimnazjum nr 2 im. Jana Pawła II w Lublińcu WYMAGANIA EDUKACYJNE w klasie drugiej NR LEK CJI TEMAT 36 Zajęcia organizacyjne TREŚCI PODSTAWY PROGRAMOWEJ OBLICZENIA W ARKUSZU KALKULACYJNYM
Bardziej szczegółowoProgram wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;
Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,
Bardziej szczegółowoOPIEKUN DORADCY: KONTO FIRMY ZARZĄDZANIE KLIENTAMI
Portalami Opiekun Doradcy / Opiekun Zysku zarządza firma Opiekun Inwestora z siedzibą w Poznaniu, NIP: 972 117 04 29 KONTAKT W SPRAWIE WSPÓŁPRACY W RAMACH PROJEKTU OPIEKUN DORADCY pomoc@opiekundoradcy.pl,
Bardziej szczegółowo