PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "2012-01-16 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew"

Transkrypt

1 0-0-6 PLAN WYKŁADU Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew BAZY DANYCH Wykład 9 dr inż. Agnieszka Bołtuć INDEKSY - DEFINICJE Indeksy to pomocnicze struktury dostępowe, używane w celu przyspieszenia pobierania rekordów z pliku, Oferują dostęp do rekordów bez wpływania na ich fizyczne rozmieszczenie na dysku, Do tworzenia indeksów wykorzystywane jest pole indeksujące które może być dowolnym polem w pliku, Dla danego pliku może być skonstruowanych wiele indeksów na wielu polach, Mechanizm porównywalny do indeksów dołączanych na końcach książek, INDEKSY - DEFINICJE Rodzaje indeksów: jednopoziomowe, wielopoziomowe, Rodzaje indeksów: zagęszczone, rzadkie, Rodzaje struktur: pliki uporządkowane, struktury drzewiaste,

2 0-0-6 INDEKSY JEDNOPOZIOMOWE Indeks przechowuje wartości pola indeksującego oraz wskaźniki na bloki w których te pola się znajdują, wartości w indeksie są uporządkowane dlatego można tu stosować wyszukiwanie binarne, Rodzaje indeksów jednopoziomowych uporządkowanych: główny (podstawowy), klastrowania (zgrupowany), drugorzędny (wtórny). INDEKS GŁÓWNY Nałożony na atrybucie klucza podstawowego pliku uporządkowanego, Indeks główny to plik uporządkowany zawierający rekordy złożone z dwóch pól: pierwsze ma typ ten sam co klucz, drugie to wskaźnik na blok dyskowy, Wpis do indeksu można określić jako parę <K(i),P(i)> Rozmiar indeksu jest taki sam jak liczba bloków w pliku, Pierwszy z rekordów danego bloku nazywamy rekordem zaczepienia, zaczepieniem bloku lub kotwicą bloku, Plik danych z kluczem głównym INDEKSY ZAGĘSZCZONE I RZADKIE Indeks zagęszczony zawiera wpis dla każdej wartości klucza wyszukiwania czyli dla każdego rekordu, Indeks niezagęszczony posiada wpis jedynie dla niektórych wartości wyszukiwania (np. bloków), INDEKS GŁÓWNY Plik indeksu punkt zaczepienia wskaźnik Adamczyk Anwert Aztek Zaktorski Adamczyk Afon Agnelli Anwert Ampok Awert Aztek Azwok Azyl Zaktorski Zkotar Zylton

3 0-0-6 INDEKS GŁÓWNY Zalety: Mniej jednostek niż w pliku z danymi: tylko rekordy zaczepienia oraz mniej pól rekordów, Efektywniejsze wyszukiwanie binarne: średni koszt log b. Wady: Duży koszt wstawiania, usuwania i modyfikacji. INDEKS KLASTROWANIA Nałożony na atrybucie nie będącym kluczem podstawowym pliku uporządkowanego (nieunikatowym), Pole takie nazywamy polem klastrowania, Indeks klastrowania to plik uporządkowany z dwoma polami: pierwsze ma ten sam typ co pole klastrowania, drugie wskaźnik, Indeks zawiera wpis do każdej odrębnej wartości klastrowania oraz wskaźnik na pierwszy blok do którego ona należy, Jest indeksem rzadkim, Wady i zalety te same co w przypadku indeksu głównego, INDEKS KLASTROWANIA Plik indeksu Plik danych z polem klastrownia INDEKS KLASTROWANIA Z BLOKAMI NADMIAROWYMI Plik indeksu Plik danych z polem klastrowania wskaźnik na blok Null Wartość pola klastrowania wskaźnik Wartość pola klastrowania wskaźnik wskaźnik na blok Null 6 wskaźnik na blok 6 wskaźnik na blok Null

4 0-0-6 INDEKS DRUGORZĘDNY Można nałożyć na pole które ma unikatowe wartości w każdym rekordzie lub które nie jest polem klucza i posiada powtarzające się wartości, Jest plikiem uporządkowanym o dwóch polach: jedno jest tego typu co wybrane pole nie będące polem uporządkowania pliku (pole indeksujące), drugie wskaźnikiem na blok lub rekord, Dla jednego pliku może być wiele indeksów drugorzędnych, Jest indeksem zagęszczonym, INDEKS DRUGORZĘDNY (POLE KLUCZA) Plik danych z polem indeksowania Plik indeksu Wartość pola indeksu 6 wskaźnik wskaźniki we wpisach indeksu są wskaźnikami na bloki INDEKS DRUGORZĘDNY (POLE NIE BĘDĄCE POLEM KLUCZA) Plik danych z polem indeksowania poziom pośredni Plik indeksu Wartość wskaźnik pola INDEKSY WIELOPOZIOMOWE Celem wprowadzenia takiego indeksu jest redukcja kosztów przeszukiwania, Idea indeksu wielopoziomowego bazuje na redukcji o tyle razy ile wynosi współczynnik blokowania bfr i, przeszukiwanie indeksu wielopoziomowego wymaga średnio log bfri b i dostępów do bloków pliku indeksowego, Indeks składa się z wielu poziomów: poziom pierwszy (podstawowy) to plik uporządkowany z różnymi wartościami K(i),

5 0-0-6 INDEKSY WIELOPOZIOMOWE Dla pierwszego poziomu możemy stworzy indeks podstawowy, nazywamy go indeksem drugiego poziomu, Tę samą procedurę można powtarzać dla drugiego poziomu i tworzy się trzeci, Liczba poziomów w indeksie wielopoziomowym (ostatni poziom zwany szczytowym t): t= log bfri (r ), gdzie r to liczba wpisów na poziomie pierwszym, Indeksy wielopoziomowe można konstruować z wykorzystaniem indeksów podstawowych, wtórnych i zgrupowanych, pod warunkiem, że indeks I poziomu ma różne wartości dla K(i) i rekordy stałej długości. INDEKSY WIELOPOZIOMOWE Poziom pierwszy 8 Poziom drugi Plik danych z polem klucza głównego ISAM ISAM Jedną z fundamentalnych koncepcji indeksu wielopoziomowego jest struktura ISAM (ang. Indexed Sequential Access Method) opracowana przez IBM, zbudowana jest z dwóch poziomów. Poziom pierwszy indeksuje cylindry. Rekordy indeksu zawierają pary wartości: poszukiwany klucz i adres do indeksu ścieżki dyskowej. Poziom drugi indeksuje ścieżki. Jego rekordy zawierają pary wartości: poszukiwany klucz i adres ścieżki. Rozwinięciem struktury ISAM jest VSAM (ang. Virtual Sequential Access Method). VSAM jest już niezależna od rozwiązań sprzętowych. ISAM jest indeksem statycznym, co oznacza, że nie posiada zaawansowanych mechanizmów modyfikowania struktury w sytuacji zmodyfikowania zawartości indeksowanego pliku (dodanie, zmodyfikowanie, usunięcie rekordu), Usunięcie rekordu powoduje powstanie pustego miejsca w bloku indeksu, zaś nowe rekordy są dodawane do bloków przepełnienia. W ostateczności struktura indeksu typu ISAM staje się nieefektywna, dlatego wprowadza się tzw. dynamiczny indeks wielopoziomowy implementowany najczęściej w postaci drzew.

6 0-0-6 B-DRZEWA I B + -DRZEWA - WPROWADZENIE DRZEWO WYSZUKIWANIA B-drzewa i B + -drzewa stanowią przypadki znanych struktur drzewiastych, Drzewo składa się z wierzchołków, każdy wierzchołek (oprócz korzenia) ma jeden wierzchołek nadrzędny i kilka podrzędnych, Wierzchołek który nie posiada wierzchołków podrzędnych nazywamy liściem, Poziom wierzchołka jest o jeden większy niż poziom nadrzędnego, zaś korzeń ma poziom zerowy, Poddrzewo to składa się z wybranego wierzchołka oraz wszystkich jego wierzchołków podrzędnych, Jest specjalnym typem drzewa, wykorzystywanym do wyszukiwania rekordów, mając daną wartość jednego z jego pól, Drzewo wyszukiwania rzędu p nazywamy takie drzewo, że każdy wierzchołek tego drzewa, Posiada co najwyżej p wartości szukanych i p wskaźników w porządku < P, K, P, K,..., Pq-, Kq-, Pq >, gdzie q <= p, Każde Pi jest wskaźnikiem pustym lub wskaźnikiem do poddrzewa, zaś Ki jest wartością wyszukiwaną. DRZEWO WYSZUKIWANIA - WIERZCHOŁEK DRZEWO WYSZUKIWANIA - PRZYKŁAD P K Ki- Pi Ki Kq- Pq * * * 6 * 9 * x x x X<K Ki-<X<Ki Kq-<X Ograniczenia: w wierzchołku K<K<<Kq-, dla wszystkich wartości X w poddrzewie wskazywanym przez Pi spełnione jest Ki- < X < Ki (dla < i < q), X<Ki (dla i=) oraz Ki- < X (dla i = q). 7 8 * Wskaźnik na wierzchołek Wskaźnik pusty 6

7 0-0-6 DRZEWO WYSZUKIWANIA - CECHY Nie jest drzewem zrównoważonym, Wiele operacji przy przeszukiwaniu drzewa, Po usunięciu rekordu niektóre wierzchołki mogą być prawie puste co powoduje marnowanie przestrzeni i zwiększenie liczby poziomów, B-DRZEWO Posiada ograniczenia powodujące fakt stałego zrównoważenia oraz że przestrzeń powstająca po usuwaniu nie jest duża, Algorytmy wstawiania i usuwania są dosyć skomplikowane, gdyż muszą spełniać nałożone ograniczenia, Te problemy rozwiązuje B-drzewo. B-DRZEWO RZĘDU P - DEFINICJA Każdy wierzchołek wewnętrzny w drzewie ma postać: <P, <K,Pr>, P, <K,Pr>,,<Kq-,Prq->,Prq>, gdzie q<=p. Każde Pi to wskaźnik drzewa na inny wierzchołek, zaś Pri wskaźnik danych na rekord (lub blok) o wartości pola klucza Ki, w wierzchołku K<K<<Kq-, dla wszystkich wartości X w poddrzewie wskazywanym przez Pi mamy Ki- < X < Ki (dla < i < q), X<Ki (dla i=) oraz Ki- < X (dla i = q). B-DRZEWO - DEFINICJA Każdy wierzchołek posiada najwyżej p wskaźników drzewa, Każdy wierzchołek (oprócz korzenia i liścia) posiada co najmniej p/ wskaźników drzewa, korzeń posiada ich co najmniej dwa, Wierzchołek o q wskaźnikach drzewa, gdzie q<=p, posiada q- wartości pola klucza wyszukiwania, Wszystkie liście znajdują się na tym samym poziomie. 7

8 0-0-6 B-DRZEWO - WIERZCHOŁEK B-DRZEWO - PRZYKŁAD P K Pr P Ki- Pri- Pi Ki Pri Kq- Prq- Pq * * * o 8 o wskaźnik drzewa wskaźnik danych * * * o o * * * 6 o 7 o * * * 9 o o x x x X<K Ki-<X<Ki Kq-<X * Wskaźnik na wierzchołek Wskaźnik pusty Kolejność wstawiania elementów: 8,,,7,,,9,6 o Wskaźnik danycho B + -DRZEWO Modyfikacja B-drzewa, Wskaźniki danych przechowywane są tylko w liściach, Liście przechowują wpis dla każdej wartości pola wyszukiwania wraz ze wskaźnikiem danych na rekord (lub blok), B + -DRZEWO RZĘDU P DEFINICJA WIERZCHOŁKÓW Każdy wierzchołek wewnętrzny w drzewie ma postać: <P, K, P, K,, Pq-, Kq-, Pq>, gdzie q<=p, zaś każde Pi to wskaźnik drzewa, W wierzchołku K<K<<Kq-, Dla wszystkich wartości X w poddrzewie wskazywanym przez Pi mamy Ki- < X < Ki (dla < i < q), X<=Ki (dla i=) oraz Ki- < X (dla i = q), 8

9 0-0-6 B + -DRZEWO RZĘDU P DEFINICJA WIERZCHOŁKÓW Każdy wierzchołek wewnętrzny posiada najwyżej p wskaźników drzewa. Każdy wierzchołek wewnętrzny (oprócz korzenia i liści) posiada co najmniej p/ wskaźników drzewa, korzeń posiada ich co najmniej dwa, Wierzchołek o q wskaźnikach drzewa, gdzie q<=p, posiada q- wartości pola klucza wyszukiwania. B + -DRZEWO RZĘDU P DEFINICJA LIŚCI Każdy wierzchołek typu liść w drzewie ma postać: <<K, Pr>, <K, Pr>,, <Kq-, Pq->, Pnast>, gdzie q<=p, zaś każde Pri to wskaźnik danych, Pnast wskazuje na następny wierzchołek liścia, W wierzchołku K<K<<Kq-, dla q<=p, Każde pri jest wskaźnikiem danych wskazującym na rekord (lub blok), którego wartość pola wyszukiwania jest równa Ki, B + -DRZEWO RZĘDU P DEFINICJA LIŚCI Każdy wierzchołek liścia posiada co najmniej p/ wskaźników drzewa, Wszystkie wierzchołki liści znajdują się na tym samym poziomie. B + -DRZEWO WIERZCHOŁKI I LIŚCIE P K Ki- Pi Ki Kq- Pq wskaźnik drzewa wskaźnik drzewa x x x X<=K Ki-<X<=Ki Kq-<X K Pr K Pr Ki Pri Kq- Prq- Pnast wskaźnik danych 9

10 0-0-6 B + -DRZEWO - PRZYKŁAD * Wskaźnik na wierzchołek Wskaźnik pusty B + -DRZEWO - OPERACJE * * * * * 7 * 8 * o o * o * 6 o 7 o * 8 o * 9 o o o Wskaźnik danych Algorytm dodawania do drzewa: Rozpoczynając od korzenia znajdujemy właściwy liść i umieszczamy tam wartość Jeśli wierzchołek liścia jest pełny i dodanie wartości do liścia powoduje przepełnienie to dzielimy go, pozostawiamy początkowe j = ceiling((p liść + ) / ) wartości w liściu, a pozostałe przenosimy do nowego liścia, j-tą wartość powielamy w węźle nadrzędnym, jeśli przeniesienie wartości do węzła nadrzędnego powoduje przepełnienie, to pozostawiamy początkowe j = floor((p + ) / ) wartości w węźle, a pozostałe przenosimy do nowego węzła, j-tą wartość przenosimy do węzła nadrzędnego B + -DRZEWO - OPERACJE DODAWANIE DO B + -DRZEWA Algorytm usuwania: wartości usuwamy zawsze na poziomie liści, wtedy wartość z lewej w liściu zastępuje wartość w wierzchołku, jeśli wypełnienie liścia spadnie poniżej p/ to znajdź siostrzany wierzchołek liścia bezpośrednio z lewej (lub prawej) strony i redystrybuuj wartości, tak aby oba były zapełnione co najmniej w połowie, Może dojść do propagacji i zmniejszenia liczby poziomów drzewa. Źródło: R. Elmasri, S. B. Navathe, Wprowadzenie do systemów baz danych, Helion, 00 0

11 0-0-6 USUWANIE Z B + -DRZEWA WYKŁAD PRZYGOTOWANO NA PODSTAWIE R. Elmasri, S. B. Navathe, Wprowadzenie do systemów baz danych, Helion, 00, danych. Źródło: R. Elmasri, S. B. Navathe, Wprowadzenie do systemów baz danych, Helion, 00

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe 1 Plan rozdziału 2 Indeksy Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny Indeksy wielopoziomowe Indeksy typu B-drzewo B-drzewo B+ drzewo B* drzewo Wprowadzenie 3 Indeks podstawowy

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski : idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojcie indeksu. Wykład 8: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów

Bazy danych. Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojcie indeksu. Wykład 8: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Plan wykładu Bazy Wykład 8: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład ósmy Indeksy

Bazy danych wykład ósmy Indeksy Bazy danych wykład ósmy Indeksy Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy

Bardziej szczegółowo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Wykład: dane w strukturze, funkcje i rodzaje struktur, LIFO, last in first out, kolejka FIFO, first in first out, push, pop, size, empty, głowa, ogon, implementacja

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Dyski. Mechanizmy składowania

Bazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Dyski. Mechanizmy składowania Plan wykładu Bazy danych Wykład 10: Fizyczna organizacja danych w bazie danych Model logiczny i model fizyczny Mechanizmy składowania plików Moduł zarządzania miejscem na dysku i moduł zarządzania buforami

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet ielonogórski Drzewa poszukiwań binarnych Ćwiczenie

Bardziej szczegółowo

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy) Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie studentów

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów przypomnienie wiadomości. Pojęcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML.

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów przypomnienie wiadomości. Pojęcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML. Plan wykładu Bazy danych Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 6 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6b: Model danych oparty na drzewach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na drzewach

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat : Drzewa zrównoważone, sortowanie drzewiaste Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np.

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np. Drzewa binarne Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0 i T 1 są drzewami binarnymi to T 0 T 1 jest drzewem binarnym Np. ( ) ( ( )) Wielkość drzewa

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i optymalizacja

Struktury danych i optymalizacja Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2005/06 Plan wykładu Ewolucja

Bardziej szczegółowo

2011-01-20 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ETAPY PRZETWARZANIA ZAPYTANIA OPTYMALIZACJA ZAPYTAŃ

2011-01-20 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ETAPY PRZETWARZANIA ZAPYTANIA OPTYMALIZACJA ZAPYTAŃ PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH Wykład 11 dr inż. Agnieszka Bołtuć Pojęcie optymalizacji Etapy wykonywania zapytania Etapy optymalizacji Rodzaje optymalizacji Reguły transformacji Procedury implementacyjne Koszty

Bardziej szczegółowo

KODY SYMBOLI. Kod Shannona-Fano. Algorytm S-F. Przykład S-F

KODY SYMBOLI. Kod Shannona-Fano. Algorytm S-F. Przykład S-F KODY SYMBOLI Kod Shannona-Fano KODOWANIE DANYCH, A.Przelaskowski Metoda S-F Kod Huffmana Adaptacyjne drzewo Huffmana Problemy implementacji Kod Golomba Podsumowanie Kod drzewa binarnego Na wejściu rozkład:

Bardziej szczegółowo

PROGRAM RETROKONWERSJI ZDALNEJ

PROGRAM RETROKONWERSJI ZDALNEJ ul. Mołdawska 18, 61-614 Poznań tel. / fax. (-61) 656-44-10 adres do korespondencji: os. Stefana Batorego 13/27 60-969 POZNAÑ 60, skr. 40 PROGRAM RETROKONWERSJI ZDALNEJ dla systemów SOWA opracował zespół

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

Normalizacja baz danych Normalizacja baz danych Definicja 1 1 Normalizacja to proces organizowania danych w bazie danych. Obejmuje to tworzenie tabel i ustanawianie relacji między tymi tabelami zgodnie z regułami zaprojektowanymi

Bardziej szczegółowo

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego

Bardziej szczegółowo

0-0000, 1-0001, 2-0010, 3-0011 itd... 9-1001.

0-0000, 1-0001, 2-0010, 3-0011 itd... 9-1001. KODOWANIE Jednym z problemów, z którymi spotykamy się w informatyce, jest problem właściwego wykorzystania pamięci. Konstruując algorytm staramy się zwykle nie tylko o zminimalizowanie kosztów czasowych

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 6.

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 6. PODSTAWY INFORMATYKI wykład 6. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEAIiE,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1 Bazy danych wprowadzenie teoretyczne Piotr Prekurat 1 Baza danych Jest to zbiór danych lub jakichkolwiek innych materiałów i elementów zgromadzonych według określonej systematyki lub metody. Zatem jest

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Drzewa poszukiwań binarnych Kacper Pawłowski Streszczenie W tej pracy przedstawię zagadnienia związane z drzewami poszukiwań binarnych. Przytoczę poszczególne operacje na tej strukturze danych oraz ich

Bardziej szczegółowo

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

Bardziej szczegółowo

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak:

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak: Sortowanie stogowe Drzewo binarne Binary Tree Dotychczas operowaliśmy na prostych strukturach danych, takich jak tablice. W tablicy elementy ułożone są zgodnie z ich numeracją, czyli indeksami. Jeśli za

Bardziej szczegółowo

Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access.

Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access. Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. Opracowała: Mariola Franek TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access. Cel ogólny: Zapoznanie uczniów z możliwościami programu Microsoft Access.

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza danych. Modele danych Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Struktura pliku. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku

Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Struktura pliku. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą Koncepcja pliku Metody dostępu Organizacja systemu plików Metody alokacji Struktura dysku Zarządzanie dyskiem Struktura pliku Prosta sekwencja słów lub

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

Bardziej szczegółowo

Koszt zamortyzowany. Potencjał - Fundusz Ubezpieczeń Kosztów Algorytmicznych

Koszt zamortyzowany. Potencjał - Fundusz Ubezpieczeń Kosztów Algorytmicznych Koszt zamortyzowany Jeśli mamy ciąg operacji, to koszt zamortyzowany jednej z nich jest sumarycznym kosztem wykonania wszystkich operacji podzielonym przez liczbę operacji. Inaczej mówiąc jest to, dla

Bardziej szczegółowo

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 3 Struktury drzewiaste drzewo binarne szczególny przypadek drzewa, które jest szczególnym przypadkiem grafu skierowanego, stopień każdego wierzchołka jest

Bardziej szczegółowo

INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE

INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE Przygotował Lech Banachowski na podstawie: 1. Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGrawHill, 2000 (książka i slide y). 2. Lech Banachowski,

Bardziej szczegółowo

Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo

Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo Sprawozdanie Podstawy Informatyki Laboratoria Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo Maciej Tarkowski maciek@akom.pl grupa VII 1/8 1. Stos Stos (ang. Stack) jest podstawową liniową strukturą

Bardziej szczegółowo

Wstęp BTRFS Podsumowanie. System plików BTRFS. Maciej Łaszcz 05.09.2009

Wstęp BTRFS Podsumowanie. System plików BTRFS. Maciej Łaszcz 05.09.2009 System plików 05.09.2009 System plików Motywacja Wymagania Historia 1 Motywacja Wymagania Historia 2 3 Bibliografia System plików Prawo Moore a a HDD Motywacja Wymagania Historia Ale czas dostępu do danych

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. 77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. Konstrukcja drzew składniowych

Wykład 11. Konstrukcja drzew składniowych Wykład 11 Konstrukcja drzew składniowych Drzewa składniowe Wykorzystanie drzew składniowych jako reprezentacji pośredniej umożliwia oddzielenie translacji od analizy składniowej; Procedury translacji wywołane

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek Algorytmy i str ruktury danych Metody algorytmiczne Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Metody algorytmiczne - wprowadzenia Znamy strukturę algorytmów Trudność tkwi natomiast w podaniu metod służących

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Algorytmy i struktury danych www.pk.edu.pl/~zk/aisd_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 5: Algorytmy

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia.

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. 1. Definicja bazy danych, Baza danych to uporządkowany zbiór danych z pewnej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający

Bardziej szczegółowo

System plików. - warstwa logiczna. - warstwa fizyczna. - przykłady implementacji. Systemy operacyjne Wykład 6 1

System plików. - warstwa logiczna. - warstwa fizyczna. - przykłady implementacji. Systemy operacyjne Wykład 6 1 System plików - warstwa logiczna - warstwa fizyczna - przykłady implementacji Systemy operacyjne Wykład 6 1 System plików warstwa logiczna Pojęcie pliku. Typy i struktury plików. Metody dostępu do plików.

Bardziej szczegółowo

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - BD. Organizacja plików. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 5 (1)

Bazy danych - BD. Organizacja plików. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 5 (1) Organizacja plików Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 5 (1) 1 Plan wykładu Struktura przechowywania danych i organizacja rekordów w blokach Rodzaje organizacji plików pliki nieuporządkowane pliki

Bardziej szczegółowo

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 2 1 marca 2010 Test na jednoznaczna dekodowalność Kod a jest prefiksem kodu b jeśli b jest postaci ax. x nazywamy

Bardziej szczegółowo

Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych

Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych 1 Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych Alexander Denisjuk Prywatna Wyższa Szkoła Zawodowa w Giżycku

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38 Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM

Bardziej szczegółowo

System plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku. Struktura pliku. Typ pliku nazwa, rozszerzenie (extension)

System plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku. Struktura pliku. Typ pliku nazwa, rozszerzenie (extension) System plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą Koncepcja pliku Ciągła logiczna przestrzeń adresowa Koncepcja pliku Metody dostępu Organizacja systemu plików Metody alokacji Struktura dysku Zarządzenie

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Wykład nr 6 Analizy danych w systemach GIS Jak pytać bazę danych, żeby otrzymać sensowną odpowiedź......czyli podstawy języka SQL INSERT, SELECT, DROP, UPDATE

Bardziej szczegółowo

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność

Bardziej szczegółowo

ECDL. Moduł nr 5. Użytkowanie bazy danych

ECDL. Moduł nr 5. Użytkowanie bazy danych ECDL Moduł nr 5 Użytkowanie bazy danych Spis treści 1 Rozumienie istoty baz danych... 5 1.1 Kluczowe pojęcia... 5 1.1.1 Rozumienie pojęcia bazy danych... 5 1.1.2 Różnica między daną a informacją... 5 1.1.3

Bardziej szczegółowo

PTI S1 Tabele. Tabele. Tabele

PTI S1 Tabele. Tabele. Tabele Tabele Tabele 43 1.3. Tabele Jako że bazy danych składają się z tabel, musimy nauczyć się jak je zaprojektować, a następnie stworzyć i zarządzać nimi w programie Microsoft Access 2013. Zajmiemy się również

Bardziej szczegółowo

Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych.

Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych. Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych. 1. Rodzaje pamięci używanej w programach Pamięć komputera, dostępna dla programu,

Bardziej szczegółowo

Dynamiczne drzewa. Piotr Sankowski. - p. 1/27

Dynamiczne drzewa. Piotr Sankowski. - p. 1/27 Piotr Sankowski - p. 1/27 przypomnienie czas O(log 2 n), jak to zrobić w czasie O(log n), jak to zrobić w pesymistycznym czasie O(log n) (szkic). - p. 2/27 Operacje na dynamicznych drzewach: parent(v)

Bardziej szczegółowo

Baza danych część 8. -Klikamy Dalej

Baza danych część 8. -Klikamy Dalej Baza danych część 8 1.Kwerendy służą do wyszukiwania informacji według zadanych parametrów. Odpowiednio napisane mogą również wykonywać inne zadania jak tworzenie tabel czy pobieranie z formularzy parametrów

Bardziej szczegółowo

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d. TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 5 - zarządzanie pamięcią pomocniczą

SYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 5 - zarządzanie pamięcią pomocniczą Wrocław 2007 SYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 5 - zarządzanie pamięcią pomocniczą Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl www.equus.wroc.pl/studia.html 1 PLAN: 3. Struktura katalogowa

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Drzewa Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl Drzewa - podstawy Drzewo jest dynamiczną strukturą danych składającą się z elementu węzłowego, zawierającego wskazania na skończoną

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wykład IV SQL - wprowadzenie. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Wykład IV SQL - wprowadzenie. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Bazy danych Wykład IV SQL - wprowadzenie Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Czym jest SQL Język zapytań deklaratywny dostęp do danych Składnia łatwa i naturalna Standardowe narzędzie dostępu do wielu różnych

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski Plan wykładu Bazy danych Podstawy relacyjnego modelu danych Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność

Bardziej szczegółowo

Projektowanie warstwy danych

Projektowanie warstwy danych Jarosław Kuchta Internetowych Projektowanie warstwy danych qhta@eti.pg.gda.pl J.Kuchta@eti.pg.gda.pl Zagadnienia Sposoby zapisu danych zewnętrznych Odwzorowanie dziedziny problemu w dziedzinę danych Normalizacja

Bardziej szczegółowo

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Egzaminy i inne zadania. Semestr II. Egzaminy i inne zadania. Semestr II. Poniższe zadania są wyborem zadań ze Wstępu do Informatyki z egzaminów jakie przeprowadziłem w ciągu ostatnich lat. Ponadto dołączyłem szereg zadań, które pojawiały

Bardziej szczegółowo

R-drzewa. Realizowane funkcje: Struktura węzłów R-drzewa

R-drzewa. Realizowane funkcje: Struktura węzłów R-drzewa R-drzewa R-drzewa są dynamicznymi strukturami danych służącymi do wyszukiwania obiektów wielowymiarowych (niepunktowych!!!) w przestrzeni wielowymiarowej. W R-drzewach obiekty wielowymiarowe są aproksymowane

Bardziej szczegółowo

Adresowanie. W trybie natychmiastowym pole adresowe zawiera bezpośrednio operand czyli daną dla rozkazu.

Adresowanie. W trybie natychmiastowym pole adresowe zawiera bezpośrednio operand czyli daną dla rozkazu. W trybie natychmiastowym pole adresowe zawiera bezpośrednio operand czyli daną dla rozkazu. Wada: rozmiar argumentu ograniczony do rozmiaru pola adresowego Adresowanie bezpośrednie jest najbardziej podstawowym

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapytań. Etapy przetwarzania zapytania. Translacja zapytań języka SQL do postaci wyrażeń algebry relacji Plan wykładu Bazy danych Wykład 12: Optymalizacja zapytań. Język DDL, DML (cd) Etapy przetwarzania zapytania Implementacja wyrażeń algebry relacji Reguły heurystyczne optymalizacji zapytań Kosztowa optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Tworzenie pliku Zapisywanie pliku Czytanie pliku Zmiana pozycji w pliku Usuwanie pliku Skracanie pliku

Tworzenie pliku Zapisywanie pliku Czytanie pliku Zmiana pozycji w pliku Usuwanie pliku Skracanie pliku System plików Definicje: Plik jest logiczną jednostką magazynowania informacji w pamięci nieulotnej Plik jest nazwanym zbiorem powiązanych ze sobą informacji, zapisanym w pamięci pomocniczej Plik jest

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Podstawowe 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 szczegółowo

Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.)

Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.) Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.) Kontenery - - wektor vector - - lista list - - kolejka queue - - stos stack Kontener asocjacyjny map 2016-01-08 Bazy danych-1 W5 1 Kontenery W programowaniu

Bardziej szczegółowo

Projektowanie struktury danych

Projektowanie struktury danych Jarosław aw Kuchta Rozproszonych Projektowanie qhta@eti.pg.gda.pl J.Kuchta@eti.pg.gda.pl Zagadnienia Sposoby zapisu danych zewnętrznych Odwzorowanie dziedziny problemu w dziedzinę danych Normalizacja relacyjnej

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych funkcje i możliwości Charakterystyka baz danych:

Pojęcie bazy danych funkcje i możliwości Charakterystyka baz danych: 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 szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH 1 Technologie informacyjne WYKŁAD IV WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH MAIL: WWW: a.dudek@pwr.edu.pl http://wgrit.ae.jgora.pl/ad Bazy danych 2 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury danych

Podstawowe struktury danych Podstawowe struktury danych 1) Listy Lista to skończony ciąg elementów: q=[x 1, x 2,..., x n ]. Skrajne elementy x 1 i x n nazywamy końcami listy, a wielkość q = n długością (rozmiarem) listy. Szczególnym

Bardziej szczegółowo

1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota

1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Laboratorium nr 1 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Normalizacje 1 Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota 1) Wprowadzenie. Normalizacja to proces organizacji danych w bazie danych. Polega on na

Bardziej szczegółowo

Typy danych. 2. Dane liczbowe 2.1. Liczby całkowite ze znakiem i bez znaku: 32768, -165, ; 2.2. Liczby rzeczywiste stało i zmienno pozycyjne:

Typy danych. 2. Dane liczbowe 2.1. Liczby całkowite ze znakiem i bez znaku: 32768, -165, ; 2.2. Liczby rzeczywiste stało i zmienno pozycyjne: Strona 1 z 17 Typy danych 1. Dane tekstowe rozmaite słowa zapisane w różnych alfabetach: Rozwój metod badawczych pozwala na przesunięcie granicy poznawania otaczającego coraz dalej w głąb materii: 2. Dane

Bardziej szczegółowo

Obszar Logistyka. Definiowanie indeksu towarowego i klasyfikacje. Instrukcja użytkownika

Obszar Logistyka. Definiowanie indeksu towarowego i klasyfikacje. Instrukcja użytkownika Obszar Logistyka Definiowanie indeksu towarowego i klasyfikacje Instrukcja użytkownika EG_LOG Definiowanie indeksu towarowego i klasyfikacje Instrukcja Użytkownika. 2 Spis treści SPIS TREŚCI... 3 NAWIGACJA

Bardziej szczegółowo

MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych. prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś. Kraków: 2008 04 25

MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych. prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś. Kraków: 2008 04 25 MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś Kraków: 2008 04 25 Bazy danych Microsoft Excel 2007 udostępnia szereg funkcji i mechanizmów obsługi baz danych (zwanych

Bardziej szczegółowo

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne Zad. 1 Narysuj schemat związków encji dla przedstawionej poniżej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość oraz stopień i nazwę związku.

Bardziej szczegółowo

6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych

6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych 6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych Duża liczba danych przestrzennych oraz ich specyficzny charakter sprawiają, że do sprawnego funkcjonowania systemu, przetwarzania zgromadzonych w nim danych,

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY Z PRZEDMIOTU INFORMATYKA

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY Z PRZEDMIOTU INFORMATYKA WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY Z PRZEDMIOTU INFORMATYKA Klasa VI Wymagania na ocenę śródroczną: Niedostateczną Uczeń nie spełnia wymogów na ocenę dopuszczającą. Dopuszczającą wymienia podstawowe

Bardziej szczegółowo

Ogólne wiadomości o drzewach

Ogólne wiadomości o drzewach Ogólne wiadomości o drzewach Algorytmy i struktury danych Wykład 4. Rok akademicki: 2010/2011 Drzewo jako struktura danych Drzewo kolekcja elementów pozostających w zależności hierarchicznej, posiadająca

Bardziej szczegółowo

ACCESS ćwiczenia (zestaw 1)

ACCESS ćwiczenia (zestaw 1) ACCESS ćwiczenia (zestaw 1) KWERENDY Ćw. 1. Na podstawie tabeli PRACOWNICY przygotować kwerendę, która wybiera z obiektu źródłowego pola Nazwisko, Imię, KODdziału i Stawka. (- w oknie bazy danych wybrać

Bardziej szczegółowo

FORMAT MARC 21 dla rekordów stosowanych w BAZACH BIBLIOGRAFICZNYCH

FORMAT MARC 21 dla rekordów stosowanych w BAZACH BIBLIOGRAFICZNYCH Zintegrowany System Zarządzania Biblioteką SOWA2/MARC21 FORMAT MARC 21 dla rekordów stosowanych w BAZACH BIBLIOGRAFICZNYCH Poznań 2011 1 Spis treści 1. Wstęp...3 2. Zredagowany wydruk bibliografii...4

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL

Optymalizacja poleceń SQL Optymalizacja poleceń SQL Przetwarzanie polecenia SQL użytkownik polecenie PARSER słownik REGUŁOWY RBO plan zapytania RODZAJ OPTYMALIZATORA? GENERATOR KROTEK plan wykonania statystyki KOSZTOWY CBO plan

Bardziej szczegółowo

WellCommerce Poradnik: CMS

WellCommerce Poradnik: CMS WellCommerce Poradnik: CMS Spis treści well W tej części poradnika poznasz funkcje WellCommerce które służą do zarządzania treścią - aktualnościami, stronami statycznymi i ankietami w Twoim sklepie internetowym.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wykład III Tabele. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Wykład III Tabele. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Bazy danych Wykład III Tabele Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Dwanaście zasad Codda Informacje są reprezentowane logicznie w tabelach Dane są logicznie dostępne przez podanie nazwy tabeli, wartości

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

Technologie baz danych Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH Baza danych (data base) - uporządkowany zbiór danych o określonej strukturze, przechowywany na nośniku informacji w komputerze. System bazy danych można zdefiniować jako bazę danych wraz z oprogramowaniem

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku

Matematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku Matematyka Dyskretna Andrzej Szepietowski 25 czerwca 2002 roku Rozdział 1 Struktury danych 1.1 Listy, stosy i kolejki Lista to uporz adkowany ci ag elementów. Przykładami list s a wektory lub tablice

Bardziej szczegółowo

5.4. Tworzymy formularze

5.4. Tworzymy formularze 5.4. Tworzymy formularze Zastosowanie formularzy Formularz to obiekt bazy danych, który daje możliwość tworzenia i modyfikacji danych w tabeli lub kwerendzie. Jego wielką zaletą jest umiejętność zautomatyzowania

Bardziej szczegółowo

Moduł 5 - Bazy danych

Moduł 5 - Bazy danych Moduł 5 - Bazy danych 5.1. Rozumienie istoty baz danych 5.1.1. Kluczowe pojęcia 5.1.1.1 Rozumienie pojęcia: bazy danych Baza danych pojęcie komputerowe oznaczające zbiór informacji dotyczących określonego

Bardziej szczegółowo

Fizyczna organizacja danych w bazie danych

Fizyczna organizacja danych w bazie danych Fizyczna organizacja danych w bazie danych PJWSTK, SZB, Lech Banachowski Spis treści 1. Model fizyczny bazy danych 2. Zarządzanie miejscem na dysku 3. Zarządzanie buforami (w RAM) 4. Organizacja zapisu

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY STATYSTYCZNEGO MODELOWANIA DANYCH. Wykład 6 Drzewa klasyfikacyjne - wprowadzenie. Reguły podziału i reguły przycinania drzew.

PODSTAWY STATYSTYCZNEGO MODELOWANIA DANYCH. Wykład 6 Drzewa klasyfikacyjne - wprowadzenie. Reguły podziału i reguły przycinania drzew. PODSTAWY STATYSTYCZNEGO MODELOWANIA DANYCH Wykład 6 Drzewa klasyfikacyjne - wprowadzenie. Reguły podziału i reguły przycinania drzew. Wprowadzenie Drzewo klasyfikacyjne Wprowadzenie Formalnie : drzewo

Bardziej szczegółowo