PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew
|
|
- Eleonora Czerwińska
- 9 lat temu
- Przeglądów:
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
< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >
Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających
Bardziej szczegółowoIndeksy. 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 szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 15/15 PYTANIA NA EGZAMIN LICENCJACKI 84. B drzewa definicja, algorytm wyszukiwania w B drzewie. Zob. Elmasri:
Bardziej szczegółowoBazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1)
Indeksy Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 7 (1) 1 Plan wykładu Problematyka indeksowania Podział indeksów i ich charakterystyka indeks podstawowy, zgrupowany, wtórny indeks rzadki, gęsty Indeks
Bardziej szczegółowoTadeusz 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 szczegółowoPlan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów.
Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Indeksy. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki PB Pojęcie
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki. Metody dostępu do danych
Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie
Bardziej szczegółowoIndeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania.
Indeksy Statyczny model pamiętania bazy danych Bazy danych są fizycznie przechowywane jako pliki rekordów, które zazwyczaj są składowane na twardych dyskach. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej,
Bardziej szczegółowoPrzykładowe B+ drzewo
Przykładowe B+ drzewo 3 8 1 3 7 8 12 Jak obliczyć rząd indeksu p Dane: rozmiar klucza V, rozmiar wskaźnika do bloku P, rozmiar bloku B, liczba rekordów w indeksowanym pliku danych r i liczba bloków pliku
Bardziej szczegółowoDefinicja pliku kratowego
Pliki kratowe Definicja pliku kratowego Plik kratowy (ang grid file) jest strukturą wspierająca realizację zapytań wielowymiarowych Uporządkowanie rekordów, zawierających dane wielowymiarowe w pliku kratowym,
Bardziej szczegółowowykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK
wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK 1 2 3 Pamięć zewnętrzna Pamięć zewnętrzna organizacja plikowa. Pamięć operacyjna organizacja blokowa. 4 Bufory bazy danych. STRUKTURA PROSTA
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Statyczny model pamiętania bazy danych 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej
Bardziej szczegółowoWysokość drzewa Głębokość węzła
Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoWSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo
Bardziej szczegółowoprowadzący 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 szczegółowoStruktury 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowosprowadza się od razu kilka stron!
Bazy danych Strona 1 Struktura fizyczna 29 stycznia 2010 10:29 Model fizyczny bazy danych jest oparty na pojęciu pliku i rekordu. Plikskłada się z rekordów w tym samym formacie. Format rekordujest listą
Bardziej szczegółowoALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
LGORTM I STRUKTUR DNH Temat 6: Drzewa ST, VL Wykładowca: dr inż. bigniew TRPT e-mail: bigniew.tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/ Współautorami wykładu
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów
Plan wykładu Bazy Wykład 11: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl
Bardziej szczegółowoDrzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola:
Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.
Bardziej szczegółowoWykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4
Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki
Bardziej szczegółowoPorządek symetryczny: right(x)
Porządek symetryczny: x lef t(x) right(x) Własność drzewa BST: W drzewach BST mamy porządek symetryczny. Dla każdego węzła x spełniony jest warunek: jeżeli węzeł y leży w lewym poddrzewie x, to key(y)
Bardziej szczegółowoKażdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.
Drzewa binarne Każdy węzeł w drzewie posiada pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Uporządkowanie. Zakładamy, że klucze są różne. Klucze leżące
Bardziej szczegółowoKompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,
1 Kwantyzacja wektorowa Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10, 28.04.2006 Kwantyzacja wektorowa: dane dzielone na bloki (wektory), każdy blok kwantyzowany jako jeden element danych. Ogólny
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoDrzewa 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 szczegółowoHaszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)
Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Tadeusz Pankowski H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Implementacja systemów baz danych, WNT, Warszawa, Haszowanie W adresowaniu haszującym wyróżniamy
Bardziej szczegółowoUniwersytet 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 szczegółowoBAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki
Bardziej szczegółowoDynamiczny 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 szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a Model danych oparty na drzewach 1 Model danych oparty na drzewach Istnieje wiele sytuacji w których przetwarzane informacje mają strukturę hierarchiczną lub zagnieżdżoną,
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH
PLAN WYKŁADU Składowanie danych Podstawowe struktury plikowe Organizacja plików BAZY DANYCH Wykład 8 dr inż. Agnieszka Bołtuć HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA Podstawowy mechanizm składowania pamięć
Bardziej szczegółowoWykład 8. Drzewa AVL i 2-3-4
Wykład 8 Drzewa AVL i 2-3-4 1 Drzewa AVL Ø Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Ø Drzewa 2-3-4 Definicja drzewa 2-3-4 Operacje wstawiania i usuwania Złożoność
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie
Bardziej szczegółowoDrzewa podstawowe poj
Drzewa podstawowe poj ecia drzewo graf reprezentujacy regularna strukture wskaźnikowa, gdzie każdy element zawiera dwa lub wiecej wskaźników (ponumerowanych) do takich samych elementów; wez ly (albo wierzcho
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. wykład 5
Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych
Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoDrzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)
Drzewa ST i VL Drzewa poszukiwań binarnych (ST) Drzewo ST to dynamiczna struktura danych (w formie drzewa binarnego), która ma tą właściwość, że dla każdego elementu wszystkie elementy w jego prawym poddrzewie
Bardziej szczegółowoDrzewo binarne BST. LABORKA Piotr Ciskowski
Drzewo binarne BST LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. drzewo binarne - 1 Zaimplementuj drzewo binarne w postaci: klasy Osoba przechowującej prywatne zmienne: liczbę całkowitą to będzie klucz, wg którego
Bardziej szczegółowoWykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy
Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element
Bardziej szczegółowoSortowanie bąbelkowe
1/98 Sortowanie bąbelkowe (Bubble sort) prosty i nieefektywny algorytm sortowania wielokrotnie przeglądamy listę elementów, porównując dwa sąsiadujące i zamieniając je miejscami, jeśli znajdują się w złym
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoTeoretyczne 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 szczegółowoWyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna
Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2016 1 / 8 Plan Wstęp Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz Zmiany w funkcji main()
Bardziej szczegółowoALGORYTMY 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 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 szczegółowoMatematyka 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. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część druga. Arkadiusz Chrobot. 12 maja 2019
.. Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2019 1 / 39 Plan.1 Wstęp.2 Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz.3.4 Zmiany w
Bardziej szczegółowoFizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski
Indeksowanie: B-drzewa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja Fizyczna struktura bazy danych Techniki używane do przechowywania dużej
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoListy, kolejki, stosy
Listy, kolejki, stosy abc Lista O Struktura danych składa się z węzłów, gdzie mamy informacje (dane) i wskaźniki do następnych węzłów. Zajmuje tyle miejsca w pamięci ile mamy węzłów O Gdzie można wykorzystać:
Bardziej szczegółowoWykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)
Wykład 2 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 szczegółowoang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku
System plików 1. Pojęcie pliku 2. Typy i struktury plików 3. etody dostępu do plików 4. Katalogi 5. Budowa systemu plików Pojęcie pliku (ang( ang. file)! Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej
Bardziej szczegółowoKolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.
Kolejki Kolejka priorytetowa Kolejka priorytetowa (ang. priority queue) to struktura danych pozwalająca efektywnie realizować następujące operacje na zbiorze dynamicznym, którego elementy pochodzą z określonego
Bardziej szczegółowoKrzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,
Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoStruktury 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 szczegółowoZazwyczaj rozmiar bloku jest większy od rozmiaru rekordu, tak więc. ich efektywna lokalizacja kiedy tylko zachodzi taka potrzeba.
Proces fizycznego projektowania bazy danych sprowadza się do wyboru określonych technik organizacji danych, najbardziej odpowiednich dla danych aplikacji. Pojęcia podstawowe: Dane są przechowywane na dysku
Bardziej szczegółowo2011-01-20 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 szczegółowoECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0
ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy
Bardziej szczegółowoSystem plików. dr inż. Krzysztof Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
System plików dr inż. Krzysztof Patan Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski k.patan@issi.uz.zgora.pl Wstęp System plików System plików jest tym komponentem systemu operacyjnego,
Bardziej szczegółowoDrzewa 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 szczegółowoNormalizacja 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 szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Przydział miejsca na dysku Przydział ciągły (ang. contiguous allocation) cały plik zajmuje ciąg kolejnych bloków Przydział listowy (łańcuchowy, ang. linked
Bardziej szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Przydział miejsca na dysku Zarządzanie wolną przestrzenią Implementacja katalogu Przechowywanie podręczne Integralność systemu plików Semantyka
Bardziej szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Przydział miejsca na dysku Zarządzanie wolną przestrzenią Implementacja katalogu Przechowywanie podręczne Integralność systemu plików Semantyka spójności
Bardziej szczegółowoDrzewa czerwono-czarne.
Binboy at Sphere http://binboy.sphere.p l Drzewa czerwono-czarne. Autor: Jacek Zacharek Wstęp. Pojęcie drzewa czerwono-czarnego (red-black tree) zapoczątkował Rudolf Bayer w książce z 1972 r. pt. Symmetric
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych
Podstawy Informatyki Wykład 6 Struktury danych Stałe i zmienne Podstawowymi obiektami występującymi w programie są stałe i zmienne. Ich znaczenie jest takie samo jak w matematyce. Stałe i zmienne muszą
Bardziej szczegółowoDrzewa wyszukiwań binarnych (BST)
Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Krzysztof Grządziel 12 czerwca 2007 roku 1 Drzewa Binarne Drzewa wyszukiwań binarnych, w skrócie BST (od ang. binary search trees), to szczególny przypadek drzew binarnych.
Bardziej szczegółowoALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat 4: Realizacje dynamicznych struktur danych. Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/
Bardziej szczegółowoProgramowanie 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. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część pierwsza. Arkadiusz Chrobot. 22 maja 2016
.. Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część pierwsza Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 22 maja 2016 1 / 55 Plan.1 Wstęp.2 Definicje.3 Implementacja Typ bazowy i wskaźnik na korzeń Dodawanie elementu
Bardziej szczegółowoGrafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz
Grafy (3): drzewa Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 13 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Grafy (3): drzewa 13 1 / 107 Drzewo Definicja. Drzewo to graf acykliczny
Bardziej szczegółowoWykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik
Wykład X Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2016 c Copyright 2016 Janusz Słupik Drzewa binarne Drzewa binarne Drzewo binarne - to drzewo (graf spójny bez cykli) z korzeniem (wyróżnionym
Bardziej szczegółowoKODY 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 szczegółowoECDL/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 szczegółowoModelowanie 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 szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2014 1 / 24 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań
Bardziej szczegółowoDrzewa AVL definicje
Drzewa AVL definicje Uporzadkowane drzewo binarne jest drzewem AVL 1, jeśli dla każdego wez la różnica wysokości dwóch jego poddrzew wynosi co najwyżej 1. M D S C H F K Z typowe drzewo AVL minimalne drzewa
Bardziej szczegółowoPROGRAM 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 szczegółowododatkowe operacje dla kopca binarnego: typu min oraz typu max:
ASD - ćwiczenia IX Kopce binarne własność porządku kopca gdzie dla każdej trójki wierzchołków kopca (X, Y, Z) porządek etykiet elem jest następujący X.elem Y.elem oraz Z.elem Y.elem w przypadku kopca typu
Bardziej szczegółowoStruktury 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 szczegółowoOgólne wiadomości o grafach
Ogólne wiadomości o grafach Algorytmy i struktury danych Wykład 5. Rok akademicki: / Pojęcie grafu Graf zbiór wierzchołków połączonych za pomocą krawędzi. Podstawowe rodzaje grafów: grafy nieskierowane,
Bardziej szczegółowoFizyczna 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 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 szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 7. Metody Implementacji Baz Danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1
PODSTAWY BAZ DANYCH 7. Metody Implementacji Baz Danych 2009/2010 - Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1 Przechowywanie danych w bazie 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej logicznie
Bardziej szczegółowoSystem plików przykłady. implementacji
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS System plików (2) 1 Przykłady systemu plików (1) CP/M katalog zawiera blok kontrolny pliku (FCB), identyfikujący 16 jednostek alokacji (zawierający
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver
Bardziej szczegółowoSortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury
Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39
Bardziej szczegółowoSystemy 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoPrzypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru.
Spis treści 1 Drzewa 1.1 Drzewa binarne 1.1.1 Zadanie 1.1.2 Drzewo BST (Binary Search Tree) 1.1.2.1 Zadanie 1 1.1.2.2 Zadanie 2 1.1.2.3 Zadanie 3 1.1.2.4 Usuwanie węzła w drzewie BST 1.1.2.5 Zadanie 4
Bardziej szczegółowoTEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 7 część I 2 Modele danych: zbiory Podstawowe definicje Operacje na zbiorach Prawa algebraiczne Struktury
Bardziej szczegółowo