Bazy danych NoSQL. Szymon Francuzik Poznań,

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bazy danych NoSQL. Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl. Poznań, 29.10.2012"

Transkrypt

1 Bazy danych NoSQL Szymon Francuzik Poznań, Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

2 Plan prezentacji 1 Definicja 2 Motywacje 3 Klasyfikacja NoSQL 4 Amazon Dynamo Przeznaczenie Realizacja 5 Cassandra Przeznaczenie Rozpraszanie API 6 RavenDB Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

3 RDBMS Relacyjne systemy zarządzania bazami danych: relacyjny model danych Edgar Codd (IBM) 1970 język SQL transakcje ACID Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

4 Model relacyjny Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

5 ACID Atomicity (atomowość) Consistency (spójność) Isolation (izolacja) Durability (trwałość) Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

6 Definicja NoSQL Wikipedia: NoSQL jest klasą systemów zarządzania bazą danych nie pasujących do powszechnie stosowanego modelu relacyjnych baz danych: brak języka SQL (w szczególności brak operacji JOIN) nierelacyjny model danych nie musi zapewniać ACID rozproszona, odporna na awarie architektura Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

7 Wydajność atomowość spójność izolacja trwałość Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

8 Skalowalność Możliwość zwiększania wydajności systemu wraz z rosnącym zapotrzebowaniem. skalowanie wertykalne (ang. scale up) skalowanie horyzontalne (ang. scale out) sharding (partycjonowanie poziome) partycjonowanie pionowe repliki do odczytu Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

9 CAP Theorem (Brewer s conjecture) Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

10 PACELC Partition yes no Availability Consistency Latency Consistency Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

11 Alternatywa dla ACID BASE: Basically Available Soft-state Eventual consistency Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

12 Model danych relacyjny model danych nie zawsze wygodny normalizacja vs. efektywność brakujące dane trudności przy zmianie schematu danych Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

13 Motywacje Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

14 Podział ze względu na reprezentację danych klucz-wartość hierarchiczna struktura klucz-wartość ( BigTable-like ) dokumentowe grafowe Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

15 Bazy klucz-wartość przechowują pary klucz-wartość dostęp do danych jedynie po kluczu przykłady: Berkeley DB Riak Dynamo Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

16 Bazy z hierarchiczną strukturą klucz-wartość wzorowane na BigTable (Google) każdy wiersz może mieć przyporządkowany inny zestaw kolumn częściowo ustrukturalizowane przykłady: HBase Cassandra SimpleDB row-key1 columnfamily1 supercolumn1 supercolumn2 col1 col2 col1 col3... val1 val2 val3 val4... row-key2 supercolumn1 supercolumn2 columnfamily row1 supercolumn1 row2 column1 column2 supercolumn2 column3 Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

17 Bazy z hierarchiczną strukturą klucz-wartość Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

18 Dokumentowe bazy danych przechowuje dokumenty zamiast wierszy/rekordów dokument: wpis w bazie składający się z pól (nazwa-wartość) możliwość odwoływania się po polach nie będących kluczem podstawowym przykłady: CouchDB MongoDB ThruDB { imie: "Jan", nazwisko: "Kowalski", nr_indeksu: 98765, oceny: [5, 4.5, 3, 4] dzienny: true } db.students.find({nazwisko: "Kowalski"}) Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

19 Grafowe bazy danych węzły, krawędzie (łuki), własności szybki dostęp do powiązanych danych przykłady: HyperGraphDB Neo4J Trinity Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

20 Amazon Dynamo baza typu klucz-wartość stworzona do zarządzania stanem usług oferowanych przez Amazon: koszyk zakupów: dziesiątki milionów zapytań, do 3 mln transakcji zakupu dziennie sesje klientów: setki tysięcy równoległych sesji inne usługi: katalog produktów, system rekomendacji rozproszona architektura serwery rozproszone po całym świecie spójność ostateczna Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

21 Cele niezawodność (dostępność) nawet kosztem spójności skalowalność pozioma commodity hardware SLA ograniczenia na czas odpowiedzi Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

22 Dlaczego nie RDBMS dostęp do danych poprzez klucz podstawowy nie potrzeba modelu relacyjnego brak operacji odwołujących się do kilku elementów nie potrzeba transakcji RDBMS wymaga specjalistów i drogiego sprzętu ograniczona dostępność w przypadku awarii słaba skalowalność pozioma brak wsparcia dla automatycznego partycjonowania Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

23 Interfejs komunikacja po HTTP operacje: get(key) odsyła wartość oraz kontekst put(key, context, value) Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

24 Partycjonowanie danych consistent hashing (MD5 128b) Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

25 Replikacja konfigurowalna liczba replik lista preferencji sloppy quorum Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

26 Uspójnianie stanu uspójnianie przy odczycie anti-entropy hinted handoff Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

27 Wielowersyjność obiektów wersja obiektu opisywana przez zegar wektorowy: TS 1 : {(S 1,3), (S 2,5), (S 3,1)} TS 2 : {(S 1,3), (S 2,4), (S 3,2)} TS 3 : {(S 1,3), (S 2,6), (S 3,2)} przechowywanie wersji powstałych współbieżnie do czasu uspójnienia przez klienta przy odczycie klient otrzymuje wszystkie dostępne wersje obiektu zymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

28 Cassandra hierarchiczna struktura klucz wartość Facebook indeksowanie na potrzeby przeszukiwania skrzynki użytkownika setki milionów użytkowników 600+ rdzeni rozmiar indeksu: 120+ TB open source Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

29 Struktura danych przestrzeń kluczy (keyspace) rodzina kolumn (column family) zdefiniowane statycznie super kolumny (super columns) kolumny (columns) wiersz (row) pojedynczy element z przypisanymi kolumnami/super-kolumnami row-key columnfamily1 columnfamily1 supercolumn1 supercolumn2 col21 col22 col1 col2 col1 col3... val5 val6 val1 val2 val3 val4... Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

30 Reprezentacja danych klucz i wartość reprezentowana jako tablica bajtów kolumny i super-kolumny posortowane po nazwach lub czasie modyfikacji indeksowanie kluczy Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

31 Indeksowanie Adam index_by_users_interactions Marek Kasia... m100 m252 m124 m511 m Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

32 Partycjonowanie danych consistent hashing dynamiczne równoważenie obciążenia dwie strategie podziału: random partitioner order preserving partitioner Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

33 Replikacja możliwość konfigurowania liczby replik strategia rozmieszczania replik: przydział prosty świadoma topologi sieci: rack aware, datacenter aware Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

34 Kontrola poziomu spójności Zapisy: any one quorum local_quorum each_quorum all Odczyty: one quorum local_quorum each_quorum all Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

35 Uspójnianie replik uspójnianie przy odczycie anti-entropy hinted handoff Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

36 Interfejs Thrift RPC framework for cross-language service development wspierane języki: C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml gotowe biblioteki dla wybranych języków programowania Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

37 Example Code v a r c l i e n t F a c t o r y = new K e y e d C a s s a n d r a C l i e n t F a c t o r y ( new C a s s a n d r a C l i e n t P o o l F a c t o r y ( ). C r e a t e ( ), new K e y e d C a s s a n d r a C l i e n t F a c t o r y. C o n f i g ( ) ) ; v a r c l i e n t = c l i e n t F a c t o r y. Make ( new Endpoint ( " l o c a l h o s t ", ) ) ; v a r k e y s p a c e = c l i e n t. GetKeyspace ( " Keyspace1 " ) ; v a r path = new ColumnPath ( " Standard1 ", n u l l, " g r e e t i n g " ) ; k e y s p a c e. I n s e r t ( "0", path, " H e l l o World! " ) ; Column column = k e y s p a c e. GetColumn ( "0", path ) ; C o n s o l e. W r i t e L i n e ( column. Value ) ; Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

38 RavenDB dokumentowa JSON schema-less transakcje Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

39 Skalowalność replikacja sharding Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

40 Interfejs.NET Client HTTP RESTful API Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

41 .NET Client Example BlogPost p o s t = new BlogPost ( ) { T i t l e = " H e l l o RavenDB", C a t e g o r y = "RavenDB", Content = " This i s a b l o g about RavenDB", Comments = new BlogComment [ ] { new BlogComment ( ) { T i t l e=" U n r e a l i s t i c ", Content=" example1 " }, new BlogComment ( ) { T i t l e=" Nice ", Content=" example2 "}} } ; s e s s i o n. S t o r e ( p o s t ) ; s e s s i o n. SaveChanges ( ) ; Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

42 RESTful Example PUT / docs / B l o g P o s t s /1 HTTP/ 1. 1 Accept Encoding : d e f l a t e, g z i p Content Type : a p p l i c a t i o n / j s o n ; c h a r s e t=u t f 8 Host : : Content Length : 378 { " T i t l e " : " H e l l o RavenDB", " C a t e g o r y " : "RavenDB", " Content " : " This i s a b l o g about RavenDB", "Comments" : [ {" T i t l e " : " U n r e a l i s t i c ", " Content " : " This example i s u n r e a l i s t i c " }, {" T i t l e " : " Nice ", " Content " : " This example i s n i c e "} ] } Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

43 Bibliografia Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

44 Bibliografia Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

45 Bibliografia Szymon Francuzik Bazy () danych NoSQL Poznań, / 45

Wst p Model Danych Saklowalno± + replikacja Spójno± Ograniczenia. Cassandra. Paweª Róg. Pozna«, maj 2011

Wst p Model Danych Saklowalno± + replikacja Spójno± Ograniczenia. Cassandra. Paweª Róg. Pozna«, maj 2011 Paweª Róg Pozna«, maj 2011 Agenda 1 2 3 4 5 Agenda 1 2 3 4 5 NoSQL Inne podej±cie do systemu zarz dzania danymi Dane nie wymagaj okre±lonego schematu tabelarycznego Unikaj operacji join Po co? Sªaba skalowalno±c

Bardziej szczegółowo

NoSQL & relax with CouchDB

NoSQL & relax with CouchDB NoSQL & relax with PyWaw #23 8 kwiecień 2013 Agenda 1 NoSQL - nierelacyjne systemy baz danych Wprowadzenie do NoSQL Rodzaje i porównanie baz NoSQL Polyglot persistence 2 Projekt w CERN wykorzystujacy 3

Bardziej szczegółowo

*Grafomania z. Neo4j. Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych.

*Grafomania z. Neo4j. Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych. *Grafomania z Neo4j Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych. Jak zamodelować relacyjną bazę danych reprezentującą następujący fragment rzeczywistości: Serwis WWW opisuje pracowników różnych firm

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Agenda Serp24 NoSQL Integracja z CMS Drupal Przetwarzanie danych Podsumowanie Serp24 Darmowe narzędzie Ułatwia planowanie

Bardziej szczegółowo

Definicja. Not Only SQL

Definicja. Not Only SQL Definicja Not Only SQL Baza danych NoSQL to program zapewniający szybki dostęp do danych różniący się w jakiś sposób od stadardowych baz RDBMS. Baza NoSQL to szereg różnych rozwiązań nazwanych jednym określeniem.

Bardziej szczegółowo

Hbase, Hive i BigSQL

Hbase, Hive i BigSQL Hbase, Hive i BigSQL str. 1 Agenda 1. NOSQL a HBase 2. Architektura HBase 3. Demo HBase 4. Po co Hive? 5. Apache Hive 6. Demo hive 7. BigSQL 1 HBase Jest to rozproszona trwała posortowana wielowymiarowa

Bardziej szczegółowo

Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła

Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska kris@eti.pg.gda.pl Sopot, 10.09.2014 1 O czym będzie? Co to jest Big

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy

Bardziej szczegółowo

Wrocławska 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. 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 szczegółowo

Bazy danych Wprowadzenie Wykład dla IV i V roku matematyki

Bazy danych Wprowadzenie Wykład dla IV i V roku matematyki Bazy danych Wprowadzenie Wykład dla IV i V roku matematyki 28 lutego 2016 Literatura Podstawowy wykład z systemów baz danych, J.D.Ullman, J.Widom, wyd. WNT Systemy baz danych. Pełny wykład, H.Garcia-Molina,

Bardziej szczegółowo

1. WPROWADZENIE... 1 2. PRZEBADANE TECHNOLOGIE... 2 3. ŚRODOWISKO BADAWCZE... 3 4. ZAPISYWANIE I ODCZYTYWANIE W OBRĘBIE JEDNEJ INSTANCJI...

1. WPROWADZENIE... 1 2. PRZEBADANE TECHNOLOGIE... 2 3. ŚRODOWISKO BADAWCZE... 3 4. ZAPISYWANIE I ODCZYTYWANIE W OBRĘBIE JEDNEJ INSTANCJI... Tytuł dokumentu: Porównanie dokumentowych baz NoSQL na potrzeby sub- projektu agregacji danych Sygnatura projektu: POIG.01.04.00-14- 056/11, Stworzenie innowacyjnych technologii i narzędzi do budowy portali

Bardziej szczegółowo

Narzędzia i trendy Big Data

Narzędzia i trendy Big Data Narzędzia i trendy Big Data 1 Zamiast wstępu Model relacyjny 1970: podwaliny teoretyczne modelu 1980: SQL hype 1990: upowszechnienie standardu i narzędzi Model map-reduce 1995: koncepcja przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Architektura Doświadczenia i wnioski. Amazon Dynamo. Tomasz Klukowski 2.04.2009

Architektura Doświadczenia i wnioski. Amazon Dynamo. Tomasz Klukowski 2.04.2009 2.04.2009 Opis problemu Decyzje podjęte przez twórców Dynamo Plan prezentacji 1 Wstęp Opis problemu Decyzje podjęte przez twórców Dynamo 2 3 Opis problemu Decyzje podjęte przez twórców Dynamo Lista życzeń

Bardziej szczegółowo

Projektowanie: architektura baz danych

Projektowanie: architektura baz danych 2012 Projektowanie: architektura baz danych Paweł Sieniawski, Columb Technologies S.A. Wyzwania w projektowaniu i programowaniu e-usługi Poznań, 11 października 2012 Dobra architektura czyli jaka? Taxxo

Bardziej szczegółowo

Zaawansowany kurs języka Python

Zaawansowany kurs języka Python DBM, SQL 10 listopada 2011 Rodzaje baz danych Trwałe słowniki Klient-serwer SQL Bekreley DB Gnu dbm (n)dbm Firebird Sqlite Oracle MySQL PostgeSQL DB/2 Plan wykładu 1 Bazy danych DBM 2 3 4 Grafowe bazy

Bardziej szczegółowo

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi Jerzy Brzeziński, Anna Kobusińska, Dariusz Wawrzyniak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji 1 Architektura

Bardziej szczegółowo

NoSQL. Technologie zarządzania treścią. dr inż. Robert Perliński rperlinski@icis.pcz.pl

NoSQL. Technologie zarządzania treścią. dr inż. Robert Perliński rperlinski@icis.pcz.pl NoSQL Technologie zarządzania treścią dr inż. Robert Perliński rperlinski@icis.pcz.pl Politechnika Częstochowska Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej NoSQL 2/36 Plan wykładu 1 NoSQL 2 Model danych

Bardziej szczegółowo

Tematy projektów Edycja 2014

Tematy projektów Edycja 2014 Tematy projektów Edycja 2014 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe max. 4

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

Systemy rozproszone danych strukturalnych

Systemy rozproszone danych strukturalnych Systemy rozproszone danych strukturalnych Seminarium Systemy Rozproszone 2010/2011 Marcin Walas 21 kwietnia 2011 NoSQL NoSQL to określenie na systemy zarządzania bazami danych, które różnią się od klasycznych

Bardziej szczegółowo

ZACHOWANIE SPÓJNOŚCI DANYCH W WYBRANYCH SYSTEMACH NOSQL

ZACHOWANIE SPÓJNOŚCI DANYCH W WYBRANYCH SYSTEMACH NOSQL STUDIA INFORMATICA 2012 Volume 33 Number 2A (105) Dariusz R. AUGUSTYN, Piotr BAJERSKI, Robert BRZESKI Politechnika Śląska, Instytut Informatyki ZACHOWANIE SPÓJNOŚCI DANYCH W WYBRANYCH SYSTEMACH NOSQL Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

Adam Cankudis IFP UAM

Adam 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 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

CouchDB. Michał Nowikowski

CouchDB. Michał Nowikowski CouchDB Michał Nowikowski Agenda Wprowadzenie do CouchDB Mój przypadek Wyniki i wnioski Dokumenty CouchDB Format JSON Pary nazwa wartość Możliwe tablice i struktury Załączniki Brak limitów na liczbę i

Bardziej szczegółowo

Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski. Poznań, 30.09.2015

Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski. Poznań, 30.09.2015 Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski Poznań, 30.09.2015 Plan Geneza Architektura Cechy Instalacja Standard SQL Transakcje i współbieżność Indeksy Administracja Splice Machince vs.

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

Budowanie interfejsów do baz danych

Budowanie interfejsów do baz danych Budowanie interfejsów do baz danych Wprowadzenie Organizacja zajęć O sobie O Projekcie Termin rozpoczęcia Tematyka (propozycje?) Narzędzia (pendrive lub hosting) 2008 Szczepan Bednarz 2 z 20 Bazy danych

Bardziej szczegółowo

Systemy 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 Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Wstęp do problematyki baz danych Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. I Jesień 2014 1 / 17 Plan wykładu 1 Bazy danych 1 Motywacja

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

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski Plan wykładu Bazy danych Architektura systemów zarządzania bazami danych Realizacja zapytań algebra relacji Wielodostęp do danych - transakcje Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Aplkacja przechowująca

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

Administracja bazami danych

Administracja bazami danych Administracja bazami danych dr inż. Grzegorz Michalski Na podstawie wykładów dra inż. Juliusza Mikody Klient tekstowy mysql Program mysql jest prostym programem uruchamianym w konsoli shell do obsługi

Bardziej szczegółowo

Tworzenie aplikacji bazodanowych

Tworzenie aplikacji bazodanowych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka

Bardziej szczegółowo

Wykład V. Rzut okiem na języki programowania. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

Wykład V. Rzut okiem na języki programowania. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład V Rzut okiem na języki programowania 1 Kompilacja vs. interpretacja KOMPILACJA Proces, który przetwarza program zapisany w języku programowania,

Bardziej szczegółowo

Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com

Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com Media Partners Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com Adrian Chodkowski Konsultant Business Intelligence w Jcommerce S.A Certyfikowany

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

Projekt Fstorage. www.fstorage.pl. Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki

Projekt Fstorage. www.fstorage.pl. Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki Projekt Fstorage www.fstorage.pl Łukasz Podkalicki Bartosz Kropiewnicki Konspekt 1. Problemy związane ze składowaniem plików 2. Dostępne darmowe technologie 3. Opis najczęściej stosowanej technologii 4.

Bardziej szczegółowo

Architektura rozproszonych magazynów danych

Architektura rozproszonych magazynów danych Big data Big data, large data cloud. Rozwiązania nastawione na zastosowanie w wielkoskalowych serwisach, np. webowych. Stosowane przez Google, Facebook, itd. Architektura rozproszonych magazynów danych

Bardziej szczegółowo

Ekspert MS SQL Server Oferta nr 00/08

Ekspert MS SQL Server Oferta nr 00/08 Ekspert MS SQL Server NAZWA STANOWISKA Ekspert Lokalizacja/ Jednostka organ.: Pion Informatyki, Biuro Hurtowni Danych i Aplikacji Wspierających, Zespół Jakości Oprogramowania i Utrzymania Aplikacji Szczecin,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy 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 szczegółowo

Firebird Alternatywa dla popularnych darmowych systemów bazodanowych MySQL i Postgres

Firebird Alternatywa dla popularnych darmowych systemów bazodanowych MySQL i Postgres Firebird Alternatywa dla popularnych darmowych systemów bazodanowych MySQL i Postgres Artur Kozubski Software Development GigaCon Warszawa 2008 Plan Historia projektu Firebird Architektura serwera Administracja

Bardziej szczegółowo

Skalowalne aplikacje internetowe wysokiej dostępności

Skalowalne aplikacje internetowe wysokiej dostępności Skalowalne aplikacje internetowe wysokiej dostępności Dariusz Dwornikowski 22.05.2010 Plan wykładu Dariusz Dwornikowski Skalowalne aplikacje internetowe wysokiej dostępności [1/37] Skalowalność, Niezawodność

Bardziej szczegółowo

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne Podstawowe informacje o bazach danych Technologie Informacyjne dr inż. Michna Michał, Politechnika Gdańska 2010/2011 Przykłady systemów baz danych Książka telefoniczna, książka kucharska Zarządzanie magazynem/hurtownią

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

Programowanie obiektowe

Programowanie 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 szczegółowo

PERSPEKTYWY ZASTOSOWANIA BAZ DANYCH NoSQL W INTELIGENTNYCH SYSTEMACH TRANSPORTOWYCH

PERSPEKTYWY ZASTOSOWANIA BAZ DANYCH NoSQL W INTELIGENTNYCH SYSTEMACH TRANSPORTOWYCH PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 90 Transport 2013 Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska, Wydział Transportu PERSPEKTYWY ZASTOSOWANIA BAZ DANYCH NoSQL W INTELIGENTNYCH SYSTEMACH TRANSPORTOWYCH

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja

Bardziej szczegółowo

Architektura i mechanizmy systemu

Architektura i mechanizmy systemu Architektura i mechanizmy systemu Warsztaty Usługa powszechnej archiwizacji Michał Jankowski, PCSS Maciej Brzeźniak, PCSS Plan prezentacji Podstawowe wymagania użytkowników - cel => Funkcjonalnośd i cechy

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

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

Specjalizacja magisterska Bazy danych

Specjalizacja 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 szczegółowo

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych

Bardziej szczegółowo

Przegląd algorytmów stosowanych w nierelacyjnych bazach danych.

Przegląd algorytmów stosowanych w nierelacyjnych bazach danych. Politechnika Warszawska Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Instytut Informatyki Rok akademicki 2012/2013 PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Marcin Szymaniuk Przegląd algorytmów stosowanych w nierelacyjnych

Bardziej szczegółowo

Administracja bazami danych. dr inż. Grzegorz Michalski

Administracja bazami danych. dr inż. Grzegorz Michalski Administracja bazami danych dr inż. Grzegorz Michalski Bazy danych Historia Najwcześniejsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie 1963, kiedy odbyło się sympozjum pod nazwą "Development

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ

PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ PROGRAM NAUCZANIA DLA ZAWODU TECHNIK INFORMATYK, 351203 O STRUKTURZE PRZEDMIOTOWEJ Systemy baz danych 1. 2 Wstęp do baz danych 2. 2 Relacyjny model baz danych. 3. 2 Normalizacja baz danych. 4. 2 Cechy

Bardziej szczegółowo

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Jarosław Gołębiowski 12615 08-07-2013 Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Podstawowa terminologia związana z tematem systemów zarządzania bazami danych Baza danych jest to zbiór danych

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania III WYKŁAD 2

Podstawy programowania III WYKŁAD 2 Podstawy programowania III WYKŁAD 2 Jan Kazimirski 1 Komunikacja z bazami danych 2 PHP i bazy danych PHP zapewnia dostęp do wielu popularnych baz danych. Kilka poziomów abstrakcji: Funkcje obsługujące

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Systemy baz danych

Systemy GIS Systemy baz danych Systemy GIS Systemy baz danych Wykład nr 5 System baz danych Skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki Użytkownik ma do dyspozycji narzędzia do wykonywania różnych

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy Danych i Usługi Sieciowe Bazy Danych i Usługi Sieciowe Podsumowanie Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. XIII Jesień 2011 1 / 35 Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja

Bardziej szczegółowo

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KIERUNEK: Informatyka SPECJALNOŚĆ: Inżynieria systemów informatycznych PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Analiza własności nierelacyjnych systemów baz danych. Analysis

Bardziej szczegółowo

Migracja do PostgreSQL za pomocą narzędzi Enterprise DB

Migracja do PostgreSQL za pomocą narzędzi Enterprise DB Migracja do PostgreSQL za pomocą narzędzi Enterprise DB Przemysław Deć Konsultant IT Linux Polska Sp. z o.o. Cele prezentacji Czym jest Enterprise DB Korzyści migracji do opensource`owej bazy danych Kompatybilność

Bardziej szczegółowo

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych Bazy Danych Wykład I Wprowadzenie Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych,

Bardziej szczegółowo

NARZĘDZIA WIZUALIZACJI

NARZĘDZIA WIZUALIZACJI Kurs interaktywnej komunikacji wizualnej NARZĘDZIA WIZUALIZACJI Andrzej Łachwa andrzej.lachwa@uj.edu.pl 3 4/8 Zobacz film: http://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_dat a_visualization.html

Bardziej szczegółowo

Nowe aplikacje i usługi w środowisku Grid

Nowe aplikacje i usługi w środowisku Grid Nowe aplikacje i usługi w środowisku Grid Wstęp Pojęcie GRID Aplikacje/Usługi Laboratorium Wirtualne Krajowy Magazyn Danych Zastosowanie Skala i zasięg Użytkownik końcowy Uwarunkowania ekonomiczne Laboratorium

Bardziej szczegółowo

ROZWIĄZANIA PODSTAWOWYCH IDEI BAZ DANYCH TYPU NOSQL W KONTEKŚCIE BEZPIECZEŃSTWA DANYCH

ROZWIĄZANIA PODSTAWOWYCH IDEI BAZ DANYCH TYPU NOSQL W KONTEKŚCIE BEZPIECZEŃSTWA DANYCH STUDIA INFORMATICA 2011 Volume 32 Number 2A (96) Robert BRZESKI Politechnika Śląska, Instytut Informatyki ROZWIĄZANIA PODSTAWOWYCH IDEI BAZ DANYCH TYPU NOSQL W KONTEKŚCIE BEZPIECZEŃSTWA DANYCH Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

Serwery Aplikacji "CC" Grzegorz Blinowski. Grzegorz.Blinowski@cc.com.pl http://www.cc.com.pl/ tel (22) 646-68-73; faks (22) 606-37-80

Serwery Aplikacji CC Grzegorz Blinowski. Grzegorz.Blinowski@cc.com.pl http://www.cc.com.pl/ tel (22) 646-68-73; faks (22) 606-37-80 Serwery Aplikacji Grzegorz Blinowski "CC" Grzegorz.Blinowski@cc.com.pl http://www.cc.com.pl/ tel (22) 646-68-73; faks (22) 606-37-80 Aplikacje Web Aplikacje Web - nowe wcielenie modelu klientserwer: przeglądarka

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

SZKOLENIE: 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 szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład 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 szczegółowo

4 Web Forms i ASP.NET...149 Web Forms...150 Programowanie Web Forms...150 Możliwości Web Forms...151 Przetwarzanie Web Forms...152

4 Web Forms i ASP.NET...149 Web Forms...150 Programowanie Web Forms...150 Możliwości Web Forms...151 Przetwarzanie Web Forms...152 Wstęp...xv 1 Rozpoczynamy...1 Co to jest ASP.NET?...3 W jaki sposób ASP.NET pasuje do.net Framework...4 Co to jest.net Framework?...4 Czym są Active Server Pages (ASP)?...5 Ustawienia dla ASP.NET...7 Systemy

Bardziej szczegółowo

Systemy rozproszonych baz danych 1

Systemy rozproszonych baz danych 1 Systemy rozproszonych baz danych 1 Problematyka rozproszonych baz danych Wykład przygotował: Robert Wrembel ZSBD wykład 1 (1) 1 Plan wykładu Wprowadzenie do problematyki Definicja rozproszonej bazy danych

Bardziej szczegółowo

WIELOKROTNE PRZYSPIESZENIE DZIAŁANIA APLIKACJI POPRZEZ ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII NIERELACYJNYCH BAZ DANYCH

WIELOKROTNE PRZYSPIESZENIE DZIAŁANIA APLIKACJI POPRZEZ ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII NIERELACYJNYCH BAZ DANYCH Łukasz Strobin Adam Niewiadomski Politechnika Łódzka WIELOKROTNE PRZYSPIESZENIE DZIAŁANIA APLIKACJI POPRZEZ ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII NIERELACYJNYCH BAZ DANYCH Wprowadzenie Relacyjny model danych został

Bardziej szczegółowo

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych Spis treści Wprowadzenie... ix Organizacja ksiąŝki... ix Od czego zacząć?... x Konwencje przyjęte w ksiąŝce... x Wymagania systemowe... xi Przykłady kodu... xii Konfiguracja SQL Server 2005 Express Edition...

Bardziej szczegółowo

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X

INTERNETOWE 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 szczegółowo

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

Bazy 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 szczegółowo

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Modelowanie i Programowanie Obiektowe Modelowanie i Programowanie Obiektowe Wykład I: Wstęp 20 październik 2012 Programowanie obiektowe Metodyka wytwarzania oprogramowania Metodyka Metodyka ustandaryzowane dla wybranego obszaru podejście do

Bardziej szczegółowo

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty programowania

Paradygmaty programowania Paradygmaty programowania Jacek Michałowski, Piotr Latanowicz 15 kwietnia 2014 Jacek Michałowski, Piotr Latanowicz () Paradygmaty programowania 15 kwietnia 2014 1 / 12 Zadanie 1 Zadanie 1 Rachunek predykatów

Bardziej szczegółowo

NIERELACYJNE BAZY DANYCH

NIERELACYJNE BAZY DANYCH , s. 83-96 Aleksander WÓJCIK Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie, e-mail: aleksander.w1992@wp.pl NIERELACYJNE BAZY DANYCH OBJECT DATABASES Streszczenie Prześledzenie historycznych sposobów zapisu

Bardziej szczegółowo

Specyfikacja techniczna. mprofi Interfejs API

Specyfikacja techniczna. mprofi Interfejs API Warszawa 09.04.2015. Specyfikacja techniczna mprofi Interfejs API wersja 1.0.2 1 Specyfikacja techniczna mprofi Interfejs API wersja 1.0.2 WERSJA DATA STATUTS AUTOR 1.0.0 10.03.2015 UTWORZENIE DOKUMENTU

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania bazodanowe EnterpriseDB

Rozwiązania bazodanowe EnterpriseDB Rozwiązania bazodanowe EnterpriseDB Bogumił Stoiński RHC{E,I,X} B2B Sp. z o.o. 519 130 155 bs@bel.pl PostgreSQL Ponad 20 lat na rynku Jedna z najpopularniejszych otwartych relacyjnych baz danych obok MySQL

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Laboratorium z przedmiotu Programowanie obiektowe - zestaw 02 Cel zajęć. Celem zajęć jest zapoznanie z praktycznymi aspektami projektowania oraz implementacji klas i obiektów z wykorzystaniem dziedziczenia.

Bardziej szczegółowo

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie WCF Data Services Obsługa żądania OData Podstawy języka OData Narzędzia i biblioteki Gdzie można skorzystać z OData OData w Web API

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Analiza i pomiar wydajności rozproszonego systemu bazodanowego Gemius BigTable

Analiza i pomiar wydajności rozproszonego systemu bazodanowego Gemius BigTable Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Jarosław Wódka Nr albumu: 262583 Analiza i pomiar wydajności rozproszonego systemu bazodanowego Gemius BigTable Praca magisterska na kierunku

Bardziej szczegółowo

Słonie pracują w stadzie

Słonie pracują w stadzie Słonie pracują w stadzie Adam Buraczewski aburacze@gmail.com GNU/Politechnika, 13.01.2007 r. Plan wykładu Wprowadzenie po co łączyć serwery bazodanowe? Transakcje rozproszone: 2PC, dblink, JTA Równoważenie

Bardziej szczegółowo

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne Biorąc c udział w kursie uczestnik zapozna się z tematyką baz danych i systemu zarządzania bazami danych jakim jest program Microsoft Access 2003. W trakcie kursu naleŝy

Bardziej szczegółowo

Nieustanny rozwój. Tomasz Leśniewski tomasz.lesniewski@netart.pl

Nieustanny rozwój. Tomasz Leśniewski tomasz.lesniewski@netart.pl Nieustanny rozwój Tomasz Leśniewski tomasz.lesniewski@netart.pl Poczta w chmurze? Czy nazwa.pl ma pocztę w chmurze? Biorąc pod uwagę poniższe kryteria, tak: Dla końcowego użytkownika dostępna jest pełnowartościowa

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

1 Wprowadzenie do J2EE

1 Wprowadzenie do J2EE Wprowadzenie do J2EE 1 Plan prezentacji 2 Wprowadzenie do Java 2 Enterprise Edition Aplikacje J2EE Serwer aplikacji J2EE Główne cele V Szkoły PLOUG - nowe podejścia do konstrukcji aplikacji J2EE Java 2

Bardziej szczegółowo

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret Ogólny plan przedmiotu BAZY DANYCH Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych Małgorzata Krętowska Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Wykład : Wprowadzenie do baz danych Normalizacja Diagramy związków

Bardziej szczegółowo

Ewolucja projektowania aplikacji w PHP na bazie frameworka Symfony 2

Ewolucja projektowania aplikacji w PHP na bazie frameworka Symfony 2 Ewolucja projektowania aplikacji w PHP na bazie frameworka Symfony 2 Statyczne strony HTML Wczytanie statycznej strony HTML sprowadza się do odebrania żądania przez serwer, odnalezienia właściwego pliku

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI Funkcje systemu operacyjnego Zapewnia obsługę dialogu między użytkownikiem a komputerem Nadzoruje wymianę informacji między poszczególnymi urządzeniami systemu komputerowego Organizuje zapis

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych

Bazy 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 szczegółowo

Serwery LDAP w środowisku produktów w Oracle

Serwery LDAP w środowisku produktów w Oracle Serwery LDAP w środowisku produktów w Oracle 1 Mariusz Przybyszewski Uwierzytelnianie i autoryzacja Uwierzytelnienie to proces potwierdzania tożsamości, np. przez: Użytkownik/hasło certyfikat SSL inne

Bardziej szczegółowo