Przetwarzanie informacji
|
|
- Jan Czarnecki
- 2 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przetwarzanie informacji Rafał Adamczak
2 Informacja Informacja (Wikipedia) (łac. informatio - wyobrażenie, pojęcie) to pojęcie o wielu definicjach w różnych dziedzinach. Zasadniczo istnieją dwa podstawowe sposoby rozumienia tego terminu. Pierwszy, który można nazwać obiektywnym i wywodzi się z fizyki i matematyki, gdzie informacja oznacza pewną własność fizyczną lub strukturalną obiektów, i drugi, subiektywny (kognitywistyczny), gdzie informacja jest tym, co umysł jest w stanie przetworzyć i wykorzystać do własnych celów.
3 Wiele wysiłku włożono w rozwinięcie pojęcia informacji w wyniku czego powstało wiele różnych definicji (Belkin 978; Belkin & Robertson 976; Brier 998; Brookes 975, 980; Buckland 99; Budd 200; Day 200; Derr 985; Dervin 977, 983, 999; Dretske 98; Floridi 2002; Fox 983; Goonatilake 99; Hjørland 2002b; Losee 990, 997; MacKay 969; Meadow & Yuan 997; Pratt 977; Raber 2003; Shannon & Weaver 975; Thompson 968 i wielu innych!! Źródło różnorodnych definicji: różne dyscypliny z których pochodzą twórcy tych definicji (http://www.success.co.il/is/dik.html)
4 Ścisła definicja informacji zawiera pięć różnych poziomów. Informacja posiada następujące cechy:. Statystyka - informacja wyróżnia się specyficznym uporządkowaniem swych elementów składowych. 2. Syntaktyka - informacja jest podana w logicznym systemie, który można odczytać - np. reguły gramatyczne języka, czy alfabet Morse'a. 3. Semantyka - informacja posiada logiczne znaczenie jako przekaz treści - np.: pociąg do Wrocławia odjedzie o 6:00, z peronu czwartego. 4. Pragmatyka - informacja nadaje się do praktycznego wykorzystania np. w działaniach i procesach w systemach fizycznych, biologicznych. 5. Apobetyka - wykorzystanie informacji w procesach skutkuje w osiągnięciu logicznego celu. Jeśli brakuje jednej z tych cech w danym kodzie, to kod ten nie jest informacją.
5 Teoria informacji a inne dziedziny nauki fizyka a yk at na m o r o wa f In t os s nie wa s to z Te ote hip Z Ko łoż lm ono o g ść or ow a t t ys a t S yka termodynami ka ria ji Teo unikac kom nom Eko Gry ha ia zen cji c i n a a Ogr i inform i r teo ia zard ow e Teoria informacji ia iczen n a r og b ria podo o e T wdo pra wa ńst ie Najważniejsze wielkości : entropia, informacja wzajemna
6 H X = p x log p x Entropia x X Entropia od greckiego en-trope przemieniać się. W termodynamice oznacza prawdopodobieństwo stanu cieplnego materii, w matematyce poziom nieokreśloności sytuacji lub zadania. W informatyce natomiast entropia charakteryzuje możliwość oddawania informacji przez źródło. Przykład: rzucamy 8-ścienną kostką i przekazujemy wynik Entropia: 8 8 H(X)= p(i)log2p(i) = log2 = log2 = log(8)= 3(bity) 8 8 i = i = 8 =00, 2=00,...
7 Przykład: jakiś język polinezyjski p t k a i u /8 /4 /8 /4 /8 /8 Entropia (przesłanie jednej litery): H(X)= p(i)log p(i) = 4 log + 2 log = 2 (bitu) i { p,t, k, a,i,u } Kodowanie liter (dla częściej występujących liter używamy mniejszej liczby bitów) p t k a i u
8 Entropia miara chaosu, stopnia nieuporządkowania Fizyka entropia układu rośnie, lub pozostaje stała, jeśli nie zostanie dostarczona energia Miara niepewności: Niska entropia wysoka pewność, przewidywalność Wysoka entropia niska pewność, ale także ilość informacji jaką możemy uzyskać przeprowadzając eksperyment Miara ilości informacji I X, Y = x X y Y Informacja wzajemna. Intuicyjnie informacja wzajemna mierzy, ile x, y p x, y log p informacji o X można poznać, znając Y, p x p y czyli o ile poznanie jednej z tych zmiennych zmniejsza niepewność o drugiej. I Y ; X =H Y H Y X Wzrost informacji
9 Przykłady zastosowania informacji wzajemnej pojemność kanału komunikacyjnego, która jest maksymalną możliwą do uzyskania wzajemną informacją pomiędzy wejściem a wyjściem z kanału w kryptologii teoretycznej i kwantowej przy ocenie bezpieczeństwa bezwarunkowego systemów szyfrowania w uczeniu maszynowym przez zastosowanie ukrytych modeli Markowa (HMM) porównywanie modeli językowych w lingwistyce komputerowej rekonstrukcja obrazu w tomografii komputerowej dla zastosowań medycznych nakładanie obrazów (ang. image registration).
10 Czym jest informacja? Wbrew pozorom pojęcie to nie jest wcale tak łatwo zdefiniować. Człowiek posiada pewne wyobrażenia o świecie, ucząc się nabywa nie tylko informacje ale i wiedzę. Wiemy na przykład jak prowadzić samochód. Wiedza jest czymś bardziej ogólnym niż informacja. Informacją jest stwierdzenie: maksymalna szybkość osiągana przez ten samochód wynosi 60 km/h. Informacja jest pojęciem dość abstrakcyjnym, gdy podanie maksymalnej szybkości jako 00 mil/h lub 44.4 m/sek zawiera te sama informacje, chociaż liczby są inne. Liczby te moglibyśmy dodatkowo zapisać w zupełnie inny sposób, alfabetem arabskim lub pismem Brailla, nie zmieniając wcale informacji. Konkretna reprezentacja informacji to właśnie dane.
11 Są cztery prawa natury w odniesieniu do informacji:. Informacja jest fundamentalną wielkością niematerialną a nie właściwością materii. 2. Czynnik materialny taki jak procesy fizyczne czy chemiczne nie może stworzyć wielkości niematerialnej. 3. Informacja nie może powstać w procesach statystycznych, gdyż nie zawierałaby wtedy m.in. syntaktyki, semantyki. 4. Informacja może pochodzić tylko od inteligentnego nadawcy, tzn. twórczego, samodzielnie myślącego, działającego w określonym celu i posiadającego własną wolę. Z czwartego prawa wynikają prawa dodatkowe: 4a. Każdy kod oparty jest na wzajemnej umowie pomiędzy nadawcą i odbiorcą dotyczącej zgodnego rozumienia pięciu zasadniczych cech informacji. 4b. Nie ma nowej informacji bez inteligentnego nadawcy. 4c. Cały łańcuch przekazu informacji można prześledzić w tył, aż do źródła tej informacji, czyli do inteligentnego nadawcy. Np. gdy słuchamy radia jesteśmy świadomi, że to nie radio jest źródłem informacji, nie maszt radiowy, ale nadawca programu konkretna osoba. Nadawca nie zawsze musi być widzialny, ale zawsze musi być, jeśli mamy do czynienia z informacją.
12 Rysunek zze strony
13 Dane, informacja, wiedza i mądrość Dane Dane są trzy rzeczy, jedna jest czerwono brązowa, dwie są szare jedna z rzeczy waży 5 kb, druga 20g I trzecia 2 tony. Jedna z rzeczy ma trąbe, druga ogon a trzecia ma managera Informacja ID KOLOR WAGA INNE czerwono- 5kg brązowy Ma managera 2 szary 20g Ma ogon 3 szary 2 tony Ma trąbe
14 Wiedza ID KOLOR WAGA INNE TYP czerwonobrązowy 5kg Ma managera kot 2 szary 20g Ma ogon mysz 3 szary 2 tony Ma trąbe słoń Mądrość Najwyższy stopień zrozumienia. Poziom ten osiąga się po poznaniu dostatecznie dużej ilości wzorców i meta wzorców, które następnie jesteśmy w stanie zsyntetyzować i użyć w nowy nie spotykany dotąd sposób Pewien garncarz odwiedzał dwór chińskiego cesarza i spotkał tam czytającego jakąś księgę urzędnika. Pytając się o drogę, zapyta zaciekawiony: o czym, panie, czytasz? Urzędnik na to: to księga mądrości (Tao Te King). Garncarz zaśmiał się na to. Czemu się śmiejesz pyta rozzłoszczony urzędnik. Czcigodny pan musi żartować. Ja nawet swojego czeladnika nie mogę nauczyć z książek lepienia garnków, jak więc mądrość zawrzeć można w książce?
15 Gra w 20 pytań
16 Bity, bajty czyli wewnętrzna reprezentacja liczb bit: 0 bajt: 8 bitów możliwa jest więc za pomocą jednego bajta przedstawienie 28 różnych liczb kb (kilobajt) bity MB (megabajt) GB (gigabajt) *27+0*26+0*25+0*24+*23+*22+0*2+0*20= *27+0*26+*25+0*24+0*23+0*22+0*2+*20=33 bit najbardziej znaczący bit najmniej znaczący
17
18
19 2^0=024=K, kilobajt, typowa strona tekstu to kilka KB; 2^20=024K=M, megabajt, książka bez grafiki lub minuta muzyki; 2^30=024M=G, gigabajt, film cyfrowy, sporo grafiki, ludzki genom; 2^40=024G=T, terabajt, duża biblioteka, szerokoekranowy film w kinie; 2^50=024T=P, petabajt, ludzka pamięć; książka = 70*50*300= ~ MB zdjęcie = 800*600*3= ~.4MB film (HDMI 920x200,.5h) = 920*080*3*24*60*90=806 GB Biblioteka Kongresu USA zawiera około 20 TB informacji tekstowej, ale filmy i informacja graficzna dużo więcej. Film z jakością wystarczająca dla kin zawiera setki gigabajtów Eksperymenty naukowe dostarczają terabajtów danych dziennie.
20 Bramki i logika kombinatoryczna Ograniczamy się do układu dwójkowego, jedynymi cyframi są 0 i = = = = 0 0 plus bit przeniesienia
21 A 0 0 B 0 0 S 0 0 C Mając do dyspozycji bramki AND, OR i NOT możemy stworzyć dowolną inną bramkę.
22 Przechowywanie danych
23 Zapisywanie informacji na dysku Dla dysków twardych najważniejsze są parametry: pojemność, szybkość transmisji danych (np. 300MB/s), czas dostępu (np. 0 ms), prędkość obrotowa talerzy (np obr/min.) oraz MTBF. RAM czas dostępu 5 ns,
24 Tablica FAT (File Allocation Table) Tablica informuje o tym, do jakich plików należą poszczególne obszary dysku. Zależnie od swojego rozmiaru plik może rozciągać się na większą liczbę jednostek alokacyjnych. Każdy obszar dysku (klaster) posiada zapis w FAT wyszczególniający numer klastera, gdzie kontynuowany jest dany plik. Plik na dysku twardym
25 Przechowywanie informacji Przechowywanie informacji miało ogromne znaczenie zanim wynalezione zostały komputery: Przechowywnanie informacji rządowych DDC (Dewey Decimal System) system wynaleziony przez Melvil Dewey w 876 roku przeznaczony do organizacji książek w bibliotekach. Używany w bibliotek w 35 krajach (wikipedia) 000 Computer science, information & general works 00 Philosophy and psychology 200 Religion 300 Social sciences 400 Language 500 Science (including mathematics) 600 Technology/Applied Science 700 Arts and recreation 800 Literature 900 History, geography, and biography Bazy danych uporządkowany zbiór danych, który przetwarzany jest za pomocą specjalnych programów DBMS (Database Management System). Podwaliny do teorii baz danych zostały utworzone w latach 60
26 Dostępne bazy danych Komercyjne Oracle IBM DB2 Informix Microsoft SQL Server Sybase Adaptive server Niekomercyjne MySQL PostgreSQL FireBird
27 Architektura systemu DBMS Modyfikacje schematu Zapytania Procesor zapytań Moduł zarządzania transakcjami Moduł zarządzania pamięcią DANE Aktualizacje
28 Zadaniem modułu zarządzania zapytaniami jest przekształcenie zapytania lub operacji w bazie danych wyrażanych zazwyczaj w języku bardzo wysokiego poziomu (np. SQL) w ciąg poleceń żądających dostarczenia określonych danych. Jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny. Systemy bazy danych umożliwiają łączenie operacji w transakcje i gwarantują poprawne zarządzanie transakcjami. Właściwości: Niepodzielność. Żądamy aby cała transakcja została przeprowadzona. Spójność. Baza danych musi stwarzać warunki spójności. Izolacja. Gdy dwie transakcje przeprowadzane są równocześnie ich działania nie mogą na siebie wpływać Trwałość. Jeśli transakcja się zakończy to jej wynik nie może zostać utracony z powodu awarii, nawet jeśli awaria występuje zaraz po zakończeniu transakcji.
29 Architektura klient-serwer
30 Bazy danych Bazy danych można podzielić według struktur organizacji danych, których używają: * Bazy proste : bazy kartotekowe (złożona z jednej lub kilku tablic zawierających rekordy, z których każdy zawiera identyczną strukturę pól. Każda tablica danych jest samodzielnym dokumentem i nie może współpracować z innymi tablicami) sieciowe hierarchiczne bazy danych (np. struktura katalogów na dysku) * Bazy złożone : bazy relacyjne bazy obiektowe bazy relacyjno-obiektowe strumieniowe bazy danych temporalne bazy danych
31 Bazy danych - wymagania Spójność bazy danych Baza danych jest spójna jeśli jej stan jest zgodny ze stanem reprezentowanego przez nią fragmentu świata rzeczywistego. Baza danych jest spójna jeśli są w niej spełnione wszystkie ograniczenia referencyjne i integralnościowe. Poprawne modelowanie świata rzeczywistego Autoryzacja dostępu do danych Współbieżność dostępu do danych Metadane
32 Bazy Kartotekowe Pole Jan Kowalski Toruń Jan Nowak Toruń Bonifacy Nowak Warszawa Damazy Kowalski Włocławek Damian Nowacki Gdańsk wartość rekord
33 Typy danych * Tekst - typ tekstowy. Maksymalny rozmiar pola 255 bajtów. * Memo - typ notatnikowy. Maksymalny rozmiar pola bajtów. * Liczba - typ liczbowy. Rozmiar pola od l do 4 bajtów. * Waluta - typ kwotowy, zarezerwowany dla pieniędzy. Rozmiar pola wynosi 8 bajtów. * Data/Godzina - umożliwia zapisywanie w polu daty i godziny. Rozmiar pola wynosi 8 bajtów. * Tak/Nie - typ logiczny, prawda lub fałsz. Rozmiar pola wynosi l bit. * Obiekt OLE - służy do przechowywania tzw. BLOBów. Maksymalny rozmiar pola - do l GigaBajta. * Skrót BLOB pochodzi od Binary Large Object (duży obiekt binarny) i oznacza plik binarny, który DBMS przechowuje jako całość w jednym polu rekordu. Dzięki stworzonemu mechanizmowi można w rekordzie przechowywać dowolnego typu informacje, takie jak grafika, teledyski i pliki zawierające dźwięk. * Licznik - Dane tego typu to kolejne liczby naturalne, generowane w sposób automatyczny przez Access. Rozmiar pola wynosi 4 bajty.
34
35 Model sieciowy bazy danych Załóżmy, że mamy 3 typy rekordów: Gwiazdy (nazwisko, adres) Filmy (tytuł, rok, długość, typfilmu) GwiazdyW typ łączący Filmy Misja GwiazdyW Gwiazdy Robert Deniro Model sieciowy jest uogólnieniem modelu hierarchicznego. Ma on, podobnie jak model hierarchiczny, dwie struktury danych: typy rekordów i powiązania. Jednak powiązania między tabelami nie muszą być jednokierunkowe, a tabele mogą mieć więcej niż jedno powiązanie. Gorączka 2 3 Val Kilmer
36 Klucz w bazie danych Głównymi zastosowaniami kluczy w bazie danych są: poprawienie wydajności działania bazy danych zapewnienie automatycznej kontroli poprawności operacji przetwarzania danych Klucz głowny Primary key Jednoznaczny Unikalny Klucz obcy Odwołujący się do Primary Key z innej tabeli Jan Kowalski Toruń 2 Jan Nowak Toruń 3 Bonifacy Nowak Warszawa 4 Damazy Kowalski Włocławek
37 Płaskie bazy danych ID Klient Adres Telefon Data sprzedażdy Darek Ul Łódzka /0/ Darek Ul Łódzka /03/ Matylda Poznańska /04/ Wiesław Mickiewicza /04/ Marta Słowackiego /06/ Marta Słowackiego /06/ Darek Ul Łódzka /08/ Michał Habrowa /09/ Michał Habrowa /0/2008
38 Relacyjne bazy danych
39
40 Relacje w relacyjnych bazach danych Dwie tablice są w relacji - gdy dla każdego wiersza w jednej tablicy występuje co najwyżej jeden wiersz drugiej tablicy. W świecie rzeczywistym takiej relacje występują jednak rzadko. Stosowane są natomiast w sytuacjach rozdzielenia tablicy na dwie np. z powodów bezpieczeństwa. Pacjent Dane tajne pacjenta ID pacjenta ID pacjenta data urodzenia płeć Kod choroby Wykonane badania Imię Nazwisko PESEL Adres
41 Dwie tablice są w relacji -n jeżeli dla każdego wiersza w jednej tablicy istnieje zero, jeden lub wiele wierszy w drugiej tablicy, ale dokładnie jeden wiersz w pierwszej tablicy. Zamówienie Zamówienie Kupujący ID pobierjącego zamówienie Data dostarczenia Metoda zapłaty Szczegóły zamówienia Zamówienie Numer z Menu ilość
42 Dwie tablice są w relacji n-n gdy dla każdego wiersza w pierwszej tablicy występuje możliwość istnienia wielu wierszy w drugiej tablicy. Relacje tego typu nie mogą być realizowane w programach obsługujących relacyjne bazy danych. Dlatego relację tą tworzy się poprzez utworzeniu kilku relacji -n. Dane tajne pacjenta ID pacjenta Imię Nazwisko PESEL Adres Ubezpieczenie ID pacjenta ID Ubezpieczyciel Ubezpieczyciel ID Ubezpieczyciel Nazwa firmy Adres
43 Normalizacja relacyjnych baz danych Normalizacja bazy danych jest to proces efektywnej organizacji danych w bazie danych, Ma na celu eliminacje redundantnych danych oraz upewnienie się że przechowywane relacje mają sens. Występuje 5 typów normalizacji bazy danych. NF 2NF 3NF 4NF 5NF
44 NF (normal form) Eliminacja identycznych kolumn Utworzenie oddzielnych kolumn dla każdej grupy powiązanych ze sobą danych i określenie kluczy podstawowych dla każdej tabeli (wartości atrybutów mają być atomowe :-)) 2NF Wypełnij wszystkie wymagania dla poprzednich typów normalizacji Usuń podzbiór danych występujących w wielu wierszach i przenieś je to innej tabeli (rekordy nie powinny zależeć od niczego innego tylko od klucza podstawowego tabeli ) Utwórz relacje pomiędzy tymi nowo utworzonymi tabelami. 3NF Wypełnij wszystkie wymagania dla poprzednich typów normalizacji. Kolumny są wzajemnie niezależne (Wartości rekordu, które nie są częścią jego klucza, nie należą do tabeli. Zazwyczaj, jeśli zawartość grupy pól odnosi się do więcej niż jednego rekordu tabeli, należy rozważyć umieszczenie tych pól w oddzielnej tabeli.). 4NF Wypełnij wszystkie wymagania dla poprzednich typów normalizacji. Muszą zostać zlikwidowane wszystkie wielowartościowe zależności.
45 NF Te tabele nie spełniają wymogów NF Zamówienie ID Kupujący ID 4 5 młotków, 3 śrubokręty, prostownik 2 8 zestaw kluczy 3 młotek 4 3 klucze uniwersalne kg gwoździ Zamówienie Kupujący ID ID Zakup Zakup Ilość Zakup2 śrubokręt 4 młotek Zestaw kluczy 3 młotek 4 Klucz uniwersalny gwoździe 0.5 Ilość 2 3 Zakup 3 Ilość 3 prostownik
46 Zamówienie ID Kupujący ID Zakup ID Ilość Produkt 4 5 młotek 4 2 śrubokręt 4 3 prostownik Zestaw kluczy 3 młotek 4 3 Klucz uniwersalny gwoździe
47 2NF Zamówienie ID Kupujący ID Data zakupu Zakup ID Produkt ID Ilość Produkt 4 5//94 5 młotek 4 5// śrubokręt 2 8 2/3/ Zestaw kluczy 3 2/6/95 młotek 3 2/6/ wiertarka 4 28/7/ Klucz uniwersalny /7/ gwoździe
48 Zamówienie ID Kupujący ID Data zakupu 4 5// /3/95 3 2/6/ /7/ /7/98 Zamówienie ID Zakup ID Produkt ID Ilość Produkt 5 młotek 2 2 śrubokręt Zestaw kluczy 3 młotek wiertarka Klucz uniwersalny gwoździe
49 3NF Zamówienie ID Zakup ID Produkt ID Ilość Produkt ID Produkt 5 młotek śrubokręt Zestaw kluczy 3 4 wiertarka Klucz uniwersalny gwoździe
50 Formularze Formularze stosuje się głównie do: przeglądania, wprowadzania, usuwania oraz modyfikowania danych, otwierania innych formularzy i raportów, tworzenia okienek dialogowych, pól wyliczalnych i wielu innych operacji. Większość informacji zawartych w formularzu pochodzi z odpowiedniego źródła danych, którym jest rekord z konkretnej tabeli.
51 Kwerendy Kwerenda bazy danych ( ang. query) - zapytanie do bazy danych, umożliwiające znalezienie i wyświetlenie informacji żądanych przez użytkownika bazy. W programach do obsługi baz danych stosuje się rozmaite typy kwerend. Przykładowo, w Microsoft Access typy te obejmują m.in.: Kwerenda wybierająca dane - prosta kwerenda wybierająca tabele i pola kwerenda krzyżowa tworzy arkusz kalkulacyjny oparty na danych z trzech lub więcej pól. Kwerenda tworząca tabele wybiera rekordy i zapisuje ich kopie z nowej tabeli. Kwerenda aktualizująca wyszukuje informacje i zmienia zawartość wskazanych pól. Kwerenda usuwająca wyszukuje informacje i usuwa je z bazy. Kwerenda dołączająca pobiera rekordy ze wskazanych tabel i dołącza je do innych tabel. W MS Access istnieją dwa języki definiowania kwerend, język QBE (ang. Query By Example) oraz język SQL (ang. Structured Query Language).
52 SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie IBM pod koniec lat 70-tych Występuje w produktach większości firm produkujących oprogramowanie do zarządzania bazami danych Polecenia SQL mają postać podobną do zdań w języku angielskim Komentarze zaczynają się od znaków - Pomimo prób standaryzacji istnieje szereg różnych dialektów SQL Język SQL nie rozróżnia wielkości liter.
53 SQL w pigułce CREATE TABLE osoba(imie TEXT, nazwisko TEXT); ALTER TABLE osoba ADD wiek INT NOT NULL DEFAULT 0; INSERT INTO osoba VALUES('Jan', 'Kowlaski', 26); SELECT * FROM osoba; SELECT * FROM osoba ORDER BY wiek; SELECT * FROM osoba ORDER BY wiek LIMIT ; SELECT nazwisko, COUNT(*) FROM osoba GROUP BY nazwisko; SELECT nazwisko,avg(wiek) AS t FROM osoba GROUP BY nazwisko ORDER BY t;
54 SELECT instrukcja (klauzula) pozwalająca wydobyć z bazy danych odpowiednie informacje, rezultat zapisywany jest w tablicy o nazwie result-set Składnia: SELECT nazwa_pola (lub pól w postaci listy przecinkowej) FROM nazwa tablicy SELECT * FROM nazwa tablicy WERE - instrukcja pozwalająca na wyselekcjonowanie tych rekordów, które spełniają wyszczególniony warunek SELECT nazwa_pola (lub pól) FROM nazwa tablicy WHERE nazwa_pola wartość operatora Operator Opis = równy <> nierówny > większy < mniejszy >= Większy lub równy <= Mniejszy lub równy BETWEEN LIKE IN Wartość z przedziału Wartość zgodna z wzrocem Wartość w zbiorze danych
55 Operatory logiczne AND OR NOT AND OR
56 Negowanie złożonych wyrażeń I prawa de Morgana NOT (A AND B) NOT (A OR B) NOT A OR NOT B NOT A AND NOT B
57 DISTINCT wybierane są tylko te rekordy które mają różne wartości SELECT DISTINCT nazwa_pola FROM nazwa_tablicy ORDER BY pozwala posortować elementy w wybranie kolumnie (lub kolumnach przedstawionych w postaci listy przecinkowej) Składnia: SELECT nazwa_pola (lub pól) FROM nazwa tablicy ORDER BY nazwa_pola ASC DESC nazwa_pola po ORDER BY nie musi występować wśród nazw pól po SELECT! GROUP BY grupuje elementy mające tą samą wartość w zadanej kolumnie, używane jest w połączeniu z funkcją agregującą Składnia: SELECT nazwa_pola (lub pól) FROM nazwa tablicy WHERE nazwa_pola wartość operatora GROUP BY nazwa_pola
58 Wbudowane funkcje języka SQL Funkcje agregujące w języku SQL: AVG() - wyznacza wartość średnią kolumny COUNT() - Zlicza liczbę elementów nie pustych w kolumnie FIRST() - zwraca pierwszą wartość LAST() - Zwraca ostatnią wartość MAX() - Zwraca największą wartość w kolumnie MIN() - zwraca najmnijesza wartość w kolumnie SUM() - Sumowanie wartości zadanej kolumny Funkcje SQL: UCASE() - Konwertuje zadane pole na duże litery UCASE() - Konwertuje zadane pole na małe litery MID() - Wydobywa znaki z pola tekstowego LEN() - Zwraca długość pola tekstowego ROUND() - Zaokrągla wartość pola zmiennoprzecinkowego zgodnie z zadanym formatem FORMAT() - Definiuje w jaki sposób dane pole powinno być wyświetlane
59 ACTIVE, ADD, ALL, AFTER, ALTER, AND, ANY, AS, ASC, ASCENDING, AT, AUTO, AUTOINC, AVG 2. BASE_NAME, BEFORE, BEGIN, BETWEEN, BLOB, BOOLEAN, BOTH, BY, BYTES 3. CACHE, CAST, CHAR, CHARACTER, CHECK, CHECK_POINT_LENGTH, COLLATE, COLUMN, COMMIT, COMMITTED, COMPUTED, CONDITIONAL, CONSTRAINT, CONTAINING, COUNT, CREATE, CSTRING, CURRENT, CURSOR 4. DATABASE, DATE, DAY, DEBUG, DEC, DECIMAL, DECLARE, DEFAULT, DELETE, DESC, DESCENDING, DISTINCT, DO, DOMAIN, DOUBLE, DROP 5. ELSE, END, ENTRY_POINT, ESCAPE, EXCEPTION, EXECUTE, EXISTS, EXIT, EXTERNAL, EXTRACT 6. FILE, FILTER, FLOAT, FOR, FOREIGN, FROM, FULL, FUNCTION 7. GDSCODE, GENERATOR, GEN_ID, GRANT, GROUP, GROUP_COMMIT_WAIT_TIME 8. HAVING, HOUR IF, IN, INT, INACTIVE, INDEX, INNER, INPUT_TYPE, INSERT, INTEGER, INTO, IS, ISOLATION 0. JOIN. KEY 2. LONG, LENGTH, LOGFILE, LOWER, LEADING, LEFT, LEVEL, LIKE, LOG_BUFFER_SIZE 3. MANUAL, MAX, MAXIMUM_SEGMENT, MERGE, MESSAGE, MIN, MINUTE, MODULE_NAME, MONEY, MONTH 4. NAMES, NATIONAL, NATURAL, NCHAR, NO, NOT, NULL, NUM_LOG_BUFFERS, NUMERIC 5. OF, ON, ONLY, OPTION, OR, ORDER, OUTER, OUTPUT_TYPE, OVERFLOW 6. PAGE_SIZE, PAGE, PAGES, PARAMETER, PASSWORD, PLAN, POSITION, POST_EVENT,PRECISION, PROCEDURE, PROTECTED, PRIMARY,
60 7. PRIVILEGES 8. RAW_PARTITIONS, RDB$DB_KEY, READ, REAL, RECORD_VERSION, REFERENCES, RESERV, RESERVING, RETAIN, RETURNING_VALUES, RETURNS, REVOKE, RIGHT, ROLLBACK 9. SECOND, SEGMENT, SELECT, SET, SHARED, SHADOW, SCHEMA, SINGULAR, SIZE, SMALLINT, SNAPSHOT, SOME, SORT, SQLCODE, STABILITY, STARTING, STARTS, STATISTICS, SUB_TYPE, SUBSTRING, SUM, SUSPEND 20. TABLE, THEN, TIME, TIMESTAMP, TIMEZONE_HOUR, TIMEZONE_MINUTE, TO, TRAILING, TRANSACTION, TRIGGER, TRIM 2. UNCOMMITTED, UNION, UNIQUE, UPDATE, UPPER, USER 22. VALUE, VALUES, VARCHAR, VARIABLE, VARYING, VIEW 23. WAIT, WHEN, WHERE, WHILE, WITH, WORK, WRITE 24. YEAR
61 Obsługa wielu tabel w SQL Iloczyn kartezjański SELECT * FROM Klienci, Zamowienia Unikanie ilocznu kartezjańskiego SELECT * FROM Klienci, Zamowienia WHERE Klienci.ID=Zamowienia.IDKlienci Aliasy tabel SELECT * FROM Klienci k, Zamowienia z WHERE k.id=z.idklienci
62 Historia Obiektowych baz danych 987: Pierwszy system z obiektową bazą danych: SmallTalk GemStone, C++ Ontos Vbase 99: ObjectStore, Objectivity/DB, O2 2004: odb4o, DTS/S, Perst Języki programowania używane w obiektowych bazach danych : SmallTalk, Lisp, COP, C++, Java, C#
63 Cechy obiektowych baz danych Zalety: Dostęp do danych jest szybszy od dostępu w relacyjnych bazach danych bo nie ma potrzeby łączenia tabel Dane multimedialne mogą być używane, gdyż to metody klasy zawiązane z tymi danymi zajmują się ich obsługą I interpretacją OODBMS może być zmieniana (oprogramowana) bez istotnych zmian w systemie jako całości Wady : Technika wskaźnikowa wyszukiwania danych, może przy ogólnych zapytaniach być powolna Hermetyzacja, powoduje ukrywanie pewnych obszarów danych, przez co nie są one dostępne dla zapytań
64 Definicja obiektu Objekt zdefiniowany przez użytkownika złożony typ danych Posiada strukturę lub stan (zmienne) Metody, opisujące zachowanie obiektu Obiekt charakteryzowany jest przez 4 cechy: Identyfikator - unikalny numer ientyfikacyjny Nazwa Obiekt może posiadać unikalną nazwę w systemie bazodanowym Czas życia określa czy obiekt jest trwały, czy chwilowy Structurę
65 Koncepcje związane z obiektami Abstrakcyjne typy danych: Definicje klas, które reprezentują pojęcia abstrakcyjne nie definiują żadnych znanych obiektów, mają sens jako klasa podstawowa. Hermetyzacja danych i operatorów: Implementacja operatorów I struktury, która jest niewidzialna na zewnątrz klasy Dziedziczenie: Współdzielenie danych z innymi klasami. Polimorfizm: Mechanizm pozwalający używać zmiennych i metod na wiele różnych sposobów
66 Obiektowe bazy danych Pracownik Zakład pracy Imię Nazwisko Data urodzenia Miejsce zatrudnienia Nazwa Budżet Kierownik Pracownik
67 Class Pracownik { String Imie; String Nazwisko; Date Data_urodzenia;... Class Zaklad_pracy { String Nazwa; float Budzet; Pracownik Kierownik; Set <Pracownik> zatrudnieni;... Metody Metody Oblicz_srednia_place() Oblicz_srednia_place() }; };
68 Dziedziczenie Pracownik Nazwisko Wiek Pensja Miejsce zatrudnienia Kierownik Kierownik Nazwisko Wiek Pensja Miejsce zatrudnienia [Pracownik] [Pracownik] Każdy kierownik jest pracownikiem, ma jako obiekt prawie identyczne cechy jak pracownik!!
69 Pracownik Tymczasowy Księgowy Kierownik Tymczasowy księgowy Dyrektor
70 Class Pracownik { Nazwisko; Adres;... } Class Kierownik:Pracownik { } Class Księgowy:Pracownik { } Class Dyrektor:Kierownik { } Class Księgowy_tym:Księgowy { }
71 Wielokrotne dziedziczenie Pojazd silnik kształt karoseria koła materiał zawieszenie
72 Hermetyzacja Class { Private: Public: }
73 Przykład relacyjnej bazy danych I obiektowej Projekt Pracownik ID Nazwisko Dat. urodzenia Zakład pracy ID Nazwa Projekt pracownika Zakład pracy ID_pracownika ID ID_Projektu Nazwa Kierownik Dyrektor
74 Pracownik Zakład pracy Imię Nazwisko Data urodzenia Miejsce zatrudnienia [projekty] Nazwa Budżet Dyrektor [Pracownik] Projekt Nazwa Kierownik [Pracownik]
75 Internet i jego historia 969 Powstaje ARPAnet, sieć czterech komputerów stworzona przez amerykańską agencję rządową ARPA. W 97 sieć ta liczyła sobie 3 węzłów, a w 973 roku - już Początki poczty elektronicznej. Ray Tomlinson wysyła pierwszą wiadomość elektroniczną. 973 Do ARPANETu włączone zostają pierwsze instytucje spoza Stanów Zjednoczonych: University College of London w Wielkiej Brytanii i Royal Radar Establishment w Norwergii. 979 Powstaje Usenet, tekstowe grupy dyskusyjne - stworzony przez studentów Toma Truscotta, Jima Ellisa i Steve Bellovina. Dziś Usenet to ponad 50 tysięcy grup i miliony użytkowników, czytających i biorących udział w dyskusjach.
76 983 Od ARPANET odłączona zostaje jej część wojskowa, tworząc MILNET. W ARPANET hosty i i sieci zaczynają używać protokołu TCP/IP. Powstaje właściwy Internet. 989 Tim Berners-Lee oraz Robert Cailliau złożyli do CERN-u projekt stworzenia sieci dokumentów hipertekstowych, o nazwie World Wide Web. Miał to być zbiór dokumentów hipertekstowych, który miał ułatwić pracę w CERN-ie. 990 Tim Berners-Lee stworzył podstawy HTML i pierwszą stronę internetową. Projekt World WIde Web powstaje na komputerze NeXT, w pierwszej odsłonie umożliwia jednocześnie przeglądanie i edycję hipertekstowych dokumentów. W rok później zostaje zainstalowany na serwerach CERN, a z nich rozpowszechnia się na cały świat. 99 Zniesiono zakaz używania Internetu do celów komercyjnych 993 Pojawia się Mosaic, pierwsza graficzna przeglądarka World Wide Web. Tworzy ją zespół: Marc Andreessen, Eric Bina i inni studenci NCSA. Dzięki niej znacznie wzrasta popularność Internetu i World Wide Web.
77 994 David Filo i Jerry Yang tworzą Yahoo! Jako spis interesujących ich miejsc w Internecie; z czasem serwis ten rozwija się w najsłynniejszy katalog zasobów internetowych na świecie, a jego twórcy zostają milionerami. 995 Marc Andreessen tworzy Netscape Navigator, w swoim czasie najpopularniejszą przeglądarkę internetową, zdobywającą w swoim czasie do 80 procent rynku. 998 Powstaje spółka Google Technology Inc. (obecnie Google Inc.)
78 WWW jako baza danych GOOGLE: * Ponad 4 miliardy zindeksowanych stron. Każda z nich ma średnio 0 kb * Do 2000 komputerów w jednym klasterze * Ponad 30 klastrów * Obsługa 04 języków * W jednym klasterze składowanych jest ponad Petabajt danych czyli milion gigabajtów * Pojedynczy klaster ma wydajność zapisu/odczytu na poziomie 2 Gbit/s * Komputerów w klasterze jest tak dużo że dziennie psują się średnio 2 serwery * Brak poważniejszej awarii od lutego 2000 * Google obsługuje średnio 000 zapytań w ciągu sekundy.
79 Jak działa szukarka Google Można wyróżnić 3 poziomy: Googlebot roboty sieciowe wyszukujące stron Poprzez formę URL Poprzez pełzacze Indeksowanie Indeksowany jest cały tekst na stronie, ignorowane są słowa stopu Procesor zapytań Do oceny istotności zapytania stosowany jest tzw. PageRank, strona o większej wartości PageRank pojawia się wyżej na liście. Do określenia PageRank używane jest ponad 00 parametrów między innymi: popularność strony, położenie poszukiwanego ciągu znaków na stronie, bliskość położenia poszukiwanych łańcuchów na stronie
80 BIGTABLE
81 GOOGLE: Problem z wyszukiwaniem słów niejednoznacznych!
82 Michał oglądał telewizję Paweł patrzył na lecące ptaki. Monika przyglądała się szybko biegnącym telewizorom. Dla poprawnego zinterpretowania tych zdań potrzebna jest rozległa wiedza, która obecnie jest trudno dostępna dla komputerów Konieczna jest reprezentacja podstawowych pojęć i własności: czas, przestrzeń, materia, wydarzenie, kolekcja, rodzaj substancji itp.
83 Sieci semantyczne Sieć semantyczna to reprezentacja wiedzy za pomocą węzłów połączonych przy użyciu łuków (krawędzi). Komputerowe implementacje sieci semantycznych miały zastosowanie w sztucznej inteligencji I translacji maszynowej. S=<P,T,R> Gdzie P zbiór pojęć (wierzchołki grafu, węzły) T zbiór typów relacji (jest elementem, należy do, posiada itp) R zbiór wszystkich relacji występujących w danej sieci semantycznej
84 Sieci semantyczne są od dawna używane w filozofii, psychologii, lingwistyce. Sieci semantyczne mogą być używane zarówno to repreznetacji wiedzy jaki I do wspomagania automatycznych systemów wnioskowania 6 typów sieci semantycznych: definiujące twierdzeń implikacyjne wykonawcze uczące się hybrydowe
85 Sieci semantyczne ma skórę porusza się zwierzę ma skrzela ssak kanarek ptak wróbel ryba pstrąg umie pływać Łosoś Collins & Quillian, 969
86 Drzewo Porfiriusza (definiująca) Najwyższy rodzaj fundamentum substancja materialna Rodzaj I gatunek pośredni fundamentum Rodzaj I gatunek pośredni fundamentum ciało ożywione Obdarzone zmysłami zwierzę fundamentum rozumne Jednostki (indywidua) minerał Nieobdarzone zmysłami roślina nierozumne człowiek Sokrates duch nieożywione Istota żywa gatunek pośredni Rodzaj najniższy Gatunek najniższy niematerialna bestia Platon Arystoteles Inni
87 Sieci Implikacyjne
88 Sieci wykonywalne W tego typu sieciach występują 3 mechanizmy: Komunikaty sieć może przesyłać dane z jednego węzła do drugiego, mogą to być pojedyncze bity tzw. markery, tokeny, triggery, albo duża wartość numeryczna Procedury dołączane programy dołączone są do węzłów, które realizują jakąś akcję, wykonują obliczenia na danych w tym węźle, lub węzłach sąsiadujących Transformacje grafów -kombinują grafy, modyfikują,
89 Sieci uczące się
90 Ontologia Ontologia lub metafizyka (por. metafizyka klasyczna) podstawowy obok epistemologii dział filozofii starający się badać strukturę rzeczywistości i zajmujący się problematyką związaną z pojęciami bytu, istoty, istnienia i jego sposobów, przedmiotu i jego własności, przyczynowości, czasu, przestrzeni, konieczności i możliwości. (źródło Wikipedia.pl) Informatyka Ontologia zajmuje się odkrywaniem i opisywaniem tego co jest, pewnym fragmentem rzeczywistości, mniej lub bardziej dokładnie określonym. Aby zapewnić jednoznaczność przekazu wiedzy na temat określonej rzeczywistości, wykorzystuje się kategoryzację oraz hierarchizację.
91 class-def zwierzę %zwierzęta są klasą class-def roślina %rośliny są klasą subclass-of NOT zwierzę %wyłączenie ze zwierząt class-def drzewo subclass-of roślina %drzewa są rodzajami roślin class-def gałąź slot-constraint is-part-of has-value drzewo %gałęzie są częścią drzew class-def liść slot-constraint is-part-of has-value gałąź %liście są częścią gałęzi class-def definicja drapieżników %drapieżniki są zwierzętami subclass-of zwierzę slot-constraint zjada value-type zwierzę %które zjada tylko inne zwierzęta class-def definicja roślinożernych %roślinożerne są zwierzętami subclass-of zwierzę slot-constraint zjada value-type roślina OR (slot-constraint is-part-of has-value roślina) %które zjada tylko rośliny lub części roślin class-def żyrafa %żyrafy są zwierzętami subclass-of zwierzę slot-constraint zjada value-type liść %oraz jedzą liście class-def lew subclass-of zwierzę %lwy też są zwierzętami slot-constraint zjada value-type roślinożerne %ale zjadają one roślinożerne class-def rośliny jadalne %rośliny jadalne to rośliny zjadane subclass-of roślina %przez drapieżników i roślinożerców slot-constraint zjadany has-value roślinożerny, drapieżnik
92 Semantyczne szukarki url:foaf search documents having "foaf" as part of their URLs url:"http://www.w3.org/2000/0/rdf-schema" search a particular SWD with the URL "http://www.w3.org/2000/0/rdf-schema" desc:timbl search documents having "timbl" in their document annotations def:food search documents explicitly defining the term(classes/properties) that include a token "food". Note that the term food is case-insensitive. ref:food search documents implicitly defining the term(classes/properties) that include a token "food". That is, the term being a class/property is deduced by the domain and range definition of RDF/RDFS and OWL predicates. Note that in the results returned by Swoogle search, only the fields 'desc' and 'def' are highlighted, the field 'ref' and 'pop' are neglected for a neat output. pop:person search documents that populate the class with a token of 'person' with instances OR use the property with a token of 'person' as predicates
93 XML I just got a new pet dog. <sentence> <person href="http://aaronsw.com/">i</person> just got a new pet <animal>dog</animal>. </sentence> <sentence> <person href="http://aaronsw.com">i</person> just got a new pet <animal type="dog" href="http://aaronsw.com/mydog">dog</animal>. </sentence> Konieczność istnienia przestrzeni nazw!
94 Semantyczny internet Sieć semantyczna WWW siatka powiązanych ze sobą informacji. Powiązanych w taki sposób aby informacje te były do przetwarzania przez komputery. Narzędzia semantycznych sieci WWW: RDF (Resource Description Framework) OWL (Web Ontology Language) Celem zastosowania tych języków jest przedstawianie wiedzy w postaci łatwo przetwarzanej przez programy komputerowe, nie zaś ich wyświetlanie użytkownikom. <?xml version=".0"?> <RDF> <Description about="http://www.lis.uw.edu/default.asp"> <autor>jan Abacki</autor> <utworzono> Maj 999</utworzono> <zmodyfikowano> Luty 2004</zmodyfikowano> </Opis> </RDF>
95 Wiedzę w RDF przedstawia się w postaci trójki: podmiot, orzeczenie, dopełnienie (lub: obiekt, rodzaj powiązania, wartość cechy). W przedstawionym przykładzie: jest podmiotem (obiektem), element <autor> jest orzeczeniem (rodzajem powiązania, predykatem), zaś wartość Jan Abacki jest dopełnieniem (wartością cechy).
96 Reprezentacja Wiedzy Główną siłą sprawczą wyznaczającą zakres i kierunek prac nad reprezentowaniem wiedzy jest to, do czego owa reprezentacja ma być stosowana oraz w - w pewnym stopniu to, w jaki sposób wiedza będzie pozyskiwana. Nie istnieje zatem jedna, akceptowana przez wszystkich definicja terminu reprezentacja wiedzy.
97 Reprezentacja wiedzy Opisy, Fakty - są to zestawy cech i pojęć pierwotnych, - służą do identyfikacji i rozróżniania obiektów i klas Relacje: - zapisane w bazie wiedzy zależności i skojarzenia pomiędzy faktami
98 Wiedza symboliczna - deklaratywna wiem, że łatwa w opisie i formalizacji; trudności z reprezentacją sekwencji działań; nie podaje się sposobów rozwiązywania problemów; wnioskowanie oparte o skojarzenia faktów Lub też polegająca na określeniu zbioru specyficznych dla reprezentowanej dziedziny faktów, stwierdzeń i reguł - proceduralna wiem jak duża efektywność reprezentowania procesów; trudności z modyfikacją; bez korzystania ze skojarzeń Lub też wiedza polegająca na określeniu zbioru procedur, działanie których reprezentuje wiedzę o dziedzinie Wiedza niesymboliczna odwołująca się do doświadczeń zbieranych na podstawie obserwacji środowiska nas otaczającego
99 Metody reprezentacji wiedzy symbolicznej - rachunek zdań - rachunek predykatów - wykorzystujące zapis stwierdzeń - wykorzystujące systemy regułowe - sieci semantyczne - ramy przypadków - używające modeli obliczeniowych
100 Rachunek zdań Zdania mogą być prawdziwe lub nie, reprezentują fakty. Zdania stanowią zbiór, do którego należą również zdania otrzymane przez zastosowanie operatorów logicznych: ~ nieprawda koniunkcja, i alternatywa implikacja Do zdań można stosować kwantyfikatory: dla wszystkich istnieje Rachunek zdań pozwala na wnioskowanie na kilka sposobów.
101 Logika predykatów Logiczna reprezentacja stwierdzeń o obiektach. Logika stwierdzeń mających za argumenty obiekty, np. ja, człowiek, kartka. Predykaty mają argumenty i wartość logiczną. Predykat jest-czerwony(x), większy-od(x,y), lżejszy-od(x,y) Predykat isa, czyli jest członkiem. Logika predykatów dopuszcza kwantyfikatory.
102 Reprezentacja logiczna x, Ptak(x), czyli istnieje przynajmniej jedno takie x, że Ptak(x)=T. Każdy ptak ma skrzydła można zapisać jako: x, Ptak x MaSkrzydła x Wnioskowanie: z prawdziwych faktów nowe, prawdziwe fakty. x. Wróbel x Ptak x x.wróbel x MaSkrzydła x Reguły wnioskowania nie zależą od konkretnej wiedzy. Jeśli P Q, oraz Q R to P R
103 Przykład Każdy Polak zna jakiegoś Francuza (język naturalny) Dla każdego x, jeśli x jest Polakiem, istnieje takie y, że y jest Francuzem i x zna y
104 Typy, Nazwy i Miary Klaudiusz jest słoniem Słoń to gatunek Klaudiusz to gatunek (???) W pierwszym zdaniu słoń dotyczy konkretnego obiektu W drugim zdaniu słoń dotyczy opisu gatunku a więc wszystkich słoni Rozwiązaniem jest wprowadzenie typów (uwaga! Typy należa do logiki drugiego rzędu)
105 Metody Regułowe oraz JEŚLI przesłanka, TO konkluzja JEŚLI przesłanka, TO działanie lub inaczej za pomocą zdania IF przesłanka THEN konkluzja oraz IF przesłanka THEN działanie Reguły proste i złożone IF spełnione są wszystkie warunki podpisanej umowy THEN towar można odebrać z magazynu
106 Ramy Wprowadzone przez Marvina Minsky ego w 975 r. Operatory: indukują zmiany, ale większość obiektów się nie zmienia i może być ujęta w ramy. Ramy to złożone struktury powstałe w wyniku nagromadzenia się wcześniejszych doświadczeń; ich zadaniem jest opisać obiekt lub koncepcje i możliwości jej użycia. Ramy mają szufladki lub haczyki (slots, hooks) na fakty lub procedury. Rozumowanie polega na zapełnianie szufladek. Wiedza deklaratywna i proceduralna może zostać umieszczona w dobrze zdefiniowanych ramach.
107 Rama: pojedyncza struktura zawierająca klatki. Klatka (slot): element ramy który zawiera jedną lub więcej faset. Faseta: element opisujący coś w klatce. Fasety mogą być: liczbami, tekstami, piktogramami, lub nawet kolejnymi ramami. Wartość wpisaną w klatce nazywamy wartością klatki. Jest ona zapisana w fasecie jako wartość typu VALUE. Każdej klatce jest przypisany pewien określony zbiór faset. W fasetach tych mogą być zapisane np. warunki dotyczące uznania wartości atrybutów jako wartości dopuszczalnych, procedury pozyskiwania tej wartości, itp. Zbiór ten może być dowolnie uzupełniany dodatkowymi informacjami. Demon: procedura dołączona do szczeliny odpalana warunkowo. Instancja: przykład ramy.
108 Ramę można opisać jako pewnego rodzaju reprezentację wiedzy o następujących właściwościach:. Rama jest strukturą danych, opisującą pewien obiekt albo klasę obiektów i oferującą dostęp do pełnej informacji o tym obiekcie. 2. Rama jest zbiorem klatek. Całość informacji o obiekcie, zawarta w ramie, jest dzielona na części będące wartościami klatek ramy. 3. Każda klatka odpowiada pewnej właściwości danego obiektu i jest określo-nego rodzaju, tzn. ma zdefiniowaną dziedzinę wartości, które mogą być w niej umieszczone. 4. W zależności od dziedziny wartości zawartych w klatce istnieją różne rodzaje klatek. Klatka jest jednoznacznie zdefiniowana przez podanie jej rodzaju, jak również do jakiej ramy należy. 5. Wartości klatki mogą być różne. W szczególności wartością klatki może być odwołanie do innej ramy albo dowolna procedura lub funkcja. 6. Klatki są dodatkowo dzielone na fasety, zawierające wybrane wartości klatki. 7. Ramy, klatki i fasety są identyfikowane za pomocą nazw.
109 DEFAULT (domyślnie) - faseta ta zawiera tzw. domyślną wartość klatki. Jest to wartość stereotypowa dla obiektów opisywanych przez daną ramę. Faseta ta jest brana pod uwagę jedynie wówczas, gdy faseta VALUE nie jest wypełniona lub nie istnieje. REQUIRE (wymagać) faseta ta zawiera ograniczenie dla elementu VALUE, to jest określającą dopuszczalną wartość tego elementu. Opisuje ona dziedzinę wartości możliwych do wpisania do klatki i najczęściej sprowadza się do określenia górnej i dolnej wartości granicznej. Zawartość tej fasety jest wykorzystywana przez fasetę IF-ADDED. COMMENT (komentarz) - zawiera tekst będący opisem danej klatki. CARDINALITY (główne) - podaje ona liczbę faset typu VALUE występujących w klatce. RANGE (zasięg) - zawiera ona listę lub zakres dopuszczalnych wartości fasety VALUE. IF-NEEDED (jeśli potrzebne) inicjowane przez system w momencie pobierania wartości z klatki. Zawiera funkcję, która wyznacza nieznaną wartość klatki poszukując jej w ramach nadrzędnych w stosunku do ramy wyjściowej. Jest wyszukiwana w klatce, jeżeli fasety 0 VALUE i DEFAULT są niewypełnione lub nie istnieją. Fasety IF-NEEDED i DEFAULT mają podobne znaczenie. IF-NEEDED oblicza wartość a DEFAULT znajduje domyślną. IF-ADDED (jeśli dodane) inicjowane przez system w momencie modyfikacji wartości w klatce czyli zawiera funkcję, która wpisuje wartości do klatki i jest poszukiwana w klatce wówczas, gdy próbujemy wstawić do klatki nową wartość. IF-REMOVED (jeśli usunięte) - inicjowane przez system w momencie modyfikacji wartości w klatce czyli zawiera funkcję usuwania wartości z klatki i jest poszukiwana w klatce, jeśli tylko próbujemy wymazać jej wartość. CLEAN-UP (sprzątanie) - jest inicjowana przez system momencie kasowania ramy. RULES (reguła) są to elementu zawierające listy wszystkich reguł wnioskowania których użycie może zmienić wartość elementu VALUE tej klatki.
110 Ramy prosty przykład Ogólna ramka PIES Co to: ZWIERZĘ; ZWIERZĄTKO DOMOWE Rasa:? Właściciel: OSOBA (jeśli-potrzebna: znajdź OSOBA z ZWIERZĄTKO DOMOWE =ja) Imię: NAZWA WŁASNA (DEFAULT = Reks)... Ramka PIES-SĄSIADA Co to: PIES Rasa: kundel Właściciel: Józek Imię: Flejtuch
111 Schemat Ramy Rama: Publikacja Klatka : Tytuł Faseta Value: Tytuł Faseta 2: Podtytuł Klatka 2: Autorzy Faseta Value: Autor_ Faseta j: Autor_j
112 Ramy - przykład Pokój hotelowy Krzesło hotelowe Superklasa: pokój Superklasa: krzesło lokalizacja: hotel wysokość: 20-30cm zawiera: krzesło telefon łóżko Liczba nóg: 4 Łóżko hotelowe Sposób użycia: siedzenie Superklasa: łóżko Telefon hotelowy rozmiar: king Superklasa: telefon Części: materac użycie: wezwanie słózb hotelowych opłata: połączona z pokojem Sposób użycia: spanie
113 Skrypty JEDZENIE-W-RESTAURACJI (skrypt) Obiekty: (restauracja, pieniądze, jedzenie, menu, stoliki, krzesła) Role: (klienci, kelnerzy, kucharze) Punkt-widzenia: klient Czas-zdarzenia (godziny otwarcia restauracji) Miejsce-zdarzenia (położenie restauracji) Sekwencje zdarzeń: najpierw: Wchodzimy do restauracji (skrypt) potem if (znak rezerwacja lub prosimy-czekać-na-miejsce) then (zwrócić-uwagę-kelnera skrypt) potem Prosimy-usiąść skrypt potem Zamawiamy-jedzenie skrypt
114 Skrypty cd potem Spożywamy-jedzenie skrypt unless (długie-czekanie) when Wychodzimy-zdenerwowani-z-restauracji skrypt potem if (jedzenie-bardzo-dobre) then Gratulacje-dla-kucharza skrypt potem Płacimy-za-jedzenie skrypt koniec: Opuszczamy-restaurację skrypt Skrypty umożliwiają analizę typowych historyjek, np. wycinków z gazet opisujących przejmowanie banków, fuzje firm itp. Dzięki temu można łatwo dopasować formę pytań i odpowiedzi do tekstu
115 Wizualizacja wiedzy
116 Mapy Graficzne ilustracje struktur, relacji i atrybutów przestrzeni.
117
118
119 Mapowanie mediów cyfrowych Cyfrowe media wprowadzają cechy, które nie były przewidziane przez kartografów: Animacja Itegracja tekstu, obrazu I dźwięku Interaktywność Usieciowienie 3D i światy witualne
120 Przegląd najlepszych metod wizualizacyjnych
strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych
SQL SQL (ang. Structured Query Language): strukturalny język zapytań używany do tworzenia strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych
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,
Język SQL, zajęcia nr 1
Język SQL, zajęcia nr 1 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Najpopularniejsze
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
Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML
Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Wprowadzenie do języka SQL. Polecenia generujące strukturę bazy danych: CREATE, ALTER i DROP. Polecenia: wprowadzające dane do bazy - INSERT, modyfikujące zawartość
Krzysztof 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
DECLARE VARIABLE zmienna1 typ danych; BEGIN
Procedury zapamiętane w Interbase - samodzielne programy napisane w specjalnym języku (właściwym dla serwera baz danych Interbase), który umożliwia tworzenie zapytań, pętli, instrukcji warunkowych itp.;
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
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk
Wstęp wprowadzający do laboratorium 2 mgr inż. Rafał Grycuk Plan prezentacji 1. Czym jest T-SQL i czym się różni od standardu SQL 2. Typy zapytań 3. Zapytanie typu SELECT 4. Słowo o indeksach T-SQL (1)
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
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
D D L S Q L. Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia?
D D L S Q L Co to jest DDL SQL i jakie s jego ą podstawowe polecenia? D D L S Q L - p o d s t a w y DDL SQL (Data Definition Language) Jest to zbiór instrukcji i definicji danych, którym posługujemy się
Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny
Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych
Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.
Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie
Projektowanie systemów baz danych
Projektowanie systemów baz danych Seweryn Dobrzelewski 4. Projektowanie DBMS 1 SQL SQL (ang. Structured Query Language) Język SQL jest strukturalnym językiem zapewniającym możliwość wydawania poleceń do
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p
Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)
Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Bazy danych podstawowe pojęcia Baza danych jest to zbiór danych zorganizowany zgodnie ze ściśle określonym modelem danych. Model danych to zbiór ścisłych
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie Historia i standardy Podstawy relacyjności Typy danych DDL tabele, widoki, sekwencje zmiana struktury DML DQL Podstawy, złączenia,
Pytania SO Oprogramowanie Biurowe. Pytania: Egzamin Zawodowy
Pytania SO Oprogramowanie Biurowe Pytania: Egzamin Zawodowy Pytania SO Oprogramowanie Biurowe (1) Gdzie w edytorze tekstu wprowadza się informację lub ciąg znaków, który ma pojawić się na wszystkich stronach
Języki programowania wysokiego poziomu. PHP cz.4. Bazy danych
Języki programowania wysokiego poziomu PHP cz.4. Bazy danych PHP i bazy danych PHP może zostać rozszerzony o mechanizmy dostępu do różnych baz danych: MySQL moduł mysql albo jego nowsza wersja mysqli (moduł
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
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
Programowanie MSQL. show databases; - pokazanie jakie bazy danych są dostępne na koncie
Programowanie MSQL show databases; - pokazanie jakie bazy danych są dostępne na koncie show databases; - wyświetlenie wszystkich baz danych na serwerze create database nazwa; - za nazwa wstawiamy wybraną
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
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
Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko
Struktura drzewa w MySQL Michał Tyszczenko W informatyce drzewa są strukturami danych reprezentującymi drzewa matematyczne. W naturalny sposób reprezentują hierarchię danych toteż głównie do tego celu
SQL 4 Structured Query Lenguage
Wykład 5 SQL 4 Structured Query Lenguage Instrukcje sterowania danymi Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 CREATE USER Tworzy nowego użytkownika Składnia CREATE USER specyfikacja użytkownika [, specyfikacja użytkownika]...
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
LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
Bazy danych SQL Server 2005
Bazy danych SQL Server 2005 TSQL Michał Kuciapski Typ zadania: Podstawowe zapytania Select Zadanie 1: Wyświetl następujące informacje z bazy: A. 1. Wyświetl informacje o klientach: nazwa firmy, imie, nazwisko,
SELECT * FROM tabela WHERE warunek wybiera dane spełniające podany warunek
SELECT SELECT kolumna1, kolumna2,, kolumnan FROM tabela wybrane kolumny SELECT * FROM tabela wszystkie kolumny select * from Orders select CustomerID, CompanyName, Country from Customers WHERE SELECT *
SQL (ang. Structured Query Language)
SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze
Wykład 2. SQL 1 Structured Query Lenguage
Wykład 2 SQL 1 Structured Query Lenguage SQL (Structured Query Language) Język zapytań do bazy danych. IBM lata osiemdziesiąte. Stosowany w systemach zarządzania bazami danych (DBMS); Oracle, Paradox,Access,
Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze
Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze 1 Funkcje i procedury pamiętane Następujące polecenie tworzy zestawienie zawierające informację o tym ilu jest na naszej hipotetycznej
Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA
Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych
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
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
Wprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych
Co to są relacyjne bazy danych?
Co to są relacyjne bazy danych? Co to są relacyjne bazy danych? O Są to zbiory danych pogrupowane w tabele o strukturze: kolejne kolumny określają kolejne porcje informacji potrzebne dla każdego wystąpienia,
Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL
Itzik Ben-Gan Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL 2012 przełożył Leszek Biolik APN Promise, Warszawa 2012 Spis treści Przedmowa.... xiii Wprowadzenie... xv Podziękowania... xix 1 Podstawy zapytań i programowania
Wyświetl imie i nazwisko ucznia, nazwę przedmiotu z którego otrzymał ocenę niedostateczną. Nazwij tę kwerendę oceny niedostateczne.
Kwerendy wybierające Kwerenda wybierająca jest najczęściej używanym rodzajem kwerendy. Służy do otrzymywania danych z tabeli lub tabel i wyświetla wyniki w arkuszu danych, w którym można je następnie aktualizować
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
Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych
Projektowanie bazy danych Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Możliwości projektowe Relacyjna baza danych Obiektowa baza danych Relacyjno-obiektowa baza danych Inne rozwiązanie (np. XML)
Cele. Definiowanie wyzwalaczy
WYZWALACZE Definiowanie wyzwalaczy Cele Wyjaśnić cel istnienia wyzwalaczy Przedyskutować zalety wyzwalaczy Wymienić i opisać cztery typy wyzwalaczy wspieranych przez Adaptive Server Anywhere Opisać dwa
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
Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski
Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do
Aspekty aktywne baz danych
Aspekty aktywne baz danych Aktywne aspekty baz danych Baza danych powinna zapewniać pewne własności i niezmienniki; Własności te powinny mogą być zapisane do bazy danych, a baza danych powinna zapewniać
15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL
15. Funkcje i procedury składowane PLSQL 15.1. SQL i PLSQL (Structured Query Language - SQL) Język zapytań strukturalnych SQL jest zbiorem poleceń, za pomocą których programy i uŝytkownicy uzyskują dostęp
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
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.
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Programowanie w SQL procedury i funkcje. UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika
Programowanie w SQL procedury i funkcje UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika 1. Funkcje o wartościach skalarnych ang. scalar valued
Wykład 3 2014-04-25 12:45 BD-1 W_3
Wykład 3 SQL - język operacji na bazach danych Schemat przykładowej bazy danych Uczelnia Skrypt SQL - utworzenie bazy Uczelnia Polecenia selekcji i projekcji Interakcyjny dostęp do bazy danych 2014-04-25
UPDATE Studenci SET Rok = Rok + 1 WHERE Rodzaj_studiow =' INŻ_ST'; UPDATE Studenci SET Rok = Rok 1 WHERE Nr_albumu IN ( '111345','100678');
polecenie UPDATE służy do aktualizacji zawartości wierszy tabel lub perspektyw składnia: UPDATE { } SET { { = DEFAULT NULL}, {
Plan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,
Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
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
- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji
6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation
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
Język SQL podstawy zapytań
Język SQL podstawy zapytań 1 Plan prezentacji 1. Krótka historia języka SQL 2. Cechy języka SQL 3. Przykładowa baza danych 4. Podstawy zapytań - operacje na modelu relacyjnym 5. Polecenie SELECT zapytania
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
Materiały do laboratorium MS ACCESS BASIC
Materiały do laboratorium MS ACCESS BASIC Opracowała: Katarzyna Harężlak Access Basic jest językiem programowania wykorzystywanym w celu powiązania obiektów aplikacji w jeden spójny system. PROCEDURY I
BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Język SQL używany jest do pracy z relacyjną bazą danych. Jest to język nieproceduralny, należący do grupy języków
Laboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML
Laboratorium nr 4 Temat: SQL część II Polecenia DML DML DML (Data Manipulation Language) słuŝy do wykonywania operacji na danych do ich umieszczania w bazie, kasowania, przeglądania, zmiany. NajwaŜniejsze
3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota
Laboratorium nr 3 1 Bazy Danych Instrukcja laboratoryjna Temat: Wprowadzenie do języka SQL, tworzenie, modyfikacja, wypełnianie tabel 3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota 1)
Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści
Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, 2016 Spis treści Wprowadzenie Podziękowania xiii xvii 1 Podstawy zapytań i programowania T-SQL 1 Podstawy
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,
8.9. Język SQL Kwerenda wybierająca w języku SQL
Rozdział 8 t Bazy danych program Access Program Access włączy wyłączoną zawartość, a baza danych zostanie ponownie otwarta jako w pełni funkcjonalna. W przeciwnym razie wyłączone składniki nie będą działać.
Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje
Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje Katarzyna Klessa Dygresja nt. operatorów SELECT 2^2 SELECT 2^30 SELECT 50^50 2 Dygresja nt. operatorów SELECT 2^30 --Bitwise exclusive OR
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
Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia
Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie
BAZA DANYCH SIECI HOTELI
Paulina Gogół s241906 BAZA DANYCH SIECI HOTELI Baza jest częścią systemu zarządzającego pewną siecią hoteli. Składa się z tabeli powiązanych ze sobą różnymi relacjami. Służy ona lepszemu zorganizowaniu
Rozdział 1 Wprowadzenie do baz danych. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1
Rozdział 1 Wprowadzenie do baz danych 1 Model danych 2 Funkcje systemu zarządzania bazą danych Wymagania spójność bazy danych po awarii trwałość danych wielodostęp poufność danych wydajność rozproszenie
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
Technologia informacyjna
Technologia informacyjna Bazy danych Dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2016 Plan wykładu Wstęp do baz danych Modele baz danych Relacyjne bazy danych Język SQL Rodzaje
Instrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście.
Rodzaje triggerów Triggery DML na tabelach INSERT, UPDATE, DELETE Triggery na widokach INSTEAD OF Triggery DDL CREATE, ALTER, DROP Triggery na bazie danych SERVERERROR, LOGON, LOGOFF, STARTUP, SHUTDOWN
Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl
Bazy danych Zapytania SELECT Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Przykład HAVING Podaj liczebność zespołów dla których najstarszy pracownik urodził się po 1940 select idz, count(*) from prac p
Bazy danych 7. SQL podstawy
Bazy danych 7. SQL podstawy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Structured Query Language Używane standardy: SQL92 SQL99 SQL:2003 Żaden dostawca nie jest w pełni zgodny
Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych
Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)
Inżynieria Programowania Laboratorium 3 Projektowanie i implementacja bazy danych. Paweł Paduch paduch@tu.kielce.pl
Inżynieria Programowania Laboratorium 3 Projektowanie i implementacja bazy danych Paweł Paduch paduch@tu.kielce.pl 06-04-2013 Rozdział 1 Wstęp Na dzisiejszych zajęciach zajmiemy się projektem bazy danych.
Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.
Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór
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.
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest
Kiedy i czy konieczne?
Bazy Danych Kiedy i czy konieczne? Zastanów się: czy często wykonujesz te same czynności? czy wielokrotnie musisz tworzyć i wypełniać dokumenty do siebie podobne (faktury, oferty, raporty itp.) czy ciągle
ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL
ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL Dane są relacje o schematach: Pracownik ( (nr integer, nazwisko text(12), etat text(10), szef integer, pracuje_od date, placa_pod Currency, placa_dod Currency,
Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
2010-11-22 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH PODSTAWOWE KWESTIE BEZPIECZEŃSTWA OGRANICZENIA DOSTĘPU DO DANYCH
PLAN WYKŁADU Bezpieczeństwo w języku SQL Użytkownicy Uprawnienia Role BAZY DANYCH Wykład 8 dr inż. Agnieszka Bołtuć OGRANICZENIA DOSTĘPU DO DANYCH Ograniczenie danych z tabeli dla określonego użytkownika
Technologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Wykład III. dr Artur Bartoszewski www.bartoszewski.pr.radom.pl. Wydział Nauczycielski, Kierunek Pedagogika Wprowadzenie do baz danych
Wydział Nauczycielski, Kierunek Pedagogika Wprowadzenie do baz danych dr Artur Bartoszewski www.bartoszewski.pr.radom.pl Wykład III W prezentacji wykorzystano fragmenty i przykłady z książki: Joe Habraken;
Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
SPIS TREŚCI Funkcje systemu operacyjnego Zapewnia obsługę dialogu między użytkownikiem a komputerem Nadzoruje wymianę informacji między poszczególnymi urządzeniami systemu komputerowego Organizuje zapis
SQL - Structured Query Language. strukturalny język zapytań
SQL - Structured Query Language strukturalny język zapytań SQL - Structured Query Language - strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w
Szkolenie Oracle SQL podstawy. Terminy. 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł!
Szkolenie Oracle SQL podstawy Terminy 15 17 lutego 2010 First Minute! 1100zł! Opis szkolenia Baza danych Oracle od dawna cieszy się zasłużona sławą wśród informatyków. Jej wydajność, szybkość działania
Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a.
Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. M. Wiewiórko 05/2014 Plan Uwagi wstępne Przykład Rozwiązanie Tabela testowa Plan prezentacji: Kilka uwag wstępnych. Operacje na typach tekstowych. Korzystanie
Autor: dr inż. Katarzyna Rudnik
Bazy danych Wykład 2 MS Access Obiekty programu, Reprezentacja danych w tabeli, Indeksy, Relacje i ich sprzężenia Autor: dr inż. Katarzyna Rudnik Obiekty programu MS ACCESS Obiekty typu Tabela są podstawowe
Uprawnienia, role, synonimy
Uprawnienia, role, synonimy Schemat, użytkownicy, autoryzacja użytkowników, uprawnienia systemowe i obiektowe, nadawanie i odbieranie uprawnień, tworzenie ról, przywileje, synonimy Schematy i użytkownicy
Plan. Formularz i jego typy. Tworzenie formularza. Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza
4 Budowa prostych formularzy, stany sesji, tworzenie przycisków Plan Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza 2 Formularz i jego typy Tworzenie formularza