Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów."

Transkrypt

1 Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Indeksy. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki PB Pojęcie indeksu Klucz wyszukiwania 3 Indeks to struktura danych na dysku umożliwiająca szybkie wyszukiwanie danych w bazie danych na podstawie wartości klucza wyszukiwania jak np. nazwisko osoby. Indeks = skorowidz w książce. W najprostszej postaci wyszukiwanie polega na tym, że mając wartość poszukujemy rekordów, w których ta wartość występuje w danym polu. 4 Klucz wyszukiwania (wartość indeksowana) dla indeksu jest to wybrane pole lub pola rekordu, względem których ma odbywać się wyszukiwanie. Indeks jest to struktura danych składająca się z węzłów, w których są zapisywane rekordy indeksu w następującej postaci: pozycje danych k* określane względem wartości klucza wyszukiwania k tzn sam rekord o kluczu k para (k,w) gdzie k jest kluczem rekordu, a w jest wskaźnikiem do rekordu o tym kluczu para (k,w 1,.., w n ), gdzie k jest kluczem rekordu, a w 1,.., w n są wskaźnikami do rekordów o kluczu k (wymaga zmiennej liczby pól) pozycje indeksu kierujące wyznaczeniem właściwej pozycji danych k* w oparciu o wartość klucza wyszukiwania k (np. para (wartość klucza, wskaźnik do węzła w indeksie)

2 5 Plik indeksowy Zawartość indeksu jest przechowywana w pliku indeksowym W skład pliku indeksowego wchodzą rekordy indeksu będące pozycjami danych lub pozycjami indeksu. Węzeł odpowiada na ogół stronie dyskowej i zawiera albo pozycje danych albo pozycje indeksu. 6 Rodzaje indeksów Indeks główny lub podstawowy (primary index) założony na atrybucie porządkującym unikalnym Indeks zgrupowany (clustering index) założony na atrybucie porządkującym nieunikalnym Indeks wtórny (secondary index) założony na atrybucie nieporządkującym Podział ze względu na liczbę wskazań do pliku danych: Indeks gęsty (dense) posiada rekord indeksu dla każdego rekordu indeksowanego pliku danych Indeks rzadki (sparse) posiada rekordy tylko dla wybranych rekordów indeksowanego pliku danych 7 Indeks główny (podstawowy) 8 Indeks zgrupowany

3 9 Indeks zgrupowany z blokami nadmiarowymi 10 Indeks wtórny Złożone klucze wyszukiwania Metody implementacji indeksów Pojedyncze klucze wyszukiwania - wyszukiwanie według pojedynczego pola Złożone klucze wyszukiwania - wyszukiwanie według kombinacji większej liczby pól 29, Indeksy statyczne 34, , ,3000 <wiek, zarobki> 1500, ,34 Adamski Bakun Molski Wilczak <wiek> Indeksy dynamiczne 3000, ,29 Rekordy danych posortowane względem imienia <zarobki, wiek> <zarobki>

4 13 Statyczne drzewo ISAM (indexed sequential access method) Wyszukiwanie binarne - (pliki posortowane) porównujemy poszukiwany klucz z kluczem rekordu znajdującym się w środku ciągu i w zależności od wyniku porównania poszukujemy klucza albo w lewej części albo w prawej, stosując rekurencyjnie opisywaną metodę Poszukiwanie binarne łatwiej zastosować jest nie bezpośrednio do pliku rekordów, ale do pliku zawierającego same klucze rekordów k 1 <k 2 <...<k N, gdzie k i jest najmniejszym kluczem na stronie o numerze i. Plik z kluczami stanowi plik indeksowy Po wyznaczeniu najbliższego pasującego klucza wystarczy przejść do strony z rekordami, na której znajduje się rekord o danym kluczu. Jednopoziomowy plik indeksowy k1 k2 kn Plik indeksowy 14 Statyczne drzewo ISAM Strona indeksu jednopoziomowego (węzeł) składa się z pozycji danych <k i, P i >, gdzie k i jest kluczem, a P i jest wskaźnikiem na stronę zawierającą wartości klucza >= od klucza k i. Wskaźnik P 0 stanowi wskaźnik na stronę o wartościach klucza <k 1. Pozycja danych p 0 k 1 p 1 k 2 p 2... k m p m Zasady poszukiwania danego klucza Strona indeksu k 1 <k 2 <...<k m Strona 1 Strona 2 Strona 3 strona N Plik danych Do strony z wartościami klucza <21 Do strony z 21<=k <34 Do strony z 34<=k <56 Do strony z k >=56 15 Indeks wielopoziomowy (drzewo ISAM) Strona indeksu wielopoziomowego (węzeł) składa się z pozycji indeksu <k i, P i >, gdzie k i jest kluczem, a P i jest wskaźnikiem do węzła wyższego poziomu zawierającego wartości kluczy >= od klucza k i. Wskaźnik P 0 stanowi wskaźnik do węzła wyższego poziomu zawierającego wartości klucza <k Struktura drzewa ISAM Węzły wewnętrzne Pozycja indeksu p 0 k 1 p 1 k 2 p 2... k m p m Strona indeksu k 1 <k 2 <...<k m liście Wskaźniki na węzły wyższego poziomu Strony nadmiarowe Strony główne

5 17 Problemy Dodawanie i usuwanie rekordów w przypadku indeksu głównego jest to problem złożony, gdyż musimy wstawić rekord na odpowiedniej pozycji w pliku. Wiąże się to z przeniesieniem części rekordów w pliku, a co za tym idzie zmiany wpisu w indeksie, gdyż przesunięcie rekordów powoduje zmiany wartości kluczy w danym bloku. 18 Przykład operacji wstawiania * 15* 20* 27* 33* 37* 40* 46* 51* 55* 63* 97* Próby rozwiązania problemu: Wykorzystanie nieuporządkowanego pliku przepełnienia Użycie listy jednokierunkowej rekordów przepełnienia dla każdego bloku w pliku danych (przykład indeksu - kolejny slajd) Zadanie Do zadanego drzewa ISAM wstawić wartości 23*, 48*, 41*, 42* 19 Przykład operacji wstawienia * 15* 20* 27* 33* 37* 40* 46* 51* 55* 63* 97* 23* 48* 41* 42* Struktura stron indeksu i stron głównych jest niezmienna. Gdy nie wystarcza miejsca na stronach głównych, doczepiane są strony nadmiarowe. Duża liczba stron nadmiarowych powoduje wydłużenie wyszukiwania rekordów 20 Podsumowanie drzew ISAM Drzewa ISAM dobrze sprawdzają się do wyszukiwania rekordu na podstawie wartości jego klucza, a także rekordów z zakresu wartości klucza: A<=klucz<=B; A<=klucz, klucz<=b Gdy liczba rekordów w pliku jest mniej więcej stała struktura ISAM jest dobra Niebezpieczeństwo grupowania się kluczy w ciągi na stronach nadmiarowych (rozwiązanie struktury dynamiczne)

6 Dynamiczne indeksy wielopoziomowe B-drzewo B-drzewa B + - drzewa B-drzewo rzędu p: każdy wierzchołek wewnętrzny na postać: <P 1, <K 1, Pr 1 >, P 2, <K 2, Pr 2 >,...,<K q-1, P q-1 >, P q > gdzie q<=p. Każde P i oznacza wskaźnik drzewa - wskaźnik na inny wierzchołek w B-drzewie. Każde Pr i oznacza wskaźnik danych - wskaźnik na rekord, którego wartość pola klucza wyszukiwania jest równa K i (lub blok w pliku zawierający ten rekord) w każdym wierzchołku K 1 <K 2 <...<K q-1 dla wszystkich wartości pola wyszukiwania X w poddrzewie, na które wskazuje wskaźnik P i mamy K i-1 <X<K i, dla 1<i<q oraz K i-1 <X dla i=q Każdy wierzchołek prócz korzeni i liści posiada co najmniej ceil(p/2) wskaźników drzewa Wszystkie liście znajdują się na tym samym poziomie. Liście posiadają taką samą strukturę co wierzchołki wewnętrzne poza tym, że ich wskaźniki drzewa są zerowe B-drzewo B + - drzewo 23 P 1 K 1 Pr 1 P 2 K i-1 Pr i-1 P i K i Pr i K q-1 Pr q-1 P q Wskaźnik danych Wskaźnik danych Wskaźnik danych Wskaźnik danych X<K 1 Ki-1 <X<K i K q-1 <X Z powodu niejednolitosci węzłów dla B drzew operacje INSERT i DELETE są bardziej skomplikowane => B + - drzewa. 24 Wykorzystywane przez większość implementacji dynamicznych indeksów Wyróżniamy wierzchołki wewnętrzne i liście (różne struktury danych) Wymagana zajętość strony indeksu wynosi minimum 50% ( z wyjątkiem korzenia) Zajętość każdej strony liścia wynosi minimum 50%. Wierzchołki liści są zwykle połączone razem, co zapewnia możliwość uzyskiwania uporządkowanego dostępu do rekordów względem pola wyszukiwania B + - drzewo jest wyważone tzn. każdy liść znajduje się na tej samej głębokości

7 Wierzchołki wewnętrzne Wierzchołki wewnętrzne 25 Struktura wierzchołków wewnętrznych B+ - drzewa rzędu p: Każdy wierzchołek wewnętrzny ma postać <P 1, K 1, P 2,K 2,..., P q-1, K q-1, P q > gdzie q<=p i każde p i jest wskaźnikiem drzewa W każdym wierzchołku wewnętrznym K 1 <K 2 <...<K q-1. Dla wszystkich wartości pola wyszukiwania X w podrzewie, na które wskazuje wskaźnik p i mamy: K i-1 <X<=K i, dla 1<i<q oraz K i-1 <X dla i=q Każdy wierzchołek wewnętrzny posiada najwyżej p wskaźników drzewa Każdy wierzchołek wewnętrzny oprócz korzenia i liści posiada co najmniej ceil(p/2) wskaźników drzewa. Korzeń posiada co najmniej 2 wskaźniki drzewa. Wierzchołek wewnętrzny o q wskaźnikach drzewa, gdzie q<=p posiada q-1 wartości pola wyszukiwania 26 P 1 K 1 P i-1 K i K q-1 P q Wskaźniki drzewa X<=K 1 Ki-1 <X<=K i K q-1 <X Wierzchołki liści Wierzchołki liści 27 Struktura wierzchołków liści B + - drzewa rzędu p: Każdy wierzchołek liścia ma postać: <<K 1, Pr 1 >,<K 2,Pr 2 >,..., <K q-1, Pr q-1 >, P nast > gdzie q<=p i każde Pr i jest wskaźnikiem danych, zaś P nast wskazuje na następny wierzchołek liścia w B + -drzewie. W każdym wierzchołku liścia K 1 <K 2 <.., K q-1, dla q<=p Każde Pr i jest wskaźnikiem danych wskazujących na rekord, którego wartość pola wyszukiwania jest równa k i lub na blok pliku zawierający dany rekord (lub na blok rekordu wskaźników wskazujących na rekordy, których wartością pola wyszukiwania jest K i, jeżeli pole wyszukiwania nie jest kluczem) Każdy wierzchołek liścia posiada co najmniej ceil(p/2) wskaźników drzewa Wszystkie wierzchołki znajdują się na tym samym poziomie 28 K 1 Pr 1 K 2 Pr 2 K i Pr i K q-1 Pr q-1 P nast Wskaźnik danych Wskaźnik danych Wskaźnik na następny wierzchołek liścia w drzewie

8 Podsumowanie drzew Zastosowania indeksów o strukturze drzewiastej wyszukiwanie zakresowe wyszukiwanie równowartościowe sortowanie (order by) wyszukiwanie przy uzgadnianiu wierszy w trakcie złączania tabel Drzewo ISAM - struktura statyczna struktura prostsza niż B + -drzewa modyfikowane są tylko liście wymagane są strony nadmiarowe, mogące pogorszyć czas wykonywania wyszukiwania B + -drzewo - struktura dynamiczna w praktyce wysokość<=3 zakładając, że korzeń drzewa jest zawsze trzymany w buforze RAM, koszt wyszukania pozycji danych rekordu wynosi co najwyżej 3 operacje we/wy Indeks w postaci B + -drzewa CREATE INDEX nazwa_indeksu ON tabela(kolumna); Wykorzystywany dla atrybutów o dużej selektywności Nie przechowuje informacji o wartościach NULL 31 Indeksy złożone 32 Indeks unikalny CREATE INDEX nazwa_indeksu ON tabela (kolumna1, kolumna2, kolumna3); Składają się z większej liczby kolumn kolumn Stosuje się je gdy w zapytaniach występuje kilka kolumn w warunku WHERE Powinno się stosować kolejność kolumn według częstotliwości ich występowania w zapytaniach CREATE UNIXUE INDEX nazwa_indeksu ON tabela (kolumna); Tworzony, żeby zapewnić unikalność wartości indeksowanej kolumnie lub kolumnach.

9 33 Indeks funkcyjny CREATE INDEX nazwa_indeksu ON tabela (funkcja(kolumna)); Indeks przechowuje wartość funkcji (np. UPPER()) lub wyrażenia zamiast wartości kolumny Wykorzystywany dla atrybutów, które w zapytaniach są często argumentami funkcji Indeksowane wyrażenie nie może zawierać funkcji agregujących 34 Indeks bitmapowy CREATE BITMAP INDEX nazwa_indeksu ON tabela (kolumna); Wykorzystywane dla atrybutów o małej selektywności, np. płeć Przechowuje wartości NULL Rozmiar indeksu ściśle zależny od rozmiaru dziedziny atrybutu indeksu Indeks bitmapowy Indeks bitmapowy - przykład 35 Tablica (liczba kolumn liczba rekordów w tabeli; Liczba wierszy liczba różnych wartości analizowanego atrybutu) Wybrane rekordy są dostarczane do ORACLE jako listy RowID Najlepsze rezultaty uzyskuje się, jeżeli z jedną tabelą łączymy kilka indeksów bitmapowych Źródło: 36 Baza danych samochodów (n=20 mln) z dużą liczbą atrybutów o małej selektywności (liczba różnych wartości <100) Select nr_rejestracyjny from samochody where kolor = niebieski and marka = toyota and rok_produkcji = 2002; Uwaga: powyżej 100 różnych wartości atrybutu wielkość indeksu bitmapowego szybko rośnie i szybkość realizacji zapytań gwałtownie maleje.

Bazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1)

Bazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1) Indeksy Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 7 (1) 1 Plan wykładu Problematyka indeksowania Podział indeksów i ich charakterystyka indeks podstawowy, zgrupowany, wtórny indeks rzadki, gęsty Indeks

Bardziej szczegółowo

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

2012-01-16 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew 0-0-6 PLAN WYKŁADU Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew BAZY DANYCH Wykład 9 dr inż. Agnieszka Bołtuć INDEKSY - DEFINICJE Indeksy to pomocnicze struktury

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 15/15 PYTANIA NA EGZAMIN LICENCJACKI 84. B drzewa definicja, algorytm wyszukiwania w B drzewie. Zob. Elmasri:

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

sprowadza się od razu kilka stron!

sprowadza się od razu kilka stron! Bazy danych Strona 1 Struktura fizyczna 29 stycznia 2010 10:29 Model fizyczny bazy danych jest oparty na pojęciu pliku i rekordu. Plikskłada się z rekordów w tym samym formacie. Format rekordujest listą

Bardziej szczegółowo

INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie

Bardziej 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

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

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

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych

Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych 1 Metody dostępu do danych Określają, w jaki sposób dane polecenia SQL są odczytywane z miejsca ich fizycznej lokalizacji. Dostęp do tabeli: pełne przeglądnięcie,

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania.

Indeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania. Indeksy Statyczny model pamiętania bazy danych Bazy danych są fizycznie przechowywane jako pliki rekordów, które zazwyczaj są składowane na twardych dyskach. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej,

Bardziej szczegółowo

Przykładowe B+ drzewo

Przykładowe B+ drzewo Przykładowe B+ drzewo 3 8 1 3 7 8 12 Jak obliczyć rząd indeksu p Dane: rozmiar klucza V, rozmiar wskaźnika do bloku P, rozmiar bloku B, liczba rekordów w indeksowanym pliku danych r i liczba bloków pliku

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład ósmy Indeksy

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

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Rozdział 18. Indeksy. Struktura indeksu. Adres rekordu

Indeksy. Rozdział 18. Indeksy. Struktura indeksu. Adres rekordu Indeksy Rozdział 8 Indeksy Indeksy B-drzewo i bitmapowe, zwykłe i złoŝone, unikalne i nieunikalne, odwrócone, funkcyjne, skompresowane, bitmapowe połączeniowe. Zarządzanie indeksami. dodatkowe struktury

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z

Bardziej szczegółowo

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK 1 2 3 Pamięć zewnętrzna Pamięć zewnętrzna organizacja plikowa. Pamięć operacyjna organizacja blokowa. 4 Bufory bazy danych. STRUKTURA PROSTA

Bardziej szczegółowo

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk

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)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

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

Bardziej szczegółowo

Tabela wewnętrzna - definicja

Tabela wewnętrzna - definicja ABAP/4 Tabela wewnętrzna - definicja Temporalna tabela przechowywana w pamięci operacyjnej serwera aplikacji Tworzona, wypełniana i modyfikowana jest przez program podczas jego wykonywania i usuwana, gdy

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Definicja pliku kratowego

Definicja pliku kratowego Pliki kratowe Definicja pliku kratowego Plik kratowy (ang grid file) jest strukturą wspierająca realizację zapytań wielowymiarowych Uporządkowanie rekordów, zawierających dane wielowymiarowe w pliku kratowym,

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

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

Bardziej szczegółowo

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko

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

Bardziej szczegółowo

Fizyczna organizacja danych w bazie danych

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

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL

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

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna

Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2016 1 / 8 Plan Wstęp Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz Zmiany w funkcji main()

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych

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

Bardziej szczegółowo

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Tadeusz Pankowski H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Implementacja systemów baz danych, WNT, Warszawa, Haszowanie W adresowaniu haszującym wyróżniamy

Bardziej szczegółowo

Jakub Pilecki Szymon Wojciechowski

Jakub Pilecki Szymon Wojciechowski Indeksy w hurtowniach danych Jakub Pilecki Szymon Wojciechowski Plan prezentacji 1. Czym są indeksy? 2. Cel stosowania indeksó w 3. Co należy indeksować? 4. Rodzaje indeksó w 5. B-drzewa (drzewa zró wnoważone)

Bardziej szczegółowo

Język SQL, zajęcia nr 1

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

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH LGORTM I STRUKTUR DNH Temat 6: Drzewa ST, VL Wykładowca: dr inż. bigniew TRPT e-mail: bigniew.tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/ Współautorami wykładu

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce. POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie

Bardziej szczegółowo

Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi.

Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Marek Robak Wprowadzenie do języka SQL na przykładzie baz SQLite Przykłady najlepiej wykonywać od razu na bazie i eksperymentować z nimi. Tworzenie tabeli Pierwsza tabela W relacyjnych bazach danych jedna

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO INFORMATYKI. Struktury liniowe

WSTĘP DO INFORMATYKI. Struktury liniowe Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Struktury liniowe www.agh.edu.pl STRUKTURY LINIOWE SEKWENCJE Struktury

Bardziej szczegółowo

Indeksy w hurtowniach danych

Indeksy w hurtowniach danych Indeksy w hurtowniach danych Hurtownie danych 2011 Łukasz Idkowiak Tomasz Kamiński Bibliografia Zbyszko Królikowski, Hurtownie danych. Logiczne i fizyczne struktury danych, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Indeks typu B drzewo

Indeksy. Indeks typu B drzewo Indeksy dodatkowe struktury służące przyśpieszeniu dostępu do danych o użyciu indeksu podczas realizacji poleceń decyduje SZBD niektóre systemy bazodanowe automatycznie tworzą indeksy dla kolumn o wartościach

Bardziej szczegółowo

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Drzewa binarne Każdy węzeł w drzewie posiada pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Uporządkowanie. Zakładamy, że klucze są różne. Klucze leżące

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)

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

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4 Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania

Bardziej szczegółowo

Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN

Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Integralność danych Aspekty integralności

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a Model danych oparty na drzewach 1 Model danych oparty na drzewach Istnieje wiele sytuacji w których przetwarzane informacje mają strukturę hierarchiczną lub zagnieżdżoną,

Bardziej szczegółowo

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła 030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,

Bardziej szczegółowo

Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski

Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski Indeksowanie: B-drzewa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja Fizyczna struktura bazy danych Techniki używane do przechowywania dużej

Bardziej szczegółowo

Porządek symetryczny: right(x)

Porządek symetryczny: right(x) Porządek symetryczny: x lef t(x) right(x) Własność drzewa BST: W drzewach BST mamy porządek symetryczny. Dla każdego węzła x spełniony jest warunek: jeżeli węzeł y leży w lewym poddrzewie x, to key(y)

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL Statystyki

Optymalizacja poleceń SQL Statystyki Optymalizacja poleceń SQL Statystyki 1 Statystyki (1) Informacje, opisujące dane i struktury obiektów bazy danych. Przechowywane w słowniku danych. Używane przez optymalizator do oszacowania: selektywności

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania

Bardziej szczegółowo

060 SQL FIZYCZNA STRUKTURA BAZY DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

060 SQL FIZYCZNA STRUKTURA BAZY DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła 060 SQL FIZYCZNA STRUKTURA BAZY DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Struktura tabeli Data dane LOB - Large Objects (bitmapy, teksty) Row-Overflow zawiera dane typu varchar, varbinary http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms189051(v=sql.105).aspx

Bardziej szczegółowo

Sortowanie bąbelkowe

Sortowanie bąbelkowe 1/98 Sortowanie bąbelkowe (Bubble sort) prosty i nieefektywny algorytm sortowania wielokrotnie przeglądamy listę elementów, porównując dwa sąsiadujące i zamieniając je miejscami, jeśli znajdują się w złym

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych

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

Bardziej szczegółowo

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

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

Bardziej szczegółowo

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

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2009 Typy złaczeń SELECT... FROM T 1 JOIN T 2 ON T 1.k p =T 2.k q JOIN T 3 ON T 2.k r =T 3.k s WHERE...; SELECT... FROM

Bardziej szczegółowo

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych:

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych: Struktura danych Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych: rekord tablica lista stos kolejka drzewo i jego odmiany (np. drzewo

Bardziej szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH PLAN WYKŁADU Składowanie danych Podstawowe struktury plikowe Organizacja plików BAZY DANYCH Wykład 8 dr inż. Agnieszka Bołtuć HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA Podstawowy mechanizm składowania pamięć

Bardziej szczegółowo

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST)

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Krzysztof Grządziel 12 czerwca 2007 roku 1 Drzewa Binarne Drzewa wyszukiwań binarnych, w skrócie BST (od ang. binary search trees), to szczególny przypadek drzew binarnych.

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

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

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli)

Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Struktura polecenia SELECT SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje FROM nazwy tabel lub widoków WHERE warunek (wybieranie wierszy) GROUP

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat 4: Realizacje dynamicznych struktur danych. Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - 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

opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy)

opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje nazwy tabel lub widoków warunek (wybieranie wierszy) Zapytania SQL. Polecenie SELECT jest używane do pobierania danych z bazy danych (z tabel lub widoków). Struktura polecenia SELECT SELECT FROM WHERE opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa fizyczna

System plików warstwa fizyczna System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Przydział miejsca na dysku Przydział ciągły (ang. contiguous allocation) cały plik zajmuje ciąg kolejnych bloków Przydział listowy (łańcuchowy, ang. linked

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa fizyczna

System plików warstwa fizyczna System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Przydział miejsca na dysku Zarządzanie wolną przestrzenią Implementacja katalogu Przechowywanie podręczne Integralność systemu plików Semantyka

Bardziej szczegółowo

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku

ang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku System plików 1. Pojęcie pliku 2. Typy i struktury plików 3. etody dostępu do plików 4. Katalogi 5. Budowa systemu plików Pojęcie pliku (ang( ang. file)! Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej

Bardziej szczegółowo

AiSD zadanie drugie. Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5. 10 kwietnia 2008

AiSD zadanie drugie. Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5. 10 kwietnia 2008 AiSD zadanie drugie Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5 10 kwietnia 2008 1 Wstęp W nowym zadaniu porównywano efektywność kilku operacji na dwóch różnie zorganizowanych

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 3. Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne)

Bazy danych 2. Wykład 3. Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne) Bazy danych 2 Wykład 3 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie fizyczne) Projektowanie fizyczne - przegląd krok po kroku 1. Wybór systemu zarządzania bazą danych (BDMS) 2. WyraŜenie logicznego

Bardziej szczegółowo

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 2 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

Bardziej szczegółowo

Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.

Bazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL

Optymalizacja poleceń SQL Optymalizacja poleceń SQL Optymalizacja kosztowa i regułowa, dyrektywa AUTOTRACE w SQL*Plus, statystyki i histogramy, metody dostępu i sortowania, indeksy typu B* drzewo, indeksy bitmapowe i funkcyjne,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.

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

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe

Bardziej szczegółowo

System plików przykłady. implementacji

System plików przykłady. implementacji Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS System plików (2) 1 Przykłady systemu plików (1) CP/M katalog zawiera blok kontrolny pliku (FCB), identyfikujący 16 jednostek alokacji (zawierający

Bardziej szczegółowo

Instrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście.

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

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

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

Bardziej szczegółowo