Wprowadzenie (1) Przetwarzanie transakcyjne. Wprowadzenie (2) Problemy przygotowania aplikacji

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wprowadzenie (1) Przetwarzanie transakcyjne. Wprowadzenie (2) Problemy przygotowania aplikacji"

Transkrypt

1 1 Wprowadzenie (1) 2 Baza danych jest abstrakcyjnym odzwierciedleniem wybranego fragmentu rzeczywistości (ang. miniworld) Przetwarzanie transakcyjne świat rzeczywisty miniworld' DB świat wirtualny miniworld' DB Baza danych jest spójna jeŝeli jej stan odpowiada stanowi świata rzeczywistego Wprowadzenie (2) 3 Problemy przygotowania aplikacji 4 Zmiany zachodzące w świecie rzeczywistym muszą być zakodowane w postaci programu, który będzie transformował bazę danych z jednego stanu spójnego do innego stanu spójnego Niebezpieczeństwa związane z realizacją programu transformującego bazę danych awaryjność środowiska sprzętowo-programowego współbieŝny dostęp do danych rozproszenie baz danych Przykład: Napisać aplikację przelewu kwoty N z konta A na konto B problem 1 awaria systemu Po pobraniu kwoty N z konta A, i zapisaniu tej aktualizacji do bazy danych, wystąpiła awaria systemu. W wyniku awarii systemu wykonana została jedynie część operacji składających się na daną aplikację problem 2 współbieŝny dostęp do danych Operacje współbieŝnie wykonywanych transakcji mogą naruszać spójność bazy danych, lub generować niepoprawne wyniki problem 3 - utrata danych w wyniku awarii Wyniki zakończonych aplikacji, buforowane w pamięci operacyjnej, mogą zostać utracone w wyniku awarii systemu

2 Transakcja 5 Przykład transakcji 6 Rozwiązaniem problemu awaryjności, rozproszenia i wielodostępności środowiska systemu bazy danych koncepcja transakcji BEGIN UPDATE konta SET stan = stan N WHERE id_konta = A; Transakcja Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny. Typy operacji na bazie danych obejmują: odczyt i zapis danych oraz zakończenie i akceptację (zatwierdzenie), lub wycofanie transakcji SAVEPOINT s; UPDATE konta SET stan = stan + N WHERE id_konta = B; INSERT INTO log VALUES (A,B,N,SYSTIMESTAMP); COMMIT; Własności transakcji (1) 7 Własności transakcji (2) 8 A(tomicity) C(onsistency) I(solation) D(urability) Izolacja (I) Atomowość (A) Zbiór operacji wchodzących w skład transakcji jest niepodzielny: albo zostaną wykonane wszystkie operacje transakcji albo Ŝadna. Dotyczy to równieŝ wszystkich operacji transakcji wykonywanych na obiektach rzeczywistych (tak zwane akcje rzeczywiste) np. wypłata gotówki z bankomatu Spójność (C) Transakcja przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego do innego stanu spójnego. W trakcie wykonywania transakcji baza danych moŝe być przejściowo niespójna. Transakcja nie moŝe naruszać ograniczeń integralnościowych Transakcje są od siebie logicznie odseparowane. Transakcje oddziałują na siebie poprzez dane. Mimo współbieŝnego wykonywania, transakcje widzą stan bazy danych tak, jak gdyby były wykonywane w sposób sekwencyjny Trwałość (D) Wyniki zatwierdzonych transakcji nie mogą zostać utracone w wyniku wystąpienia awarii systemu. Zatwierdzone dane w bazie danych, w przypadku awarii, muszą być odtwarzalne

3 Analiza cech transakcji 9 Diagram stanów transakcji 10 Transakcja jest: atomowa: jeŝeli pieniądze zostaną poprawnie przetransferowane z konta A do B spójna: jeŝeli kwota odjęta z konta A jest równa kwocie dodanej do konta B izolowana: jeŝeli inne transakcje wykonywane współbieŝnie, czytające i modyfikujące konta A i B, nie mają wpływu na transakcję trwała: jeŝeli po zakończeniu transakcji, baza danych trwale odzwierciedla nowe stany kont A i B Read Write Begin End Transaction Transaction Commit Active Partially committed Committed Abort Abort Faild Terminated begin transaction: początek transakcji. read, write: operacje odczytu i zapisu danych w bazie danych. end transaction: koniec transakcji: commit: zatwierdzenie (akceptacja) wyników transakcji. rollback: wycofanie wyników transakcji Zakończenie transakcji Transakcja logiczna a transakcja fizyczna end transaction: koniec transakcji oznacza, ze wszystkie operacje odczytu i/lub zapisu transakcji zostały wykonane. W tym momencie, zachodzi konieczność podjęcia decyzji, czy zmiany wprowadzone przez transakcję mają być wprowadzone do bazy danych (zatwierdzenie transakcji) czy teŝ mają być wycofane z bazy danych commit: zatwierdzenie (akceptacja transakcji) oznacza pomyślne zakończenie transakcji - zmiany wprowadzone przez transakcję mają być wprowadzone do bazy danych rollback: wycofanie transakcji oznacza niepoprawne zakończenie transakcji i konieczność wycofania z bazy danych wszystkich ewentualnych zmian wprowadzonych przez transakcję transakcja logiczna UPDATE employees SET salary = 1.15 * salary WHERE work_period > 5;... COMMIT; transakcja fizyczna read (A); write (A);... read (Z); write (Z); commit;

4 Model transakcji (1) 13 Model transakcji (2) 14 Transakcją T i nazywamy uporządkowaną parę: T i T j = ( T i, < T j ) = { o j : 1 j n i }, zbiór operacji na bazie danych: { R-odczyt, W-zapis, C zatwierdzenie, A-wycofanie} KaŜda transakcja moŝe być reprezentowana przez graf skierowany: G = (V,E), gdzie: V jest zbiorem węzłów odpowiadających operacjom transakcji T i E jest zbiorem krawędzi reprezentujących porządek na zbiorze operacji <T j jest relacją częściowego porządku na zbiorze T i Przykład: Przyjmiemy następującą notację: r i (x) lub r i (x, wartość) w i (x) lub w i (x, wartość) c i lub a i a) r 1 (x) w 1 (x) r 2 (y) w 2 (y) b) r 1 (x) w 1 (x) w 2 (y) r 2 (y) c 1 c 1 Klasyfikacja transakcji 15 Realizacje transakcji (1) 16 Ze względu na porządek operacji transakcja sekwencyjna transakcja współbieŝna Ze względu na zaleŝność operacji transakcja zaleŝna od danych transakcja niezaleŝna od danych Ze względu na typy operacji transakcja odczytu (read read-only) transakcja aktualizująca (read read-write) Częściowo uporządkowaną sekwencją operacji naleŝących do zbioru współbieŝnie wykonywanych transakcji nazywamy realizacją (historią). Realizacja modeluje, formalnie, współbieŝne wykonanie zbioru transakcji Formalnie, realizacją S realizacją S zbioru n transakcji T 1, T 2,..., T n nazywamy takie uporządkowanie operacji współbieŝnie wykonywanych transakcji, w którym, dla kaŝdej transakcji T i w realizacji S, porządek wykonania operacji transakcji T i jest taki sam jak porządek <T i

5 Realizacje transakcji (2) 17 Realizacje transakcji (3) 18 S( τ) = ( T r ( τ), < r) Realizacja zawierająca tylko operacje zatwierdzonych transakcji nazywana jest zaakceptowaną projekcją gdzie: 1. T r(τ) zbiór operacji wszystkich transakcji naleŝących do zbioru τ 2. < r relacja częściowego porządku na zbiorze T r (τ), 3. Dla dowolnej pary operacji o i, o j T r (τ), takich, Ŝe Ŝądają one dostępu do tej samej danej i co najmniej jedna z nich jest operacją zapisu, zachodzi o i <r o j lub o j <r o i Przykład: S(τ): w 0 (x), w 0 (y), c 0, r 1 (x), r 2 (x), w 1 (x), r 1 (y), w 2 (x), c 2, w 1 (y), c 1, r f (x), r f (y), c f ; Realizacje transakcji (4) 19 Realizacje sekwencyjne i współbieŝne 20 Dowolną realizację moŝna przedstawić w postaci grafu skierowanego, nazywanego grafem realizacji, GR(S(τ)) = (V,E). Węzły grafu odpowiadają operacjom ze zbioru T r (τ), natomiast krawędzie grafu reprezentują relację częściowego porządku <r Przykład: Mówimy, Ŝe dana realizacja jest sekwencyjna jeŝeli, dla kaŝdych dwóch transakcji, wszystkie operacje jednej z nich poprzedzają wszystkie operacje drugiej W przeciwnym wypadku realizacja jest współbieŝna c 1 w 0 (x) r 1 (x) w 1 (x) r 1 (y) w 1 (y) r f (y) c 0 w 0 (y) r 2 (x) w 2 (x) c 2 cf r f (x)

6 Stan i obraz bazy danych 21 Uszeregowalność realizacji (1) 22 Stan bazy danych zbiór wartości wszystkich danych w bazie danych ZałoŜenie 1: Obraz bazy danych widziany przez transakcję T i KaŜda realizacja sekwencyjna jest poprawna ZałoŜenie 2: zbiór wartości danych odczytywanych przez transakcję Ti KaŜda realizacja współbieŝna równowaŝna dowolnej realizacji sekwencyjnej tego samego zbioru transakcji jest równieŝ poprawna Uszeregowalność realizacji (2) 23 Uszregowalność realizacji (3) 24 Przykład: Realizacja sekwencyjna transakcji T 1 i T 2 : dane (początkowe wartości): A=50, B=50 transakcja T 1 : sumuje konta A i B transakcja T 2 : przelewa 30 PLN z konta A na konto B przykładowa realizacja zbioru τ = {T 1,T 2 } S(τ) : r 1 (A,20) r 1 (B,50) c 1 r 2 (A,50) w 2 (A,20) r 2 (B,50) w 2 (B,80) c 2 końcowy stan bazy danych: A = 20, B= 80 obraz bazy danych widziany przez T 2 : A = 50, B = 50 obraz bazy danych widziany przez T 1 : A = 50, B = 50 S(τ) : r 2 (A,50) w 2 (A,20) r 1 (A,20) r 1 (B,50) r 2 (B,50) w 2 (B,80) c 1 c 2 Czy powyŝsza realizacja jest poprawna?

7 Konflikt (1) 25 Konflikt (2) 26 Dwie operacje o i (x), o j (y) współbieŝnej realizacji są konfliktowe, wtedy i tylko wtedy, gdy są spełnione następujące trzy warunki: x = y: operacje na róŝnych danych nie są konfliktowe i j : operacje konfliktowe naleŝą do róŝnych transakcji jedna z operacji o i lub o j musi być operacją zapisu Transakcje T i i T j są konfliktowe, jeŝeli zawierają wzajemnie konfliktowe operacje Mówimy, Ŝe operacja o i (x) poprzedza operację o j (y) w realizacji S(τ), τ co zapisujemy jako o i (x) o j (y), jeŝeli operacje te są konfliktowe i o i (x) <r o j (y) Następujące pary operacji mogą znajdować się w konflikcie: r i (x) w j (x) w i (x) r j (x) w i (x) w j (x) Konfliktowa równowaŝność Kryterium konfliktowej uszeregowalności Kryterium konfliktowej uszeregowalności Mówimy, Ŝe transakcja T i poprzedza transakcję T j w realizacji S(τ), co zapisujemy jako T i T j, jeŝeli transakcje T i i T j zawierają odpowiednio operacje o i(x) i o j(x), między którymi zachodzi związek poprzedzania Mówimy, Ŝe dwie realizacje S(τ) = (T r (τ), <r ) i S'(τ) = (T r (τ), <r' ) są konfliktowo równowaŝne, jeŝeli dla kaŝdej pary operacji o i (x) i o j (y) w realizacji S(τ), takich, Ŝe o i (x) o j (x), zachodzi równieŝ o i (x) o j (y) w realizacji S'(τ) Realizacja S(τ) zbioru transakcji τ jest konfliktowo uszeregowalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest ona konfliktowo równowaŝna dowolnej sekwencyjnej realizacji zbioru transakcji τ Graf konfliktowej uszeregowalności realizacji S(τ) Graf konfliktowej uszeregowalności realizacji S(τ) τ to skierowany graf CSRG(S(τ)) = (V,E), taki, w którym wierzchołki v V odpowiadają transakcjom ze zbioru τ, natomiast zbiór krawędzi E = {(T i, T j ) : T i T j } Twierdzenie o konfliktowej uszeregowalności Realizacja S(τ) zbioru transakcji jest konfliktowouszeregowalna wtedy i tylko wtedy, gdy jej graf konfliktowej uszeregowalności CSRG(S(τ)) jest acykliczny

8 Przykład 29 Realizacje odtwarzalne (1) 30 Dla poniŝszych realizacji narysuj graf uszeregowalności konfliktowej i, na podstawie cech grafu, określ, czy dana realizacja jest konfliktowo uszeregowalna. Jeśli jest, podaj równowaŝną jej realizację sekwencyjną. r 1 (x) r 2 (z) r 1 (z) r 3 (x) r 3 (y) w 1 (x) w 3 (y) r 2 (y) w 2 (z) w 2 (y) c 1 c 2 c 3 r 1 (x) r 2 (z) r 3 (x) r 1 (z) r 2 (y) r 3 (y) w 1 (x) w 2 (z) w 3 (y) w 2 (y) c 1 c 2 c 3 Czy własność uszeregowalności gwarantuje wolność od anomalii? Przykład: H = r 1 (x) w 1 (x) r 1 (y) r 2 (x) w 1 (y) r 2 (y) c 2 r 1 (z) w 1 (z) crash c 1 Historia H jest uszeregowalna, ale nie jest wolna od anomalii (brudny odczyt). Po restarcie systemu transakcja T 2 nie zostanie poprawnie odtworzona Definicje 31 Realizacje odtwarzalne (2) 32 Mówimy, Ŝe transakcja T i czyta daną x z transakcji T j w realizacji H jeŝeli: w j (x) < r i (x) a j < r i(x) jeŝeli istnieje operacja w k (x) taka, Ŝe w j (x) < w k (x) < r i (x), wówczas a k < r i (x) Mówimy, Ŝe transakcja T i czyta z transakcji T j w realizacji H, jeŝeli T i czyta jakąś daną z transakcji T j w realizacji H Realizacja H jest odtwarzalna (ang. recoverable) (RC) wówczas, jeśli gdy transakcja T i czyta z transakcji T j (i j) w realizacji H i c i H, to c j <c i Realizacja H unika kaskadowych wycofań (ang. avoids cascading aborts) (ACA) wówczas, jeśli gdy transakcja T i czyta z transakcji T j (i j), to c j <r i (x) Realizacja H jest ścisła (ang. strict) (ST) wówczas, jeśli gdy w j (x)<o i (x) (i j), zachodzi a j <o i (x) lub c j <o i (x), gdzie o i (x) jest jedną z operacji r i [x] lub w i [x]

9 Realizacje odtwarzalne (3) 33 ZaleŜności między zbiorami realizacji RC, ACA i ST 34 Przykład: ST ACA RC T 1 = w 1 [x] w 1 [y] w 1 [z] c 1 T 2 = r 2 [u] w 2 [x] r 2 [y] w 2 [y] c 2 H 1 = w 1 [x] w 1 [y] r 2 [u] w 2 [x] r 2 [y] w 2 [y] c 2 w 1 [z] c 1 H 2 = w 1 [x] w 1 [y] r 2 [u] w 2 [x] r 2 [y] w 2 [y] w 1 [z] c 1 c 2 H 3 = w 1 [x] w 1 [y] r 2 [u] w 2 [x] w 1 [z] c 1 r 2 [y] w 2 [y] c 2 H 4 = w 1 [x] w 1 [y] r 2 [u] w 1 [z] c 1 w 2 [x] r 2 [y] w 2 [y] c 2 wszystkie RC ACA ST SR sekwencyjne Realizacje uszeregowalne 35 Graf uszergowalności (1) 36 Realizacja S(τ) zbioru transakcji τ jest poprawna (uszeregowalna) jeŝeli jest ona obrazowo i stanowo równowaŝna jakiejkolwiek sekwencyjnej realizacji tego zbioru transakcji. Realizację taką nazywamy realizacją uszeregowalną (SR) Grafem uszeregowalności realizacji S(τ) nazywamy skierowany graf SG(S(τ)) = (V,E), taki, w którym wierzchołki v V odpowiadają transakcjom ze zbioru τ, natomiast zbiór krawędzi jest zdefiniowany następująco: jeŝeli istnieje dana x, i operacje r i (x) w j (x) S(τ), takie, Ŝe r i (x) czyta wartość danej x zapisanej przez operację w j (x), to (T j, T i ) E jeŝeli T j T 0, T i T f i istnieje operacja w k (x) S(τ), T k T 0, to (T k, T j ) E lub (T i, T k ) E jeŝeli T j T 0, to (T 0,T j ) E jeŝeli T j =T 0, T i T f i istnieje operacja w k (x) S(τ), T k T 0, to (Ti, T k ) E jeŝeli T i =T f, i istnieje w k (x) S(τ), to (T k, T j ) E

10 Graf uszeregowalności (2) Uszeregowalność transakcji - klasyfikacja Dana realizacja S(τ) jest uszeregowalna wtedy i tylko wtedy, gdy moŝna skonstruować dla niej acykliczny skierowany graf uszeregowlaności SG(S(τ)) τ wszystkie RC ACA ST SR CSR sekwencyjne

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Przetwarzanie transakcyjne

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Przetwarzanie transakcyjne Przetwarzanie transakcyjne Wprowadzenie (1) Baza danych jest abstrakcyjnym odzwierciedleniem wybranego fragmentu rzeczywistości (ang. miniworld) Baza danych jest spójna jeżeli jej stan odpowiada stanowi

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1 Wprowadzenie do baz danych. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1

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

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Przykład. Wprowadzenie BAZY DANYCH. Transakcje Hurtownie danych

Plan wykładu. Przykład. Wprowadzenie BAZY DANYCH. Transakcje Hurtownie danych Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 5: Transakcje. Hurtownie danych. Transakcje Hurtownie danych Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Wprowadzenie Przykład Zmiany zachodzące

Bardziej szczegółowo

Cel odtwarzania. Transakcyjne odtwarzanie bazy danych. Modele awarii. Efektywność odtwarzania MTTF

Cel odtwarzania. Transakcyjne odtwarzanie bazy danych. Modele awarii. Efektywność odtwarzania MTTF 1 Cel odtwarzania 2 Transakcyjne odtwarzanie bazy danych Podstawowym celem mechanizmów transakcyjnego odtwarzania bazy danych po awarii jest odtworzenie spójnego stanu bazy danych Definicja odtwarzania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 6 Transakcje

Bazy danych 2. Wykład 6 Transakcje Bazy danych 2 Wykład 6 Transakcje Transakcje Def. Transakcjami nazywamy logiczne jednostki pracy które wprowadzają zmiany do bazy danych lub które wyszukują dane O transakcjach mówimy w kontekście: aktualizacji

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład dziewiaty Transakcje. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy danych Wyszyńskiego, wykładwarszawa)

Bazy danych wykład dziewiaty Transakcje. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy danych Wyszyńskiego, wykładwarszawa) Bazy danych wykład dziewiaty Transakcje Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa dziewiaty Transakcje 1 / 42 Outline 1 Transakcje Problemy interakcji 2 Metody usuwania konfliktów

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

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

Bardziej szczegółowo

Wykłady z przedmiotu Podstawy baz danych Transakcje dr hab. prof. UŁ. Tadeusz Antczak. Transakcje

Wykłady z przedmiotu Podstawy baz danych Transakcje dr hab. prof. UŁ. Tadeusz Antczak. Transakcje Transakcje Pojęcie transakcji Pojęcie transakcji stało się centralnym elementem w wielu współczesnych zastosowaniach baz danych. Jest kluczowym pojęciem pozwalającym zrozumieć zarówno kontrolę wielodostępu,

Bardziej szczegółowo

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

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Transakcje i ich właściwości Transakcje Tadeusz Pankowski wwwputpoznanpl/~tadeuszpankowski W SZBD stosuje się pojęcie transakcji jako jednostki operowania na bazie danych podlegającej sterowaniu i kontroli

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część II

Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część II Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część II Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 9 Kontynuujemy prezentację i omówienie algorytmów zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji.

Bardziej szczegółowo

Podstawy teoretyczne baz danych. Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii

Podstawy teoretyczne baz danych. Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii Podstawy teoretyczne baz danych Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii Cel odtwarzania Podstawowym celem mechanizmów transakcyjnego odtwarzania bazy danych po awarii jest odtworzenie spójnego

Bardziej szczegółowo

Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny

Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny Zarządzanie współbieżnością transakcji Definicja transakcji Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 9 współbieŝność

Ćwiczenie 9 współbieŝność Bazy Danych Ćwiczenie 9 współbieŝność Zarządzanie współbieŝnością Ćwiczenie 9 współbieŝność Niniejsze ćwiczenie zaprezentuje zagadnienia związane z problemami wynikającymi ze współbieŝnego dostępu uŝytkowników

Bardziej szczegółowo

Plan ćwiczenia. Rozdział 17 Zarządzanie współbieżnością. Dostęp współbieżny a dostęp spójny. Spójność bazy danych

Plan ćwiczenia. Rozdział 17 Zarządzanie współbieżnością. Dostęp współbieżny a dostęp spójny. Spójność bazy danych Plan ćwiczenia Rozdział 17 Zarządzanie współbieżnością Definicja i własności transakcji, zatwierdzanie i wycofywanie, punkty bezpieczeństwa, spójność, anomalie współbieżnego dostępu do danych, poziomy

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Transakcje

Bazy danych Transakcje Wstp Pojcia podstawowe: Transakcja - sekwencja (uporzdkowany zbiór) logicznie powizanych operacji na bazie danych, która przeprowadza baz danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny. W!a"no"ci transakcji:

Bardziej szczegółowo

Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii

Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii Recovery Transakcyjne odtwarzanie bazy danych po awarii Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 11 Tematem wykładu jest problem odtwarzania spójnego stanu bazy danych po awarii. Rozpoczniemy od krótkiego

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych. Katarzyna Klessa

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych. Katarzyna Klessa Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Katarzyna Klessa POWTÓRKA Z PIERWSZYCH ZAJĘĆ Lista słówek - do zapamiętania na początek Z podstaw SQL: CREATE - Tworzenie tabeli, czyli Coś czego

Bardziej szczegółowo

Ustawienie na poziomie sesji (działa do zmiany lub zakończenia sesji zamknięcia połączenia).

Ustawienie na poziomie sesji (działa do zmiany lub zakończenia sesji zamknięcia połączenia). POZIOMY IZOLACJI TRANSAKCJI 1. Microsoft SQL Server 2012 (od SQL Server 2005) W systemie SQL Server można wybrać sposób sterowania współbieżnością. Podstawowy sposób to stosowanie blokad. Wykorzystywane

Bardziej szczegółowo

Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część I

Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część I Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część I Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 9 Celem wykładu jest przedstawienie i omówienie podstawowych algorytmów zarządzania współbieżnym

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

Izolacje transakcji oraz anomalie. Robert A. Kłopotek Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW

Izolacje transakcji oraz anomalie. Robert A. Kłopotek Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Izolacje transakcji oraz anomalie Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW SZBD (DBMS) a transakcji Przetwarzanie transakcyjne wymaga znaczącego

Bardziej szczegółowo

Rozproszone bazy danych 2

Rozproszone bazy danych 2 Rozproszone bazy danych 2 Zarządzanie transakcjami rozproszonymi Laboratorium przygotował: Robert Wrembel ZSBD laboratorium 2 (1) 1 Plan laboratorium Transakcja rozproszona - podstawowe cechy Uczestnicy

Bardziej szczegółowo

Transakcje Wykład z bazy danych dla studen

Transakcje Wykład z bazy danych dla studen Transakcje Wykład z bazy danych dla studentów matematyki 19 kwietnia 2015 Transakcje Jedno z podstawowych pojęć współczesnych systemów baz danych. Umożliwiaja współbieżny dostęp do baz danych dostarczajac

Bardziej szczegółowo

Sprawdzenie poziomu izolacji transakcji (w aktualnym połączeniu):

Sprawdzenie poziomu izolacji transakcji (w aktualnym połączeniu): Utwórz bazę danych Cw: CREATE DATABASE Cw Sprawdzenie poziomu izolacji transakcji (w aktualnym połączeniu): DBCC USEROPTIONS Przykład z zapisem do tabeli tymczasowej: --Jeśli istnieje tabela tymczasowa

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 9

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 9 PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 9 7. Transakcje Podstawy teoretyczne 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Zbiór cech transakcji Transakcja jest to zespół operacji na bazie danych (INSERT, UPDATE, DELETE

Bardziej szczegółowo

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

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych

Bardziej szczegółowo

Hbase, Hive i BigSQL

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

Bardziej szczegółowo

2014-06-30 21:11 BD_1_W9

2014-06-30 21:11 BD_1_W9 Wykład 9 Niezawodność bazy danych Odtwarzanie spójnego stanu bazy Odtwarzanie stanu bazy na podstawie dziennika transakcji Odtwarzanie nośników 1 Bardzo ważną funkcją systemu zarządzania bazą danych jest

Bardziej szczegółowo

Relacje. Zdania opisujące stosunki dwuczłonowe mają ogólny wzór budowy: xry, co czytamy: x pozostaje w relacji R do y.

Relacje. Zdania opisujące stosunki dwuczłonowe mają ogólny wzór budowy: xry, co czytamy: x pozostaje w relacji R do y. Zdania stwierdzające relację Pewne wyrazy i wyraŝenia wskazują na stosunki, czyli relacje, jakie zachodzą między róŝnymi przedmiotami. Do takich wyrazów naleŝą m. in. wyrazy: nad, pod, za, przy, braterstwo,

Bardziej szczegółowo

Wykład V. Indeksy. Struktura indeksu składa się z rekordów o dwóch polach

Wykład V. Indeksy. Struktura indeksu składa się z rekordów o dwóch polach 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

Bazy danych. Plan wykładu. Czynniki wpływające na fizyczny projekt bazy danych. bazy danych

Bazy danych. Plan wykładu. Czynniki wpływające na fizyczny projekt bazy danych. bazy danych Plan wykładu Bazy danych Wykład 13: Praktyczne projektowanie i strojenie baz danych. Wstęp do transakcji. Budowa fizycznego projektu bazy danych Strojenie bazy danych Transakcje Małgorzata Krętowska e-mail:

Bardziej szczegółowo

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje

Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2007/08 Dygresja: Metody przechowywania tabel w MySQL Tabele w MySQL moga być przechowywane na kilka

Bardziej szczegółowo

Adam Cankudis IFP UAM

Adam Cankudis IFP UAM W s t ę p d o r e l a c y j n y c h b a z d a n y c h Adam Cankudis IFP UAM B i b l i o g r a f i a T. Morzy i in., Bazy danych, [w:] Studia Informatyczne, Pierwszy stopie ń, http://wazniak.mimuw.edu.pl/

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje. P. F. Góra

Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje. P. F. Góra Bazy danych 9. Klucze obce Transakcje P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2009 Dygresja: Metody przechowywania tabel w MySQL Tabele w MySQL moga być przechowywane na kilka sposobów. Sposób

Bardziej szczegółowo

Złożona struktura transakcji

Złożona struktura transakcji Złożona struktura transakcji Ograniczenia płaskiej struktury transakcji Planowanie wyjazdu Poznań Rockford k Chicago BEGIN WORK S1: zarezerwuj lot z Poznania do Frankfurtu S2: zarezerwuj lot z Frankfurtu

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

I. Techniki wielowersyjne sterowania współbieżnością

I. Techniki wielowersyjne sterowania współbieżnością I. Techniki wielowersyjne sterowania współbieżnością Techniki wielowersyjne multiversion concurrency control. Technika wielowersyjna oparta na znacznikach czasu Dla każdej wersji X i elementu X przechowywane

Bardziej szczegółowo

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi

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

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie transakcyjne

Przetwarzanie transakcyjne Przetwarzanie transakcyjne Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 8 Celem niniejszego wykładu jest omówienie problematyki związanej z transakcjami w bazie danych. W szczególności zostaną omówione:

Bardziej szczegółowo

Inżynieria oprogramowania. Faza implmentacji. wykład 7

Inżynieria oprogramowania. Faza implmentacji. wykład 7 Inżynieria oprogramowania Faza implmentacji wykład 7 Charakterystyka fazy implementacji Faza określenia wymagań: CO system ma robić? Faza analizy: JAK system ma działać? Faza projektowania: JAK system

Bardziej szczegółowo

Przechowywanie danych

Przechowywanie danych Przechowywanie danych Wykorzystanie systemu plików, dostępu do plików za pośrednictwem systemu operacyjnego i proste rozwiązanie polegające na przechowywaniu każdej tabeli w jednym pliku, informacji o

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

3 Przygotowali: mgr inż. Barbara Łukawska, mgr inż. Maciej Lasota

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)

Bardziej szczegółowo

TECHNIKI STEROWANIA WSPÓŁBIEŻNOŚCIĄ. I. Wybrane problemy współbieżności. Utracona aktualizacja (lost update)

TECHNIKI STEROWANIA WSPÓŁBIEŻNOŚCIĄ. I. Wybrane problemy współbieżności. Utracona aktualizacja (lost update) TECHNIKI STEROWANIA WSPÓŁBIEŻNOŚCIĄ I. Wybrane problemy współbieżności Utracona aktualizacja (lost update) Przykład: Mąż wybiera 300 zł (ze wspólnego z żoną konta) w bankomacie A, w tym samym czasie żona

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca:

Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca: 1.1. Podstawowe pojęcia Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca: informatykę (włącznie ze sprzętem komputerowym oraz oprogramowaniem używanym do tworzenia, przesyłania,

Bardziej szczegółowo

Kopie bezpieczeństwa NAPRAWA BAZ DANYCH

Kopie bezpieczeństwa NAPRAWA BAZ DANYCH Kopie bezpieczeństwa NAPRAWA BAZ DANYCH Sprawdzanie spójności bazy danych Jednym z podstawowych działań administratora jest zapewnienie bezpieczeństwa danych przez tworzenie ich kopii. Przed wykonaniem

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

miejsca przejścia, łuki i żetony

miejsca przejścia, łuki i żetony Sieci Petriego Sieć Petriego Formalny model procesów umożliwiający ich weryfikację Główne konstruktory: miejsca, przejścia, łuki i żetony Opis graficzny i matematyczny Formalna semantyka umożliwia pogłębioną

Bardziej szczegółowo

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki

Bardziej szczegółowo

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

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych Plan wykładu Bazy danych Cechy rozproszonej bazy danych Implementacja rozproszonej bazy Wykład 15: Rozproszone bazy danych Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy danych (studia

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

Sieci Petriego. Sieć Petriego

Sieci Petriego. Sieć Petriego Sieci Petriego Sieć Petriego Formalny model procesów umożliwiający ich weryfikację Główne konstruktory: miejsca, przejścia, łuki i żetony Opis graficzny i matematyczny Formalna semantyka umożliwia pogłębioną

Bardziej szczegółowo

Archiwizacja i odtwarzanie bazy danych

Archiwizacja i odtwarzanie bazy danych Archiwizacja i odtwarzanie bazy Architektura bazy Oracle %DUWáRPLHM%XáNV]DV bbulk@ii.pb.bialystok.pl Cele archiwizacji i odtwarzania z 2FKURQDED]\GDQ\FKSU]HGUy*Q\PLW\SDPL awarii z =ZLNV]HQLHUHGQLHJRF]DVXSRPLG]\DZDULDPL

Bardziej szczegółowo

System zarządzania bazą danych SZBD (ang. DBMS -Database Management System)

System zarządzania bazą danych SZBD (ang. DBMS -Database Management System) Podstawowe pojęcia Baza danych Baza danych jest logicznie spójnym zbiorem danych posiadających określone znaczenie. Precyzyjniej będzie jednak powiedzieć, Ŝe baza danych jest informatycznym odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Systemy baz danych

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

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH model związków encji. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH model związków encji Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Świat rzeczywisty a baza danych Świat rzeczywisty Diagram związków encji Model świata rzeczywistego Założenia, Uproszczenia, ograniczenia

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

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

Bardziej szczegółowo

OLTP Przetwarzanie Transakcyjne

OLTP Przetwarzanie Transakcyjne ZTB: OLTP Przetwarzanie Transakcyjne 1 Zaawansowane Technologie Bazodanowe Wykład p.t. OLTP Przetwarzanie Transakcyjne ZTB: OLTP Przetwarzanie Transakcyjne 2 Pojęcie transakcji w bazach danych Transakcje

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

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

Bardziej szczegółowo

Mechanizm transakcji w relacyjnych i obiektowych bazach danych

Mechanizm transakcji w relacyjnych i obiektowych bazach danych Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Danuta Posiadała Nr albumu:158137 Praca magisterska na kierunku Informatyka Mechanizm transakcji w relacyjnych i obiektowych bazach danych

Bardziej szczegółowo

Internetowe bazy danych

Internetowe bazy danych Wyższa Szkoła Technologii Teleinformatycznych w Świdnicy Internetowe bazy danych wykład 3 dr inż. Jacek Mazurkiewicz e-mail: Jacek.Mazurkiewicz@pwr.wroc.pl Typy tabel MySQL domyślny MyISAM inne możliwe:

Bardziej szczegółowo

1 Automaty niedeterministyczne

1 Automaty niedeterministyczne Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski

Tadeusz Pankowski Problem odtwarzania bazy danych Odtwarzanie bazy danych (recovery) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski System bazy danych musi być w stanie odtworzyć swój poprawny stan w sposób automatyczny,

Bardziej szczegółowo

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów W matematyce teorię grafów klasyfikuje się jako gałąź topologii. Jest ona jednak ściśle związana z algebrą i

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część VI - Systemy rozproszone, podstawowe pojęcia

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część VI - Systemy rozproszone, podstawowe pojęcia Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część VI - Systemy rozproszone, podstawowe pojęcia Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.kaims.pl/ kuszner/ kuszner@kaims.pl Oficjalna strona wykładu http://www.kaims.pl/

Bardziej szczegółowo

KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.

KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości. elacja chemat relacji chemat relacji jest to zbiór = {A 1,..., A n }, gdzie A 1,..., A n są artybutami (nazwami kolumn) np. Loty = {Numer, kąd, Dokąd, Odlot, Przylot} KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko. Typy rozproszonych baz danych. Systemy klient-serwer. Klient-serwer: Przykład

ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko. Typy rozproszonych baz danych. Systemy klient-serwer. Klient-serwer: Przykład ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko Typy rozproszonych baz Systemy typu klient-serwer (jeden serwer) Jednorodna rozproszona baza (kilka serwerow, jeden system zarzadzania baza ) Niejednorodna

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa logiczna

System plików warstwa logiczna Dariusz Wawrzyniak Pojęcie u Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej i udostępnianej przez system komputerowy. Plik jest podstawową jednostką logiczną magazynowania informacji w systemie

Bardziej szczegółowo

SQL Server. Odtwarzanie baz danych.

SQL Server. Odtwarzanie baz danych. SQL Server. Odtwarzanie baz danych. Utwórz bazę danych CW. Utwórz w niej tabelę T1(p1 INT PRIMARY KEY, p2 INT) i wpisz wiersz (1,100). Sprawdź ścieżkę dostępu do plików bazy (np. we właściwościach bazy

Bardziej szczegółowo

Doc. dr inż. Maria Chałon. Ochrona i bezpieczeństwo danych

Doc. dr inż. Maria Chałon. Ochrona i bezpieczeństwo danych Doc. dr inż. Maria Chałon Ochrona i bezpieczeństwo danych Integralność baz danych Integralność (ang.data integrity) to formalna poprawność bazy danych, jej fizycznej organizacji, zgodność ze schematem

Bardziej szczegółowo

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL

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

Bardziej szczegółowo

Co to jest algorytm? przepis prowadzący do rozwiązania zadania, problemu,

Co to jest algorytm? przepis prowadzący do rozwiązania zadania, problemu, wprowadzenie Co to jest algorytm? przepis prowadzący do rozwiązania zadania, problemu, w przepisie tym podaje się opis czynności, które trzeba wykonać, oraz dane, dla których algorytm będzie określony.

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych 2008 Część 1 Egzamin Pisemny

Bazy Danych 2008 Część 1 Egzamin Pisemny Bazy Danych 2008 Część Egzamin Pisemny. Zagadnienia związane z CDM a) Model danych SłuŜy do wyraŝania struktury danych, projektowanego lub istniejącego systemu. Przez strukturę rozumiemy typ danych, powiązania

Bardziej szczegółowo

Pliki. Operacje na plikach w Pascalu

Pliki. Operacje na plikach w Pascalu Pliki. Operacje na plikach w Pascalu ścieżka zapisu, pliki elementowe, tekstowe, operacja plikowa, etapy, assign, zmienna plikowa, skojarzenie, tryby otwarcia, reset, rewrite, append, read, write, buforowanie

Bardziej szczegółowo

Proces rozproszony 1

Proces rozproszony 1 Proces rozproszony 1 Plan wykładu Celem wykładu jest zapoznanie słuchacza z podstawowymi pojęciami związanymi z przetwarzaniem rozproszonym. Wykład ten jest kontynuacją wykładu poprzedniego, w którym zdefiniowano

Bardziej szczegółowo

Model semistrukturalny

Model semistrukturalny Model semistrukturalny standaryzacja danych z różnych źródeł realizacja złożonej struktury zależności, wielokrotne zagnieżdżania zobrazowane przez grafy skierowane model samoopisujący się wielkości i typy

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Katarzyna Klessa RELACJE dwa sposoby tworzenia Tworzenie relacji: ręcznie za pomocą odpowiednich zapytań (ALTER

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

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

Bardziej szczegółowo

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000 Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 8 Transakcje i blokady Wprowadzenie do transakcji, rodzaje transakcji Punkty zapisu, odzyskiwanie

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

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

Bardziej szczegółowo

Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz:

Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz: Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy jego obraz: f(a) = {f(x); x A} = {y Y : x A f(x) = y}. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz: f 1 (B) = {x X; f(x) B}. 1 Zadanie.

Bardziej szczegółowo

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne

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

Bardziej szczegółowo

Programowanie deklaratywne

Programowanie deklaratywne Programowanie deklaratywne Artur Michalski Informatyka II rok Plan wykładu Wprowadzenie do języka Prolog Budowa składniowa i interpretacja programów prologowych Listy, operatory i operacje arytmetyczne

Bardziej szczegółowo

DECLARE VARIABLE zmienna1 typ danych; BEGIN

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.;

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

Transakcje W poprzednich częściach instrukcje języka SQL traktowane były jak indywidualne operacje (transakcje)

Transakcje W poprzednich częściach instrukcje języka SQL traktowane były jak indywidualne operacje (transakcje) Zawartość Transakcje...2 Wstawianie danych...4 Weryfikacja danych...4 Wstawianie pojedynczych wierszy...6 Wstawianie wartości Null...8 Wstawianie danych wybranych w zapytaniu... 10 Usuwanie danych... 12

Bardziej szczegółowo

Rozproszone bazy danych. Robert A. Kłopotek Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW

Rozproszone bazy danych. Robert A. Kłopotek Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Rozproszone bazy danych Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Scentralizowana baza danych Dane są przechowywane w jednym węźle sieci Można

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

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

Bardziej szczegółowo

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania

Bardziej szczegółowo

Definicja pochodnej cząstkowej

Definicja pochodnej cząstkowej 1 z 8 gdzie punkt wewnętrzny Definicja pochodnej cząstkowej JeŜeli iloraz ma granicę dla to granicę tę nazywamy pochodną cząstkową funkcji względem w punkcie. Oznaczenia: Pochodną cząstkową funkcji względem

Bardziej szczegółowo

Testy poziom po poziomie

Testy poziom po poziomie poziom po poziomie Prowadzący: Tomasz Mielnik Eliza Słonińska Agenda 1. Modele prowadzenia projektów 2. V-Model 3. Poziomy testów 4. Typy testów 5. Zadanie 1 Modele prowadzenia projektów Wodospadowy (ang.

Bardziej szczegółowo

2010-10-06 ORGANIZACJA ZAJĘĆ BAZY DANYCH PLAN WYKŁADU SCHEMAT SYSTEMU INFORMATYCZNEGO

2010-10-06 ORGANIZACJA ZAJĘĆ BAZY DANYCH PLAN WYKŁADU SCHEMAT SYSTEMU INFORMATYCZNEGO ORGANIZACJA ZAJĘĆ Wykładowca dr inż. Agnieszka Bołtuć, pokój 304, e-mail: aboltuc@ii.uwb.edu.pl Liczba godzin i forma zajęć: 30 godzin wykładu oraz 30 godzin laboratorium Konsultacje: czwartek 10:15-12:00

Bardziej szczegółowo