011 ASPEKTY BAZ NOSQL. Prof. dr hab. Marek Wisła
|
|
- Janina Kuczyńska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 011 ASPEKTY BAZ NOSQL Prof. dr hab. Marek Wisła
2 Transakcje Większość baz nierelacyjnych zaprojektowanych z myślą o skalowalności nie wspiera transakcji spełniających warunki ACID. Brak gwarancji ACID oznacza, że w trakcie działania bazy mogą pojawić się pewne anomalie: Brak gwarancji atomowości: z kilku operacji wysłanych do bazy danych może zostać wykonana tylko część. Brak gwarancji spójności: identyczne zapytania do bazy danych mogą otrzymywać w tym samym czasie rożne odpowiedzi. Brak gwarancji izolacji: dwie transakcje na bazie danych mogą w jednym czasie modyfikować te same dane. Np. w systemie rezerwacyjnym mogłaby zajść sytuacja, że dwie osoby zarezerwują ten sam pokój. Brak gwarancji trwałości: przy operacji zapisu nawet komunikat o sukcesie może nie gwarantować, że dane będą trwale zapisane.
3 Brak gwarancji ACID Brak gwarancji ACID może wydawać się poważnym problemem faktycznie w wielu zastosowaniach baza danych nie wspierająca takich transakcji jest wykluczona. Z drugiej jednak strony inne korzyści mogą być ważniejsze i występowanie wymienionych wyżej anomalii będzie akceptowalne. Duży sklep internetowy może pozwolić sobie, aby dwie osoby kupiły ostatnią sztukę produktu oznaczać to będzie konieczność przeproszenia jednego z klientów. W tym samym czasie jednak tysiące innych może używać aplikacji znacznie szybciej. Indeks wyszukiwarki internetowej może utracić część danych. Jeśli wyniki wyszukiwarki podawane są w oparciu o analizę statyczną zebranych informacji, brak pewnej części danych nie wpłynie znacząco na te wyniki.
4 Kompromisy Jedną z idei przyświecających powstaniu baz nierelacyjnych było umożliwienie twórcom aplikacji wyboru między jedną cechą bazy a drugą (np. szybkością operacji a trwałością danych). W praktyce decydując się na użycie bazy nierelacyjnej należy upewnić się, jakie gwarancje z grupy ACID zapewniają operacje wykonywane na tej bazie. W wielu przypadkach użytkownikom pozostawia się kontrolę nad tymi gwarancjami muszą oni dokonywać kompromisów. Np. zapis danych w bazie MongoDB z domyślnymi ustawieniami nie daje gwarancji trwałości, można jednak dokonać zapisu z opcją wymuszającą trwały zapis. Wówczas jednak operacja będzie trwać dłużej użytkownik bazy decyduje, która cecha jest ważniejsza.
5 BASE BASE jest skrótem wprowadzonym przez Erica Brewera. BA - basically available: baza danych i informacje w niej zawarte są zasadniczo dostępne, choć mogą być momenty, że część operacji na bazie nie może być wykonana, S - soft state: stan danych może zmieniać się bez dodatkowych operacji użytkownika (wynika to z tego, że sam system zmienia stan danych w celu ich uspójnienia), E - eventually consistent: dane w bazie nie muszą być spójne (system może zapisać najpierw zmiany tylko na części serwerów), jednak istnieją mechanizmy uspójniania tych danych i bez dodatkowych operacji użytkownika z czasem nastąpi uspójnienie.
6 BASE vs ACID Bazy rozproszone spełniające warunki BASE implementują cechy AP z twierdzenia CAP: dostępność systemu przy braku komunikacji między niektórymi węzłami kosztem braku spójności w danych. BASE jest często przeciwstawiany systemom implementującym ACID: tutaj spójność danych jest ważniejsza od dostępności w sytuacji braku komunikacji między węzłami.
7 BASE a użytkownik Należy zwrócić uwagę, że w systemach BASE opisywane cechy nie są ścisłymi gwarancjami: system jest zasadniczo dostępny do wykonywania operacji użytkownika (ale nadal część operacji może być odrzucana), spójność danych między węzłami ma zostać ostatecznie osiągnięta (ale bez określenia dokładnie kiedy). W praktyce oznacza to, że wybierając bazę nierelacyjną należy dokładnie zapoznać się z dokumentacją dotyczącą transakcji. Często to użytkownik musi ustalić kompromis pomiędzy sprzecznymi cechami.
8 API zamiast SQL Bazy nierelacyjne zamiast ustandaryzowanego języka SQL używają własnych interfejsów do komunikacji. Interfejs taki, nazywany API (application programming interface), jest zazwyczaj rożny dla każdej bazy. W praktyce oznacza to, że tworząc oprogramowanie w oparciu o bazę nierelacyjną będzie ono bardzo ściśle powiązane z wybraną technologią przechowywania danych. Zmiana bazy danych na inną wymaga wówczas znacznie większego nakładu pracy programistycznej.
9 Tworzenie aplikacji Tworzenie aplikacji z użyciem baz nierelacyjnych wymaga od projektantów i programistów poznania możliwości i sposobu komunikacji z wybraną bazą danych. Nawet jeśli bazy nierelacyjne są do siebie podobne (jak bazy szerokokolumnowe klony BigTable), to każda z baz jest tworzona przy nieco innych założeniach, w rożnych implementacjach nacisk kładzie się na inną cechę systemu.
10 Większa wiedza Nierelacyjne bazy wymagają od użytkowników głębszego poznania swojej technologii niż bazy relacyjne. Nie dotyczy to tylko komunikacji z bazą, również konieczna jest głębsza wiedza dotycząca administrowania serwerami. W przypadku baz relacyjnych organizacje tworzące oprogramowanie zwykle rozdzielają role programistów i administratorów baz danych. W bazach nierelacyjnych (zwłaszcza tych utworzonych do działania w klastrze) taki podział jest o wiele trudniejszy: programiści muszą mieć wiedzę, w jaki sposób wysyłane do bazy zapytania będą wykonywane, a administratorzy bazy muszą dokładnie znać sposób działania aplikacji klienckich.
11 Modelowanie Istotną cechą nierelacyjnych baz danych jest inny sposób modelowania danych w porównaniu z bazami relacyjnymi. W przypadku baz relacyjnych istotna jest normalizacja danych. Podstawową różnicą w modelowaniu danych w bazach nierelacyjnych jest brak ścisłego schematu. Baza danych pozostaje pusta do momentu, gdy aplikacja zapisze w niej dane. Nie ma potrzeby określania jak te dane będą wyglądały. (+) Dane w bazie nierelacyjnej mogą być zapisane z o wiele większą elastycznością niż w bazie relacyjnej. (-) Wymagany jest dodatkowy nakład pracy po stronie kodu aplikacji, aby upewnić się, że dane są prawidłowo zapisywane oraz odczytane dane są prawidłowo interpretowane.
12 Przykład testy on-line Aplikacja do tworzenia testow on-line. Test ma składać się z pewnej liczby rożnego rodzaju pytań: otwartych, jednokrotnego wyboru, wielokrotnego wyboru.` Schemat bazy relacyjnej dla takiej aplikacji jest dość skomplikowany ze względu na różnorodność danych potrzebnych do zapisania pytań i odpowiedzi. Dwie możliwości rozwiązania tego problemu: Utworzenie jednej tabeli przechowującej rożne rodzaje pytań. Wówczas konieczne jest programistyczne przetwarzanie zapisywanych w takiej tabeli danych (np. proste pytanie otwarte będzie miało tylko treść pytania, natomiast pytania wyboru również listę możliwych odpowiedzi). Traci się również korzyści z możliwości odpytywania bazy danych o szczegóły odpowiedzi (np. zapytanie o to, ile osób wybierało jedną z opcji pytania wielokrotnego wyboru). Tworzenie wielu tabel innych do rożnych typów pytań. Daje to większą swobodę tworzenia nowych typów pytań w przyszłości, jak również tworzenia dowolnych raportów o odpowiedziach. Wadą jest jednak to, że schemat bazy i jej używanie jest o wiele bardziej złożone.
13 Przykład testy on-line Utworzenie takiej aplikacji z bazą nierelacyjną, która nie wymaga określania schematu danych jest o wiele prostsze. Poniżej przykładowe dane testu w formacie JSON (obsługiwanego np. w MongoDB): { nazwa: 'Test końcowy', pytania: [ ] } { typ: pytanie_otwarte, treść: Podaj imię i nazwisko }, { typ: pytanie_jednokrotnego_wyboru, treść: Wybierz płeć, opcje: [ kobieta, mężczyzna ] }
14 Denormalizacja Drugą istotną cechą baz nierelacyjnych jest denormalizacja. Nie ma tu możliwości łączenia zapisując jednostkę danych trzeba zadbać, aby była to spójna całość. Przykład: aplikacja obsługująca dziekanat ma dwa przypadki użycia: pobranie listy przedmiotów studenta, pobranie listy studentów dla przedmiotu.
15 Schemat bazy relacyjnej W przypadku bazy relacyjnej można skorzystać ze schematu bazy pokazanego wyżej. Odpowiednie zapytanie do tabeli Egzaminy pozwoli obsłużyć obydwa przypadku użycia.
16 Zapytania w bazie relacyjnej Pobranie listy przedmiotów studenta: SELECT * FROM Egzaminy e LEFT JOIN Przedmioty p ON e.id_przedmiotu = p.id WHERE e.id_studenta =? Pobranie listy studentów dla przedmiotu: SELECT * FROM Egzaminy e LEFT JOIN Studenci s ON e.id_studenta = s.id WHERE e.id_przedmiotu =?
17 Model bazy nierelacyjnej W przypadku użycia bazy szerokokolumnowej nie można dokonać łączenia. Aby móc zrealizować oba przypadki użycia, informacje o przypisaniu studenta do przedmiotu muszą być zduplikowane. Poniższa tabela prezentuje pseudoschemat takiej bazy danych.
18 Pobieranie danych W momencie przypisania studenta do przedmiotu informacja ta musi być dodana do dwóch tabel, podobnie w momencie zaliczenia przedmiotu. Dzięki tej denormalizacji pobranie pełnej informacji o przedmiocie lub studencie wymaga wykonania tylko jednej operacji (get z identyfikatorem przedmiotu lub studenta). W przypadku bazy relacyjnej jeden ze wspomnianych przypadków użycia mógłby być zrealizowany np. w późniejszej wersji aplikacji bez konieczności zmian w bazie danych. Baza szerokokolumnowa nie daje takiej elastyczności gdyby jeden z przypadków użycia nie został przewidziany, dodanie go w późniejszym czasie wymaga zmian w bazie danych.
19 Konstrukcja kluczy Założmy, że aplikacja obsługująca dziekanat ma wspierać kolejny przypadek użycia: wyszukiwanie przez studenta wszystkich jego przedmiotów w wybranym semestrze. Każdy przedmiot ma zapisaną informację o semestrze, jednak aby znaleźć wszystkie przedmioty z wybranego semestru dla jednego studenta trzeba przeszukać całą tabelę. Aby uniknąć takiej kosztownej operacji rozbudowuje się identyfikator przedmiotu o informację o semestrze.
20 Klucz Identyfikator przedmiotu ma postać: <rok><kod semestru><kod przedmiotu>, gdzie: rok to 4 cyfry, kod semestru to litera L lub Z (odpowiednio semestr letni i zimowy), kod przedmiotu to 3 litery (chociaż w przypadku ostatniego członu złożonego klucza nie jest konieczne ustalanie długości). Dzięki temu, że klucze (zarówno identyfikatory wierszy, jak i identyfikatory kolumn w wierszu) przechowywane są w sposób uporządkowany można pobrać tylko wybrany zakres danych. Mając odpowiednio skonstruowany klucz przedmiotu można znaleźć tylko przedmioty studenta z danego semestru lub roku.
21 Przykłady z bazy HBase w języku Java: /* używana w tym przykładzie funkcja getbytes() zwraca tablicę bajtow reprezentującą dany napis */ Get get = new Get( s getbytes()); get.addfamily( przedmioty.getbytes()); /* pobranie wszyskich przedmiotów z jednego semestru: 2013 L ColumnRangeFilter to obiekt odpowiedzialny za wybranie tylko zakresu kolumn - pierwszy argument wskazuje wartość minimalną, - drugi oznacza czy wartość minimalna ma być włączona do wyników - dwa następne argumenty oznaczają wartość maksymalną i włączenie jej do wynikow */ get.setfilter(new ColumnRangeFilter( 2013L.getBytes(),true, 2013Z.getBytes(), false)); /* pobranie wszystkich przedmiotow w jednego roku akademickiego 2012/2013 */ get.setfilter(new ColumnRangeFilter( 2012Z.getBytes(), true, 2013L.getBytes(), true));
22 Raporty ad-hoc Niewielka część baz nierelacyjnych zapewnia porównywalną elastyczność wyszukiwania danych jak bazy relacyjne. W bazach relacyjnych istnieje wiele narzędzi pozwalających połączyć się z bazą i wywołać dowolne zapytanie SQL. Taka możliwość jest bardzo przydatna podczas tworzenia raportów ad-hoc. W przypadku baz nierelacyjnych (zwłaszcza szerokokolumnowych i typu klucz-wartość) takiej elastyczności brakuje. Organizacja danych w bazie wynika z potrzeb określonej aplikacji i zapytań jakie ta aplikacja wywołuje. Dlatego utworzenie raportu, którego nie przewidziano na poziomie projektowania aplikacji często polega na napisaniu osobnego mini-programu.
23 Map-reduce Większość nierelacyjnych baz danych pozwala na skalowalność poprzez dodawanie nowych serwerów. W konsekwencji: dane są rozproszone na wielu maszynach, nie ma możliwości łączenia danych i tworzenia relacji między nimi. utrudnione obliczanie agregacji przetwarzania, które obejmuje cały zbiór danych. Rozwiązaniem tego problemu jest model map-reduce. Map-reduce jest modelem rozproszonego przetwarzania danych opracowanym przez firmę Google, składającego się z dwóch faz: mapowanie: każdy serwer przetwarza zgromadzone lokalnie dane i zwraca wynik w postaci mapy, czyli wielu powiązanych par kluczwartość; redukowanie: łączenie wielu cząstkowych wyników pobranych w poprzednim kroku w ostateczny wynik.
24 Diagram map-reduce.
25 Map-reduce Fazy mapowania i redukowania przeprowadzane są równolegle na wielu maszynach. W fazie mapowania tworzone są pary klucz-wartość (kx,vx). Dla jednego klucza kx może być generowanych wiele par. W fazie łączenia, dla każdego klucza kx tworzone są listy znalezionych wartości (kx, [v1, v2, v3, ]). Wartości vx są posortowane. W fazie redukowania z tablicy [v1, v2, v3, ] obliczana jest ostateczna wartość dla każdego klucza kx (np. sumowanie, średnia itp.). Map-reduce jest wspierany przez większość nowoczesnych nierelacyjnych baz danych. Istnieją implementacje mechanizmu wykonujące tego typu przetwarzanie nawet na pojedynczej maszynie o wielu rdzeniach lub procesorach.
26 Przykład map-reduce Zliczania wystąpień słów w pliku tekstowym. 1. Dzielimy plik na wiersze i przekazujemy je do funkcji map na maszynie (być może każdy wiersz do osobnej maszyny). 2. Dla każdego słowa z otrzymanego wiersza maszyna generuje (niekoniecznie unikalne) pary <słowo, 1>. 3. Na etapie sortowania powstają unikalne listy <słowo,1,1,1 1>. Ilość jedynek odpowiada ilości słów w wierszu. 4. W fazie reduce zliczana jest ilość jedynek i tworzona jest para <słowo, n> obrazująca ilość wystąpienia słowa w pliku tekstowym.
27 Cel impulsem powstania bazy NoSQL Wiele powstających nierelacyjnych baz danych ma podobną historię: początkowo były to projekty mające usprawnić pojedynczą aplikację, w której baza relacyjna nie sprawdzała się najlepiej. W następnych krokach twórcy udostępniali publicznie: albo założenia i architekturę bazy (jak w przypadku BigTable Google'a czy Dynamo Amazona), albo kod źródłowy systemu na otwartej licencji. Upublicznione projekty rozwijały w stronę coraz ogólniejszych zastosowań w miarę jak dodawane były nowe możliwości i usprawnienia. Zawsze jednak bazy nierelacyjne wyróżniają się jedną cechą: każda została stworzona w określonym celu.
28 Wymagania determinują wybór bazy NoSQL Tworząc aplikację używającą bazy relacyjnej wybór konkretnego produktu jest sprawą drugorzędną, oferują one podobne funkcje i spełniają ustalone standardy. Często można stosować jedną bazę relacyjną w fazie tworzenia aplikacji i inną w czasie testów i wdrożenia. W przypadku baz nierelacyjnych wybór konkretnego produktu musi być podyktowany wymaganiami. Nie ma tutaj dowolności zmiany bazy, nawet gdy chodzi o zmianę na podobny rodzaj bazy nierelacyjnej.
29 Systemy hybrydowe Decyzja o zastosowaniu w aplikacji bazy nierelacyjnej wynikać będzie z napotkania limitu możliwości technologii relacyjnych lub potrzeby wydajnego przetwarzania określonych struktur danych (np. grafów, dokumentów). Najczęściej baza relacyjna nie może być całkowicie zastąpiona bazą nierelacyjną, ta ostatnia jest jedynie technologią uzupełniającą. W praktycznych zastosowaniach baza nierelacyjna jest używana jednocześnie z bazą relacyjną - takie rozwiązania nazywamy systemami hybrydowymi.
30 Przykład systemu hybrydowego Aplikacja przetwarzająca tzw. big data będzie wykorzystywała pewien typ bazy nierelacyjnej do przechowywania ogromnej ilości danych na wielu standardowych, niedrogich serwerach. Pojedynczy wpis w takim zbiorze danych może zostać utracony (gdy w grę wchodzi analiza statystyczna utrata małej części danych nie wpłynie na globalne wyniki). Jednak wyniki przetwarzania danych mogą już trafiać do bazy relacyjnej. Ilość zagregowanych danych jest o wiele mniejsza a same informacje cenniejsze (zarówno pod względem wykorzystania biznesowego jak i kosztów uzyskania).
31 Zalety systemów hybrydowych Dodatkowym argumentem za stosowaniem baz nierelacyjnych jako uzupełniania tradycyjnej bazy relacyjnej jest niedojrzałość niedawno powstałych projektów i technologii. Większość nowoczesnych baz nierelacyjnych rozwinęła się stosunkowo niedawno, za początek rozwoju przyjmuje się rok Nie są to więc technologie tak dojrzałe i sprawdzone jak w przypadku baz relacyjnych, a to ma duże znaczenie w komercyjnych zastosowaniach. Ponadto bazy nierelacyjne (np. typu open-source) często wymagają dostosowania do specyficznych potrzeb użytkownika, co dodatkowo podnosi koszt implementacji nowego rozwiązania.
Hurtownie danych wykład 5
Hurtownie danych wykład 5 dr Sebastian Zając SGH Warszawa 7 lutego 2017 1 Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji 2 bazy danych Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji Bazy relacyjne
Bardziej szczegółowoXQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery
http://xqtav.sourceforge.net XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery dr hab. Jerzy Tyszkiewicz dr Andrzej Kierzek mgr Jacek Sroka Grzegorz Kaczor praca mgr pod
Bardziej szczegółowoMongoDB. wprowadzenie. dr inż. Paweł Boiński, Politechnika Poznańska
MongoDB wprowadzenie dr inż. Paweł Boiński, Politechnika Poznańska Plan Historia Podstawowe pojęcia: Dokument Kolekcja Generowanie identyfikatora Model danych Dokumenty zagnieżdżone Dokumenty z referencjami
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24
Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Agenda Serp24 NoSQL Integracja z CMS Drupal Przetwarzanie danych Podsumowanie Serp24 Darmowe narzędzie Ułatwia planowanie
Bardziej szczegółowoWykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl fb.com/groups/bazydanychmt/ Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste
Bardziej szczegółowoDiagramy 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 szczegółowokoledzy, Jan, Nowak, ul. Niecała 8/23, , Wrocław, , ,
Celem ćwiczeń jest zaprojektowanie oraz utworzenie na serwerze bazy danych przechowującej informacje na temat danych kontaktowych. Celem jest również zapoznanie z podstawowymi zapytaniami języka SQL służącymi
Bardziej szczegółowoCel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba
Bardziej szczegółowoDefinicja 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 szczegółowoSystem zarządzający grami programistycznymi Meridius
System zarządzający grami programistycznymi Meridius Instytut Informatyki, Uniwersytet Wrocławski 20 września 2011 Promotor: prof. Krzysztof Loryś Gry komputerowe a programistyczne Gry komputerowe Z punktu
Bardziej szczegółowoHbase, 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*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 szczegółowoLABORATORIUM 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoProblemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK
Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK Paweł Lenkiewicz Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Plan prezentacji PJWSTK
Bardziej szczegółowoModelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych
Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoPodstawowe zagadnienia z zakresu baz danych
Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Jednym z najważniejszych współczesnych zastosowań komputerów we wszelkich dziedzinach życia jest gromadzenie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji. Specjalizowane
Bardziej szczegółowoInformatyka I. Standard JDBC Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java
Informatyka I Standard JDBC Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017 Standard JDBC Java DataBase Connectivity uniwersalny
Bardziej szczegółowoPRZYKŁAD. Prosta uczelnia. Autor: Jan Kowalski nr indeksu: (przykładowy projekt)
Prosta uczelnia (przykładowy projekt) Autor: Jan Kowalski nr indeksu: 123456 Opis problemu Projekt ten ma na celu stworzenie systemu do przechowywania i obróbki danych o wynikach egzaminacyjnych około
Bardziej szczegółowoBudowa aplikacji ASP.NET współpracującej z bazą dany do obsługi przesyłania wiadomości
Budowa aplikacji ASP.NET współpracującej z bazą dany do obsługi przesyłania wiadomości Rozpoczniemy od zaprojektowania bazy danych w programie SYBASE/PowerDesigner umieszczamy dwie Encje (tabele) prawym
Bardziej szczegółowoProjektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: HADOOP Projektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family Dni: 5 Opis: Adresaci szkolenia: Szkolenie jest adresowane do programistów, architektów oraz
Bardziej szczegółowoSpecjalizacja magisterska Bazy danych
Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka
Bardziej szczegółowoTworzenie aplikacji bazodanowych
Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka
Bardziej szczegółowoBazy danych NoSQL. wprowadzenie. Szymon Francuzik Poznań,
Bazy danych NoSQL wprowadzenie Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl Poznań, 16.05.2012 Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl Bazy () danych NoSQL Poznań, 16.05.2012 1 / 37 Plan
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: ADMINISTROWANIE INTERNETOWYMI SERWERAMI BAZ DANYCH Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Programowanie aplikacji internetowych Rodzaj zajęć: wykład,
Bardziej szczegółowoSQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL
Wprowadzenie do SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie
Bardziej szczegółowoNormalizacja baz danych
Normalizacja baz danych Definicja 1 1 Normalizacja to proces organizowania danych w bazie danych. Obejmuje to tworzenie tabel i ustanawianie relacji między tymi tabelami zgodnie z regułami zaprojektowanymi
Bardziej szczegółowoKarta (sylabus) modułu/przedmiotu Mechanika i Budowa Maszyn Studia I stopnia
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Mechanika i Budowa Maszyn Studia I stopnia Przedmiot: Bazy danych Rodzaj przedmiotu: Podstawowy Kod przedmiotu: MBM 1 S 0 5 64-4 _1 Rok: III Semestr: 5 Forma studiów:
Bardziej szczegółowoPojęcie 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 szczegółowoCZĘŚĆ I. WARSTWA PRZETWARZANIA WSADOWEGO
Spis treści Przedmowa Podziękowania O książce Rozdział 1. Nowy paradygmat dla Big Data 1.1. Zawartość książki 1.2. Skalowanie tradycyjnej bazy danych 1.2.1. Skalowanie za pomocą kolejki 1.2.2. Skalowanie
Bardziej szczegółowoLaboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych
Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: Bda 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka Stosowana
Bardziej szczegółowoFizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Bardziej szczegółowoBaza danych sql. 1. Wprowadzenie
Baza danych sql 1. Wprowadzenie Do tej pory operowaliście na listach. W tej instrukcji pokazane zostanie jak stworzyć bazę danych. W zadaniu skorzystamy z edytora graficznego struktury bazy danych, który
Bardziej szczegółowoSZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Bardziej szczegółowoSystemy 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 szczegółowoOrganizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)
Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) Automatyzacja Automatyzacja przetwarzania: Apache NiFi Źródło: nifi.apache.org 4 Automatyzacja
Bardziej szczegółowoJDBC w LoXiMie. Interfejs Java Database Connectivity dla systemu LoXiM. Adam Michalik 2008
JDBC w LoXiMie Interfejs Java Database Connectivity dla systemu LoXiM Adam Michalik 2008 Sterownik JDBC co to jest? Sterownik JDBC to zbiór klas implementujących interfejsy opisane w specyfikacji JDBC
Bardziej szczegółowoInformacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4
Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne
Bardziej szczegółowoSTROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY. Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com
STROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com Plan spotkania I. Wprowadzenie do strojenia baz danych II. III. IV. Mierzenie wydajności Jak SQL Server przechowuje i czyta dane? Budowa
Bardziej szczegółowoWdrożenie modułu płatności eservice. dla systemu Virtuemart 1.1.x - 2.0.x
Wdrożenie modułu płatności eservice dla systemu Virtuemart 1.1.x - 2.0.x - dokumentacja techniczna Wer. 01 Warszawa, styczeń 2014 1 Spis treści: 1 Wstęp... 3 1.1 Przeznaczenie dokumentu... 3 1.2 Przygotowanie
Bardziej szczegółowoPAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012 Instytut Techniczny Kierunek studiów: Informatyka Kod kierunku: 11.3 Specjalność: Informatyka Stosowana
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Laboratorium z przedmiotu Programowanie obiektowe - zestaw 02 Cel zajęć. Celem zajęć jest zapoznanie z praktycznymi aspektami projektowania oraz implementacji klas i obiektów z wykorzystaniem dziedziczenia.
Bardziej szczegółowoBazy danych 12. Bazy NoSQL. P. F. Góra
Bazy danych 12. Bazy NoSQL P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2019 Bazy NoSQL: Nierelacyjne bazy danych, zaprojektowane (między innymi) do tego, aby rozwiazywać problemy z dostępnościa i spójnościa
Bardziej szczegółowoTemat : SBQL 1 obiektowy język zapytań.
Laboratorium Języki i środowiska przetwarzania danych rozproszonych Temat : SBQL 1 obiektowy język zapytań. Historia zmian Data Wersja Autor Opis zmian 23.4.2012 1.0 Tomasz Kowalski Utworzenie dokumentu
Bardziej szczegółowoPHP: bazy danych, SQL, AJAX i JSON
1 PHP: bazy danych, SQL, AJAX i JSON SYSTEMY SIECIOWE Michał Simiński 2 Bazy danych Co to jest MySQL? Jak się połączyć z bazą danych MySQL? Podstawowe operacje na bazie danych Kilka dodatkowych operacji
Bardziej szczegółowoJarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów
Trendy w architekturze oprogramowania zarządzającego procesami biznesowymi i przepływem pracy - dedykowane czy standardowe? Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów O mnie Od 1991 roku
Bardziej szczegółowoBazy danych w geomatyce Databases in Geomatics
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 05/06 Bazy danych w geomatyce Databases in Geomatics Załącznik nr 7 do Zarządzenia
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoegroupware czy phpgroupware jest też mniej stabilny.
Opengroupware to projekt udostępniający kompletny serwer aplikacji oparty na systemie Linux. Dostępny na licencji GNU GPL, strona domowa: http://www.opengroupware.org/ Jego cechy to wysoka stabilność,
Bardziej szczegółowoSystem imed24 Instrukcja Moduł Analizy i raporty
System imed24 Instrukcja Moduł Analizy i raporty Instrukcja obowiązująca do wersji 1.8.0 Spis treści 1. Moduł Analizy i Raporty... 3 1.1. Okno główne modułu Analizy i raporty... 3 1.1.1. Lista szablonów
Bardziej szczegółowoPRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2
PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie
Bardziej szczegółowoBaza 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 szczegółowoK1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia 5. Forma
Bardziej szczegółowoWzorce projektowe cz. II. Wzorce projektowe cz. II 1/35
Wzorce projektowe cz. II Wzorce projektowe cz. II 1/35 Wzorce projektowe cz. II 2/35 Iterator Przeznaczenie Wzorzec zapewnia sekwencyjny dostęp do elementów obiektu zagregowanego bez ujawniania jego reprezentacji
Bardziej szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoInstalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu
Instalacja SQL Server Express Logowanie na stronie Microsoftu Wybór wersji do pobrania Pobieranie startuje, przechodzimy do strony z poradami. Wypakowujemy pobrany plik. Otwiera się okno instalacji. Wybieramy
Bardziej szczegółowoObiektowość BD Powtórka Czas odpowiedzi. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14 Piotr Syga 18.01.2019 Motywacja Ograniczenia relacyjnych baz danych proste typu i struktury klucze (w tym sztuczne) relacje między tabelami uwzględniane w triggerach
Bardziej szczegółowoOpis Architektury Systemu Galileo
Opis Architektury Systemu Galileo Sławomir Pawlewicz Alan Pilawa Joanna Sobczyk Marek Sobierajski 5 czerwca 2006 1 Spis treści 1 Wprowadzenie 5 1.1 Cel.......................................... 5 1.2 Zakres........................................
Bardziej szczegółowoEXSO-CORE - specyfikacja
EXSO-CORE - specyfikacja System bazowy dla aplikacji EXSO. Elementy tego systemu występują we wszystkich programach EXSO. Może on ponadto stanowić podstawę do opracowania nowych, dedykowanych systemów.
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa
Spis treści Przedmowa V 1 SQL - podstawowe konstrukcje 1 Streszczenie 1 1.1 Bazy danych 1 1.2 Relacyjny model danych 2 1.3 Historia języka SQL 5 1.4 Definiowanie danych 7 1.5 Wprowadzanie zmian w tabelach
Bardziej szczegółowoGalileo - encyklopedia internetowa Plan testów
Galileo - encyklopedia internetowa Plan testów Sławomir Pawlewicz Alan Pilawa Joanna Sobczyk Matek Sobierajski 5 czerwca 2006 1 Spis treści 1 Wprowadzenie 3 1.1 Cel..........................................
Bardziej szczegółowoDeduplikacja danych. Zarządzanie jakością danych podstawowych
Deduplikacja danych Zarządzanie jakością danych podstawowych normalizacja i standaryzacja adresów standaryzacja i walidacja identyfikatorów podstawowa standaryzacja nazw firm deduplikacja danych Deduplication
Bardziej szczegółowoJak przygotować projekt arkusza organizacyjnego jednostki, która zostanie przekształcona w związku z reformą oświaty?
Platforma vedukacja, Sigma moduł Arkusz Jak przygotować projekt arkusza organizacyjnego jednostki, która zostanie przekształcona w związku z reformą oświaty? Reforma oświaty zakłada stopniowe wygaszanie
Bardziej szczegółowoPROLOG WSTĘP DO INFORMATYKI. Akademia Górniczo-Hutnicza. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk PROLOG www.agh.edu.pl Pewnego dnia przyszedł na świat komputer Komputery
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoZawartość. Wstęp. Moduł Rozbiórki. Wstęp Instalacja Konfiguracja Uruchomienie i praca z raportem... 6
Zawartość Wstęp... 1 Instalacja... 2 Konfiguracja... 2 Uruchomienie i praca z raportem... 6 Wstęp Rozwiązanie przygotowane z myślą o użytkownikach którzy potrzebują narzędzie do podziału, rozkładu, rozbiórki
Bardziej szczegółowoPrzykładowa baza danych BIBLIOTEKA
Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych
Bardziej szczegółowoAplikacja (oprogramowanie) będzie umożliwiać przygotowanie, przeprowadzenie badania oraz analizę wyników według określonej metody.
Załącznik nr 1 Specyfikacja przedmiotu zamówienia Aplikacja (oprogramowanie) będzie umożliwiać przygotowanie, przeprowadzenie badania oraz analizę wyników według określonej metody. Słowniczek pojęć Badanie
Bardziej szczegółowoTestowanie aplikacji JAVA Laboratorium 8 (Tabele w scenariuszach JBehave. Projekt z podstaw BDD oraz atrap.)
Testowanie aplikacji JAVA Laboratorium 8 (Tabele w scenariuszach JBehave. Projekt z podstaw BDD oraz atrap.) Przykład z użycia bezpośrednio tabel w scenariuszach JBehave znajduje się tutaj. Zadanie 1 (0.5
Bardziej szczegółowoGrupa kursów: Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZĄRZADZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Wprowadzenie do SQL Nazwa w języku angielskim: Introduction to SQL Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Zarządzanie
Bardziej szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoWykład 8. SQL praca z tabelami 5
Wykład 8 SQL praca z tabelami 5 Podzapytania to mechanizm pozwalający wykorzystywać wyniki jednego zapytania w innym zapytaniu. Nazywane często zapytaniami zagnieżdżonymi. Są stosowane z zapytaniami typu
Bardziej szczegółowoPodstawy technologii WWW
Podstawy technologii WWW Ćwiczenie 11 PHP, MySQL: więcej, więcej!, więcej!!. tabel i funkcjonalności. Na dzisiejszych zajęciach zdefiniujemy w naszej bazie kilka tabel powiązanych kluczem obcym i zobaczymy,
Bardziej szczegółowoRozdział ten zawiera informacje o sposobie konfiguracji i działania Modułu OPC.
1 Moduł OPC Moduł OPC pozwala na komunikację z serwerami OPC pracującymi w oparciu o model DA (Data Access). Dzięki niemu można odczytać stan obiektów OPC (zmiennych zdefiniowanych w programie PLC), a
Bardziej szczegółowoPlan. Raport. Tworzenie raportu z kreatora (1/3)
3 Budowa prostych raportów opartych o bazę danych Plan Co to jest raport? Tworzenie za pomocą kreatora Tworzenie opartego o polecenie SQL Edycja atrybutów Atrybuty regionu Atrybuty Atrybuty kolumn 2 Raport
Bardziej szczegółowoBudowa aplikacji ASP.NET współpracującej z bazą danych do obsługi przesyłania wiadomości
Budowa aplikacji ASP.NET współpracującej z bazą danych do obsługi przesyłania wiadomości Rozpoczniemy od zaprojektowania bazy danych w programie SYBASE/PowerDesigner umieszczamy dwie Encje (tabele) prawym
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoPrzykłady 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 szczegółowoJarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych. Projektowanie warstwy danych
Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie warstwy danych Zagadnienia Sposoby zapisu danych zewnętrznych Odwzorowanie dziedziny problemu w dziedzinę danych Normalizacja relacyjnej
Bardziej szczegółowoSystemy OLAP I. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska
Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2007/08 Studia uzupełniajace magisterskie
Bardziej szczegółowoemszmal 3: Automatyczne księgowanie przelewów w sklepie internetowym Magento (plugin dostępny w wersji ecommerce)
emszmal 3: Automatyczne księgowanie przelewów w sklepie internetowym Magento (plugin dostępny w wersji ecommerce) Zastosowanie Rozszerzenie to przeznaczone jest dla właścicieli sklepów internetowych opartych
Bardziej szczegółowoIntegralność 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 szczegółowoPodręcznik Integracji
Podręcznik Integracji Spis treści 1. Integracja oferty... 3 1.1. Samodzielne wprowadzanie oferty sklepu... 3 1.2. Automatyczne wprowadzanie oferty z pliku XML... 3 1.3. Cyklicznie pobieranie oferty ze
Bardziej szczegółowo2017/2018 WGGiOS AGH. LibreOffice Base
1. Baza danych LibreOffice Base Jest to zbiór danych zapisanych zgodnie z określonymi regułami. W węższym znaczeniu obejmuje dane cyfrowe gromadzone zgodnie z zasadami przyjętymi dla danego programu komputerowego,
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Wygodniejszym i wydajniejszym sposobem przechowywania i korzystania z dużej ilości danych zapisanych na serwerze jest współpraca z relacyjną bazą danych. 2 1. Utworzyć bazę danych.
Bardziej szczegółowoBazy danych NoSQL. Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl. Poznań, 29.10.2012
Bazy danych NoSQL Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl Poznań, 29.10.2012 Szymon Francuzik szymon.francuzik@cs.put.poznan.pl Bazy () danych NoSQL Poznań, 29.10.2012 1 / 45 Plan prezentacji
Bardziej szczegółowoProjektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE
Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Laboratorium z przedmiotu - zestaw 02 Cel zajęć. Celem zajęć jest zapoznanie z praktycznymi aspektami projektowania oraz implementacji klas i obiektów z wykorzystaniem dziedziczenia. Wprowadzenie teoretyczne.
Bardziej szczegółowo