Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych
|
|
- Jerzy Cichoń
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Rozdział 22 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych Streszczenie. Problem reprezentacji danych hierarchicznych w modelu relacyjnym istnieje od momentu powstania tego modelu. Pomimo komercyjnego sukcesu i powszechnego wykorzystania systemów relacyjnych zagadnienia dotyczące efektywnego przechowywania i przetwarzania danych hierarchicznych pozostają nadal otwarte. Na przestrzeni lat opracowano wiele alternatywnych modeli reprezentacji danych hierarchicznych w modelu relacyjnym. Żaden z nich nie jest doskonały. Istnieje zatem potrzeba szukania nowych rozwiązań. Propozycja jednego z nich jest celem niniejszego opracowania. Prezentowane rozwiązanie stanowi integrację modelu listy sąsiedztwa z modelem zbiorów zagnieżdżonych. Korzyścią wynikającą z takiej integracji jest możliwość modyfikacji struktury hierarchii w intuicyjny i prosty sposób znany z modelu listy sąsiedztwa oraz wydobywanie danych za pomocą czystego SQL z wydajnością właściwą dla modelu zbiorów zagnieżdżonych. Ponadto zaproponowano interpretację teoriomnogościową modelu zbiorów zagnieżdżonych. 1 Wstęp Od początku swojego istnienia, relacyjny model danych krytykowany był za brak możliwości efektywnej obsługi danych hierarchicznych. Dane tego typu z łatwością można było przechowywać i przetwarzać w systemach hierarchicznych. Relacyjne bazy danych zyskały jednak akceptację przemysłu i stały się kluczowym elementem Systemów Informatycznych. Pomimo upływu ponad 30 lat problem reprezentacji danych hierarchicznych w modelu relacyjnym nie doczekał się jednoznacznego rozwiązania. Wynika to w dużej mierze z trudności wydajnej implementacji rekurencji w silnikach bazodanowych. Celem niniejszego rozdziału jest przedstawienie obecnego stanu wiedzy odnośnie reprezentacji danych hierarchicznych w relacyjnych bazach danych oraz zaproponowanie własnego modelu. Podstawowe kwestie, które należy rozważyć analizując poszczególne rozwiązania to łatwość odwzorowania struktury hierarchicznej na postać relacji, efektywność przetwarzania takiej reprezentacji oraz przejrzystość wykonywania na niej zapytań. Adam Przybyłek: Uniwersytet Gdański, Katedra Informatyki Ekonomicznej, ul. Armii Krajowej 119/121, Sopot, Polska adam@univ.gda.pl
2 A. Przybyłek Ponadto w przypadku zapytań oczekuje się, aby można było je formułować w czystym SQL 1, co nie w każdym modelu jest możliwe. Reszta pracy ma następujący układ. W podrozdziale drugim sprecyzowano pojęcie danych hierarchicznych. Podrozdział trzeci zawiera przegląd znanych modeli reprezentacji danych hierarchicznych w postaci relacji. Ponieważ dwa z nich - model listy sąsiedztwa oraz model zbiorów zagnieżdżonych należą do najczęściej wykorzystywanych oraz stanowią szkielet zaproponowanego w tej pracy rozwiązania, ich szczegółowej analizy dokonano osobno w kolejnych podrozdziałach. Dla modelu zbiorów zagnieżdżonych zaproponowano interpretację na gruncie teorii mnogości. Przedostatni rozdział to wkład do obecnego dorobku w rozważanej dziedzinie. Zawiera propozycję integracji modelu listy sąsiedztwa z modelem zbiorów zagnieżdżonych w celu uniknięcia ich ograniczeń przy jednoczesnym wykorzystaniu mocnych stron. Dla proponowanego rozwiązania przedstawiona została implementacja w systemie PostgreSQL. 2 Dane hierarchiczne w ujęciu teorii grafów Hierarchia jest naturalnym sposobem organizacji danych takich jak: struktura organizacyjna firmy, hierarchia zależności szef-podwładny, katalog produktów pogrupowanych w kategorie, klasyfikacja roślin, struktura plików i katalogów w komputerze, struktura wątków na grupie dyskusyjnej. Wymienione dane przyjęło się określać jako hierarchiczne. Wspólną cechą danych hierarchicznych jest możliwość przedstawienia ich w postaci struktury węzłów połączonych krawędziami. Węzły reprezentują obiekty, a krawędzie zależności typu rodzic-dziecko między obiektami. W strukturze tej tylko jeden węzeł, zwany korzeniem nie ma rodzica. Każdy inny węzeł ma dokładnie jednego rodzica. Węzeł może mieć zero lub wiele dzieci. W teorii grafów strukturę tego typu nazywa się drzewem z wyróżnionym korzeniem. Formalna definicja brzmi następująco[1]: Drzewo z wyróżnionym korzeniem to acykliczny graf spójny, w którym wyróżniony jest jeden węzeł, nazwany korzeniem. Na potrzeby niniejszej pracy został wykorzystany akademicki przykład - struktura organizacyjna fikcyjnej firmy (rys. 1). Węzły reprezentują pracowników firmy (identyfikator; nazwisko; imię; pensja), a krawędzie zależności szef-podwładny. (1; King; Rafał; 7000) (2; Sobol; Kamil; 3000 ) (3; Kowalski; Jan; 5000) (4; Kiwa; Anna; 2500 ) (5; Tkacz; Ewa; 3000) (6; Ziemba; Adam; 2500 ) (7; Nowak; Tomasz; 4500 ) (8; Kurczak; Beata; 2500) (9; Lewandowski; Marcin; 3000) (10; Decewicz; Karol; 2000 ) Rys. 1. Schemat organizacyjny jako przykład danych hierarchicznych 1 Na potrzeby niniejszego opracowania termin "czysty SQL" odnosi się do standardu SQL/92 (zwanego też SQL2) i jest używany w celu podkreślenia braku elementów proceduralnych oraz rekurencji. 216
3 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych Dane hierarchiczne można z łatwością przedstawić w hierarchicznej bazie danych [2]. Wynika to z tego, że struktury danych oferowane przez bazy hierarchiczne - typy węzłów oraz związki rodzic-dziecko, są zgodne ze strukturą danych hierarchicznych [3]. Problem pojawia się jednak w momencie potrzeby zapisania takich danych w systemie relacyjnym. Systemy relacyjne jako jedyną strukturę danych udostępniają relację. Należy zatem przyporządkować różnowartościowo drzewom relacje, w taki sposób, aby istniała efektywna metoda przekształcenia niżej wymienionych operacji wykonywanych na drzewach, na operacje wykonywane na relacjach. Do operacji tych należą: dodanie węzła, usunięcie węzła wraz ze wszystkimi potomkami, zmiana rodzica (przeniesienie gałęzi drzewa), znalezienie potomków/przodków węzła w zadanych pokoleniach, znalezienie węzłów leżących na ścieżce między zadanymi węzłami. 3 Przegląd modeli reprezentacji danych hierarchicznych Pomimo, że zagadnienie reprezentacji danych hierarchicznych w postaci relacji jest dobrze znane w społeczności bazodanowców, nie doczekało się prostego i efektywnego rozwiązania. Opracowano wiele modeli, z których żaden nie jest wolny od wad, a wybór każdego z nich uzależniony jest od konkretnych zastosowań. Przedstawione w niniejszym opracowaniu modele reprezentują drzewa w postaci dwóch tabel 2 : node i entity (rys. 2). Tabele te powiązane są związkiem 1:1 po kolumnach. Tabela node koduje strukturę hierarchii, a tabela entity opisuje obiekty związane z poszczególnymi węzłami. Podejście takie sprawia, że tabela entity jest niezależna od przyjętego modelu i zależy tylko od atrybutów obiektu związanego z węzłem. Z kolei tabela node zależy od sposobu kodowania hierarchii, ale jest niezależna od dziedziny przedmiotowej, z której pochodzą dane. node... opis węzła entity attribute1... Rys. 2. Model ogólny reprezentacji danych hierarchicznych Najbardziej intuicyjne i proste rozwiązanie dostarcza model oparty o listę sąsiedztwa (ang. adjacency list model) [4], [5], [6], nazywany dalej modelem AL. W modelu tym struktura hierarchii kodowana jest w postaci dwukolumnowej tabeli. Wartość pola pierwszej kolumny identyfikuje węzeł dziecka, a wartość pola drugiej kolumny identyfikuje węzeł jego rodzica. Zaletą modelu AL jest łatwość dodania nowych wierzchołków oraz usunięcia całej gałęzi. Wady uwidaczniają się w momencie wykonywania zapytań. Wydobycie niektórych informacji wymaga rozszerzenia SQL o elementy proceduralne lub rekurencyjne. Rozszerzenia takie oferuje coraz więcej producentów baz danych. Jednak ze względu na ich ograniczoną wydajność w przypadku dużych ilości danych, są mało przydatne. Powstały więc modele alternatywne. 2 W literaturze przedmiotu modele te często przedstawiane są w postaci jednej tabeli. Ponieważ takie rozwiązanie jest mniej elastyczne i narusza zasady normalizacji, w niniejszej pracy modele te zostały zdekomponowane na dwie tabele. 217
4 A. Przybyłek Częściową poprawę wydajności wydobywania danych w modelu AL zaproponował David Rozenshtein [7]. Modyfikacja polega na dodaniu do tabeli node kolumny level, służącej do przechowywania - w formie jawnej - odległości od korzenia. Informacja ta umożliwia przeszukiwanie drzewa metodą wszerz. Największym uznaniem w społeczności bazodanowców cieszy się model zbiorów zagnieżdżonych (ang. nested sets model) [4], [5], [8], [6], nazywany dalej modelem NS, oraz jego modyfikacje. Model ten z każdym węzłem wiąże dwie wartości kodujące jego pozycję w hierarchii. Wartości te wraz z identyfikatorem węzła przechowywane są w tabeli node. Reprezentacja ta umożliwia wydajne wydobywanie danych za pomocą czystego SQL. Kłopoty sprawia jednak wykonywanie tak prostych operacji jak wstawianie i usuwanie węzłów. Trudności te wynikają po pierwsze z ustalenia wartości sztucznych pól reprezentujących hierarchię, a po drugie z częstego przeliczania tych wartości dla dużej liczby węzłów w trakcie modyfikacji struktury drzewa. W wyniku prób usprawnienia modelu NS ze względu na operacje modyfikacji struktury drzewa powstał model zagnieżdżonych interwałów (ang. nested intervals model) [9]. Ogranicza on proces przeliczania wartości kodujących pozycję w hierarchii tylko do tej gałęzi drzewa, która jest modyfikowana. Kolejny model - zmaterializowanych ścieżek (ang. materialized path model) [5], [8] opiera się na przechowywaniu przez każdy węzeł ścieżki do korzenia. Ścieżka ta reprezentowana jest w postaci napisu składającego się z identyfikatorów kolejnych węzłów, oddzielonych specjalnymi znakami. Wykonywanie zapytań sprowadza się do wykonywania operacji tekstowych na napisie reprezentującym ścieżkę. 4 Model listy sąsiedztwa Lista sąsiedztwa to najprostszy w zrozumieniu i implementacji model umożliwiający przechowywanie danych hierarchicznych w postaci relacji. Struktura hierarchii implementowana jest za pomocą listy sąsiedztwa zawierającej identyfikator węzła dziecka oraz identyfikator jego rodzica. Krawędzie reprezentowane są zatem bezpośrednio w postaci rekordu w tabeli node (rys. 3). rodzic dziecko node id_parent opis węzła opis rodzica entity attribute1... Rys. 3. Model listy sąsiedztwa Tabela node posiada związek rekurencyjny rodzic-dziecko, który mówi, że węzeł w drzewie może być rodzicem wielu dzieci oraz dzieckiem tylko jednego rodzica. Definicja obiektu (zapisanie rekordu w tabeli entity) nie musi oznaczać, że staje się on częścią drzewa. Natomiast każdy węzeł tworzący drzewo (rekord w tabeli node) musi być skojarzony z opisującym go obiektem. Ponieważ istnieje jeden węzeł, który nie ma rodzica - korzeń drzewa, stąd związek opisujący rodzica jest opcjonalny. Operacje znajdowania rodzica lub dzieci, dodawania węzłów oraz zmiany rodzica są bardzo proste i mogą być zrealizowane w czystym SQL. W porównaniu do innych modeli szczególnie efektywnie realizowana jest ta ostatnia. Za pomocą czystego SQL może być 218
5 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych również wykonana operacja usuwania całej gałęzi. Wymaga to jednak nałożenia na kolumnę id_parent więzów integralności referencyjnej w postaci kaskadowego usuwania. Wykonanie zapytań operujących na wielu poziomach hierarchii za pomocą czystego SQL jest bardzo ograniczone i mało elastyczne. Przykładowo znalezienie potomków lub przodków danego węzła w ściśle określonym pokoleniu wymaga wykonania tylu samozłączeń tabeli node, ile wynosi różnica pokoleń między tymi węzłami. Z kolei wyszukanie wszystkich węzłów na ścieżce między dwoma węzłami, o których nie wiadomo na jakich są poziomach, w ogóle nie jest możliwe za pomocą czystego SQL. Ponieważ każdy węzeł ma wskaźnik na swojego rodzica, naturalnym i eleganckim sposobem rozwiązania tego typu zadań jest wykorzystanie rekurencji. Popularność modelu opartego o listę sąsiedztwa sprawiła, że najwięksi dostawcy baz danych udostępnili w swoich produktach rozszerzenia rekurencyjne [2], [5]. Wadą jest jednak brak kompatybilności między poszczególnymi rozwiązaniami. Przykładowo Oracle oferuje złączenie rekurencyjne w postaci klauzuli CONNECT BY. Z kolei DB2 posiada bardziej ogólne wsparcie rekurencji w postaci konstrukcji WITH RECURSIVE, zdefiniowanej w SQL3. Natomiast SQL Server 2005 jako mechanizm rekurencji dostarcza T-SQL. Niestety wszystkie z wymienionych implementacji są mało wydajne. Przy dużych ilościach danych hierarchicznych czas ich przetwarzania w modelu AL jest nie do przyjęcia. Ponadto istnieją bazy danych nie posiadające bezpośredniego wsparcia dla przetwarzania danych hierarchicznych. W takim przypadku można wykorzystać rozszerzenia proceduralne, co nie jest zbyt wygodne w zapytaniach ad-hoc, lub wykorzystać inny model przechowywania danych hierarchicznych. 5 Model zbiorów zagnieżdżonych Zależności hierarchiczne mogą być reprezentowane w postaci jawnej, jak w modelu AL lub zakodowanej. Postać zakodowana pomimo, że zwykle jest mniej intuicyjna, dostarcza tych samych informacji. W modelu NS zależności hierarchiczne zakodowane są za pomocą wartości atrybutów lft i rgt związanych z każdym węzłem (rys. 4). node lft rgt Rys. 4. Model zbiorów zagnieżdżonych opis węzła entity attribute1... Odpowiednie wartości lft i rgt można ustalić wykorzystując rekurencyjną funkcję visitdfs (listing 1). Funkcja ta przechodzi drzewo metodą w głąb, poczynając od węzła przekazanego jako argument. Listing 1. Pseudokod funkcji visitdfs visitdfs(node) if (node.lft = NULL) then node.lft := 1 count := node.lft for i := 1 to node.numberofchilds node.child(i).lft := count + 1 count := visitdfs( node.child(i) ) node.rgt := count + 1 return node.rgt 219
6 A. Przybyłek Po wywołaniu funkcji visitdfs na korzeniu drzewa z rys. 1, poszczególne węzły zostały oznaczone jak na rys (1,20) 2 (2,3) 3 (4,13) 4 (14,15) 5 (16,19) 6 (5,6) 7 (7,12) 8 (17;18) 9 (8,9) 10 (10,11) Rys. 5. Reprezentacja danych hierarchicznych za pomocą drzewa Zależnościom hierarchicznym między tak oznaczonymi węzłami można nadać interpretację teoriomnogościową. Niech z węzłem v i będzie skojarzony zbiór V i ={lft i, lft i+1, lft i+2,..., rgt i }. Wówczas relacja bycia przodkiem/potomkiem w drzewie odpowiada relacji inkluzji na skojarzonych zbiorach w następującym sensie: węzeł v y jest przodkiem węzła v x, co zapisujemy v y f v x, jeżeli V y V x. Ponadto powiemy, że węzeł v y jest rodzicem węzła v x wtedy i tylko wtedy, gdy zbiór skojarzony z v y jest przecięciem po wszystkich zbiorach skojarzonych z przodkami v x, lub równoważnie ( v y f vx ) ( z yvz f vx vz f v y ). Analogicznie definiujemy pojęcia potomka i dziecka. Oczywiście węzeł v i jest liściem jeżeli moc zbioru V i wynosi 2, a korzeniem jeżeli liczba 1 V i. Przedstawiając zbiory w formie graficznej otrzymujemy równoważną drzewu reprezentację danych hierarchicznych (rys. 6), wyjaśniającą nazwę modelu - zbiory zagnieżdżone Rys. 6. Reprezentacja danych hierarchicznych za pomocą zbiorów Model NS został wprowadzony i wypromowany przez Joe Celko. Umożliwia wydajne wydobywanie danych za pomocą czystego SQL. Przewaga nad modelem AL widoczna jest w szczególności wtedy, gdy należy wydobyć dane z poddrzewa o nieznanej wysokości. Wykorzystanie atrybutów lft i rgt umożliwia wydobycie całej gałęzi drzewa mającej początek w określonym węźle za pomocą tylko jednego złączenia. Model NS umożliwia także 220
7 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych wydobycie węzłów leżących na ścieżce między dwoma dowolnymi węzłami drzewa. Przykłady kwerend do omawianego modelu zawiera listing 2. Listing 2. Przykłady kwerend do modelu NS --wyświetlić dla każdego węzła poziom w hierarchii SELECT node., COUNT(*) as level FROM node n, node parent WHERE n.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt GROUP BY n.; --wyświetlić węzeł v wraz z potomkami SELECT des.* FROM node des, node n WHERE n. = :v AND des.lft BETWEEN n.lft AND n.rgt; --wyświetlić przodków węzła v SELECT anc.* FROM node n, node anc WHERE anc.lft < n.lft AND anc.rgt > n.rgt AND n. = :v ORDER BY anc.rgt; --wyświetlić wspólnych przodków węzła v1 i v2 SELECT anc.* FROM node n1, node n2, node anc WHERE anc.lft < n1.lft AND anc.rgt > n1.rgt AND anc.lft < n2.lft AND anc.rgt > n2.rgt AND n1. = :v1 AND n2. = :v2 ORDER BY anc.lft; --wyświetlić ścieżkę między węzłami v1 i v2 przy założeniu 3, że v1 f v2 SELECT n2.*, ( SELECT COUNT(*) FROM node n WHERE n.lft BETWEEN n1.lft AND n1.rgt AND n2.lft BETWEEN n.lft AND n.rgt) AS path_number FROM node n1, node n2, node n3 WHERE n1. = :v1 AND n3. = :v2 AND n2.lft BETWEEN n1.lft AND n1.rgt AND n3.lft BETWEEN n2.lft AND n2.rgt ORDER BY path_number; Podstawowym ograniczeniem modelu NS jest jego efektywne zastosowanie wyłącznie do hierarchii rzadko zmieniających się w czasie. Przyczyną tego ograniczenia są niestabilne wartości kodujące hierarchię. Przy wstawianiu/usuwaniu węzła lub zmianie jego rodzica należy przeciętnie zmodyfikować około połowy z wszystkich wartości służących do kodowania hierarchii. Ponadto operacji wymagających reorganizacji struktury drzewa nie można wykonać za pomocą pojedynczej instrukcji i zwykle wykorzystuje się do tego rozszerzenia proceduralne. 6 Integracja modelu AL z modelem NS Dokonana w poprzednich rozdziałach analiza modelu AL oraz NS sugeruje, że żaden z nich nie jest doskonały, a decyzja o wykorzystaniu jednego z nich zależy od konkretnej sytuacji. W modelu AL w łatwy sposób, posługując się czystym SQL, można zrealizować operacje takie jak dodanie i usunięcie węzła, zmiana rodzica, wyszukanie dzieci lub rodzica. Z kolei 3 Brak tego założenia sprawia, że kwerenda staje się wielokrotnie dłuższa. 221
8 A. Przybyłek w modelu NS operacje te wymagają rozszerzeń proceduralnych w celu automatycznego przeliczenia wartości pól lft i rgt. Biorąc zaś pod uwagę możliwości przetwarzania danych znajdujących się na wielu poziomach hierarchii (i możliwe, że na nieznanej liczbie poziomów), model AL wypada słabiej. Struktura modelu AL wymaga, w tego typu zadaniach, rozszerzeń proceduralnych lub rekurencyjnych. Natomiast w modelu NS można to zrobić efektywniej i prościej, używając czystego SQL. W niniejszym rozdziale zaproponowano integrację obu modeli w taki sposób, aby wykorzystać zalety każdego z nich. Schemat proponowanego modelu przedstawia diagram z rys. 7. Oddzielenie struktury hierarchii od danych opisujących węzły ułatwiło integrację obu modeli oraz zminimalizowało redundancję danych. rodzic dziecko node_al id_parent opis węzła opis rodzica entity attribute1... opis węzła node_ns lft rgt Rys. 7. Integracja modelu listy sąsiedztwa z modelem zbiorów zagnieżdżonych Dla tabeli node_al utworzono wyzwalacz, który w momencie wykonania operacji modyfikacji (wstawienie, usunięcie, aktualizacja wiersza) wywołuje funkcję modify_ns (listing 3). Zadaniem funkcji modify_ns jest przekształcenie operacji modyfikacji w modelu AL na odpowiadające im operacje w modelu NS i wykonanie ich na tabeli node_ns. Kod PL/pgSQL funkcji modify_ns przedstawiono na listingu Listing 3. Kod PL/pgSQL funkcji modify_ns CREATE OR REPLACE FUNCTION modify_ns() RETURNS trigger AS ' DECLARE parentrgt node_ns.lft%type; oldlft node_ns.lft%type; oldrgt node_ns.rgt%type; rozstep INTEGER; BEGIN IF TG_OP = ''INSERT'' THEN SELECT INTO parentrgt rgt FROM node_ns WHERE = NEW.id_parent; IF NOT FOUND THEN parentrgt:=1; END IF; UPDATE node_ns SET lft = CASE WHEN lft > parentrgt THEN lft + 2 ELSE lft END, rgt = CASE WHEN rgt >= parentrgt THEN rgt + 2 ELSE rgt END WHERE rgt >= parentrgt; INSERT INTO node_ns VALUES ( NEW., parentrgt, (parentrgt+1) ); END IF; IF TG_OP = ''UPDATE'' THEN SELECT INTO parentrgt rgt FROM node_ns WHERE = NEW.id_parent; IF NOT FOUND THEN parentrgt:=1; END IF; SELECT INTO rozstep rgt-lft+1 FROM node_ns WHERE = OLD.; UPDATE node_ns SET lft = CASE WHEN lft > parentrgt THEN lft + rozstep ELSE lft END, rgt = CASE WHEN rgt >= parentrgt
9 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych THEN rgt + rozstep ELSE rgt END WHERE rgt >= parentrgt; SELECT INTO oldlft, oldrgt lft, rgt FROM node_ns WHERE = OLD.; UPDATE node_ns SET lft = lft + (parentrgt - oldlft), rgt = rgt + (parentrgt - oldlft) WHERE lft >= oldlft AND rgt <= oldrgt; UPDATE node_ns SET lft = CASE WHEN lft > oldrgt THEN lft - rozstep ELSE lft END, rgt = rgt - rozstep WHERE rgt > oldrgt; END IF; IF TG_OP = ''DELETE'' THEN SELECT INTO oldlft, oldrgt lft, rgt FROM node_ns WHERE = OLD.; DELETE FROM node_ns WHERE lft >= oldlft AND rgt <= oldrgt; rozstep := oldrgt - oldlft + 1; UPDATE node_ns SET lft = CASE WHEN lft > oldrgt THEN lft - rozstep ELSE lft END, rgt = CASE WHEN rgt > oldrgt THEN rgt - rozstep ELSE rgt END WHERE rgt > oldrgt; END IF; RETURN NULL; END; ' LANGUAGE 'plpgsql'; Zaproponowany model zawiera pełną funkcjonalność modelu AL, umożliwia wydobywanie danych z wydajnością właściwą dla modelu NS oraz dodatkowo daje nowe możliwości związane z wykonywaniem zapytań wykorzystujących oba modele jednocześnie (Listing 4). Ceną tych udogodnień są narzuty związane z dwukrotnym przechowywaniem danych o strukturze drzewa. Listing 4. Przykład kwerendy do modelu zintegrowanego --dla każdego pracownika podległego pod najwyższy szczebel wyświetlić łączne zarobki jego i wszystkich podległych mu pracowników SELECT e_lev1.firstname, e_lev1.lastname, sum(e.salary) FROM node_al root, node_al n_lev1_al, node_ns n_lev1_ns, node_ns des, entity e, entity e_lev1 WHERE n_lev1_al.=n_lev1_ns. AND root.id_parent is null AND e.=des. AND e_lev1.=n_lev1_al. AND n_lev1_al.id_parent=root. AND des.lft BETWEEN n_lev1_ns.lft AND n_lev1_ns.rgt GROUP BY e_lev1., e_lev1.firstname, e_lev1.lastname; 7 Podsumowanie i wnioski W niniejszym rozdziale przedstawiono najczęściej wykorzystywane modele reprezentacji danych hierarchicznych w modelu relacyjnym. Szczególnie skoncentrowano się na modelach AL oraz NS. Dla modelu NS zaproponowano interpretację na gruncie teorii mnogości. Po przeanalizowaniu obu modeli zauważono, że słabe strony każdego z nich są mocnymi stronami drugiego. Słabą stroną modelu AL jest wyszukiwanie danych z wielu poziomów 223
10 A. Przybyłek hierarchii, natomiast słabą stroną modelu NS są operacje modyfikacji struktury hierarchii. Zaproponowano więc integrację obu modeli w taki sposób, aby modyfikacja struktury hierarchii odbywała się w tak prosty sposób jak w modelu AL, a wyszukiwanie danych było możliwe w sposób znany zarówno z jednego, jak i drugiego modelu. Utworzony model poprzez mechanizm wyzwalaczy automatycznie synchronizuje strukturę hierarchii pochodzącą z modelu NS ze strukturą pochodzącą z modelu AL. Takie podejście ukrywa przed końcowym użytkownikiem konieczność przeliczania wartości lft i rgt kodujących hierarchię podczas wstawiania, usuwania i aktualizacji danych oraz eliminuje konieczność posługiwania się rozszerzeniami SQL w trakcie wydobywania danych. W proponowanym modelu można wykonywać zarówno operacje modyfikacji struktury hierarchii w sposób właściwy dla modelu AL, jak i zaawansowane operacje wydobywania danych w identyczny sposób jak dla modelu zbiorów zagnieżdżonych. Literatura 1. K.A. Ross, Ch.R.B Wirght, Matematyka dyskretna, PWN, Warszawa J.D. Ullman, J.Widom, Podstawowy wykład z systemów baz danych, WNT, Warszawa P. Beynon-Davies, Systemy baz danych, WNT, Warszawa J. Celko, SQL, Zaawansowane techniki programowania, MIKOM, Warszawa J. Celko, SQL, Trees and Hierarchies in SQL for Smarties, Morgan Kaufmann, San Francisco R.J. David Burke, Traversing Trees in SQLBase, Centura Pro, Volume 4, Number 4-5, Magazyn SQL FORUM, Vol. 3, No. 4, V. Tropashko, Trees in SQL: Nested Sets and Materialized Path, V. Tropashko, Nested Intervals Tree Encoding in SQL, SIGMOD Record, Vol. 34, No. 2,
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 szczegółowoStruktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko
Struktura drzewa w MySQL Michał Tyszczenko W informatyce drzewa są strukturami danych reprezentującymi drzewa matematyczne. W naturalny sposób reprezentują hierarchię danych toteż głównie do tego celu
Bardziej szczegółowoKOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów
KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów SQL3 wprowadza następujące kolekcje: zbiory ( SETS ) - zestaw elementów bez powtórzeń, kolejność nieistotna listy ( LISTS ) - zestaw
Bardziej szczegółowoSQL :: Data Definition Language
SQL :: Data Definition Language 1. Zaproponuj wydajną strukturę danych tabela) do przechowywania macierzy o dowolnych wymiarach w bazie danych. Propozycja struktury powinna zostać zapisana z wykorzystaniem
Bardziej szczegółowoE.14 Bazy Danych cz. 18 SQL Funkcje, procedury składowane i wyzwalacze
Funkcje użytkownika Tworzenie funkcji Usuwanie funkcji Procedury składowane Tworzenie procedur składowanych Usuwanie procedur składowanych Wyzwalacze Wyzwalacze a ograniczenia i procedury składowane Tworzenie
Bardziej szczegółowoBlaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik
Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Technologia Przykłady praktycznych zastosowań wyzwalaczy będą omawiane na bazie systemu MS SQL Server 2005 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można
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 szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej 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 szczegółowoOracle11g: 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 szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
Bardziej szczegółowoWyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia
Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie
Bardziej szczegółowoPlan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,
Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających
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 szczegółowo15. 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 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 szczegółowoP o d s t a w y j ę z y k a S Q L
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p
Bardziej szczegółowoBAZA DANYCH SIECI HOTELI
Paulina Gogół s241906 BAZA DANYCH SIECI HOTELI Baza jest częścią systemu zarządzającego pewną siecią hoteli. Składa się z tabeli powiązanych ze sobą różnymi relacjami. Służy ona lepszemu zorganizowaniu
Bardziej szczegółowoWykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze
Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze 1 Funkcje i procedury pamiętane Następujące polecenie tworzy zestawienie zawierające informację o tym ilu jest na naszej hipotetycznej
Bardziej szczegółowoWstęp do relacyjnych baz danych. Jan Bartoszek
Wstęp do relacyjnych baz danych Jan Bartoszek Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Po co i dlaczego? Bazy danych & DBMS Relacje i powiązania Redundancja i jak jej uniknąć Diagramy ERD SQL Podsumowanie Czym są są
Bardziej szczegółowoT-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest
Bardziej szczegółowoKowalski Marcin 156439 Wrocław, dn. 3.06.2009 Jaśkiewicz Kamil 148592. Bazy Danych 1 Podstawy Projekt Temat: Baza danych do zarządzania projektami
Kowalski Marcin 156439 Wrocław, dn. 3.06.2009 Jaśkiewicz Kamil 148592 Bazy Danych 1 Podstawy Projekt Temat: Baza danych do zarządzania projektami Spis treści Założenia Projektowe...1 Schemat Bazy Danych...1
Bardziej szczegółowoWyzwalacze. do automatycznego generowania wartości kluczy głównych. Składnia instrukcji tworzacej wyzwalacz
Wyzwalacze Wyzwalacze są specjalnymi procedurami składowanymi, uruchamianymi automatycznie w następstwie zaistnienia określonego typu zdarzenia. Ich główne zadanie polega na wymuszaniu integralności danych
Bardziej szczegółowoBloki anonimowe w PL/SQL
Język PL/SQL PL/SQL to specjalny język proceduralny stosowany w bazach danych Oracle. Język ten stanowi rozszerzenie SQL o szereg instrukcji, znanych w proceduralnych językach programowania. Umożliwia
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoCele. Definiowanie wyzwalaczy
WYZWALACZE Definiowanie wyzwalaczy Cele Wyjaśnić cel istnienia wyzwalaczy Przedyskutować zalety wyzwalaczy Wymienić i opisać cztery typy wyzwalaczy wspieranych przez Adaptive Server Anywhere Opisać dwa
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH 13. PL/SQL
PODSTAWY BAZ DANYCH 13. PL/SQL 1 Wprowadzenie do języka PL/SQL Język PL/SQL - rozszerzenie SQL o elementy programowania proceduralnego. Możliwość wykorzystywania: zmiennych i stałych, instrukcji sterujących
Bardziej szczegółowoOracle PL/SQL. Paweł Rajba.
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 8 Wprowadzenie Definiowanie typu obiektowego Porównywanie obiektów Tabele z obiektami Operacje DML na obiektach Dziedziczenie -
Bardziej szczegółowoPawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Podstawy języka SQL. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl
Bazy danych Podstawy języka SQL Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Plan wykładu Relacyjne bazy danych Język SQL Zapytania SQL (polecenie select) Bezpieczeństwo danych Integralność danych Współbieżność
Bardziej szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoProcedury wyzwalane. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1
Procedury wyzwalane procedury wyzwalane, cel stosowania, typy wyzwalaczy, wyzwalacze na poleceniach DML i DDL, wyzwalacze typu INSTEAD OF, przykłady zastosowania, zarządzanie wyzwalaczami 1 Procedury wyzwalane
Bardziej szczegółowoInstrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście.
Rodzaje triggerów Triggery DML na tabelach INSERT, UPDATE, DELETE Triggery na widokach INSTEAD OF Triggery DDL CREATE, ALTER, DROP Triggery na bazie danych SERVERERROR, LOGON, LOGOFF, STARTUP, SHUTDOWN
Bardziej 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 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 szczegółowoPrzykład 3 Zdefiniuj w bazie danych hurtownia_nazwisko przykładową funkcję użytkownika fn_rok;
Temat: Funkcje, procedury i wyzwalacze. Oprócz tabel i widoków w bazach danych możemy tworzyć własne funkcje, procedury i specjalny typ procedur, które będą automatycznie wywoływanie przez MySQL w memencie
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 szczegółowoModel 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 szczegółowoDECLARE 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 szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoKonstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno
Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują
Bardziej szczegółowoBazy danych 6. Klucze obce. P. F. Góra
Bazy danych 6. Klucze obce P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2018 Dygresja: Metody przechowywania tabel w MySQL Tabele w MySQL moga być przechowywane na kilka sposobów. Sposób ten (żargonowo:
Bardziej szczegółowo77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.
77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele
Bardziej 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 szczegółowoDECLARE <nazwa_zmiennej> typ [(<rozmiar> )] [ NOT NULL ] [ { := DEFAULT } <wartość> ];
Braki w SQL obsługi zdarzeń i sytuacji wyjątkowych funkcji i procedur użytkownika definiowania złożonych ograniczeń integralnościowych Proceduralny SQL Transact- SQL używany przez Microsoft SQL Server
Bardziej szczegółowoWykład 5. SQL praca z tabelami 2
Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,
Bardziej szczegółowoObiektowe bazy danych
Obiektowe bazy danych Obiektowo-relacyjne bazy danych Wykład prowadzi: Tomasz Koszlajda Obiektowo-relacyjne bazy danych Ewolucja rozszerzeń relacyjnego modelu danych: Składowanie kodu procedur w bazie
Bardziej szczegółowoPrzestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
Bardziej szczegółowoMicrosoft SQL Server Podstawy T-SQL
Itzik Ben-Gan Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL 2012 przełożył Leszek Biolik APN Promise, Warszawa 2012 Spis treści Przedmowa.... xiii Wprowadzenie... xv Podziękowania... xix 1 Podstawy zapytań i programowania
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH. Co to jest baza danych. Przykłady baz danych. Z czego składa się baza danych. Rodzaje baz danych
BAZY DANYCH Co to jest baza danych Przykłady baz danych Z czego składa się baza danych Rodzaje baz danych CO TO JEST BAZA DANYCH Komputerowe bazy danych już od wielu lat ułatwiają człowiekowi pracę. Są
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a Model danych oparty na drzewach 1 Model danych oparty na drzewach Istnieje wiele sytuacji w których przetwarzane informacje mają strukturę hierarchiczną lub zagnieżdżoną,
Bardziej 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 szczegółowoZadania z SQLa (MS SQL Server)
Zadania z SQLa (MS SQL Server) Struktura testowej bazy danych (diagram ERD): opracował dr Robert Fidytek SPIS TYPÓW ZADAŃ 1 Projekcja wyników zapytań (SELECT FROM )... 3 2 Sortowanie wyników zapytań (ORDER
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do baz danych
Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.
Bardziej szczegółowoSQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, Spis treści
SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka : opanuj język zapytań w 10 minut dziennie / Ben Forta. Gliwice, 2017 Spis treści O autorze 9 Wprowadzenie 11 Lekcja 1. Zrozumieć SQL 15 Podstawy baz danych 15 Język SQL
Bardziej szczegółowoDr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)
Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Bazy danych podstawowe pojęcia Baza danych jest to zbiór danych zorganizowany zgodnie ze ściśle określonym modelem danych. Model danych to zbiór ścisłych
Bardziej szczegółowoSQL (ang. Structured Query Language)
SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoPlan wykładu BAZY DANYCH II WYKŁAD 3. Zasięg zmiennych. Zasięg zmiennych
Plan wykładu BAZY DANYCH II WYKŁAD 3 Zasięg zmiennych Zmienne powiązane Instrukcje warunkowe Pętle Pobieranie danych SQL w PL/SQL Rekordy dr inż. Agnieszka Bołtuć Zasięg zmiennych Zmienna jest dostępna
Bardziej szczegółowoOracle PL/SQL. Paweł Rajba.
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 2 Kusory Wprowadzenie Kursory użytkownika Kursory domyślne Zmienne kursora Wyrażenia kursora - 2 - Wprowadzenie Co to jest kursor?
Bardziej szczegółowo< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >
Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Bardziej 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 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 szczegółowoSQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop Spis treści
SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop. 2016 Spis treści O autorach 11 Podziękowania 12 Część I Wprowadzenie do języka SQL 13 Godzina 1. Witamy w świecie języka SQL 15
Bardziej szczegółowoWstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel
Wstęp do programowania Drzewa Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa Drzewa definiują matematycy, jako spójne nieskierowane grafy bez cykli. Równoważne określenia: Spójne grafy o n wierzchołkach i n-1 krawędziach
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 szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowo1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:
Grupa A (LATARNIE) Imię i nazwisko: Numer albumu: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Nazwisko prowadzącego: 11: 12: Suma: Ocena: Zad. 1 (10 pkt) Dana jest relacja T. Podaj wynik poniższego zapytania (podaj
Bardziej szczegółowoWstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9
Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9 Tabele 9 Klucze 10 Relacje 11 Podstawowe zasady projektowania tabel 16 Rozdział 2. Praca z tabelami 25 Typy danych 25 Tworzenie tabel 29 Atrybuty kolumn
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski
Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny
Bardziej szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoSQL, LIKE, IN, CASE, EXISTS. Marcin Orchel
SQL, LIKE, IN, CASE, EXISTS Marcin Orchel Spis treści 1 LIKE 2 2 BETWEEN 4 3 IN 5 4 EXISTS 6 5 WYRAŻENIA CASE 7 6 Zadania 9 1 Rozdział 1 LIKE Predykat LIKE jest testem dopasowującym wzorzec łańcucha. Składnia
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL, zajęcia nr 1
Język SQL, zajęcia nr 1 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Najpopularniejsze
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej 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 szczegółowoPodstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści
Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, 2016 Spis treści Wprowadzenie Podziękowania xiii xvii 1 Podstawy zapytań i programowania T-SQL 1 Podstawy
Bardziej szczegółowoMateriały. Technologie baz danych. Plan wykładu Kursory. Wykład 5: Kursory jawne. Podprogramy. Kursory jawne. Kursory niejawne
Materiały dostępne są na stronie: Materiały Technologie baz danych aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret Wykład 5: Kursory jawne. Podprogramy. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka
Bardziej szczegółowoPL/SQL. Zaawansowane tematy PL/SQL
PL/SQL Zaawansowane tematy PL/SQL Cele Poznanie złożonych i referencyjnych typów danych Poznanie konstrukcji kursora Poznanie kodu składowanego Poznanie procedur i funkcji 2 Złożone typy danych RECORD
Bardziej szczegółowoLaboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML
Laboratorium nr 4 Temat: SQL część II Polecenia DML DML DML (Data Manipulation Language) słuŝy do wykonywania operacji na danych do ich umieszczania w bazie, kasowania, przeglądania, zmiany. NajwaŜniejsze
Bardziej szczegółowoAdministracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000
Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wyzwalacze Wprowadzenie Tworzenie wyzwalacza Wyzwalacze typu,,po'' Wyzwalacze typu,,zamiast''
Bardziej szczegółowoOgólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret
Ogólny plan przedmiotu BAZY DANYCH Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych Małgorzata Krętowska Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Wykład : Wprowadzenie do baz danych Normalizacja Diagramy związków
Bardziej szczegółowoTworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy];
Widoki/Perspektywy Podstawy Tworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy]; Usuwanie widoku DROP VIEW [nazwa_widoku]; Przykład 1 Przykład najprostszego
Bardziej szczegółowoWyzwalacze. Anna Fiedorowicz Bazy danych 2
Wyzwalacze Wyzwalacze są specjalnymi procedurami składowanymi, uruchamianymi automatycznie w następstwie zaistnienia określonego typu zdarzenia. Ich główne zadanie polega na wymuszaniu integralności danych
Bardziej szczegółowoProgramowanie w SQL procedury i funkcje. UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika
Programowanie w SQL procedury i funkcje UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika 1. Funkcje o wartościach skalarnych ang. scalar valued
Bardziej szczegółowoInformatyka I BAZY DANYCH. dr inż. Andrzej Czerepicki. Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017
Informatyka I BAZY DANYCH dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017 Plan wykładu Definicja systemu baz danych Modele danych Relacyjne bazy danych Język SQL Hurtownie danych
Bardziej szczegółowoProcedury i funkcje składowane
Procedury i funkcje składowane Zmienne podstawienia i zmienne wiązane, podprogramy, procedury składowane, typy argumentów, wywoływanie procedur, funkcje składowane, poziomy czystości funkcji, funkcje tablicowe
Bardziej szczegółowoĆwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.
Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Wykład 13 Marcin Młotkowski 27 maja 2015 Plan wykładu Trwałość obiektów 1 Trwałość obiektów 2 Marcin Młotkowski Programowanie obiektowe 2 / 29 Trwałość (persistence) Definicja Cecha
Bardziej szczegółowoIndeksowanie w bazach danych
w bazach Katedra Informatyki Stosowanej AGH 5grudnia2013 Outline 1 2 3 4 Czym jest indeks? Indeks to struktura, która ma przyspieszyć wyszukiwanie. Indeks definiowany jest dla atrybutów, które nazywamy
Bardziej szczegółowoZmiany funkcjonalne i lista obsłużonych zgłoszeń Comarch DMS , Comarch DMS i Comarch DMS
Zmiany funkcjonalne i lista obsłużonych zgłoszeń 2017.3.0, i 2017.3.2 1. Wstęp W niniejszym dokumencie zostały opisane modyfikacje wprowadzone w wersji 2017.3.0, i 2017.3.2. 2. Modyfikacje wprowadzone
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.
Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoTechnologia 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 szczegółowoOracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wprowadzenie Definiowanie wyzwalaczy DML Metadane wyzwalaczy Inne zagadnienia, tabele mutujące Wyzwalacze INSTEAD OF Wyzwalacze
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 7. Zaawansowane mechanizmy w zapytaniach
Język SQL. Rozdział 7. Zaawansowane mechanizmy w zapytaniach Ograniczanie rozmiaru zbioru wynikowego, klauzula WITH, zapytania hierarchiczne. 1 Ograniczanie liczności zbioru wynikowego (1) Element standardu
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
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 szczegółowo