Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych"

Transkrypt

1 Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus Kamil Witecki 5 maja 2010

2 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego potrzebujemy struktur hierarchicznych? Hierarchiczną strukturą danych nazwiemy strukturę, która można reprezentować za pomocą drzewa (grafu spójnego bez cykli) Przykładowe zastosowania w aplikacjach Modelowanie kategorii w sklepie, na blogach itp. Zagnieżdżone tematy na forach Modelowanie zależności zadań i zasobów

3 Rodzaje notacji Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Rachunek domen, rachunek relacji Projekcja Π a1,...,a n (R) - rzutowanie krotek relacji R na zbiór atrybutów a 1,..., a n Selekcja σ ϕ (R) wybór podzbioru krotek z relacji R spełniających formułę logiczną ϕ Operacje na zbiorach,, \ Złączenia, SQL - Structured Query Language

4 Normalizacja Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Przez normalizację bazy danych rozumiemy proces zmniejszający jej wrażliwość na utratę spójności podczas wykonywania operacji modyfikujących zawartość Normalizacja bazy danych ma na celu wykluczenie sytuacji w których: Część rekordów nie zostanie zaktualizowana Część informacji zostanie bezpowrotnie i przypadkowo utracona Dwa rekordy o tym samym kluczu będą miały różne wartości atrybutów

5 Opracowane modele Lista sąsiedztwa, zagnieżdżone zbiory, materializowana ścieżka, znormalizowana materializowana ścieżka albo tranzytywne domknięcie listy sąsiedztwa

6 Model teoretyczny Bezpośrednie przełożenie drzewa na bazę danych Każdy rekord wskazuje na rekord - rodzica Tabela: Przykładowy schemat listy sąsiedztwa id parent id

7 Operacje na drzewie I Dodawanie węzłów INSERT INTO t r e e SET p a r e n t i d = 2 ; Usuwanie wezłów DELETE FROM t r e e WHERE id = 1 ;

8 Operacje na drzewie II Zmiana rodzica danego węzła UPDATE t r e e WHERE id = 4 SET p a r e n t i d = 3 ; Pobranie dzieci danego wezła SELECT FROM t r e e WHERE p a r e n t i d = 1 ;

9 Operacje na drzewie III Pobranie poddrzewa danego węzła (posortowanego względem pokolenia) Problem z ustaleniem głebokości drzewa przed jego pobraniem SELECT FROM t r e e as l e v e l 1 WHERE p a r e n t i d = 1 UNION SELECT FROM t r e e WHERE p a r e n t i d IN (SELECT FROM t r e e as l e v e l 1 WHERE p a r e n t i d = 1 ) ; Pobranie listy rodziców (od korzenia) rodzi identyczne problemy, jak poprzednie zapytanie

10 I Zalety Koncepcyjnie prosta - łatwo zrozumieć działanie listy. Nie wymaga dodatkowych atrybutów - można wprowadzić hierarchę w dowolnej relacji dodając relację sąsiedztwa. Łatwo serializować obiekty drzewiaste tworzone na zasadzie przechowywania wskaźnika do rodzica i wskaźników do dzieci.

11 II Wady Wymaga rekursji, a nie wszystkie bazy danych obsługują takową. Nie wprowadza żadnej abstrakcji, przez co modyfikacja identyfikatorów może modyfikować drzewo. Problem ze wskazaniem rodzica - NULL psuje indeksowanie, wskazanie na samego siebie jest nieintuicyjne. Nie ma porządku pomiędzy dziećmi danego węzła.

12 Model teoretyczny I Reprezentacja węzłów w drzewie jako zbiorów Element jest dzieckiem danego węzła jeśli jest jego podzbiorem Tabela: Przykładowy schemat zagnieżdżonych zbiorów id left right

13 Model teoretyczny II Elementy posiadają dwa dodatkowe atrybuty - left i right, określające ich granice Wymuszamy by A,B R (A < B B < A), gdzie R to nasza relacja, a < oznacza relację Bycia dzieckiem

14 Model teoretyczny III Rysunek: Graficzna reprezentacja zagnieżdżonych zbiorów

15 Operacje na drzewie I Dodawanie węzłów UPDATE t r e e SET right = right + 2 WHERE l e f t >= (SELECT l e f t FROM t r e e WHERE id = 2 ) l e f t <= (SELECT l e f t FROM t r e e WHERE id = 2 ) ; INSERT INTO t r e e SET l e f t = (SELECT right 2 FROM t r e e WHERE id = 2 ), right = (SELECT right 1 FROM t r e e WHERE id = 2 ) ;

16 Operacje na drzewie II Usuwanie wezłów UPDATE t r e e SET right = right 2 WHERE id = (SELECT parent. id FROM t r e e AS parent JOIN t r e e as node WHERE node. l e f t BETWEEN parent. l e f t AND parent. right AND id = 1 ) ; DELETE FROM t r e e WHERE id = 1 ;

17 Operacje na drzewie III Zmiana rodzica danego węzła

18 Operacje na drzewie IV UPDATE t r e e SET right = right 2 WHERE id = (SELECT parent. id FROM t r e e AS parent JOIN t r e e as node WHERE node. l e f t BETWEEN parent. l e f t AND parent. right AND id = 1 ) ; UPDATE t r e e SET right = right + 2 WHERE l e f t >= (SELECT l e f t FROM t r e e WHERE id = 2 ) l e f t <= (SELECT l e f t FROM t r e e WHERE id = 2 ) ; UPDATE t r e e SET l e f t = (SELECT right 2 FROM t r e e WHERE id = 2 ), right = (SELECT right 1 FROM t r e e WHERE id = 2 ) ;

19 I Zalety Nie wymaga rekurencji - umożliwia pobranie dowolnego fragmentu poddrzewa przy pomocy pojedynczego zapytania! Umożliwia bardzo dobre indeksowanie warunków wyszukiwania. Można łatwo określić, czy dany element jest liściem. porządku następuje przez porównanie atrybutu left dwóch sąsiadów.

20 II Wady Jest mocno skomplikowany, powoduje wiele problemów ze zrozumieniem operacji na drzewie i ich poprawną implementacją. Pobranie listy rodziców wymaga określenia nadzbioru par left i right. Wymaga użycia indeksów geometrycznych w celu poprawy wydajności.

21 Model teoretyczny I Reprezentacja zależności w postaci ścieżki np. /1/5/6/ Element jest dzieckiem danego węzła jeśli jego ścieżka leży wewnątrz ścieżki rodzica Tabela: Przykładowy schemat zagnieżdżonych zbiorów id path 1 / 2 /1/ 3 /1/ 4 /1/3/ 5 /1/2/ Z każdym elementem związany jest atrybut ścieżki

22 Operacje na drzewie I Dodawanie węzłów INSERT INTO t r e e SET path = (SELECT CONCAT( path, /, id ) FROM t r e e WHERE id = 2 ) ;

23 Operacje na drzewie II Usuwanie wezłów (budzi wątpliwości!) DELETE FROM t r e e WHERE path LIKE (SELECT CONCAT( path, % ) FROM t r e e WHERE id = 1 ) ; DELETE FROM t r e e WHERE id = 1 ;

24 Operacje na drzewie III Zmiana rodzica danego węzła UPDATE t r e e SET path = REPLACE( /1/, /2/, path ) WHERE path LIKE (SELECT CONCAT( path, % ) FROM t r e e WHERE id = 3 ) ;

25 Operacje na drzewie IV Pobranie dzieci danego wezła SELECT FROM t r e e WHERE path REGEXP (SELECT CONCAT( path, [ˆ/]+/ ) FROM t r e e WHERE id = 1) AND ; Pobranie poddrzewa danego węzła (posortowanego względem pokolenia)

26 Operacje na drzewie V SELECT FROM t r e e WHERE path LIKE (SELECT CONCAT( path, % ) FROM t r e e WHERE id = 1) Pobranie listy rodziców (od korzenia) można wykonać rozparsowując ścieżkę po stronie aplikacji SELECT pt. FROM t r e e JOIN t r e e AS pt WHERE t r e e. path LIKE CONCAT( pt. path, % )

27 I Zalety Wady Nie wymaga rekurencji - umożliwia pobranie dowolnego fragmentu poddrzewa przy pomocy pojedynczego zapytania! Można łatwo określić, czy dany element jest liściem. Jest bardzo intuicyjny Tabele z materializowana scieżką są zdenormalizowanie Wymaga operacji na ciągach znaków, co psuje optymalizacje indeksami Nie można wprowadzić porządku pomiędzy elementami na tym samym poziomie

28 Model teoretyczny I Elementy są spokrewnione gdy istnieje odpowiedni rekord Tabela: Przykładowy schemat zagnieżdżonych zbiorów id id parent depth

29 Model teoretyczny II Reprezentacja zależności w postaci wskaźników na przodków z uwzględnieniem względnego zagnieżdżenia

30 Operacje na drzewie I Dodawanie węzłów INSERT INTO n m p r e l a t i o n SET node id = 2, p a r e n t i d = 1, depth =1; INSERT INTO n m p r e l a t i o n SELECT 2 as node id, p a r e n t i d, depth +1 FROM n m p r e l a t i o n WHERE node id =1;

31 Operacje na drzewie II Usuwanie wezłów (budzi wątpliwości!) DELETE FROM n m p r e l a t i o n WHERE node id = 1 OR p a r e n t i d = 1 ; Zmiana rodzica danego węzła UPDATE n m p r e l a t i o n SET p a r e n t i d = 3 WHERE node id = 2 ;

32 Operacje na drzewie III Pobranie dzieci danego wezła SELECT node id FROM n m p r e l a t i o n WHERE p a r e n t i d = 1 AND depth = 1 ; Pobranie poddrzewa danego węzła (posortowanego względem pokolenia) SELECT node id FROM n m p r e l a t i o n WHERE p a r e n t i d = 1 ORDER BY depth ;

33 Operacje na drzewie IV Pobranie listy rodziców (od korzenia) SELECT p a r e n t i d FROM n m p r e l a t i o n WHERE node id = 1 ORDER BY depth ;

34 I Zalety Wady Nie wymaga rekurencji - umożliwia pobranie dowolnego fragmentu poddrzewa przy pomocy pojedynczego zapytania! Jest bardzo wydajny W rzeczywistości stanowi domknięcie relacji listy sąsiedztwa Jest łatwy w zrozumieniu i zarządzaniu Wymaga dodatkowej tabeli i wielu dodatkowych rekordów

35 Wnioski Lista sąsiedztwa jest bardzo prosta. Dzięki temu implementacja jest szybka. Niestety - obarczona jest poważnymi problemami. Materializowana ścieżka i zagnieżdżone zbiory umożliwiają wydajniejsze wykonywanie operacji kosztem skomplikowania modelu. Pobranie rodziców w modelach zagnieżdżonych zbiorów i materializowanej ścieżki wymaga niestety przeszukiwania tablicy. Zawsze mamy alternatywę.

36 Podziękowania Dziękujemy za uwagę i zapraszamy na kolejny wykład.

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko Struktura drzewa w MySQL Michał Tyszczenko W informatyce drzewa są strukturami danych reprezentującymi drzewa matematyczne. W naturalny sposób reprezentują hierarchię danych toteż głównie do tego celu

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych

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

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Język DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE

Język DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE Język DML Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE Systemy Baz Danych, Hanna Kleban 1 INSERT Instrukcja INSERT dodawanie

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

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

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Język SQL, zajęcia nr 1

Język SQL, zajęcia nr 1 Język SQL, zajęcia nr 1 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Najpopularniejsze

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Strukturalny język zapytań (SQL - Structured Query Language) Algebraiczny rodowód podstawowe działania w przykładach Bazy danych.

Bardziej szczegółowo

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret

Ogólny plan przedmiotu. Strony WWW. Literatura BAZY DANYCH. Materiały do wykładu: http://aragorn.pb.bialystok.pl/~gkret Ogólny plan przedmiotu BAZY DANYCH Wykład 1: Wprowadzenie do baz danych Małgorzata Krętowska Politechnika Białostocka Wydział Informatyki Wykład : Wprowadzenie do baz danych Normalizacja Diagramy związków

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. 77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne 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 szczegółowo

Wstęp 5 Rozdział 1. Podstawy relacyjnych baz danych 9

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

Bardziej szczegółowo

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik

Blaski 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 szczegółowo

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured

Bardziej szczegółowo

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

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie

Bardziej szczegółowo

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:

1: 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 szczegółowo

Wykład 05 Bazy danych

Wykład 05 Bazy danych Wykład 05 Bazy danych Tabela składa się z: Kolumn Wierszy Wartości Nazwa Wartości Opis INT [UNSIGNED] -2^31..2^31-1 lub 0..2^32-1 Zwykłe liczby całkowite VARCHAR(n) n = długość [1-255] Łańcuch znaków o

Bardziej szczegółowo

Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych

Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych Rozdział 22 Implementacja struktur hierarchicznych w relacyjnym modelu danych Streszczenie. Problem reprezentacji danych hierarchicznych w modelu relacyjnym istnieje od momentu powstania tego modelu. Pomimo

Bardziej szczegółowo

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych

Język SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15

T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15 T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest

Bardziej szczegółowo

SQL (ang. Structured Query Language)

SQL (ang. Structured Query Language) SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze

Bardziej szczegółowo

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Bazy danych podstawowe pojęcia Baza danych jest to zbiór danych zorganizowany zgodnie ze ściśle określonym modelem danych. Model danych to zbiór ścisłych

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

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

Bardziej szczegółowo

KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów

KOLEKCJE - 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 szczegółowo

Wykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych

Wykład 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 szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych

Bardziej szczegółowo

z przedmiotu: Techniki Informatyczne Stanisław Flaga (stanislaw.flaga@agh.edu.pl)

z przedmiotu: Techniki Informatyczne Stanisław Flaga (stanislaw.flaga@agh.edu.pl) mysql relacyjna baza danych wstęp Materiały pomocnicze do laboratorium z przedmiotu: Techniki Informatyczne Stanisław Flaga () Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Katedra Automatyzacji Procesów

Bardziej szczegółowo

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji 6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation

Bardziej szczegółowo

Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML

Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Ref. 7 - Język SQL - polecenia DDL i DML Wprowadzenie do języka SQL. Polecenia generujące strukturę bazy danych: CREATE, ALTER i DROP. Polecenia: wprowadzające dane do bazy - INSERT, modyfikujące zawartość

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska

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

Bardziej szczegółowo

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

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

Bardziej szczegółowo

Zadania z SQLa (MS SQL Server)

Zadania 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 szczegółowo

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8

Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8 Bazy Danych - Instrukcja do Ćwiczenia laboratoryjnego nr 8 Bazowy skrypt PHP do ćwiczeń z bazą MySQL: Utwórz skrypt o nazwie cw7.php zawierający następującą treść (uzupełniając go o właściwą nazwę uŝytkownika

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ 1. ELEMENTY SYSTEMU INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ DANE GEOGRAFICZNE

Bardziej szczegółowo

Język SQL, zajęcia nr 2

Język SQL, zajęcia nr 2 Język SQL, zajęcia nr 2 SQL - Structured Query Language Strukturalny język zapytań Login: student Hasło: stmeil14 Baza danych: st https://194.29.155.15/phpmyadmin/index.php Andrzej Grzebielec Funkcja agregująca

Bardziej szczegółowo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Wykład: dane w strukturze, funkcje i rodzaje struktur, LIFO, last in first out, kolejka FIFO, first in first out, push, pop, size, empty, głowa, ogon, implementacja

Bardziej szczegółowo

RBD Relacyjne Bazy Danych

RBD Relacyjne Bazy Danych Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Informacje podstawowe

Bazy danych. Informacje podstawowe Bazy danych Zagadnienia Podstawy relacyjnych baz danych SQL Języki manipulowania w relacjach Aspekty aktywne baz danych Aspekty systemowe baz danych Projektowanie baz danych Zależności funkcyjne i postacie

Bardziej szczegółowo

SQL Structured Query Language

SQL Structured Query Language SQL Structured Query Language stworzony na początku lat 70 ubiegłego wieku w IBM przez Donalda Messerly'ego, Donalda Chamberlina oraz Raymonda Boyce'a pod nazwą SEQUEL pierwszy SZBD System R utworzony

Bardziej szczegółowo

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

Laboratorium nr 4. Temat: SQL część II. Polecenia DML Laboratorium nr 4 Temat: SQL część II Polecenia DML DML DML (Data Manipulation Language) słuŝy do wykonywania operacji na danych do ich umieszczania w bazie, kasowania, przeglądania, zmiany. NajwaŜniejsze

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Język SQL używany jest do pracy z relacyjną bazą danych. Jest to język nieproceduralny, należący do grupy języków

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/

Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.itcourses.eu/ Wprowadzenie Historia i standardy Podstawy relacyjności Typy danych DDL tabele, widoki, sekwencje zmiana struktury DML DQL Podstawy, złączenia,

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja wydajności SZBD

Optymalizacja wydajności SZBD Optymalizacja wydajności SZBD 1. Optymalizacja wydajności systemu bazodanowego Wydajność SZBD określana jest najczęściej za pomocą następujących parametrów: liczby operacji przeprowadzanych na sekundę,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wykład V Kwerendy. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1

Bazy danych. Wykład V Kwerendy. Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Bazy danych Wykład V Kwerendy Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Wprowadzenie Istotą bazy danych jest możliwość efektywnego wyszukiwania informacji Realizację operacji wyszukiwania zapewniają kwerendy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej

Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej Zastosowanie relacyjnych baz danych w Systemach Informacji Geograficznej Zakres zagadnień Co to jest relacyjna baza danych Obszary zastosowań Przechowywanie informacji geoprzestrzennej (geometrii) Przechowywanie

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych

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

Bardziej szczegółowo

Informatyka 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 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 szczegółowo

DB2 XML w relacyjnych bazach danych wstęp do wprowadzenia. Kuba Pochrybniak

DB2 XML w relacyjnych bazach danych wstęp do wprowadzenia. Kuba Pochrybniak DB2 XML w relacyjnych bazach danych wstęp do wprowadzenia Kuba Pochrybniak osoba id="137" imie Helena /imie osoba id="137" imie Helena /imie imie Jagienka /imie osoba id="137" imie Helena /imie imie Jagienka

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, Spis treści

Podstawy języka T-SQL : Microsoft SQL Server 2016 i Azure SQL Database / Itzik Ben-Gan. Warszawa, 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 szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Wprowadzenie. SKiBD

Bazy danych. Wprowadzenie. SKiBD Bazy danych Wprowadzenie SKiBD Motywacja do rozwoju baz danych Posiadanie dużej ilości danych Trudności w przechowywaniu i udostępnianiu danych Konieczność szybkiego dostępu do informacji Potrzeba: Przechowywanie

Bardziej szczegółowo

Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL

Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL Itzik Ben-Gan Microsoft SQL Server Podstawy T-SQL 2012 przełożył Leszek Biolik APN Promise, Warszawa 2012 Spis treści Przedmowa.... xiii Wprowadzenie... xv Podziękowania... xix 1 Podstawy zapytań i programowania

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do języka SQL

Wprowadzenie do języka SQL Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

Technologie baz danych Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 6: Algebra relacji. SQL - cd Algebra relacji operacje teoriomnogościowe rzutowanie selekcja przemianowanie Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL

Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL Ćwiczenie zapytań języka bazy danych PostgreSQL 1. Uruchom link w przeglądarce: http://127.0.0.1/phppgadmin 2. Kliknij w zaznaczony na czerwono link PostgreSQL: 3. Zaloguj się wpisując hasło i login student.

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych

Bardziej szczegółowo

SQL :: Data Definition Language

SQL :: 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 szczegółowo

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL 15. Funkcje i procedury składowane PLSQL 15.1. SQL i PLSQL (Structured Query Language - SQL) Język zapytań strukturalnych SQL jest zbiorem poleceń, za pomocą których programy i uŝytkownicy uzyskują dostęp

Bardziej szczegółowo

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL Dane są relacje o schematach: Pracownik ( (nr integer, nazwisko text(12), etat text(10), szef integer, pracuje_od date, placa_pod Currency, placa_dod Currency,

Bardziej szczegółowo

strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych

strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych SQL SQL (ang. Structured Query Language): strukturalny język zapytań używany do tworzenia strukturalny język zapytań używany do tworzenia i modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych

Bardziej szczegółowo

Technologie baz danych

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

Bardziej szczegółowo

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie

Bardziej szczegółowo

1. Tworzenie tabeli. 2. Umieszczanie danych w tabeli

1. Tworzenie tabeli. 2. Umieszczanie danych w tabeli 1. Tworzenie tabeli Aby stworzyć tabele w SQL-u należy użyć polecenia CREATE TABLE nazwa_tabeli (nazwa_pola1 właściwości_pola1, nazwa_pola2 właściwości_pola2, itd.) Nazwa_tabeli to wybrana przez nas nazwa

Bardziej szczegółowo

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

Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów. Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Indeksy. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki PB Pojęcie

Bardziej szczegółowo

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH

SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH KATEDRA MECHANIKI I ROBOTYKI STOSOWANEJ WYDZIAŁ BUDOWY MASZYN I LOTNICTWA, POLITECHNIKA RZESZOWSKA SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH Laboratorium DB2: TEMAT: Relacyjne bazy danych Cz. I, II Cel laboratorium

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 1 Algebra relacyjnych baz danych jako podstawa języka SQL i jego implementacji w systemach baz danych Oracle Bazy danych. Wykład

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych

Relacyjne bazy danych Relacyjne bazy danych W roku 1970 dr Edgar Ted Codd z firmy IBM zaprezentował relacyjny model danych. W modelu tym dane miały być przechowywane w prostych plikach liniowych, które to pliki nazywane są

Bardziej szczegółowo

UPDATE Studenci SET Rok = Rok + 1 WHERE Rodzaj_studiow =' INŻ_ST'; UPDATE Studenci SET Rok = Rok 1 WHERE Nr_albumu IN ( '111345','100678');

UPDATE Studenci SET Rok = Rok + 1 WHERE Rodzaj_studiow =' INŻ_ST'; UPDATE Studenci SET Rok = Rok 1 WHERE Nr_albumu IN ( '111345','100678'); polecenie UPDATE służy do aktualizacji zawartości wierszy tabel lub perspektyw składnia: UPDATE { } SET { { = DEFAULT NULL}, {

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

Model semistrukturalny

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

Bardziej szczegółowo

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane.

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą logiczną

Bardziej szczegółowo

Podstawy języka SQL cz. 2

Podstawy języka SQL cz. 2 Podstawy języka SQL cz. 2 1. Operatory zbiorowe a. UNION suma zbiorów z eliminacją powtórzeń, b. EXCEPT różnica zbiorów z eliminacją powtórzeń, c. INTERSECT część wspólna zbiorów z eliminacją powtórzeń.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6b: Model danych oparty na drzewach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na drzewach

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

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

Bardziej szczegółowo

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk Wstęp wprowadzający do laboratorium 2 mgr inż. Rafał Grycuk Plan prezentacji 1. Czym jest T-SQL i czym się różni od standardu SQL 2. Typy zapytań 3. Zapytanie typu SELECT 4. Słowo o indeksach T-SQL (1)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL 1 Podstawy relacyjnego modelu danych. 3h UWAGA: Temat zajęć jest typowo teoretyczny i stanowi wprowadzenie do zagadnień

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co

Bardziej szczegółowo

Przykładowe B+ drzewo

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

Bardziej szczegółowo

XML w bazie danych IBM DB2

XML w bazie danych IBM DB2 Instytut Informatyki Politechnika Śląska Gliwice, ul. Akademicka 16 XML w bazie danych IBM DB2 Dr inż. Dariusz Mrozek Wykład: IBM DB2 uniwersalna platforma przetwarzania danych O czym dzisiaj? XML w relacyjnej

Bardziej szczegółowo

Grupowanie i funkcje agregujące

Grupowanie i funkcje agregujące Grupowanie i funkcje agregujące Zadanie 1. Stwórz odpowiednią tabelę Test_agr i wprowadź odpowiednie rekordy tak, aby wynik zapytania SELECT AVG(kol) avg_all, AVG(DISTINCT kol) avg_dist, COUNT(*) count_gw,

Bardziej szczegółowo

Język SQL podstawy zapytań

Język SQL podstawy zapytań Język SQL podstawy zapytań 1 Plan prezentacji 1. Krótka historia języka SQL 2. Cechy języka SQL 3. Przykładowa baza danych 4. Podstawy zapytań - operacje na modelu relacyjnym 5. Polecenie SELECT zapytania

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych a XML

Relacyjne bazy danych a XML Relacyjne bazy danych a XML Anna Pankowska aniap@amu.edu.pl Internet, SQLiXMLwbiznesie Internet nieoceniony sposób komunikacji z klientami, pracownikami i partnerami handlowymi przyspiesza transakcje finansowe

Bardziej szczegółowo