Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle"

Transkrypt

1 Rozdział 49 Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle Streszczenie. Praca obejmuje analizę wpływu wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle. Badania doświadczalne przeprowadzone zostały na modelowym układzie bazodanowym wydzielonym z rzeczywistego systemu przeznaczonego do obsługi banku. Wpływ optymalizacji na wielkość bazy danych ma znaczenie techniczne i biznesowe. Optymalizacja wybranych struktur pomocniczych umożliwia estymację urządzeń pamięci masowej (wymaganej do pracy aplikacji) oraz pozwala na właściwe oszacowanie kosztów instalacji aplikacji. W rzeczywistych systemach wielkość struktur pomocniczych z reguły przewyższa wielkość tabel danych, co może oznaczać, że jest to krytyczny czynnik analizy kosztowej projektu systemu. 1 Wstęp Rozwój produkcji pamięci masowych wymusił opracowanie nowych struktur w bazie danych pozwalających na szybki dostęp do danych. Przykładem struktur służących lepszej organizacji dostępu do danych jest indeksowanie rekordów. Indeksowanie umożliwia szybki dostęp do klucza dla dowolnego rekordu, a dodatkowo zapewnia kontrolę duplikacji klucza. Współczesne aplikacje budowane w oparciu o bazy relacyjne, zawierają bardzo dużą liczbę struktur pomocniczych służących do: optymalizacji dostępu do danych, wymuszenia więzów integralności, zapewnienia unikalności kluczy. Jednym z najmniej zawodnych systemów zarządzania bazami danych jest Oracle (co potwierdzają różne międzynarodowe testy wydajności i bezpieczeństwa). Oracle zawiera wiele struktur pomocniczych i umożliwia właściwe planowanie struktur danych, które w pełni odpowiadają wymaganiom analitycznym i biznesowym tworzonej aplikacji. Wanda Gryglewicz-Kacerka: Wyższa Szkoła Informatyki, Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji, ul. Rzgowska 17a, Łódź, Polska wkacerka@ics.p.lodz.pl Jarosław Kacerka: Politechnika Łódzka, Instytut Automatyki, ul. Stefanowskiego 18/22, Łódź, Polska kacerkaj@mail.p.lodz.pl

2 W. Gryglewicz-Kacerka, J. Kacerka 2 Struktury pomocnicze w bazie Oracle Baza Oracle zawiera następujące struktury pomocnicze [2]. Indeks (Index) to struktura zbudowana w oparciu o drzewo binarne lub mapę bitową obejmująca jedną lub więcej kolumn tabeli. Indeks przyśpiesza wykonanie wyrażenia SQL. Klasyfikacja indeksów jest następująca: logiczne (unikalne i nieunikalne, na pojedynczych kolumnach lub złożone), fizyczna: B- drzewa (B-tree indexes), o odwróconym kluczu (Reverse key indexes), bitmapowe (Bitmap indexes). Klaster (cluster) to opcjonalna struktura służąca do przechowywania danych pochodzących z tabel. Klaster przechowuje kilka tabel w tym samym bloku danych. Struktura pomocnicza klaster daje następujące korzyści: redukcję ilości pamięci I/O wymaganej dla przechowywania tabel w klastrze, zmniejszenie czasu dostępu do danych dla połączonych tabel, zmniejszenie przestrzeni potrzebnej do przechowywania powiązanych tabel i danych indeksu w klastrze (wartość klucza klastra jest przechowywana jedynie raz bez względu na ilość wierszy tabel). Wartości klucza klastra są automatycznie generowane przez Oracle. Często do wygenerowania wartości numerycznych kluczy zwanych wartościami hash Oracle używa funkcji haszującej (mieszającej). Na strukturze klaster indeksowy obowiązkowo definiowany jest założony indeks (cluster index) lub (hush cluster index). Zmaterializowany Widok (migawka) (Materialized view) to obiekt schematu bazy danych, który jest jednocześnie podobny do tabel i perspektyw. Zmaterializowane widoki stosuje się najczęściej w rozproszonych bazach danych (wykorzystujących mechanizm replikacji danych, gdzie odświeżanie zawartości migawki odbywa się okresowo w zdefiniowanych odstępach czasu). Zmaterializowane widoki są używane również w hurtowniach danych, ich celem jest zwiększenie szybkości wykonywanych zapytań skierowanych do bardzo dużych baz danych. Zapytania te często wymagają wykonania złączeń dużych tabel lub wyliczenia agregatów na podstawie danych zawartych w tych tabelach. Takie operacje są bardzo czasochłonne. Migawki pozwalają bardzo znacząco zwiększyć efektywność wykonywania takich czasochłonnych zapytań. Tabela-indeks (Index-organized table [IOT]) to struktura posiadająca organizację indeksu, ale służąca do bezpośredniego przechowywania danych, łącząca zdolność przechowywania danych, charakterystyczną dla tabeli z szybkim dostępem poprzez B-drzewo, charakterystycznym dla indeksu. W odróżnieniu od tradycyjnej tabeli, w której dane są przechowywane w blokach segmentów danych w nieokreślonym porządku, dane w IOT są przechowywane w liściach drzewa przeszukiwań w porządku posortowanym względem głównego klucza tabeli. Indeks oparty na tabeli IOT nie stanowi oddzielnej struktury, lecz strukturę drzewiastą (w drzewie indeksowym znajdują się oprócz wartości kluczy również dane z wierszy tabeli). Struktura IOT w znaczny sposób przyspiesza odczyt danych pobieranych z użyciem indeksu, ponieważ znalezienie szukanego klucza jest równoważne z odczytem wiersza tabeli. Wymagania składowania są mniejsze, ponieważ nie istnieje konieczność duplikowania kolumny klucza w tabeli i indeksie oraz niepotrzebne jest składowanie adresu wiersza tabeli - ROWID. Wpisy do indeksu B-drzewa są zazwyczaj małe, ponieważ zawierają one jedynie wartość klucza i ROWID. Wpisy w IOT są zwykle większe, ponieważ zawierają całe wiersze, co może wpłynąć na gęstość gromadzenia danych w indeksie typu B-drzewo. Partycja (Partition) to struktura ułatwiająca składowanie bardzo dużych tabel i indeksów. Partycja umożliwia rozkład tych tabel w mniejszych i łatwiejszych do zarzą 472

3 Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle dzania przestrzeniach. Każda partycja może być przechowywana w innej przestrzeni tabel i może mieć zdefiniowane inne parametry składowania. Partycje pozwalają ułatwić zarządzanie dużymi obiektami. Partycje są całkowicie przezroczyste dla aplikacji tzn. pozwalają widzieć strukturę partycjonowaną jako logiczną całość. Wszystkie partycje mają te same atrybuty związane z przechowywaniem i archiwizacją danych. Każda partycja tabeli lub indeksu musi mieć te same logiczne atrybuty (nazwy kolumn, typy kolumn, ograniczenia) ale może mieć różne atrybuty fizyczne (pctfree, pctused, tablespaces). Tabele lub indeksy podzielone na partycje stanowią logiczny zbiór przestrzeni tabel. Optymalizator systemu Oracle jest w stanie na podstawie właściwie skonstruowanego zdania SQL automatycznie określić partycję, w której znajdują się potrzebne dane oraz użyć wyłącznie tej partycji jako źródła danych. Partycje zwiększają dostępność do danych oraz ułatwiają ładowanie danych, tworzenie indeksów, archiwizację danych i zmniejszają czas odzyskiwania danych. Partycje mogą być archiwizowane online, wykorzystując zalety, jakie daje możliwość tworzenia gorącej kopii zapasowej przestrzeni tabel (ułatwiając proces archiwizacji i odzyskiwania danych). Obecnie, stosowanie partycji jest jedyną metodą budowy efektywnych, wielkich baz danych o wolumenie terabajtowym. Tabela partycjonowana (Partition table) to tabela podzielona na wiele oddzielnych partycji. Każda tabela może podlegać partycjonowaniu - za wyjątkiem tabel, które zawierają dane typu LONG lub LONG ROW. Partycje tabel mogą być następujących typów: partycje zakresowe (Range Partitioning ), listy partycji (List Partitioning), hash partycje (Hash partitioning), złożone partycje (Composite Partitioning). Partycje zakresowe zawierają dane podzielone w oparciu o zakresy wartości kluczy definiowanych przez użytkownika. Użytkownik ma możliwość podania listy dyskretnych wartości klucza dla każdej partycji oraz tworzenia partycji w oparciu o funkcję haszujacą. Partycjonowanie złożone jest połączeniem partycjonowania zakresowego i haszowego. Dane są dzielone na partycje, przy wykorzystaniu metody partycjonowania zakresowego a tworzone subpartycje wykorzystują partycjonowania hashowego. Ideksy partycjonowane (Partition index) zwiększają łatwość zarządzania, dostępność i skalowalność struktur z nimi związanych. System Oracle oferuje dwa typy opcji indeksacji: lokalnie partycjonowane indeksy (automatycznie dodawane do tabel partycjonowanych) oraz globalnie partycjonowane indeksy (umożliwiają niezależność indeksacji). Lokalnie partycjonowane indeksy są łatwiejsze w zarządzaniu, ponieważ wszystkie klucze partycji indeksu posiadają skojarzone wiersze w partycji tabeli oraz klucze indeksu nie nakładają się na klucze indeksów z innych partycji. Oracle umożliwia automatyczne założenie lokalnie partycjonowanych indeksów dla każdej partycji tabeli oraz obsługuje niezależnie każdą parę (tabela-indeks). Globalnie partycjonowane indeksy umożliwiają niezależność indeksacji. Klucz partycji jest uniezależniony od metod partycjonowania tablicy. Globalnie partycjonowane indeksy stosowane są zwykle w sytuacji braku możliwości zastosowania indeksów partycjonowanych lokalnie lub też dla uzyskania efektywnego dostępu do danych po specyficznym kluczu nie wchodzącym w skład klucza partycjonowania tabeli. Testową bazę danych stanowi modelowa baza oparta o rzeczywisty system bankowy Euro- Bank Online firmy Asseco S.A. służący do obsługi rachunków bankowych. System rzeczy 3 Badania modelowe 473

4 W. Gryglewicz-Kacerka, J. Kacerka wisty jest systemem zrealizowanym w oparciu o technologię firmy Oracle. Tworząc bazę testową przyjęto następujące założenia: znany jest całkowity rozmiar danych przechowywanych w rzeczywistej bazie danych oraz znane są zmienne opisowe charakteryzujące zbiór R Pi parametrów opisujących strukturę każdej i-tej przestrzeni tabel, ilości wierszy i-tej tabeli W i, całkowitą ilość wierszy w bazie, zbiór zależności liczbowych wierszy dla każdej połączonej relacją pary tabel. W systemie modelowym zaimplementowano obsługę typowej struktury bankowej. Z rzeczywistej bazy danych EuroBank Online wydzielono do badań testowych 500 tabel przechowujących wszystkie dane bazy danych stanowiących jądro bazy danych oraz dodano 5 tabel stanowiących prosty moduł rejestracji klientów. Przyjęto nowy zbiór przestrzeni tabel oraz parametry charakteryzujące ich strukturę. W skład zbioru przestrzeni tabel wchodzą: DANA przestrzeń tabel, w której umieszczone są wszystkie tabele bazy wraz z zawartymi w nich danymi, INDX przestrzeń danych na wszystkie indeksy bazy, UNDO przestrzeń tabel zapewniająca automatyczne zarządzanie segmentami wycofania, SYSTEM przestrzeń systemowa, TEMP przestrzeń tymczasowa. W tabelach 1 i 2 zestawiono wartości parametrów składowania dla przestrzeni tabel. Dodatkowo utworzono w przestrzeni UNDO pięć segmentów wycofania o parametrach: INITIAL=3M, NEXT=6M, MINEXTENTS=5, MAXEXTENTS 121 Tabela 1. Parametry przestrzeni tabel Przestrzeń tabel Sposób użycia Rozmiar początkowy Następny segment Rozmiar maksymalny DANA REUSE 100M 50M 500M INDX REUSE 100M 50M 500M UNDO REUSE 100M 50M 500M SYSTEM REUSE 100M 100M Unlimited TEMP REUSE 100M 50M 200M Tabela 2. Parametry składowania dla przestrzeni tabel Wielkość Wielkość Przyrost Min ilość Max ilość Przestrzeń pierwszego kolejnego kolejnych obszarów obszarów tabel obszaru obszaru obszarów DANA 10K 20K 50K INDX 10K 20K 50K UNDO 10K 20K 50K SYSTEM 10K 20K 100K TEMP 10K 20K 50K Wydzielone zostały następujące tabele: Klient, Waluta, Wojewodztwo, Oddział, Rachunek_klienta, Rejestr, Saldo, Operacja, Detal. Oprogramowanie generujące dane w bazie testowej wykonane zostało w postaci procedur składowanych w bazie w języku PL*SQL i uruchamiane za pomocą SQL*Plus. Badania testowe obejmowały wykonanie szeregu testów, które miały za zadanie pokazanie wpływu: konfiguracji wybranych parametrów inicjalizacyjnych na wydajność przetwarzania systemu [3] oraz obecności wybranych struktur pomocniczych (indeks B-drzewo, 474

5 Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle indeks bitmapowy, indeks zbudowany w oparciu o funkcje oraz tabele o organizacji indeksowej IOT) na rozmiar bazy danych. Do badań testowych przyjęto dwie struktury baz danych Baza1, Baza2, które zawierały następujące struktury pomocnicze: Baza1 - zbiór przestrzeni tabel przechowujących wszystkie dane bazy, struktury zapewniające unikalność danych (zbiór kluczy unikalnych), struktury zapewniające integralność danych (klucze główne, obce), zbiór indeksów bitmapowych: Idx2_Status, Idx2_Miejscowosc, indeks zbudowany w oparciu o funkcje Idx_NazwiskoImie), Baza2 struktury pomocnicze rozszerzono w stosunku do Baza1 o klaster Grono założony na tabelach: Operacje i Detale wraz z indeksem Idxc_Grono, strukturę IOT na tabeli Saldo, która jest identyfikowana poprzez indeks PK_IOT_Saldo. Do badań testowych wykorzystano następujące narzędzia: perspektywy systemowe (dba_tables, dba_indexes, index_stats) oraz procedury wykorzystujące perspektywy systemowe (TestTable, TestIndex). Perspektywy systemowe zawierają informacje o rzeczywistej zajętości miejsca wymienionych struktur logicznych (pomocniczych). Procedura TestTable dokonuje analizy wszystkich tabel w schemacie użytkownika w celu wyznaczenia: ilość wierszy danej tabeli, liczby bloków zaalokowanych na tabele, średniej długości wierszy, ilości (liczonej w MB) przestrzeni dyskowej zajmowanej przez daną tabelę. Procedura TestIndex dokonuje analizy wszystkich indeksów w schemacie użytkownika w celu wyznaczenia: liczby oddzielnych kluczy w indeksie, wysokości B-drzewa (tylko dla indeksu B-drzewo), liczby bloków zaalokowanych na indeks, całkowitej przestrzeni używanej przez indeks. Pełny cykl testu dla pojedynczej bazy obejmuje symulację działań: zapisania klienta, utworzenia rachunku, wykonania operacji na rachunku, generowanie raportu za pomocą procedur TestTable i Test- Index. 4 Charakterystyka narzędzia badań testowych W celu przeprowadzenie badań testowych zaprojektowano aplikację testującą. Aplikacja testująca została napisana w języku Borland Delphi 5.0 i jest aplikacją o architekturze MDI (Multi Document Interface). Aplikacja testująca została zaprojektowana w celu wykonywania wszelkich testów wydajnościowych przeprowadzanych na bazach danych Oracle. Główne funkcje realizowane przez aplikację to: przygotowanie bazy do testu, porządkowanie bazy po wykonaniu testu, wykonanie testu i wygenerowanie raportu, analiza wyników. Aplikacja testująca umożliwia wykonywanie równoległe innych testów na innych bazach danych w tym samym czasie. W ramach realizacji czynności przygotowujących bazę do wykonania testów wyróżnia się następujące funkcje: tworzenie przestrzeni tabel, tworzenie tabel, załadowanie tabel, tworzenie więzów integralności, tworzenie indeksów, pełne przygotowanie bazy do testu (realizuje wszystkie powyższe podpunkty z wyjątkiem tworzenia przestrzeni tabel). Czynności mające na celu uporządkowanie bazy danych po teście polegają na wykonaniu działań przeciwnych do opisanych powyżej. 475

6 W. Gryglewicz-Kacerka, J. Kacerka W ramach przygotowania bazy do przeprowadzania testów wykonywane są następujące czynności: utworzenie bazy danych z zadanymi parametrami, wykonanie czynności organizacyjnych, np. stworzenie użytkownika, na rzecz którego będą tworzone obiekty bazy danych, utworzenie przestrzeni tabel o odpowiednich parametrach składowania, wypełnienie bazy danymi, utworzenie tabel, załadowanie tabel, utworzenie więzów integralności, utwo Rys. 1. Funkcje obsługiwane przez aplikację testującą Aplikacja testująca zawiera w sobie moduł służący do analizy wyników otrzymanych z testów. Możliwa jest analiza dwóch typów plików z wynikami: analiza pliku generowanego przez narzędzia systemu operacyjnego lub przez aplikację testującą. Rys. 2. Przykład okna wykresów aplikacji testującej 476

7 Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle rzenie indeksów oraz konfigurowanie optymalizatora (poprzez uruchomienie procedury analizy schematu zawierającego tabele z danymi testowymi). 5 Wyniki badań testowych Dane w bazie Baza1 znajdują się w tabelach oraz indeksach odpowiedzialnych za wymuszenie więzów integralności oraz unikalność kluczy. Dane w bazie Baza2 zawierają dodatkowo struktury pomocnicze: klaster oraz strukturę tabela indeks IOT. Z założenia Baza1 zawiera mniejszą ilość struktur pomocniczych niż baza Baza2. Baza2 zawiera więcej struktur pomocniczych zajmuje więc większą przestrzeń dyskową konieczną do składowania struktur pomocniczych niż Baza1. W obu bazach modelowych zastosowane struktury pomocnicze zajmują większą przestrzeń niż same tabele. Wyniki badań zestawiono na rys. 1 i 2. M B Baza1 Baza2 C a lk o w ity ro z m ia r Tabel Struktury Rys. 3. Całkowity rozmiar danych (bazy testowe) Rozmiar tabel: Detale, Operacje w bazie: Baza1, Baza2 300 M Baza1 Tabele Baza2 Struktury pomocnicze Rys. 4. Wpływ struktury pomocniczej klastra na rozmiar przestrzeni dyskowej koniecznej do składowania danych 477

8 W. Gryglewicz-Kacerka, J. Kacerka MB IOT na tabeli Salda 140, , , , , , ,0000 0,0000 Tabela Salda Tabela Salda o organizacji indeksow ej Tabela Salda Tabela Salda o organizacji indeksow ej Rys. 5. Wpływ struktury pomocniczej IOT na rozmiar przestrzeni dyskowej koniecznej do składowania danych Badania testowe wykazały, że wzrost wielkości przestrzeni zajmowanej przez struktury pomocnicze jest uzależniony od wartości przestrzeni potrzebnej do składowania tabel (rośnie ze wzrostem ilości połączonych z nimi kolumn w tabelach, wzrostem ilości kluczy głównych, unikalnych i obcych oraz odpowiadających im indeksów). Na rys. 2 pokazany jest wpływ struktury pomocniczej klastra i związanego z nim indeksu na rozmiar tych samych tabel w obu bazach testowych (Baza1 nie zawiera struktury klastra). Wpływ struktury IOT (rys. 3) jest następujący: całkowity rozmiar tabeli z IOT jest niższy niż w tabeli, w której dane są przechowywane w sposób tradycyjny (tu zysk 17%). Wyniki testów potwierdzają rolę tabeli zorganizowanej w indeks opisaną w dokumentacji Oracle [4]. 6 Uwagi końcowe Wpływ obecności struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych jest szczególnie widoczny w bardzo dużych tabelach, w których struktury pomocnicze zapewniają nie tylko lepszą organizację dostępu do danych, ale również zmniejszenie przestrzeni dyskowej niezbędnej do przechowywania tabel wraz z odpowiadającymi im strukturami pomocniczymi. Współczesne aplikacje budowane w oparciu o bazy relacyjne, korzystają ze struktur pomocniczych. W rzeczywistych bazach danych, eksploatowanych w dużych bankach, w których wielkość rocznego przyrostu bazy danych przekracza 1TB, 60% bazy stanowią struktury pomocnicze, a 40% dane. Niezależnie od tego zarezerwowane jest miejsce na przestrzenie wycofania i sortowania (UNDO i TEMP). Jest oczywiste, że biorąc pod uwagę wysoki koszt jednostek dyskowych używanych w wysokowydajnych macierzach, rozmiar przestrzeni wymaganej przez struktury pomocnicze znacząco wpływa na realne koszty eksploatacji systemu. Obecność struktur pomocniczych musi być również uwzględniana w procesie projektowania systemów informatycznych oraz w procesie strojenia systemu i konstrukcji zapytań do bazy. 478

9 Literatura Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle 1. Gryglewicz-Kacerka W., Grzybowski R., Szymczak B.: Wybrane zagadnienia z baz danych, Wydawnictwo Tempus, Politechnika Łódzka, Łódź 2000, 2. Gryglewicz-Kacerka W., Szymczak B.: Administracja bazą danych, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Politechnika Łódzka, Łódź 2003, 3. Gryglewicz-Kacerka W., Figiel P., Szymczak B.: Wpływ parametrów konfiguracyjnych i architektury Oracle na wydajność przetwarzania, Zastosowania Komputerów w Elektrotechnice ZkwE 2003, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań Ruth Baylis, Joyce Fee: Oracle8i Administrator s Guide, Part No. Release 2, IEC Publication 270. Partial discharge measurements. (1989) A76956, 5. Primary Author: Michele Cyran: Oracle8i Designing and Tuning for Performance, Part No. A , Release

10

Optymalizacja poleceń SQL

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

Bardziej szczegółowo

AUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7

AUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 AUREA BPM Oracle TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 ORACLE DATABASE System zarządzania bazą danych firmy Oracle jest jednym z najlepszych i najpopularniejszych rozwiązań tego typu na rynku. Oracle Database

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Wydajność hurtowni danych opartej o Oracle10g Database

Wydajność hurtowni danych opartej o Oracle10g Database Wydajność hurtowni danych opartej o Oracle10g Database 123 Plan rozdziału 124 Transformacja gwiaździsta Rozpraszanie przestrzeni tabel Buforowanie tabel Różnicowanie wielkości bloków bazy danych Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Indeksy w bazach danych. Motywacje. Techniki indeksowania w eksploracji danych. Plan prezentacji. Dotychczasowe prace badawcze skupiały się na

Indeksy w bazach danych. Motywacje. Techniki indeksowania w eksploracji danych. Plan prezentacji. Dotychczasowe prace badawcze skupiały się na Techniki indeksowania w eksploracji danych Maciej Zakrzewicz Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji Zastosowania indeksów w systemach baz danych Wprowadzenie do metod eksploracji

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

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu Dane wejściowe Oracle Designer Generowanie bazy danych Diagramy związków encji, a w szczególności: definicje encji wraz z atrybutami definicje związków między encjami definicje dziedzin atrybutów encji

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie

Bardziej szczegółowo

Administracja bazy danych Oracle 10g

Administracja bazy danych Oracle 10g Administracja bazy danych Oracle 10g Oracle Database Administration część 5 Zmiana przestrzeni tabel użytkownika Za pomocą SQL*Plus alter user USER_NAME temporary tablespace TEMPOR_NAME; gdzie: USER_NAME

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

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Statyczny model pamiętania bazy danych 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej

Bardziej szczegółowo

Spis treści. 1 Modelowanie logiczne. Plan wykładu. 1 Modelowanie logiczne 1

Spis treści. 1 Modelowanie logiczne. Plan wykładu. 1 Modelowanie logiczne 1 Plan wykładu Spis treści 1 Modelowanie logiczne 1 2 Transformacja modelu pojęciowego do logicznego 2 2.1 Transformacja własności............................ 3 2.2 Transformacja związków............................

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu

Bardziej szczegółowo

1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server 2005... 1

1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server 2005... 1 Spis treści Przedmowa... ix Podziękowania... x Wstęp... xiii Historia serii Inside Microsoft SQL Server... xiii 1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server 2005... 1 Wymagania SQL Server 2005...

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania wspomagające przetwarzanie wielkich zbiorów danych (VLDB) we współczesnych systemach zarządzania bazami danych

Rozwiązania wspomagające przetwarzanie wielkich zbiorów danych (VLDB) we współczesnych systemach zarządzania bazami danych Rozwiązania wspomagające przetwarzanie wielkich zbiorów danych (VLDB) we współczesnych systemach zarządzania bazami danych Tomasz Traczyk ttraczyk@ia.pw.edu.pl Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

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

"Kilka słów" o strojeniu poleceń SQL w kontekście Hurtowni Danych wprowadzenie. Krzysztof Jankiewicz

Kilka słów o strojeniu poleceń SQL w kontekście Hurtowni Danych wprowadzenie. Krzysztof Jankiewicz "Kilka słów" o strojeniu poleceń SQL w kontekście Hurtowni Danych wprowadzenie Krzysztof Jankiewicz Plan Opis schematu dla "kilku słów" Postać polecenia SQL Sposoby dostępu do tabel Indeksy B*-drzewo Indeksy

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

Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze

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

Bardziej szczegółowo

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa fizyczna

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

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa fizyczna

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

Bardziej szczegółowo

System plików warstwa fizyczna

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

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312, Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza

Bardziej szczegółowo

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

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

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

SQL 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 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 szczegółowo

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne

Bardziej szczegółowo

Rok szkolny 2015/16 Sylwester Gieszczyk. Wymagania edukacyjne w technikum. ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c

Rok szkolny 2015/16 Sylwester Gieszczyk. Wymagania edukacyjne w technikum. ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c Wymagania edukacyjne w technikum ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c Lp. 1 2 4 5 Temat Zasady dotyczące zarządzania projektem podczas prac związanych z tworzeniem bazy oraz cykl życiowy bazy Modele tworzenia

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

Bardziej szczegółowo

Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN

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

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL Indeksy

Optymalizacja poleceń SQL Indeksy Optymalizacja poleceń SQL Indeksy Indeksy Dodatkowe struktury służące przyspieszaniu dostępu do danych. Tworzone dla relacji, są jednak niezależne logicznie i fizycznie od danych relacji. O użyciu indeksu

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Relacyjny model danych

Wykład 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 szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH

RELACYJNE BAZY DANYCH RELACYJNE BAZY DANYCH Aleksander Łuczyk Bielsko-Biała, 15 kwiecień 2015 r. Ludzie używają baz danych każdego dnia. Książka telefoniczna, zbiór wizytówek przypiętych nad biurkiem, encyklopedia czy chociażby

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie

Bardziej szczegółowo

OPRACOWANIE: SŁAWOMIR APANOWICZ

OPRACOWANIE: SŁAWOMIR APANOWICZ PROJEKTOWANIE RELACYJNEJ BAZY DANYCH OPRACOWANIE: SŁAWOMIR APANOWICZ 1. Ogólne informacje o projektowaniu bazy danych Przystępując do projektowania bazy danych należy określić jej cel oraz zadania, jakie

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe 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 szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Mechaniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014 Kierunek studiów: Informatyka Stosowana Forma

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza 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 szczegółowo

INDEKSY. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska

INDEKSY. Biologiczne Aplikacje Baz Danych. dr inż. Anna Leśniewska INDEKSY Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl INDEKSY dodatkowe struktury służące przyspieszaniu dostępu do danych, tworzone dla relacji, są jednak niezależne

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

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach

Bardziej szczegółowo

OfficeObjects e-forms

OfficeObjects e-forms OfficeObjects e-forms Rodan Development Sp. z o.o. 02-820 Warszawa, ul. Wyczółki 89, tel.: (+48-22) 643 92 08, fax: (+48-22) 643 92 10, http://www.rodan.pl Spis treści Wstęp... 3 Łatwość tworzenia i publikacji

Bardziej szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych Spis treści Wprowadzenie... ix Organizacja ksiąŝki... ix Od czego zacząć?... x Konwencje przyjęte w ksiąŝce... x Wymagania systemowe... xi Przykłady kodu... xii Konfiguracja SQL Server 2005 Express Edition...

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017 31 stycznia 2017 Definicja hurtowni danych Hurtownia danych wg Williama Inmona zbiór danych wyróżniający się następującymi cechami uporządkowany tematycznie zintegrowany zawierający wymiar czasowy nieulotny

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 10. Partycjonowanie tabel i indeksów. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 10. Partycjonowanie tabel i indeksów. 2009/ Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 10. Partycjonowanie tabel i indeksów 1 Partycjonowanie tabel i indeksów w Oracle W celu poprawienia efektywności dostępu do danych oraz ułatwieniu zarządzania bardzo dużymi zbiorami

Bardziej szczegółowo

Plan. Formularz i jego typy. Tworzenie formularza. Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza

Plan. Formularz i jego typy. Tworzenie formularza. Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza 4 Budowa prostych formularzy, stany sesji, tworzenie przycisków Plan Co to jest formularz? Typy formularzy Tworzenie prostego formularza Budowa prostego formularza 2 Formularz i jego typy Tworzenie formularza

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór

Bardziej szczegółowo

STROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY. Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com

STROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY. Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com STROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com Plan spotkania I. Wprowadzenie do strojenia baz danych II. III. IV. Mierzenie wydajności Jak SQL Server przechowuje i czyta dane? Budowa

Bardziej szczegółowo

Jakub Pilecki Szymon Wojciechowski

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

Bardziej szczegółowo

Administracja bazami danych

Administracja bazami danych Administracja bazami danych dr inż. Grzegorz Michalski Na podstawie wykładów dra inż. Juliusza Mikody Klient tekstowy mysql Program mysql jest prostym programem uruchamianym w konsoli shell do obsługi

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego

Transformacja modelu pojęciowego. do logicznego Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Plan wykładu 1. Modelowanie logiczne 2. Transformacja modelu pojęciowego do logicznego Transformacja własności Transformacja związków Transformacja hierarchii

Bardziej szczegółowo

PROJEKT Z BAZ DANYCH

PROJEKT Z BAZ DANYCH POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:

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

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Wrocław 2006 INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl INTERNETOWE BAZY DANYCH PLAN NA DZIŚ zajęcia 1: 2. Procedury składowane

Bardziej szczegółowo

Indeksowanie w bazach danych

Indeksowanie 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 szczegółowo

Spis treści. Przedmowa

Spis treści. Przedmowa Spis treści Przedmowa V 1 SQL - podstawowe konstrukcje 1 Streszczenie 1 1.1 Bazy danych 1 1.2 Relacyjny model danych 2 1.3 Historia języka SQL 5 1.4 Definiowanie danych 7 1.5 Wprowadzanie zmian w tabelach

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

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

Bardziej szczegółowo

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało   (hasło: BIG) Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) Automatyzacja Automatyzacja przetwarzania: Apache NiFi Źródło: nifi.apache.org 4 Automatyzacja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy danych 2. Wykład 1 Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK

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

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin 1,2 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 2. Tematyka zajęć

Liczba godzin 1,2 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 2. Tematyka zajęć rzedmiot : Systemy operacyjne Rok szkolny : 015/016 Klasa : 3 INF godz. x 30 tyg.= 60 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 35103 rowadzący : Jacek Herbut Henryk Kuczmierczyk Numer lekcji Dział Tematyka

Bardziej szczegółowo

Instrukcja konfiguracji programu KS-ASW do pracy w trybie wielopodmiotowym

Instrukcja konfiguracji programu KS-ASW do pracy w trybie wielopodmiotowym Instrukcja konfiguracji programu KS-ASW do pracy Strona 1 z 9 Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Zasada działania wielopodmiotowości... 3 3. Uruchamianie trybu wielopodmiotowości... 3 4. Dodawanie nowej firmy...

Bardziej szczegółowo

Tabela wewnętrzna - definicja

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

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?

Bardziej szczegółowo

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: Bda 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka Stosowana

Bardziej szczegółowo

Szkolenie obejmuje zagadnienia związane z tworzeniem i zarządzaniem bazą danych Oracle, jej zasobami i dostępem do danych.

Szkolenie obejmuje zagadnienia związane z tworzeniem i zarządzaniem bazą danych Oracle, jej zasobami i dostępem do danych. Program szkolenia: Administracja Oracle Informacje: Nazwa: Kod: Kategoria: Grupa docelowa: Czas trwania: Forma: Administracja Oracle ora-admin Oracle admini 4 dni 50% wykłady / 50% warsztaty Szkolenie

Bardziej szczegółowo

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

Zasady 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 szczegółowo

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu Instalacja SQL Server Express Logowanie na stronie Microsoftu Wybór wersji do pobrania Pobieranie startuje, przechodzimy do strony z poradami. Wypakowujemy pobrany plik. Otwiera się okno instalacji. Wybieramy

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt Zasady przygotowania i oceny projektów 1 Cel projektu Celem niniejszego projektu jest zaprojektowanie i implementacja

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

Ramowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści

Ramowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści Ramowy plan kursu Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści 1 3 4 Technologia MS SQL Server 2008 R2. Podstawy relacyjnego modelu i projektowanie baz. Zaawansowane elementy języka SQL. Programowanie w języku

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 7. Metody Implementacji Baz Danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1

PODSTAWY BAZ DANYCH. 7. Metody Implementacji Baz Danych. 2009/ Notatki do wykładu Podstawy baz danych 1 PODSTAWY BAZ DANYCH 7. Metody Implementacji Baz Danych 2009/2010 - Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1 Przechowywanie danych w bazie 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej logicznie

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia.

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. 1. Definicja bazy danych, Baza danych to uporządkowany zbiór danych z pewnej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający

Bardziej szczegółowo

Tworzenie aplikacji bazodanowych

Tworzenie aplikacji bazodanowych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka

Bardziej szczegółowo

Pizza & Beer: Nowości OE 11

Pizza & Beer: Nowości OE 11 Pizza & Beer: Nowości OE 11 Spotkania techniczne dla partnerów aplikacyjnych i klientów technologii Progress 23. czerwca 2016, Sofitel, Warszawa Piotr Tucholski, Senior Consultant About Galeos Firma konsultingowa

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

Technologia informacyjna

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

Bardziej szczegółowo

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych

Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Jarosław Gołębiowski 12615 08-07-2013 Porównanie systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych Podstawowa terminologia związana z tematem systemów zarządzania bazami danych Baza danych jest to zbiór danych

Bardziej szczegółowo

DTextra System Zarządzania Dokumentami

DTextra System Zarządzania Dokumentami DTextra System Zarządzania Dokumentami 2012 1 S t r o n a Spis treści Wstęp... 4 Główne zadania oprogramowania... 4 Korzyści z wdrożenia... 4 Interfejs graficzny... 5 Bezpieczeństwo... 5 Wymagania systemowe...

Bardziej szczegółowo

DB2 with BLU acceleration rozwiązanie in-memory szybsze niż pamięć operacyjna&

DB2 with BLU acceleration rozwiązanie in-memory szybsze niż pamięć operacyjna& DB2 with BLU acceleration rozwiązanie in-memory szybsze niż pamięć operacyjna& Artur Wroński" Priorytety rozwoju technologii Big Data& Analiza większych zbiorów danych, szybciej& Łatwość użycia& Wsparcie

Bardziej szczegółowo