Wpływ wybranych struktur pomocniczych na rozmiar bazy danych Oracle
|
|
- Daniel Wysocki
- 8 lat temu
- Przeglądów:
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 Przetwarzanie polecenia SQL użytkownik polecenie PARSER słownik REGUŁOWY RBO plan zapytania RODZAJ OPTYMALIZATORA? GENERATOR KROTEK plan wykonania statystyki KOSZTOWY CBO plan
Bardziej szczegółowoAUREA 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 szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoWydajność 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 szczegółowoIndeksy 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 szczegółowoOptymalizacja 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 szczegółowoDane 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 szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoAdministracja 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 szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoSpis 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 szczegółowoCel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoRozwiązania 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 szczegółowo77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.
77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele
Bardziej 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 Plan Opis schematu dla "kilku słów" Postać polecenia SQL Sposoby dostępu do tabel Indeksy B*-drzewo Indeksy
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoFizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoSZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Bardziej szczegółowoSystem 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 szczegółowoSystem 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 szczegółowoSystem 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 szczegółowoKrzysztof 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 szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoPlan 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 szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoSQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop Spis treści
SQL w 24 godziny / Ryan Stephens, Arie D. Jones, Ron Plew. Warszawa, cop. 2016 Spis treści O autorach 11 Podziękowania 12 Część I Wprowadzenie do języka SQL 13 Godzina 1. Witamy w świecie języka SQL 15
Bardziej szczegółowoInformacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4
Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne
Bardziej szczegółowoRok 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 szczegółowoLABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
Bardziej szczegółowoIntegralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN
Integralność danych Wersje języka SQL Klauzula SELECT i JOIN Robert A. Kłopotek r.klopotek@uksw.edu.pl Wydział Matematyczno-Przyrodniczy. Szkoła Nauk Ścisłych, UKSW Integralność danych Aspekty integralności
Bardziej szczegółowoOptymalizacja 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 szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz
Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Katarzyna Klessa RELACJE dwa sposoby tworzenia Tworzenie relacji: ręcznie za pomocą odpowiednich zapytań (ALTER
Bardziej szczegółowoRELACYJNE 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoOPRACOWANIE: 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 szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoDiagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoPolitechnika 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 szczegółowoECDL/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 szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoINDEKSY. 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoECDL/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 szczegółowoMicrosoft 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 szczegółowoOfficeObjects 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 szczegółowoModel 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 szczegółowoCzęść 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoWykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Bardziej szczegółowoang. 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 szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowoDiagramy 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoPlan. 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 szczegółowoPojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.
Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór
Bardziej szczegółowoSTROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY. Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com
STROJENIE BAZ DANYCH: INDEKSY Cezary Ołtuszyk coltuszyk.wordpress.com Plan spotkania I. Wprowadzenie do strojenia baz danych II. III. IV. Mierzenie wydajności Jak SQL Server przechowuje i czyta dane? Budowa
Bardziej szczegółowoJakub 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 szczegółowoAdministracja 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 szczegółowoTransformacja 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 szczegółowoPROJEKT 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoINTERNETOWE 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 szczegółowoIndeksowanie w bazach danych
w bazach Katedra Informatyki Stosowanej AGH 5grudnia2013 Outline 1 2 3 4 Czym jest indeks? Indeks to struktura, która ma przyspieszyć wyszukiwanie. Indeks definiowany jest dla atrybutów, które nazywamy
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa
Spis treści Przedmowa V 1 SQL - podstawowe konstrukcje 1 Streszczenie 1 1.1 Bazy danych 1 1.2 Relacyjny model danych 2 1.3 Historia języka SQL 5 1.4 Definiowanie danych 7 1.5 Wprowadzanie zmian w tabelach
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoOrganizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)
Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) Automatyzacja Automatyzacja przetwarzania: Apache NiFi Źródło: nifi.apache.org 4 Automatyzacja
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowowykład 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 szczegółowoLiczba 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 szczegółowoInstrukcja 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 szczegółowoTabela 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: Bda 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka Stosowana
Bardziej szczegółowoSzkolenie 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 szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoInstalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu
Instalacja SQL Server Express Logowanie na stronie Microsoftu Wybór wersji do pobrania Pobieranie startuje, przechodzimy do strony z poradami. Wypakowujemy pobrany plik. Otwiera się okno instalacji. Wybieramy
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoBaza danych. Baza danych to:
Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego
Bardziej szczegółowoUniwersytet 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 szczegółowoT-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop Spis treści. O autorce 11. Dedykacja 12. Podziękowania 12. Wstęp 15
T-SQL dla każdego / Alison Balter. Gliwice, cop. 2016 Spis treści O autorce 11 Dedykacja 12 Podziękowania 12 Wstęp 15 Godzina 1. Bazy danych podstawowe informacje 17 Czym jest baza danych? 17 Czym jest
Bardziej szczegółowoRamowy 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoLaboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych
Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w
Bardziej szczegółowoORGANIZACJA 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 szczegółowoTworzenie aplikacji bazodanowych
Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka
Bardziej szczegółowoPizza & 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 szczegółowoTadeusz 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 szczegółowoTechnologia informacyjna
Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,
Bardziej szczegółowoPorównanie 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 szczegółowoDTextra 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 szczegółowoDB2 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