Bazy danych wykład ósmy Indeksy

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bazy danych wykład ósmy Indeksy"

Transkrypt

1 Bazy danych wykład ósmy Indeksy Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 1 / 34

2 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 2 / 34

3 Rekordy tabeli przechowujemy w blokach na dysku. W jednym bloku możemy przechowywać wiele rekordów. Nie zakładamy żadnej zależności między wartościa atrybutów rekordu i jego miejscem na dysku. Bloki pliku możemy traktować jako listę dwukierunkowa. Nagłówek pliku Blok danych Blok danych Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 3 / 34

4 Nagłówek pliku Blok danych Blok danych Jeśli N to liczba rekordów w tabeli, R rozmiar rekordu, B rozmiar bloku na dysku to liczba zajętych bloków dyskowych D wynosi przynajmniej: N/k, gdzie k = B/R ilość rekordów, które zmieszcza się w jednym bloku. W praktyce trudno osiagn ać takie maksymalne wykorzystanie bloków na dysku. Mniejsze wykorzystanie pojedyńczych bloków zwiększa liczbę operacji I/O podczas pracy BD. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 4 / 34

5 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 5 / 34

6 Plik nieuporzadkowany Nagłówek pliku Blok danych Blok danych Nie zakładamy żadnej zależności między wartościa atrybutów rekordu i jego miejscem na dysku. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 6 / 34

7 Operacje na pliku nieuporzadkowanym Nagłówek pliku Blok danych Blok danych Wstawianie możemy wykonać w czasie stałym, jeśli wstawiamy do ostatniego bloku. Wyszukiwanie może wymagać, pesymistycznie, wczytania wszystkich bloków, średnio połowy bloków. Usuwanie wymaga wyszukania odpowiedniego rekordu a potem usunięcia go z danego bloku. Możliwe, że musimy wtedy przeorganizować bloki, jeśli wymagamy ich minimalnego zapełnienia (np. na poziomie 50%). Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 7 / 34

8 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 8 / 34

9 Pliki uporzadkowane Nagłówek pliku 1, 1, 1, 2, 2,3 3,4,4,5 Pliki w kolejnych blokach uporzadkowane sa zgodnie z wartościami ustalonego zbioru atrybutów. Jeśli interesuja nas inne atrybuty to plik taki musimy traktować jak plik nieuporzadkowany. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 9 / 34

10 Pliki uporzadkowane Jeśli nasz plik zawiera sasiednie bloki lub stosujemy dodatkowe struktury danych, to wyszukanie rekordu o zadanej wartości atrybutu, po którym plik jest posortowany kosztuje log 2 (D), gdzie D to liczba zajętych bloków (wyszukiwanie binarne). Wstawienie kosztuje nas średnio D/2 gdyż wstawiajac rekord w środku pliku musimy zrobić dla niego miejsce czyli przesunać do przodu rekordy występujace po nim. Podobny problem występuje przy usuwaniu lub modyfikacji pola, po którym plik jest posortowany. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 10 / 34

11 Pliki uporzadkowane Wysokie koszty operacji wstawiania sprawia, że stosuje się dodatkowy plik, do którego wstawia się nowe rekordy. Co jakiś czas plik ten jest scalany z plikiem głównym. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 11 / 34

12 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 12 / 34

13 Pliki haszowe Blok, w którym umieszczony będzie rekord wyznaczany jest na podstawie wartości funkcji haszujacej. Pozwala to na efektywne wyszukiwanie, wstawianie i usuwanie rekordów. Problemy powstaja, gdy następuje przepełnienie bloku przeznaczonego dla rekordów o danej wartości funkcji haszujacej. Możliwe rozwiazania to np. druga funkcja haszujaca, umieszczenie nadmiarowych rekordów w dodatkowych blokach Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 13 / 34

14 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 14 / 34

15 Indeksy Indeksy sa dodatkowa struktura przechowujaca informacje o pliku z tabela. Dzięki tej informacji możemy efektywniej wyszukiwać rekordy w pliku nie zwiększajac kosztów utrzymania pliku w założonej formie (np. uporzadkowanej). Musimy wtedy dbać o aktualizawonie pliku z indeksem indeks jest jednak mniejszy niż cały rekord i możemy efektywnie zaprojektować strukturę danych dla pliku z indeksem (B drzewa). Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 15 / 34

16 Indeksy Najbardziej czasochłonna operacja w bazie danych jest dostępo do dysku. Wyszukiwanie krotki wymaga przejżenia średnio połowy tabeli. Indeksy zakładane sa na tabelę w celu przyśpieszenia wyszukiwania. Implementowane przez B-drzewa pozwalaja ławiej znaleźć adres na dysku, pod którym znajduje się interesujaca nas krotka. Indeks nakłada dodatkowy koszt na operacje wstawiania do tabeli i modyfikacji. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 16 / 34

17 Indeksy przykład select * from Przelewy where data= and nadawca= Kowalski ; Zbiór wyników takiego zapytania jest istotnie mniejszy niż cała tabela. Nie posiadajac indeksu musielibyśmy jednak przejżeć cała tabelę aby odnaleźć odpowiednie krotki (albo trzymać dane w pliku uporzadkowanym). Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 17 / 34

18 Indeksy przykład Indeks pozwala nam efektywniej wyszukiwać krotki o danych wartościach atrybutów. Może przyśpieszyć obliczanie złaczeń. Utrzymanie struktury indeksu nakłada dodatkowe koszty na operacje modyfikacji tabeli. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 18 / 34

19 Indeks oparty na kluczu Często wyszukujemy krotki w oparciu o klucz relacji. Indeks na kluczu relacji pozwala odnaleźć jedna krotkę zamiast przegladania całej relacji koszt dostępu wynosi wtedy: koszt przejrzenia indeksu + O(1). Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 19 / 34

20 Indeks na kluczu przykład select data_urodzenia from Ksiazki, Autorzy where tytul= Cyberiada and Ksiazki.author_id = Autorzy.id; Jeżeli mamy założony indeks na atrybut tytul w tabeli Ksiazki, to możemy szybko wyszukać rekord ksiażki Cyberiada. Następnie, jeśli mamy indeks na id w tabeli Autorzy, to łatwo znajdziemy rekord z autorem Cyberiady. Sprawdzenie jego wieku wykona sie w czasie stałym plus koszt przejżenia indeksu. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 20 / 34

21 Kiedy indeks na kluczu jest nieprzydatny przykład Załóżmy, że mamy nieposortowany plik z tabela Ksiazki z założonym indeksem na pola (tytul, rok_wydania). Wykonujemy zapytanie: select * from Ksiazki where rok_wydania = 2000; Jeśli w większości bloków znajduja się ksiazki wydane w roku 2000 to oczywiście i tak musimy odczytać wszystkie bloki w pliku. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 21 / 34

22 Rodzaje indeksów Ze względu na rodzaj atrybutu, na którym założony jest indeks dzielimy indeksy na: indeks podstawowy założony na atrybucie porzadkuj acym plik i unikalnym, indeks zgrupowany założony na atrybucie porzadkuj acym plik lecz nie unikalnym, indeks wtórny założony na atrybucie nieporzadkuj acym. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 22 / 34

23 Rodzaje indeksów Ze względu na rodzaj atrybutu, na którym założony jest indeks dzielimy indeksy na: indeks podstawowy założony na atrybucie porzadkuj acym plik i unikalnym, indeks zgrupowany założony na atrybucie porzadkuj acym plik lecz nie unikalnym, indeks wtórny założony na atrybucie nieporzadkuj acym. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 23 / 34

24 Rodzaje indeksów Ze względu na wskazywane przez indeks rekordy, możemy podzielić je na: indeks gęsty posiada wskaźniki do każdego rekordu w tabeli, indeks rzadki posiada wskaźniki tylko do niektórych rekordów. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 24 / 34

25 Indeks o kluczu złożonym Indeks możemy nałożyć na parę (lub więcej atrybutów). Indeks nałożony na atrybuty (A,B) pozwala wyszukiwać rekordy o danej wartości obu atrbybutów ale pozwala także wyszukać rekordy o danej wartości atrybutu A. Indeks nałożony na parę atrybutów jest efektywniejszy przy wyszukiwaniu po obu atrybutach ale mniej elastyczny jak dwa indeksy pojedyńcze. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 25 / 34

26 Indeks o kluczu złożonym przykład Indeks nałożony na pare (nazwisko, imie) pozwoli efektywnie wyszukać krotki dla (Kowalski, Jan) pozwoli także wyszukać wszystkich Kowalskich. O rekordach takiego indeksu możemy myśleć jako o trójkach (nazwisko, imie, adres) i uporzadkowanych według pary atrybutów (nazwisko, imie). Indeks ten nie pozwoli wyszukać wszystkich Janów. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 26 / 34

27 Outline 1 Podstawowe typy organizacji plików Pliki nieuporzadkowane Pliki uporzadkowane Pliki haszowe 2 Indeksy Sposoby realizacji indeksu Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 27 / 34

28 Struktura pliku indeksu Rekordy pliku indeksu zawieraja dwa atrybuty: pole z wartościa indeksowanego atrybutu, pole z adresem bloku na dysku, w którym znajduje się dana krotka (lub krotki). Ponieważ rekordy indeksu sa (z reguły) mniejsze niż rekordy tabeli, dla której go zakładamy dostęp do nich wymaga mniej operacji I/O. Mamy też większe szanse, że indeks bedziemy mogli trzymać w całości w pamięci operacyjnej. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 28 / 34

29 Indeks jako plik uporzadkowany Najprostsza realizacja jest indeks jako plik uporzadkowany według atrybutów, dla których stworzyliśmy indeks. Plik taki ma postać: (klucz1, adr1), (klucz2, adr2),..., (kluczn, adrn), gdzie klucz1< klucz2 <... < kluczn a plik zajmuje spójny fragment dysku. Ponieważ rekordy indeksu sa mniejsze od rekordów tabeli, dla której tworzymy indeks przechowanie pliku indeksu w jednym, spójnym fragmencie dysku jest mniej kłopotliwe. Podobnie jeden blok na dysku zawiera wiecej rekordów indeksu niż zawierałby rekordów oryginalnej tabeli szybciej możemy wczytać cały indeks. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 29 / 34

30 Indeks jako plik uporzadkowany Wyszukanie rekordu o zadanej wartości na polu indeksowanym trwa wtedy O(log 2 (N)), gdzie N to liczba rekordów w tabeli (wyszukiwanie binarne). Koszt wstawienia rekordu do tabeli jest zwiększony o koszt uaktualnienia indeksu. Ten koszt to O(N) ale ponieważ plik indeksu zajmuje mniej bloków niż plik tabeli i tak jest on mniejszy niż koszt utrzymawania jako uporzadkowanego całego pliku. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 30 / 34

31 B drzewa B-drzewa i ich warianty sa najbardziej efektywna struktura implementacji indeksu. Zapewniaja niski koszt operacji wstawiania do indeksu oraz wyszukiwania w indeksie - rzędu O(log C (N)), gdzie N to liczba rekordów w tabeli a C jest duża stała. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 31 / 34

32 B drzewa Załóżmy, że mamy indeks założony na atrybucie, którego wartościami sa liczby naturalne.x Jeden węzeł (rekord) B drzewa zawiera tablicę o postaci (wskaźnik0, wartość1, wskaźnik1, wartość2,..., wartośćn, wskaźnikn) Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 32 / 34

33 B drzewa Każdy węzeł drzewa jest wypełniony w przynajmniej 50% (z wyjatkiem korzenia). Na ostatnim poziomie drzewa węzły zawieraja adresy miejsc na dysku rekordów z odpowienimi wartościami. Wyszukiwanie kosztuję tyle co przejście ścieżki od korzenia do liścia. Podobny jest koszt implementacji wstawiania i usuwania z B drzewa musimy dbać, żeby struktura drzewa była zrównoważona. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 33 / 34

34 B + drzewa W B + drzewach liście tworza listę dwukierunkowa (połaczenia te nie sa narysowane). Ułatwia to wyszukanie rekordów o wartościach z zadanego przedziału Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy 34 / 34

Bazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1)

Bazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1) Indeksy Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 7 (1) 1 Plan wykładu Problematyka indeksowania Podział indeksów i ich charakterystyka indeks podstawowy, zgrupowany, wtórny indeks rzadki, gęsty Indeks

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i optymalizacja

Struktury danych i optymalizacja Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2005/06 Plan wykładu Ewolucja

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 > Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających

Bardziej 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

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

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 15/15 PYTANIA NA EGZAMIN LICENCJACKI 84. B drzewa definicja, algorytm wyszukiwania w B drzewie. Zob. Elmasri:

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Algorytmy i struktury danych Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Tablice uporządkowane Szukanie binarne Szukanie interpolacyjne Tablice uporządkowane Szukanie binarne O(log N) Szukanie interpolacyjne

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

Bazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Dyski. Mechanizmy składowania

Bazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Dyski. Mechanizmy składowania Plan wykładu Bazy danych Wykład 10: Fizyczna organizacja danych w bazie danych Model logiczny i model fizyczny Mechanizmy składowania plików Moduł zarządzania miejscem na dysku i moduł zarządzania buforami

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład dwunasty. dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36

Bazy danych wykład dwunasty. dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36 Bazy danych wykład dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa dwunasty Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL 1 / 36 Model kosztów

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe 1 Plan rozdziału 2 Indeksy Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny Indeksy wielopoziomowe Indeksy typu B-drzewo B-drzewo B+ drzewo B* drzewo Wprowadzenie 3 Indeks podstawowy

Bardziej szczegółowo

Definicja pliku kratowego

Definicja pliku kratowego Pliki kratowe Definicja pliku kratowego Plik kratowy (ang grid file) jest strukturą wspierająca realizację zapytań wielowymiarowych Uporządkowanie rekordów, zawierających dane wielowymiarowe w pliku kratowym,

Bardziej szczegółowo

Przykładowe B+ drzewo

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie do egzaminu. część I

Przygotowanie do egzaminu. część I 1 Przygotowanie do egzaminu część I Modelowanie związków encji 2 Narysuj schemat EER dla poniższej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40 Bazy danych wykład trzeci Modelowanie schematu bazy danych Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Modelowanie schematu bazy danych 1 / 40 Outline 1 Zalezności funkcyjne

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania.

Indeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania. Indeksy Statyczny model pamiętania bazy danych Bazy danych są fizycznie przechowywane jako pliki rekordów, które zazwyczaj są składowane na twardych dyskach. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej,

Bardziej szczegółowo

sprowadza się od razu kilka stron!

sprowadza się od razu kilka stron! Bazy danych Strona 1 Struktura fizyczna 29 stycznia 2010 10:29 Model fizyczny bazy danych jest oparty na pojęciu pliku i rekordu. Plikskłada się z rekordów w tym samym formacie. Format rekordujest listą

Bardziej szczegółowo

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Tadeusz Pankowski H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Implementacja systemów baz danych, WNT, Warszawa, Haszowanie W adresowaniu haszującym wyróżniamy

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

Wstęp wprowadzający do laboratorium 2. mgr inż. Rafał Grycuk

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

Bardziej szczegółowo

Systemy OLAP II. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

Systemy OLAP II. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr letni 2006/07 Plan wykładu Systemy baz

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

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne

Zad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne Zad. 1 Narysuj schemat związków encji dla przedstawionej poniżej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość oraz stopień i nazwę związku.

Bardziej szczegółowo

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego

Bardziej szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH PLAN WYKŁADU Składowanie danych Podstawowe struktury plikowe Organizacja plików BAZY DANYCH Wykład 8 dr inż. Agnieszka Bołtuć HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA Podstawowy mechanizm składowania pamięć

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

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

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

Etap 1 Projektowanie tabeli która będzie przechowywać informacje na temat książek.

Etap 1 Projektowanie tabeli która będzie przechowywać informacje na temat książek. Zadanie 1. Stworzyć bazę do przechowywania podstawowych (tytuł, autor, wydawnictwo, liczba stron, ocena liczby od 2.0 do 5.0 przyznawana w momencie przeczytania książki przez ciebie) informacji o książkach.

Bardziej szczegółowo

SQL (ang. Structured Query Language)

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

Bardziej szczegółowo

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

Fizyczna organizacja danych w bazie danych

Fizyczna organizacja danych w bazie danych Fizyczna organizacja danych w bazie danych PJWSTK, SZB, Lech Banachowski Spis treści 1. Model fizyczny bazy danych 2. Zarządzanie miejscem na dysku 3. Zarządzanie buforami (w RAM) 4. Organizacja zapisu

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4 Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania

Bardziej szczegółowo

Kolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.

Kolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego. Kolejki Kolejka priorytetowa Kolejka priorytetowa (ang. priority queue) to struktura danych pozwalająca efektywnie realizować następujące operacje na zbiorze dynamicznym, którego elementy pochodzą z określonego

Bardziej szczegółowo

Wykład 05 Bazy danych

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

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska Wygodniejszym i wydajniejszym sposobem przechowywania i korzystania z dużej ilości danych zapisanych na serwerze jest współpraca z relacyjną bazą danych. 2 1. Utworzyć bazę danych.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojcie indeksu. Wykład 8: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów

Bazy danych. Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojcie indeksu. Wykład 8: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Plan wykładu Bazy Wykład 8: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base.

Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base. Laboratorium nr 5. Bazy danych OpenOffice Base. Spis treści Wprowadzenie... 2 Ćwiczenie 1: Tabele... 3 Ćwiczenie 2: Tabele projekt tabeli... 4 Ćwiczenie 3: Tworzenie relacji... 5 Ćwiczenie 4: Formularze...

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych )

Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych ) Zawartość wykładu: Wykład 5 Fizyczne projektowanie bazy danych (Paul Beynon-Davies, Systemy baz danych ) 1) Logiczne projektowanie bazy danych 2) Fizyczne projektowanie bazy danych 3) Zdefiniowanie wydajności

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów przypomnienie wiadomości. Pojęcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML.

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów przypomnienie wiadomości. Pojęcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML. Plan wykładu Bazy danych Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - BD. Organizacja plików. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 5 (1)

Bazy danych - BD. Organizacja plików. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 5 (1) Organizacja plików Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 5 (1) 1 Plan wykładu Struktura przechowywania danych i organizacja rekordów w blokach Rodzaje organizacji plików pliki nieuporządkowane pliki

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Drzewa poszukiwań binarnych Kacper Pawłowski Streszczenie W tej pracy przedstawię zagadnienia związane z drzewami poszukiwań binarnych. Przytoczę poszczególne operacje na tej strukturze danych oraz ich

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki

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

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Sortowanie bąbelkowe Algorytm sortowania bąbelkowego polega na porównywaniu par elementów leżących obok siebie i, jeśli jest to potrzebne, zmienianiu ich

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH.

INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH. INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH http://www.infoceram.agh.edu.pl SORTOWANIE Jest to proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku. Sortowanie stosowane jest w celu ułatwienia późniejszego wyszukania

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Indeksy w hurtowniach danych

Indeksy w hurtowniach danych Indeksy w hurtowniach danych Hurtownie danych 2011 Łukasz Idkowiak Tomasz Kamiński Bibliografia Zbyszko Królikowski, Hurtownie danych. Logiczne i fizyczne struktury danych, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH

PODSTAWOWE POJĘCIA BAZ DANYCH Baza danych (data base) - uporządkowany zbiór danych o określonej strukturze, przechowywany na nośniku informacji w komputerze. System bazy danych można zdefiniować jako bazę danych wraz z oprogramowaniem

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. wykład 5

Algorytmy i struktury danych. wykład 5 Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wieczorowe Studia Licencjackie Wrocław, 9.01.2007 Wstęp do programowania Wykład nr 13 Listy usuwanie elementów Poniżej prezentujemy funkcję, która usuwa element o podanej wartości pola wiek z nieuporządkowanej

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a Relacyjny model danych 21.11.2008 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych zastosowań komputerów jest przechowywanie i przetwarzanie informacji. Relacyjny

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Dr inż. Szczepan Paszkiel szczepanpaszkiel@o2.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechnika Opolska Wprowadzenie DBMS Database Managment System, System za pomocą którego można

Bardziej 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

Algorytmy i struktury danych. Wykład 6 Tablice rozproszone cz. 2

Algorytmy i struktury danych. Wykład 6 Tablice rozproszone cz. 2 Algorytmy i struktury danych Wykład 6 Tablice rozproszone cz. 2 Na poprzednim wykładzie Wiele problemów wymaga dynamicznych zbiorów danych, na których można wykonywać operacje: wstawiania (Insert) szukania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19

Bazy danych wykład trzeci. trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Bazy danych wykład trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa trzeci Przekształcenie modelu ER na model relacyjny 1 / 19 Przekształcanie

Bardziej szczegółowo

Wyświetl imie i nazwisko ucznia, nazwę przedmiotu z którego otrzymał ocenę niedostateczną. Nazwij tę kwerendę oceny niedostateczne.

Wyświetl imie i nazwisko ucznia, nazwę przedmiotu z którego otrzymał ocenę niedostateczną. Nazwij tę kwerendę oceny niedostateczne. Kwerendy wybierające Kwerenda wybierająca jest najczęściej używanym rodzajem kwerendy. Służy do otrzymywania danych z tabeli lub tabel i wyświetla wyniki w arkuszu danych, w którym można je następnie aktualizować

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

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury danych

Podstawowe struktury danych Podstawowe struktury danych 1) Listy Lista to skończony ciąg elementów: q=[x 1, x 2,..., x n ]. Skrajne elementy x 1 i x n nazywamy końcami listy, a wielkość q = n długością (rozmiarem) listy. Szczególnym

Bardziej szczegółowo

System plików przykłady. implementacji

System plików przykłady. implementacji Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS System plików (2) 1 Przykłady systemu plików (1) CP/M katalog zawiera blok kontrolny pliku (FCB), identyfikujący 16 jednostek alokacji (zawierający

Bardziej szczegółowo

AiSD zadanie drugie. Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5. 10 kwietnia 2008

AiSD zadanie drugie. Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5. 10 kwietnia 2008 AiSD zadanie drugie Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5 10 kwietnia 2008 1 Wstęp W nowym zadaniu porównywano efektywność kilku operacji na dwóch różnie zorganizowanych

Bardziej szczegółowo

INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE

INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE Przygotował Lech Banachowski na podstawie: 1. Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGrawHill, 2000 (książka i slide y). 2. Lech Banachowski,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów

Bazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Plan wykładu Bazy Wykład 11: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl

Bardziej szczegółowo

Egzamin, AISDI, I termin, 18 czerwca 2015 r.

Egzamin, AISDI, I termin, 18 czerwca 2015 r. Egzamin, AISDI, I termin, 18 czerwca 2015 r. 1 W czasie niezależnym do danych wejściowych działają algorytmy A. sortowanie bąbelkowego i Shella B. sortowanie szybkiego i przez prosty wybór C. przez podział

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

Normalizacja baz danych Normalizacja baz danych Definicja 1 1 Normalizacja to proces organizowania danych w bazie danych. Obejmuje to tworzenie tabel i ustanawianie relacji między tymi tabelami zgodnie z regułami zaprojektowanymi

Bardziej 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

Wykład 5. SQL praca z tabelami 2

Wykład 5. SQL praca z tabelami 2 Wykład 5 SQL praca z tabelami 2 Wypełnianie tabel danymi Tabele można wypełniać poprzez standardową instrukcję INSERT INTO: INSERT [INTO] nazwa_tabeli [(kolumna1, kolumna2,, kolumnan)] VALUES (wartosc1,

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8a: Relacyjny model danych http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Relacyjny model danych Jednym z najważniejszych

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet ielonogórski Drzewa poszukiwań binarnych Ćwiczenie

Bardziej szczegółowo

SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL

SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL Wprowadzenie do SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Metoda Dziel i zwyciężaj. Problem Sortowania, cd. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 2 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr inż. Paweł Kasprowski

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

Bardziej szczegółowo

System plików. dr inż. Krzysztof Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

System plików. dr inż. Krzysztof Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski System plików dr inż. Krzysztof Patan Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski k.patan@issi.uz.zgora.pl Wstęp System plików System plików jest tym komponentem systemu operacyjnego,

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

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola:

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola: Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: PHP: praca z bazą danych MySQL

Wykład 5: PHP: praca z bazą danych MySQL Wykład 5: PHP: praca z bazą danych MySQL Architektura WWW Podstawowa: dwuwarstwowa - klient (przeglądarka) i serwer WWW Rozszerzona: trzywarstwowa - klient (przeglądarka), serwer WWW, serwer bazy danych

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH LGORTM I STRUKTUR DNH Temat 6: Drzewa ST, VL Wykładowca: dr inż. bigniew TRPT e-mail: bigniew.tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/ Współautorami wykładu

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 Abstrakcyjne typy danych słownik (lista symboli)

Wykład 7 Abstrakcyjne typy danych słownik (lista symboli) Wykład 7 Abstrakcyjne typy danych słownik (lista symboli) Definicja słownika: Słownik (tablica lub lista symboli) to struktura danych zawierająca elementy z kluczami, która pozwala na przeprowadzanie dwóch

Bardziej szczegółowo

System plików przykłady implementacji

System plików przykłady implementacji System plików przykłady implementacji Dariusz Wawrzyniak CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS Plan wykładu System plików (2) Przykłady implementacji systemu plików (1) Przykłady implementacji systemu plików

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra

Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń. P. F. Góra Bazy danych 11. Algorytmy złaczeń P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2009 Typy złaczeń SELECT... FROM T 1 JOIN T 2 ON T 1.k p =T 2.k q JOIN T 3 ON T 2.k r =T 3.k s WHERE...; SELECT... FROM

Bardziej szczegółowo

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 20.11.2002 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH C za s tw or ze nia s tr uk tur y (m s ) TWORZENIE ZŁOŻONYCH STRUKTUR DANYCH: 00 0

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych

Algorytmy i Struktury Danych Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.)

wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.) egzamin podstawowy 7 lutego 2017 r. wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.) Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego Paweł Rzechonek imię, nazwisko i nr indeksu:..............................................................

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych:

Struktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych: Struktura danych Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych: rekord tablica lista stos kolejka drzewo i jego odmiany (np. drzewo

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