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

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

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

Transkrypt

1 Plan wykładu Bazy Wykład 8: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania Bazy (studia zaoczne) 2 Pojcie indeksu Indeks to struktura na dysku umoliwiajca szybkie wyszukiwanie w bazie na podstawie wartoci klucza wyszukiwania jak np. nazwisko osoby. Indeks = skorowidz w ksice. W najprostszej postaci wyszukiwanie polega na tym, e majc warto poszukujemy rekordów, w którym ta warto wystpuje w danym polu. Bazy (studia zaoczne) 3 Klucz wyszukiwania Klucz wyszukiwania dla indeksu jest to wybrane pole lub pola rekordu, wzgldem których ma odbywa si wyszukiwanie. Indeks jest to struktura składajca si z wzłów, w których s zapisywane rekordy indeksu w nastpujcej postaci: pozycje k* okrelane wzgldem wartoci klucza wyszukiwania k tzn. sam rekord o kluczu k para (k,w) gdzie k jest kluczem rekordu, a w jest wskanikiem do rekordu o tym kluczu para (k,w 1,.., w n ), gdzie k jest kluczem rekordu, a w 1,.., w n s wskanikami do rekordów o kluczu k (wymaga zmiennej liczby pól) pozycje indeksu kierujce wyznaczeniem właciwej pozycji k* w oparciu o warto klucza wyszukiwania k (np. para (warto klucza, wskanik do wzła w indeksie) Bazy (studia zaoczne) 4

2 Plik indeksowy Zawarto indeksu jest przechowywana w pliku indeksowym W skład pliku indeksowego wchodz rekordy indeksu bdce pozycjami lub pozycjami indeksu. Wzeł odpowiada na ogół stronie dyskowej i zawiera albo pozycje albo pozycje indeksu. Rodzaje indeksów Wewntrzny - gdy plik indeksu zawiera w sobie plik tzn. pozycje indeksu pokrywaj si z rekordami (tabela jest zorganizowana przez indeks) Wewntrzny pogrupowany - gdy pozycje s zapisywane w kolejnoci uporzdkowanej wzgldem wartoci pewnego klucza wyszukiwania tak jak w pliku posortowanym Wewntrzny niepogrupowany - przykład: organizacja pliku haszowego Zewntrzny - indeks, który nie jest indeksem wewntrznym. Moe by tylko jeden indeks wewntrzny i wiele indeksów zewntrznych Bazy (studia zaoczne) 5 Bazy (studia zaoczne) 6 Indeksy wewntrzne i zewntrzne Złoone klucze wyszukiwania Adamski Lech Rudek Indeks wewntrzny pogrupowany wzgldem nazwiska Adamski, 56, 2000 Bakowski, 25, 1000 Kasacki, 29, 3000 Lech, 60, 2000 Modrzewski, 25,2000 Michalski, 30, 3000 Rudek, 31, 5000 Zybert, 45, 4400 Plik Bazy (studia zaoczne) Indeks zewntrzny (niepogrupowany) wzgldem wieku Pojedyncze klucze wyszukiwania - wyszukiwanie według pojedynczego pola Złoone klucze wyszukiwania - wyszukiwanie według kombinacji wikszej liczby pól 11,80 12,10 12,20 13,75 <wiek, zarobki> 10,12 20,12 75,13 80,11 <zarobki, wiek> ala ela iza ola Rekordy posortowane wzgldem imienia Bazy (studia zaoczne) <wiek> <zarobki>

3 Metody implementacji indeksów Indeksy statyczne Indeksy dynamiczne Statyczne drzewo ISAM (indexed sequential access method) Wyszukiwanie binarne - (pliki posortowane) porównujemy poszukiwany klucz z kluczem rekordu znajdujcym si w rodku cigu i w zalenoci od wyniku porównania poszukujemy klucza albo w lewej czci albo w prawej, stosujc rekurencyjnie opisywan metod Poszukiwanie binarne łatwiej zastosowa jest nie bezporednio do pliku rekordów, ale do pliku zawierajcego same klucze rekordów k 1 <k 2 <...<k N, gdzie k i jest najmniejszym kluczem na stronie o numerze i. Plik z kluczami stanowi plik indeksowy Po wyznaczeniu najbliszego pasujcego klucza wystarczy przej do strony z rekordami, na której znajduje si rekord o danym kluczu. Jednopoziomowy plik indeksowy k1 k2 kn Plik indeksowy Strona 1 Strona 2 Strona 3 strona N Plik Bazy (studia zaoczne) 9 Bazy (studia zaoczne) 10 Statyczne drzewo ISAM Strona indeksu jednopoziomowego (wzeł) składa si z pozycji indeksu <k i, P i >, gdzie k i jest kluczem, a P i jest wskanikiem na stron zawierajc wartoci klucza >= od klucza k i. P 0 stanowi wskanik na stron o wartociach klucza <k 1. Pozycja indeksu p 0 k 1 p 1 k 2 p 2... k m p m Zasady poszukiwania danego klucza Strona indeksu k 1 <k 2 <...<k m Indeks wielopoziomowy (drzewo ISAM) Strona indeksu wielopoziomowego (wzeł) składa si z pozycji indeksu <k i, P i >, gdzie k i jest kluczem, a P i jest wskanikiem do wzła niszego poziomu zawierajcego wartoci kluczy >= od klucza k i. P 0 stanowi wskanik do wzła wyszego poziomu zawierajcego wartoci klucza <k 1. Pozycja indeksu p 0 k 1 p 1 k 2 p 2... k m p m i na wzły wyszego poziomu Strona indeksu k 1 <k 2 <...<k m wartociami klucza <21 21<=k <34 34<=k <56 k >=56 Bazy (studia zaoczne) 11 Bazy (studia zaoczne) 12

4 Struktura drzewa ISAM Problemy Wzły wewntrzne Dodawanie i usuwanie rekordów w przypadku indeksu głównego jest to problem złoony, gdy musimy wstawi rekord na odpowiedniej pozycji w pliku. Wie si to z przeniesieniem czci rekordów w pliku, a co za tym idzie zmiany wpisu w indeksie, gdy przesunicie rekordów powoduje zmiany wartoci kluczy w danym bloku. licie Strony nadmiarowe Strony główne Próby rozwizania problemu: Wykorzystanie nieuporzdkowanego pliku przepełnienia Uycie listy jednokierunkowej rekordów przepełnienia dla kadego bloku w pliku (przykład indeksu - kolejny slajd) Bazy (studia zaoczne) 13 Bazy (studia zaoczne) 14 Podsumowanie drzew ISAM Drzewa ISAM dobrze sprawdzaj si do wyszukiwania rekordu na podstawie wartoci jego klucza, a take rekordów z zakresu wartoci klucza: A<=klucz<=B; A<=klucz, klucz<=b Gdy liczba rekordów w pliku jest mniej wicej stała struktura ISAM jest dobra Niebezpieczestwo grupowania si kluczy w cigi na stronach nadmiarowych (rozwizanie struktury dynamiczne) Indeksy zewntrzne Indeks dla klucza unikalnego budowa pliku indeksowego: pary: <warto pola indeksu, wskanik na blok> bloki w kolejnoci dowolnej Indeks dla pola dowolnego budowa pliku indeksowego pary: <warto pola, wskanik na blok wskaników na rekordy> Bazy (studia zaoczne) 15 Bazy (studia zaoczne) 16

5 Dynamiczne indeksy wielopoziomowe B-drzewa B + - drzewa B-drzewo B-drzewo rzdu p: kady wierzchołek wewntrzny na posta: <P 1, <K 1, Pr 1 >, P 2, <K 2, Pr 2 >,...,<K q-1, P q-1 >, P q > gdzie q<=p. Kade P i oznacza wskanik drzewa - wskanik na inny wierzchołek w B-drzewie. Kade Pr i oznacza wskanik - wskanik na rekord, którego warto pola klucza wyszukiwania jest równa K i (lub blok w pliku zawierajcy ten rekord) w kadym wierzchołku K 1 <K 2 <...<K q-1 dla wszystkich wartoci pola wyszukiwania X w poddrzewie, na które wskazuje wskanik P i mamy K i-1 <X<K i, dla 1<i<q oraz K i-1 <X dla i=q Kady wierzchołek prócz korzeni i lici posiada co najmniej ceil(p/2) wskaników drzewa Wszystkie licie znajduj si na tym samym poziomie. Licie posiadaj tak sam struktur co wierzchołki wewntrzne poza tym, e ich wskaniki drzewa s zerowe Bazy (studia zaoczne) 17 Bazy (studia zaoczne) 18 B-drzewo P 1 K 1 Pr 1 P 2 K i-1 Pr i-1 P i K i Pr i K q-1 Pr q-1 P q X<K 1 K i-1 <X<K i K q-1 <X Z powodu niejednolitoci wzłów dla B drzew operacje INSERT i DELETE s bardziej skomplikowane => B + - drzewa. B + - drzewo Wykorzystywane przez wikszo implementacji dynamicznych indeksów Wyróniamy wierzchołki wewntrzne i licie (róne struktury ) Wymagana zajto strony indeksu wynosi minimum 50% ( z wyjtkiem korzenia) Zajto kadej strony licia wynosi minimum 50%. Wierzchołki lici s zwykle połczone razem, co zapewnia moliwo uzyskiwania uporzdkowanego dostpu do rekordów wzgldem pola wyszukiwania B + - drzewo jest wywaone tzn. kady li znajduje si na tej samej głbokoci Bazy (studia zaoczne) 19 Bazy (studia zaoczne) 20

6 Wierzchołki wewntrzne Struktura wierzchołków wewntrznych B+ - drzewa rzdu p: Kady wierzchołek wewntrzny ma posta <P 1, K 1, P 2,K 2,..., P q-1, K q-1, P q > gdzie q<=p i kade p i jest wskanikiem drzewa W kadym wierzchołku wewntrznym K 1 <K 2 <...<K q-1. Dla wszystkich wartoci pola wyszukiwania X w poddrzewie, na które wskazuje wskanik p i mamy: K i-1 <X<K i, dla 1<i<q oraz K i-1 <X dla i=q Kady wierzchołek wewntrzny posiada najwyej p wskaników drzewa Kady wierzchołek wewntrzny oprócz korzenia i lici posiada posiada co najmniej ceil(p/2) wskaników drzewa. Korze posiada co najmniej 2 wskaniki drzewa. Wierzchołek wewntrzny o q wskanikach drzewa, gdzie q<=p posiada q-1 wartoci pola wyszukiwania Wierzchołki wewntrzne P 1 K 1 P i-1 K i K q-1 P q i drzewa X<=K 1 K i-1 <X<=K i K q-1 <X Bazy (studia zaoczne) 21 Bazy (studia zaoczne) 22 Wierzchołki lici Wierzchołki lici Struktura wierzchołków lici B + - drzewa rzdu p: Kady wierzchołek licia ma posta: <<K 1, Pr 1>,<K 2,Pr 2 >,..., <K q-1, Pr q-1 >, P nast > gdzie q<=p i kade Pr i jest wskanikiem, za P nast wskazuje na nastpny wierzchołek licia w B + -drzewie. W kadym wierzchołku licia K 1 <K 2 <.., K q-1, dla q<=p Kade Pr i jest wskanikiem wskazujcych na rekord, którego warto pola wyszukiwania jest równa k i lub na blok pliku zawierajcy dany rekord (lub na blok rekordu wskaników wskazujcych na rekordy, których wartoci pola wyszukiwania jest K i, jeeli pole wyszukiwania nie jest kluczem) Kady wierzchołek licia posiada co najmniej ceil(p/2) wskaników drzewa Wszystkie wierzchołki znajduj si na tym samym poziomie K 1 Pr 1 K 2 Pr 2 K i Pr i K q-1 Pr q-1 P nast na nastpny wierzchołek licia w drzewie Bazy (studia zaoczne) 23 Bazy (studia zaoczne) 24

7 Podsumowanie drzew Zastosowania indeksów o strukturze drzewiastej wyszukiwanie zakresowe wyszukiwanie równowartociowe sortowanie (order by) wyszukiwanie przy uzgadnianiu wierszy w trakcie złczania tabel Drzewo ISAM - struktura statyczna struktura prostsza ni B + -drzewa modyfikowane s tylko licie wymagane s strony nadmiarowe, mogce pogorszy czas wykonywania wyszukiwania B + -drzewo - struktura dynamiczna w praktyce wysoko<=3 zakładajc, e korze drzewa jest zawsze trzymany w buforze RAM, koszt wyszukania pozycji rekordu wynosi co najwyej 3 operacje we/wy Bazy (studia zaoczne) 25

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

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

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

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

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

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

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. 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

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

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych.

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Plan wykładu azy danych Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Dokoczenie SQL Zalenoci wielowartociowe zwarta posta normalna Dekompozycja do 4NF Przykład sprowadzanie do

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

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 wykład ósmy Indeksy

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

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

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B Plan wykładu Bazy danych Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania Definicja zalenoci funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczce zalenoci funkcyjnych Domknicie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Temat: Struktury do przechowywania danych w pamici zewntrznej. B - drzewa. B * - drzewa. B + - drzewa.

Temat: Struktury do przechowywania danych w pamici zewntrznej. B - drzewa. B * - drzewa. B + - drzewa. Temat: Struktury do przechowywania danych w pamici zewntrznej. B - drzewa. B * - drzewa. B + - drzewa. Podstawow jednostk w operacjach wejcia - wyjcia zwizanych z dyskiem (pamici zewntrzn) jest blok. czas

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Wykład 10: Fizyczna organizacja danych w bazie danych

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapyta. Etapy przetwarzania zapytania. Wykład 12: Optymalizacja zapyta. Etapy przetwarzanie zapytania

Bazy danych. Plan wykładu. Przetwarzanie zapyta. Etapy przetwarzania zapytania. Wykład 12: Optymalizacja zapyta. Etapy przetwarzanie zapytania Plan wykładu Bazy danych Wykład 12: Optymalizacja zapyta Etapy przetwarzanie zapytania Implementacja wyrae algebry relacji Reguły heurystyczne optymalizacji zapyta Kosztowa optymalizacja zapyta Małgorzata

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

Bazy danych. Plan wykładu. Podstawy modeli relacyjnych. Diagramy ER. Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL

Bazy danych. Plan wykładu. Podstawy modeli relacyjnych. Diagramy ER. Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL Plan wykładu Bazy danych Wykład 3: Relacyjny model danych. SQL Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - podstawy Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

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

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

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 6 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

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

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

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

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

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST)

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Krzysztof Grządziel 12 czerwca 2007 roku 1 Drzewa Binarne Drzewa wyszukiwań binarnych, w skrócie BST (od ang. binary search trees), to szczególny przypadek drzew binarnych.

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

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

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie studentów

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

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

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

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

Bardziej szczegółowo

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury.

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury. Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury. Algorytm zachłanny ( ang. greedy algorithm) wykonuje zawsze działanie, które wydaje si w danej chwili

Bardziej szczegółowo

.! $ Stos jest list z trzema operacjami: dodawanie elementów na wierzch stosu, zdejmowanie elementu z wierzchu stosu, sprawdzanie czy stos jest pusty.

.! $ Stos jest list z trzema operacjami: dodawanie elementów na wierzch stosu, zdejmowanie elementu z wierzchu stosu, sprawdzanie czy stos jest pusty. !"! " #$%& '()#$$ &%$! #$ %$ &%$& &$&! %&'" )$$! *$$&%$! +,- +-.! $ Celem wiczenia jest zapoznanie studenta ze strukturami: lista, stos, drzewo oraz ich implementacja w jzyku ANSI C. Zrozumienie działania

Bardziej szczegółowo

Przyspieszenie knn. Plan wykładu. Klasyfikacja w oparciu o przykładach. Algorytm klasyfikacji. Funkcja odległoci

Przyspieszenie knn. Plan wykładu. Klasyfikacja w oparciu o przykładach. Algorytm klasyfikacji. Funkcja odległoci Plan wykładu Przyspieszenie knn Ulepszone metody indeksowania przestrzeni danych: R-drzewo, R*-drzewo, SS-drzewo, SR-drzewo. Klasyfikacja w oparciu o przykładach Problem indeksowania przestrzeni obiektów

Bardziej szczegółowo

Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika.

Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika. Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika. 1. Pojcie struktury danych Nieformalnie Struktura danych (ang. data

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

Temat: Algorytmy zachłanne

Temat: Algorytmy zachłanne Temat: Algorytmy zachłanne Algorytm zachłanny ( ang. greedy algorithm) wykonuje zawsze działanie, które wydaje si w danej chwili najkorzystniejsze. Wybiera zatem lokalnie optymaln moliwo w nadziei, e doprowadzi

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna

Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2016 1 / 8 Plan Wstęp Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz Zmiany w funkcji main()

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. Plan wykładu. Pierwsza posta normalna. Druga posta normalna. Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML

Bazy danych. Plan wykładu. Pierwsza posta normalna. Druga posta normalna. Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML Plan wykładu azy danych Wykład 7: Sprowadzanie do postaci normalnych. DDL, DML Przykład sprowadzenia nieznormalizowanej relacji do 3NF SQL instrukcja EXISTS DDL DML (insert) Małgorzata Krtowska Katedra

Bardziej szczegółowo

. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część druga. Arkadiusz Chrobot. 12 maja 2019

. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część druga. Arkadiusz Chrobot. 12 maja 2019 .. Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2019 1 / 39 Plan.1 Wstęp.2 Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz.3.4 Zmiany w

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

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Wysokość drzewa Głębokość węzła 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

Zadania do wykonaj przed przyst!pieniem do pracy:

Zadania do wykonaj przed przyst!pieniem do pracy: wiczenie 3 Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie kwerend, formularzy Cel wiczenia: Zapoznanie si ze sposobami konstruowania formularzy operujcych na danych z tabel oraz metodami tworzenia kwerend

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Podstawy teoretyczne

Bazy danych Podstawy teoretyczne Pojcia podstawowe Baza Danych jest to zbiór danych o okrelonej strukturze zapisany w nieulotnej pamici, mogcy zaspokoi potrzeby wielu u!ytkowników korzystajcych z niego w sposóbs selektywny w dogodnym

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 2 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

Bardziej szczegółowo

Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Zadania do wykonani przed przystpieniem do pracy:

Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Zadania do wykonani przed przystpieniem do pracy: wiczenie 2 Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie tabel i powiza, manipulowanie danymi. Cel wiczenia: Zapoznanie si ze sposobami konstruowania tabel, powiza pomidzy tabelami oraz metodami manipulowania

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

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

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

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

Porządek symetryczny: right(x)

Porządek symetryczny: right(x) Porządek symetryczny: x lef t(x) right(x) Własność drzewa BST: W drzewach BST mamy porządek symetryczny. Dla każdego węzła x spełniony jest warunek: jeżeli węzeł y leży w lewym poddrzewie x, to key(y)

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

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np.

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np. Drzewa binarne Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0 i T 1 są drzewami binarnymi to T 0 T 1 jest drzewem binarnym Np. ( ) ( ( )) Wielkość drzewa

Bardziej szczegółowo

Tabela wewnętrzna - definicja

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

Bardziej szczegółowo

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

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy) Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo

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

Bardziej szczegółowo

Zazwyczaj rozmiar bloku jest większy od rozmiaru rekordu, tak więc. ich efektywna lokalizacja kiedy tylko zachodzi taka potrzeba.

Zazwyczaj rozmiar bloku jest większy od rozmiaru rekordu, tak więc. ich efektywna lokalizacja kiedy tylko zachodzi taka potrzeba. Proces fizycznego projektowania bazy danych sprowadza się do wyboru określonych technik organizacji danych, najbardziej odpowiednich dla danych aplikacji. Pojęcia podstawowe: Dane są przechowywane na dysku

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat 4: Realizacje dynamicznych struktur danych. Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

Obsługa pakietu biurowego OFFICE

Obsługa pakietu biurowego OFFICE 02 - Temat 1 cz.1/3 1. Uruchom MS Access i utwórz pustą bazę danych. Zapisz ją na dysku. Pojawi się okno dialogowe obsługi bazy. Za pomocą tego okna użytkownik zarządza bazą danych i jej wszystkimi elementami,

Bardziej szczegółowo

Drzewo binarne BST. LABORKA Piotr Ciskowski

Drzewo binarne BST. LABORKA Piotr Ciskowski Drzewo binarne BST LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. drzewo binarne - 1 Zaimplementuj drzewo binarne w postaci: klasy Osoba przechowującej prywatne zmienne: liczbę całkowitą to będzie klucz, wg którego

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

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

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce. POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM

Bardziej szczegółowo

Podstawy obsługi modułu administracyjnego

Podstawy obsługi modułu administracyjnego Podstawy obsługi modułu administracyjnego Marcin Roman 2017/03/06 14:17 Table of Contents Opis menu... 3 Wyszukiwanie na liście... 4 Page 2 of 5 - ostatnio modyfikowane przez Marcin Roman w 2017/03/06

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

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

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA Rekurencja - zdolność podprogramu (procedury) do wywoływania samego (samej) siebie Wieże Hanoi dane wejściowe - trzy kołki i N krążków o różniących się średnicach wynik - sekwencja ruchów przenosząca krążki

Bardziej szczegółowo

Gramatyki regularne i automaty skoczone

Gramatyki regularne i automaty skoczone Gramatyki regularne i automaty skoczone Alfabet, jzyk, gramatyka - podstawowe pojcia Co to jest gramatyka regularna, co to jest automat skoczony? Gramatyka regularna Gramatyka bezkontekstowa Translacja

Bardziej szczegółowo

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.

Każdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Drzewa binarne Każdy węzeł w drzewie posiada pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Uporządkowanie. Zakładamy, że klucze są różne. Klucze leżące

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

Listy i operacje pytania

Listy i operacje pytania Listy i operacje pytania Iwona Polak iwona.polak@us.edu.pl Uniwersytet l ski Instytut Informatyki pa¹dziernika 07 Który atrybut NIE wyst puje jako atrybut elementów listy? klucz elementu (key) wska¹nik

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

Bazy danych. Plan wykładu. Dekompozycja relacji. Anomalie. Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce

Bazy danych. Plan wykładu. Dekompozycja relacji. Anomalie. Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce Plan wykładu Bazy danych Wykład 5: Projektowanie relacyjnych schematów baz danych. SQL - funkcje grupujce Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl Proces dobrego projektowania

Bardziej szczegółowo

Listy, kolejki, stosy

Listy, kolejki, stosy Listy, kolejki, stosy abc Lista O Struktura danych składa się z węzłów, gdzie mamy informacje (dane) i wskaźniki do następnych węzłów. Zajmuje tyle miejsca w pamięci ile mamy węzłów O Gdzie można wykorzystać:

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

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

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Definicja zalenoci funkcyjnych. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne.

Bazy danych. Plan wykładu. Definicja zalenoci funkcyjnych. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. Plan wykładu Bazy danych Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - funkcje Deficja zalenoci funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczce zalenoci funkcyjnych Domknicie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Jednym z najważniejszych współczesnych zastosowań komputerów we wszelkich dziedzinach życia jest gromadzenie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji. Specjalizowane

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

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

Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski

Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski Indeksowanie: B-drzewa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja Fizyczna struktura bazy danych Techniki używane do przechowywania dużej

Bardziej szczegółowo

Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych

Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych 1 Algorytm obejścia drzewa poszukiwań i zadanie o hetmanach szachowych Alexander Denisjuk Prywatna Wyższa Szkoła Zawodowa w Giżycku

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do algorytmów. START

Wprowadzenie do algorytmów. START 1 / 15 ALGORYMIKA 2 / 15 ALGORYMIKA Wprowadzenie do algorytmów. SAR 1. Podstawowe okrelenia. Algorytmika dział informatyki, zajmujcy si rónymi aspektami tworzenia i analizowania algorytmów. we: a,b,c delta:=b

Bardziej szczegółowo

VPN Virtual Private Network. Uycie certyfikatów niekwalifikowanych w sieciach VPN. wersja 1.1 UNIZETO TECHNOLOGIES SA

VPN Virtual Private Network. Uycie certyfikatów niekwalifikowanych w sieciach VPN. wersja 1.1 UNIZETO TECHNOLOGIES SA VPN Virtual Private Network Uycie certyfikatów niekwalifikowanych w sieciach VPN wersja 1.1 Spis treci 1. CO TO JEST VPN I DO CZEGO SŁUY... 3 2. RODZAJE SIECI VPN... 3 3. ZALETY STOSOWANIA SIECI IPSEC

Bardziej szczegółowo

Drzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Drzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Drzewa ST i VL Drzewa poszukiwań binarnych (ST) Drzewo ST to dynamiczna struktura danych (w formie drzewa binarnego), która ma tą właściwość, że dla każdego elementu wszystkie elementy w jego prawym poddrzewie

Bardziej szczegółowo

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko

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

Bardziej szczegółowo

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

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II. Poni»sze zadania s wyborem zada«z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki jakie przeprowadziªem w ci gu ostatnich lat. Marek Zawadowski Zadanie 1 Napisz

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 warstwa logiczna

System plików warstwa logiczna Dariusz Wawrzyniak Pojęcie u Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej i udostępnianej przez system komputerowy. Plik jest podstawową jednostką logiczną magazynowania informacji w systemie

Bardziej szczegółowo