12. Które z harmonogramów transakcji są szeregowalne? a) (a1) (a2) (a3) (a4) b) (b1) (b2) (b3) (b4) c) (c1) (c2) (c3) (c4) d) (d1) (d2) (d3) (d4)
|
|
- Stanisława Michałowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ Które z harmonogramów transakcji są szeregowalne? a) (a1) (a2) (a3) (a4) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 2. READ(X) 2. X=X-1 2. X=X-1 2. READ(Y) 3. X=X-1 3. READ(Y) 3. WRITE(X) 3. X=X-1 4. WRITE(X) 4. WRITE(X) 4. READ(X) 4. WRITE(X) 5. X=X-2 5. Y=Y-2 5. X=X-2 5. Y=Y-2 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) b) (b1) (b2) (b3) (b4) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(Y) 1. READ(X) 2. READ(Y) 2. READ(X) 2. READ(X) 2. X=X-1 3. Y=Y-2 3. X=X-1 3. Y=Y-1 3. READ(X) 4. X=X-1 4. WRITE(X) 4. WRITE(Y) 4. WRITE(X) 5. WRITE(X) 5. X=X-2 5. X=X-2 5. X=X-2 6. WRITE(Y) 6. WRITE(X) 6. WRITE(X) 6. WRITE(X) c) (c1) (c2) (c3) (c4) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 2. X=X-1 2. X=X-1 2. READ(Y) 2. READ(X) 3. WRITE(X) 3. READ(Y) 3. X=X-1 3. X=X-1 4. READ(X) 4. WRITE(X) 4. WRITE(X) 4. WRITE(X) 5. X=X-2 5. Y=Y-2 5. Y=Y-2 5. X=X-2 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) 6. WRITE(Y) 6. WRITE(X) d) (d1) (d2) (d3) (d4) 1. READ(X) 1. READ(Y) 1. READ(X) 1. READ(X) 2. READ(X) 2. READ(X) 2. READ(Y) 2. X=X-1 3. X=X-1 3. Y=Y-1 3. Y=Y-2 3. READ(X) 4. WRITE(X) 4. WRITE(Y) 4. X=X-1 4. WRITE(X) 5. X=X-2 5. X=X-2 5. WRITE(X) 5. X=X-2 6. WRITE(X) 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) 6. WRITE(X) 13. W każdej z pozycji skreślić niepotrzebne wpisy. T 1 T 2 READ_LOCK(X) WRITE_LOCK(X) READ_LOCK(X) dozwolony/niedozwolone dozwolony/niedozwolone WRITE_LOCK(X) dozwolony/niedozwolone dozwolony/niedozwolone 14. W którym z harmonogramów transakcji wystąpi zjawisko zakleszczenia (operacja LOCK blokuje całkowicie dostęp do danej)? a) (a1) (a2) (a3) (a4) 3. LOCK(C) 3. LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 3. LOCK(A) 4. LOCK(A) 4. LOCK(C) 4. LOCK(A) 4. UNLOCK(A) 5. LOCK(C) 5. UNLOCK(A) 5. LOCK(B) 5. LOCK(B) 6. LOCK(B) 6. LOCK(A) 6. UNLOCK(B) 6. UNLOCK(B) 7. UNLOCK(A) UNLOCK(B) b) (b1) (b2) (b3) (b4) 3. LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 3. LOCK(C) 3. LOCK(A) 4. LOCK(C) 4. LOCK(A) 4. LOCK(A) 4. UNLOCK(A)
2 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ UNLOCK(A) 5. LOCK(B) 5. LOCK(C) 5. LOCK(B) 6. LOCK(A) 6. UNLOCK(B) 6. LOCK(B) 6. UNLOCK(B) UNLOCK(B) 7. UNLOCK(A) c) (c1) (c2) (c3) (c4) 3. UNLOCK(A) 3. LOCK(A) 3. LOCK(C) 3. LOCK(B) 4. LOCK(A) 4. UNLOCK(A) 4. LOCK(A) 4. LOCK(C) 5. LOCK(B) 5. LOCK(B) 5. LOCK(C) 5. UNLOCK(A) 6. UNLOCK(B) 6. UNLOCK(B) 6. LOCK(B) 6. LOCK(A) 7. UNLOCK(B) UNLOCK(A) d) (d1) (d2) (d3) (d4) 3. LOCK(A) 3. LOCK(C) 3. LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 4. UNLOCK(A) 4. LOCK(A) 4. LOCK(C) 4. LOCK(A) 5. LOCK(B) 5. LOCK(C) 5. UNLOCK(A) 5. LOCK(B) 6. UNLOCK(B) 6. LOCK(B) 6. LOCK(A) 6. UNLOCK(B) UNLOCK(A) UNLOCK(B) 15. Który z diagramów pierwszeństwa jest poprawnym diagramem dla przedstawionego harmonogramu transakcji? T1 T2 T3 2. UNLOCK(A) 3. READ_LOCK(A) 4. WRITE_LOCK(B) 5. READ_LOCK(A) 6. UNLOCK(B) 7. WRITE_LOCK(B) 8. UNLOCK(A) 9. UNLOCK(A) 10. UNLOCK(B) 11. READ_LOCK(B) T1 T3 T4 2. READ_LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 4. READ_LOCK(A) 5. UNLOCK(B) 6. WRITE_LOCK(B) 7. UNLOCK(B) 8. WRITE_LOCK(B) 9. UNLOCK(A) 10. WRITE_LOCK(A) 11. UNLOCK(B) 12. UNLOCK(A)
3 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ 2-3- T1 T2 T4 1. READ_LOCK(B) 2. READ_LOCK(A) 3. UNLOCK(B) 4. READ_LOCK(A) 5. WRITE_LOCK(B) 6. UNLOCK(A) 7. UNLOCK(A) 8. WRITE_LOCK(A) 9. UNLOCK(B) 10. READ_LOCK(B) 11. UNLOCK(A) T2 T3 T4 2. READ_LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 4. UNLOCK(B) 5. WRITE_LOCK(B) 6. READ_LOCK(A) 7. UNLOCK(B) 8. UNLOCK(A) 9. WRITE_LOCK(A) 10. READ_LOCK(B) 11. UNLOCK(A) Uwaga. Algorytm sprawdzania szeregowalności harmonogramu z blokadami zapisu i całkowitymi, opiera się na konstrukcji grafu zorientowanego G, w którym wierzchołki odpowiadają transakcjom, a krawędzie wyznacza się korzystając z następujących reguł: Jeśli transakcja T i z blokuje zapis elementu A, a T j jest następną transakcją (o ile taka istnieje), która chce całkowicie zablokować A, to prowadzimy krawędź T i T j. Jeśli transakcja T i z blokuje całkowicie A, a T j jest następną transakcją (o ile taka istnieje), która chce całkowicie zablokować A, to prowadzimy krawędź T i T j. Jeśli T m jest transakcją blokującą zapis A po tym, gdy T i zdjęła swoją całkowitą blokadę lecz zanim T j całkowicie zablokowała A ( jeśli T j nie istnieje, to T m jest dowolną transakcją blokującą zapis A po odblokowaniu jej przez T i ), to prowadzimy krawędź T i T m. zeregowalność harmonogramu rozstrzygamy sprawdzając istnienie cykli w tak skonstruowanym grafie (nazywanym również grafem pierwszeństwa). Jeśli G zawiera cykl, to harmonogram nie jest szeregowalny. 16. Których z wymienionych obiektów dotyczy pojęcie partycjonowania? (a) Tabel (b) ekwencji (c) Indeksów (d) Przestrzeni tabel 17. Które ze stwierdzeń są poprawne? (a) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących mogą leżeć w tych samych przestrzeniach tabel. (b) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących mogą leżeć w różnych przestrzeniach tabel. (c) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących muszą leżeć w różnych przestrzeniach tabel. (d) Partycje muszą być definiowane w kolejności rosnącej wartości atrybutu partycjonującego. 18. Czy do tabeli utworzonej następującym poleceniem CREATE TABLE test ( id1 NUMBER, id2 NUMBER, id3 NUMBER ) PARTITION BY RANGE (id1,id2) ( PARTITION p_1 VALUE LE THAN (10,20), PARTITION p_nadmiar VALUE THAN (100,maxvalue) ); można wstawić następujące wiersze? (a) ( 2, 100 ) (b) ( 56, 500 ) (c) ( 100, 10 ) (d) ( 120, 10 ) 19. Tabela jest partycjonowana według trzech atrybutów. Który z następujących podziałów jest poprawny? (a) (20, 15, 20) (20, 30, 30) (b) (20, 15, 20) (20, 30, 40) (c) (20, 15, 20) (20, 25, 20) (30, 30, 30) (d) (20, 15, 20) (20, 25, 40)
4 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ 2-4- Przykładowy test egzaminacyjny A NAZWIKO I IMIĘ ODPOWIEDZI NA PYTANIA A Z D Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z B D Z D Z D D D Z Z D D D D D Z D D D D D C D Z D D D Z D D D Z D D Z Z D Z D Z Z Z D Z D Z Z Z Z Z Z Z Z Z D D Z Z D Z Z D Z kala ocen Ocena Punkty < Maksymalna suma punktów: 100 Oceny ndst dst dst+ db db+ bdb Uzyskana suma punktów: Wszystkie pytania będą zawierać cztery odpowiedzi. Za poprawne zaznaczenie całego pytania otrzymają Państwo 5 punktów. W przeciwnym wypadu za poprawną częściową odpowiedź otrzymają Państwo 1 punkt. Z błędna odpowiedź D poprawna odpowiedź (zaznaczone odpowiedzi nie są poprawnymi odpowiedziami dla poniższych pytań) PYTANIA 1. Które z podanych zależności są zależnościami funkcyjnymi w podanym schemacie relacyjnym R=(U,F), gdzie U = { A, B, C, D }, F = { CD A, DA C }. (a) BCD A (b) CD AB (c) ABD C (d) AD BC 2. Które z podanych zbiorów atrybutów są kluczami w podanym schemacie relacyjnym R = ( U, F ), gdzie U = { A, B, C, D }, F = { AB C, BC A }. (a) { A, B, D } (b) { A, B } (c) { B, C, D } (d) { B, C } 3. Które z podanych schematów relacyjnych R = ( U, F ) są w drugiej postaci normalnej (2PN)? (a) U={A, B, C, D}, F={AB CD, A D} (c) U={A, B, C, D}, F={A BCD} (b) U = { A, B, C, D }, F = { AB CD } (d) U={A, B, C, D}, F={A BCD, C D} 4. Które z podanych schematów relacyjnych R = ( U, F ) są w trzeciej postaci normalnej (3PN)? ( Przyjmijmy, że wszystkie schematy są w 2PN ). (a) U={A, B, C, D}, F={AB CD, C D} (c) U={A, B, C, D}, F={A BCD} (b) U={A, B, C, D}, F={AB CD} (d) U={A, B, C, D}, F={A BCD, B D} 5. Które z rozkładów { R 1 = ( U 1, F 1 ), R 2 = ( U 2, F 2 ) } dla podanego schematu relacyjnego R = ( U, F ) są rozkładami bez straty danych, gdzie U = { A, B, C, D }, F = { C ABD }. a) R 1 = R[CA], R 2 = R[CBD] c) R 1 = R[CA], R 2 = R[BD] b) R 1 = R[CAB], R 2 = R[CD] d) R 1 = R[CA], R 2 = R[ABD] 6. Które z rozkładów { R 1 = ( U 1, F 1 ), R 2 = ( U 2, F 2 ) } dla podanego schematu relacyjnego R = ( U, F ) są rozkładami bez straty zależności? U = { A, B, C, D }, F = { A BCD, C D } a) R 1 = R[AB], R 2 = R[ACD] b) R 1 = R[ABC], R 2 = R[AD] c) R 1 = R[ABD], R 2 = R[AC] d) R 1 = R[BC], R 2 = R[ABD]
5 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ W których przypadkach baza nie jest w stanie spójnym? a) Pesel Nazwisko Imie Pesel Telefon Pesel Adres 100 Lis Anna Warszawa ul. Nowa Kot Jan Burek Adam b) Pesel Nazwisko Imie Pesel Telefon Pesel Adres 100 Lis Anna Warszawa ul. Nowa Kot Jan c) Pesel Nazwisko Imie Pesel Telefon Pesel Adres 100 Lis Anna Warszawa ul. Nowa Kot Jan Burek Adam 8. Jak będzie wyglądało pierwsze B-drzewo po wpisaniu do niego następujących wartości indeksu: 35, 65 (przy założeniu, że w każdym liściu muszą być co najmniej dwa elementy)? Wpisz wynik do drugiego diagramu Jak będzie wyglądało pierwsze B-drzewo po wyrzuceniu elementów 70, 80 (przy założeniu, że w każdym liściu muszą być co najmniej dwa elementy)? Wpisz wynik do drugiego diagramu Jak będzie wyglądało pierwsze B-drzewo po wyrzuceniu elementu 95 (przy założeniu, że w każdym liściu muszą być co najmniej dwa elementy)? Wpisz wynik do drugiego diagramu
6 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ Jak będzie wyglądało pierwsze B-drzewo po wpisaniu do niego następujących wartości indeksu: 37 (przy założeniu, że w każdym liściu muszą być co najmniej dwa elementy)? Wpisz wynik do drugiego diagramu Które z harmonogramów transakcji są szeregowalne? a) b) c) d) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 1. READ(X) 2. READ(X) 2. X=X-1 2. X=X-1 2. READ(Y) 3. X=X-1 3. READ(Y) 3. WRITE(X) 3. X=X-1 4. WRITE(X) 4. WRITE(X) 4. READ(X) 4. WRITE(X) 5. X=X-2 5. Y=Y-2 5. X=X-2 5. Y=Y-2 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) 6. WRITE(X) 6. WRITE(Y) 13. W którym z harmonogramów transakcji wystąpi zjawisko zakleszczenia (operacja LOCK blokuje całkowicie dostęp do danej)? a) b) c) d) 3. LOCK(C) 3. LOCK(B) 3. UNLOCK(A) 3. LOCK(A) 4. LOCK(A) 4. LOCK(C) 4. LOCK(A) 4. UNLOCK(A) 5. LOCK(C) 5. UNLOCK(A) 5. LOCK(B) 5. LOCK(B) 6. LOCK(B) 6. LOCK(A) 6. UNLOCK(B) 6. UNLOCK(B) 7. UNLOCK(A) UNLOCK(B) Który z diagramów pierwszeństwa jest poprawnym diagramem dla przedstawionego harmonogramu transakcji? T1 T2 T3 2. UNLOCK(A) 3. READ_LOCK(A) 4. WRITE_LOCK(B) 5. READ_LOCK(A) 6. UNLOCK(B) 7. WRITE_LOCK(B) 8. UNLOCK(A) 9. UNLOCK(A) 10. UNLOCK(B) 11. READ_LOCK(B) 15. Których z wymienionych obiektów dotyczy pojęcie partycjonowania? (e) Tabel (f) ekwencji (g) Indeksów (h) Przestrzeni tabel 16. Które ze stwierdzeń są poprawne? (e) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących mogą leżeć w tych samych przestrzeniach tabel. (f) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących mogą leżeć w różnych przestrzeniach tabel. (g) Partycje tabeli i indeksów w niej występujących muszą leżeć w różnych przestrzeniach tabel. (h) Partycje muszą być definiowane w kolejności rosnącej wartości atrybutu partycjonującego. 17. Czy do tabeli utworzonej następującym poleceniem CREATE TABLE test ( id1 NUMBER, id2 NUMBER, id3 NUMBER ) PARTITION BY RANGE (id1,id2) (
7 PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2005/2006 CZĘŚĆ 2-7- PARTITION p_1 VALUE LE THAN (10,20), PARTITION p_nadmiar VALUE THAN (100,maxvalue) ); można wstawić następujące wiersze? (e) ( 2, 100 ) (f) ( 56, 500 ) (g) ( 100, 10 ) (h) ( 120, 10 ) 18. Tabela jest partycjonowana według trzech atrybutów. Który z następujących podziałów jest poprawny? 19. (e) (20, 15, 20) (20, 30, 30) (f) (20, 15, 20) (20, 30, 40) (g) (20, 15, 20) (20, 25, 20) (30, 30, 30) (h) (20, 15, 20) (20, 25, 40) 20.
TESTU NIE MUSZA BYC W 100% POPRAWNE!!!
PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU PODTAWY BAZ DANYCH 2007/2008 CAŁOŚĆ -1- A NAZWIKO I IMIĘ ODPOWIEDZI NA PYTANIA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A Z D Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z Z
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 9
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 9 7. Transakcje Podstawy teoretyczne 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Zbiór cech transakcji Transakcja jest to zespół operacji na bazie danych (INSERT, UPDATE, DELETE
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład Partycjonowanie tabel i indeksów
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 10 8. Partycjonowanie tabel i indeksów 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Partycjonowanie tabel i indeksów w Oracle W celu poprawienia efektywności dostępu do danych oraz
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 10. Partycjonowanie tabel i indeksów. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 10. Partycjonowanie tabel i indeksów 1 Partycjonowanie tabel i indeksów w Oracle W celu poprawienia efektywności dostępu do danych oraz ułatwieniu zarządzania bardzo dużymi zbiorami
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 11. Transakcje. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 11. Transakcje 1 Zbiór cech transakcji Transakcja jest to zespół operacji na bazie danych (INSERT, UPDATE, DELETE) charakteryzujący się następującymi własnościami: Niepodzielność (Atomicity)
Bardziej szczegółowoWykłady z przedmiotu Podstawy baz danych Transakcje dr hab. prof. nadzw. Tadeusz Antczak. Transakcje
Transakcje Pojęcie transakcji Pojęcie transakcji stało się centralnym elementem w wielu współczesnych zastosowaniach baz danych. Jest kluczowym pojęciem pozwalającym zrozumieć zarówno kontrolę wielodostępu,
Bardziej szczegółowoDefinicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Bardziej szczegółowoZależności funkcyjne
Zależności funkcyjne Plan wykładu Pojęcie zależności funkcyjnej Dopełnienie zbioru zależności funkcyjnych Postać minimalna zbioru zależności funkcyjnych Domknięcie atrybutu relacji względem zależności
Bardziej szczegółowo1. Przykładowe pytania z SQL
2005/2006 - PRZYKŁADOWE PYTANIA NA ZALICZENIE PODSTAWY BAZ DANYCH -1-1. Przykładowe pytania z SQL 1. Wybrać wszystkie dane osób o nazwisku zawierającym wewnątrz literę a. 2. Wyznaczyć dane osobowe osób,
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Ćwiczenia III Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS ćw. III Jesień 2011 1 / 1 Strona wykładu http://bioexploratorium.pl/wiki/ Bazy_Danych_i_Usługi_Sieciowe_-_2011z
Bardziej szczegółowoKURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie Odpowiedzi do zadania domowego www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST 1) b 2) a 3) b 4) d 5) c 6) d 7) b 8) b 9) d 10) a Zad. 1 ODPOWIEDZI
Bardziej szczegółowoKURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie ZADANIE DOMOWE www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Drogę nazywamy
Bardziej szczegółowoOpisy efektów kształcenia dla modułu
Karta modułu - Bazy Danych II 1 / 5 Nazwa modułu: Bazy Danych II Rocznik: 2012/2013 Kod: BIT-2-105-s Punkty ECTS: 4 Wydział: Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Poziom studiów: Studia II stopnia Specjalność:
Bardziej szczegółowoprzykłady problemów; realizacja dostaw części od producenta do klienta:
Przetwarzanie transakcyjne Transakcja zestaw operacji pod szczególną kontrolą transakcja to sekwencja operacji, która musi zakończyć się sukcesem w całości - w przeciwnym wypadku musi powrócić stan początkowy
Bardziej szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowoRozdział 17. Zarządzanie współbieżnością zadania dodatkowe
Rozdział 17. Zarządzanie współbieżnością zadania dodatkowe -- Definicje relacji i utworzenie stanu początkowego dla ćwiczeń z synchronizacji transakcji DROP TABLE Konta cascade constraints; DROP TABLE
Bardziej szczegółowoAlgorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część I
Algorytmy zarządzania współbieżnym wykonywaniem transakcji część I Wykład przygotował: Tadeusz Morzy BD wykład 9 Celem wykładu jest przedstawienie i omówienie podstawowych algorytmów zarządzania współbieżnym
Bardziej szczegółowoBazy danych w sterowaniu
Bazy danych w sterowaniu systemy transakcyjne sterowanie dostępem współbieżnym Stan spójny bazy danych zgodność z możliwym stanem reprezentowanego fragmentu świata rzeczywistego; spełnione są wszystkie
Bardziej szczegółowoCel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Bardziej szczegółowoNowe technologie baz danych
Nowe technologie baz danych Partycjonowanie Partycjonowanie jest fizycznym podziałem danych pomiędzy różne pliki bazy danych Partycjonować można tabele i indeksy bazy danych Użytkownik bazy danych nie
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład dziewiaty Transakcje. Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy danych Wyszyńskiego, wykładwarszawa)
Bazy danych wykład dziewiaty Transakcje Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa dziewiaty Transakcje 1 / 42 Outline 1 Transakcje Problemy interakcji 2 Metody usuwania konfliktów
Bardziej szczegółowoBazy danych 2. Wykład 6 Transakcje
Bazy danych 2 Wykład 6 Transakcje Transakcje Def. Transakcjami nazywamy logiczne jednostki pracy które wprowadzają zmiany do bazy danych lub które wyszukują dane O transakcjach mówimy w kontekście: aktualizacji
Bardziej szczegółowoUPDATE konta /* dodaj do konta B kwotę N */ UPDATE konta /* odejmij kwotę N z konta A */ WHERE id_konta = B; SET stan = stan + N
Definicja transakcji Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny Stan spójny bazy danych Stan spójny
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. Notatki z wykładu. http://robert.brainusers.net 17.06.2009
Systemy baz danych Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
Bardziej szczegółowo1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server 2005... 1
Spis treści Przedmowa... ix Podziękowania... x Wstęp... xiii Historia serii Inside Microsoft SQL Server... xiii 1 Instalowanie i uaktualnianie serwera SQL Server 2005... 1 Wymagania SQL Server 2005...
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Przykład. Wprowadzenie BAZY DANYCH. Transakcje Hurtownie danych
Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 5: Transakcje. Hurtownie danych. Transakcje Hurtownie danych Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Wprowadzenie Przykład Zmiany zachodzące
Bardziej szczegółowoTransakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan spójny
Zarządzanie współbieżnością transakcji Definicja transakcji Transakcja jest sekwencją logicznie powiązanych operacji na bazie danych, która przeprowadza bazę danych z jednego stanu spójnego w inny stan
Bardziej szczegółowoDigraf. 13 maja 2017
Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,
Bardziej szczegółowoa) 7 b) 19 c) 21 d) 34
Zadanie 1. Pytania testowe dotyczące podstawowych własności grafów. Zadanie 2. Przy każdym z zadań może się pojawić polecenie krótkiej charakterystyki algorytmu. Zadanie 3. W zadanym grafie sprawdzenie
Bardziej szczegółowoProgramowanie w SQL procedury i funkcje. UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika
Programowanie w SQL procedury i funkcje UWAGA: Proszę nie zapominać o prefiksowaniu nazw obiektów ciągiem [OLIMP\{nr indeksu}] Funkcje użytkownika 1. Funkcje o wartościach skalarnych ang. scalar valued
Bardziej szczegółowoPartycjonowanie tabel (1)
Partycjonowanie tabel (1) Podział tabeli na mniejsze fragmenty operacje dostępu do dysków mogą być wykonywane równolegle; jest równoważone obciążenie dysków; polecenia SQL adresujące różne partycje mogą
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 13 MAJA 2019 POZIOM PODSTAWOWY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut
Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2013 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM PODSTAWOWY
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Suma silni (11 pkt)
2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Suma silni (11 pkt) Pojęcie silni dla liczb naturalnych większych od zera definiuje się następująco: 1 dla n = 1 n! = ( n 1! ) n dla n> 1 Rozpatrzmy funkcję
Bardziej szczegółowoARKUSZ PRÓBNEJ MATURY Z OPERONEM MATEMATYKA
Miejsce na identyfikację szkoły ARKUSZ PRÓBNEJ MATURY Z OPERONEM MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY MARZEC 2019 Instrukcja dla zdającego Czas pracy: 180 minut 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 12
Bardziej szczegółowo5c. Sieci i przepływy
5c. Sieci i przepływy Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 5c. Sieci i przepływy zima 2016/2017 1 / 40 1 Definicje
Bardziej szczegółowoXIV Olimpiada Matematyczna Juniorów
XIV Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część testowa (27 września 2018 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. W sklepie U Bronka cena spodni była równa cenie sukienki. Cenę spodni najpierw
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych
Model relacyjny Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach baz danych. Podstawą tego modelu stała się praca opublikowana przez E.F. Codda
Bardziej szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoInstytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl fb.com/groups/bazydanychmt/ Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 4 (Asocjacje,
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Instrukcja dla ucznia
KOD UCZNIA Centralna Komisja Egzaminacyjna UZUPEŁNIA UCZEŃ PESEL miejsce na naklejkę z kodem E W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA MATEMATYKA Instrukcja dla ucznia UZUPEŁNIA ZESPÓŁ
Bardziej szczegółowo2 Konfiguracja i utrzymanie bazy danych Przed rozpoczęciem Lekcja 1: Konfigurowanie plików i grup plików Pliki i grupy plików...
Spis treści Podziękowania... xix Wstęp... xxi Korzystanie z dysku CD... xxi Jak zainstalować testy ćwiczeniowe... xxii Jak korzystać z testów ćwiczeniowych... xxii Jak odinstalować testy ćwiczeniowe...
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
WPISUJE ZDAJĄCY KOD PESEL PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY PRZED MATURĄ MAJ 2015 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 22 strony ( zadania 1 19). Ewentualny brak zgłoś przewodniczącemu
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski
Planista (scheduler) Transakcje Blokowanie Dwufazowe (B2F) Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Zarządzaniem transakcjami zajmuje się wyspecjalizowany moduł planisty. Planista związany
Bardziej szczegółowoMatematyka klasa VI SP
Matematyka klasa VI SP Temat: Odczytywanie informacji z zestawień, tabel i diagramów (druga lekcja z tematu po rozwiązaniu kilku zadań z ćwiczeń i podręcznika) Cele: Uczeń zna pojęcia: tabela, zestawienie,
Bardziej szczegółowoPojęcie zależności funkcyjnej
Postacie normalne Plan wykładu Zależności funkcyjne Cel normalizacji Pierwsza postać normalna Druga postać normalna Trzecia postać normalna Postać normalna Boyca - Codda Pojęcie zależności funkcyjnej Definicja
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczna teoria grafów
Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2013 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2011 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE
PLAN WYKŁADU Zależności funkcyjne Anomalie danych Normalizacja Postacie normalne Zależności niefunkcyjne Zależności złączenia BAZY DANYCH Wykład 5 dr inż. Agnieszka Bołtuć ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE Niech R
Bardziej szczegółowo1 Przetwarzanie transakcyjne Cechy transakcji Rozpoczęcie i zakończenie Punkty bezpieczeństwa... 3
Plan wykładu Spis treści 1 Przetwarzanie transakcyjne 1 1.1 Cechy transakcji................................. 2 1.2 Rozpoczęcie i zakończenie........................... 3 1.3 Punkty bezpieczeństwa.............................
Bardziej szczegółowoElementy teorii grafów Elementy teorii grafów
Spis tresci 1 Spis tresci 1 Często w zagadnieniach praktycznych rozważa się pewien zbiór obiektów wraz z zależnościami jakie łączą te obiekty. Dla przykładu można badać pewną grupę ludzi oraz strukturę
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2 GRUPA A RACHUNKI+KRÓTKIE WYJAŚNIENIA! NA TEJ KARTCE! KAŻDA DODATKOWA KARTKA TO MINUS 1 PUNKT! Imię i nazwisko...... Nr indeksu... 1. (3p.) Znajdź drzewo o kodzie Prufera
Bardziej szczegółowoWykłady z przedmiotu Podstawy baz danych Transakcje dr hab. prof. nadzw. Tadeusz Antczak. Transakcje
Transakcje Pojęcie transakcji Pojęcie transakcji stało się centralnym elementem w wielu współczesnych zastosowaniach baz danych. Jest kluczowym pojęciem pozwalającym zrozumieć zarówno kontrolę wielodostępu,
Bardziej szczegółowo7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 7. wteoria Krakowie) drzew - spinanie i przeszukiwanie
Bardziej szczegółowoCel normalizacji. Tadeusz Pankowski
Plan Normalizacja Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1. Cel normalizacji. 2. Klucze schematów relacyjnych atrybuty kluczowe i niekluczowe. 3. 2PN druga postać normalna. 4. 3PN trzecia
Bardziej szczegółowoDazy Banych. Michał Rusnarczyk
Dazy Banych Michał Rusnarczyk Encją słabą (ang. weak entities) nazywamy taką encję, której istnienie zależy od istnienia innej encji (jej właściciela). Na przykład: istnienie jednostki Rodzaje specjalizacji:
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 2 Podstawy integralności w relacyjnym modelu baz danych Bazy danych. Wykład 2 2 Integralność relacyjnych baz danych Schemat relacji
Bardziej szczegółowoWykład 8. SQL praca z tabelami 5
Wykład 8 SQL praca z tabelami 5 Podzapytania to mechanizm pozwalający wykorzystywać wyniki jednego zapytania w innym zapytaniu. Nazywane często zapytaniami zagnieżdżonymi. Są stosowane z zapytaniami typu
Bardziej szczegółowoProjekt małej Bazy Danych.
Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Projekt małej Bazy Danych. Przykałdowa baza danych dotycząca forum dyskusyjnego. Autor: Magister inżynier Ireneusz Łukasz Dzitkowski Wałcz, dnia: 08. 02. 2012r. Wszystkie
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów baz danych
Projektowanie systemów baz danych Seweryn Dobrzelewski 4. Projektowanie DBMS 1 SQL SQL (ang. Structured Query Language) Język SQL jest strukturalnym językiem zapewniającym możliwość wydawania poleceń do
Bardziej szczegółowo1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 (a) T (b) N (c) N (d) T
PRZYKŁADOWE PYTANIA NA EGZAMIN Z PRZEDMIOTU ADMINISTRACJA BAZAMI DANYCH - 2005/2006-1- A Nazwisko i imię: Kierunek: Rok studiów: Pytanie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Punkty 5 5 5
Bardziej szczegółowo2. Graficzna prezentacja algorytmów
1. Uczeń: Uczeń: 2. Graficzna prezentacja algorytmów a. 1. Cele lekcji i. a) Wiadomości zna sposoby graficznego przedstawiania algorytmów, wie w jaki sposób skonstruować schemat blokowy w taki sposób aby
Bardziej szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoZad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 (12p.)Niech n 3k > 0. Zbadać jaka jest najmniejsza możliwa liczba krawędzi w grafie, który ma dokładnie n wierzchołków oraz dokładnie k składowych, z których
Bardziej szczegółowoI. Techniki wielowersyjne sterowania współbieżnością
I. Techniki wielowersyjne sterowania współbieżnością Techniki wielowersyjne multiversion concurrency control. Technika wielowersyjna oparta na znacznikach czasu Dla każdej wersji X i elementu X przechowywane
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Czynniki wpływające na fizyczny projekt bazy danych. bazy danych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 13: Praktyczne projektowanie i strojenie baz danych. Wstęp do transakcji. Budowa fizycznego projektu bazy danych Strojenie bazy danych Transakcje Małgorzata Krętowska e-mail:
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Definicja. Definicja
Plan Zależności funkcyjne 1. Zależności funkcyjne jako klasa ograniczeń semantycznych odwzorowywanego świata rzeczywistego. 2. Schematy relacyjne = typ relacji + zależności funkcyjne. 3. Rozkładalność
Bardziej szczegółowoSZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Bardziej szczegółowoTestowanie oprogramowania
Testowanie oprogramowania Adam Roman Instytut Informatyki UJ Sprawy organizacyjne organizacja zajęć program kursu informacja o egzaminie 1/17 Informacje kontaktowe Adam Roman Instytut Informatyki UJ pokój
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Klucz podstawowy PRIMARY KEY Klucz kandydujący UNIQUE Klucz alternatywny - klucze kandydujące, które nie zostały wybrane na klucz podstawowy Klucz obcy - REFERENCES Tworząc tabelę,
Bardziej szczegółowo3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne.
3 Abstrakcyjne kompleksy symplicjalne. Uwaga 3.1. Niech J będzie dowolnym zbiorem indeksów, niech R J = {(x α ) α J J α x α R} będzie produktem kartezjańskim J kopii R, niech E J = {(x α ) α J R J x α
Bardziej szczegółowoDrzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
Bardziej szczegółowoRozdział 17. Zarządzanie współbieżnością zadania
Rozdział 17. Zarządzanie współbieżnością zadania Transakcja DML 1. Uruchom narzędzie Oracle SQL Developer i przyłącz się do bazy danych. Następnie rozpocznij nową transakcję, zmieniając pracownikowi o
Bardziej szczegółowoLUBELSKA PRÓBA PRZED MATUR 2015. MATEMATYKA - poziom rozszerzony klasa I
1 MATEMATYKA - poziom rozszerzony klasa I CZERWIEC 2015 Instrukcja dla zdaj cego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 16 stron (zadania 1 17). Ewentualny brak zgłoś przewodniczącemu zespołu nadzorującego
Bardziej szczegółowoWykłady z przedmiotu Podstawy baz danych Transakcje dr hab. prof. UŁ. Tadeusz Antczak. Transakcje
Transakcje Pojęcie transakcji Pojęcie transakcji stało się centralnym elementem w wielu współczesnych zastosowaniach baz danych. Jest kluczowym pojęciem pozwalającym zrozumieć zarówno kontrolę wielodostępu,
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 19 MAJA 2015 POZIOM PODSTAWOWY. Godzina rozpoczęcia: 9:00 CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut
Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2013 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM PODSTAWOWY
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Instrukcja dla ucznia
KOD UCZNIA Centralna Komisja Egzaminacyjna UZUPEŁNIA UCZEŃ PESEL miejsce na naklejkę z kodem E W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZA MATEMATYKA Instrukcja dla ucznia UZUPEŁNIA ZESPÓŁ
Bardziej szczegółowoReprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA
Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY MAJ 2011 Egzamin maturalny z informatyki poziom rozszerzony 7 CZĘŚĆ II Uwaga: Wszystkie wyniki muszą być
Bardziej szczegółowoInformatyka I BAZY DANYCH. dr inż. Andrzej Czerepicki. Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017
Informatyka I BAZY DANYCH dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017 Plan wykładu Definicja systemu baz danych Modele danych Relacyjne bazy danych Język SQL Hurtownie danych
Bardziej szczegółowoBazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania
Bazy Danych egzamin 9 luty, 2012 rozwiazania 1 Zadania 1. Stwórz diagram ER dla następującego opisu bazy danych drużyn i rozgrywek lig regionalnych. W szczególności oznacz słabe encje, klucze, rodzaje
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Statyczny model pamiętania bazy danych 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej
Bardziej szczegółowoxx + x = 1, to y = Jeśli x = 0, to y = 0 Przykładowy układ Funkcja przykładowego układu Metody poszukiwania testów Porównanie tabel prawdy
Testowanie układów kombinacyjnych Przykładowy układ Wykrywanie błędów: 1. Sklejenie z 0 2. Sklejenie z 1 Testem danego uszkodzenia nazywa się takie wzbudzenie funkcji (wektor wejściowy), które daje błędną
Bardziej szczegółowoObiektowość BD Powtórka Czas odpowiedzi. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 14 Piotr Syga 18.01.2019 Motywacja Ograniczenia relacyjnych baz danych proste typu i struktury klucze (w tym sztuczne) relacje między tabelami uwzględniane w triggerach
Bardziej szczegółowoCentralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. PESEL
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2011 KOD UCZNIA UZUPEŁNIA UCZEŃ PESEL miejsce na naklejkę z kodem E W KLASIE
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI
Miejsce na naklejkę z kodem szkoły dysleksja MIN-R1A1P-062 EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 90 minut ARKUSZ I MAJ ROK 2006 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny
Bardziej szczegółowoKaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina Dom(A), czyli zbiór dopuszczalnych wartości.
elacja chemat relacji chemat relacji jest to zbiór = {A 1,..., A n }, gdzie A 1,..., A n są artybutami (nazwami kolumn) np. Loty = {Numer, kąd, Dokąd, Odlot, Przylot} KaŜdemu atrybutowi A przyporządkowana
Bardziej szczegółowoCentralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu.
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2011 KOD UCZNIA UZUPEŁNIA ZESPÓŁ NADZORUJĄCY PESEL miejsce na naklejkę z
Bardziej szczegółowoPlan lekcji Optivum. Jak przypisywać do przydziałów preferencje dotyczące sal?
Plan lekcji Optivum Jak przypisywać do przydziałów preferencje dotyczące sal? Aby ułożenie planu było możliwe, należy uzupełnić dane zaczerpnięte z arkusza. Powinniśmy między innymi opisać zasoby lokalowe
Bardziej szczegółowoPrzykłady normalizacji
Przykłady normalizacji Nr faktury Za okres Nabywca Usługa Strefa czasowa od 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł, Kraków ul. Armii Krajowej 7 21113332437 1.11.2007 30.11.2007 Andrzej Macioł,
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zasady konstrukcji baz danych
Bazy danych Zasady konstrukcji baz danych Diagram związków encji Cel: Opracowanie modelu logicznego danych Diagram związków encji [ang. Entity-Relationship diagram]: zapewnia efektywne operacje na danych
Bardziej szczegółowoLiteratura: SQL Ćwiczenia praktyczne Autor: Marcin Lis Wydawnictwo: Helion. Autor: Joanna Karwowska
Literatura: SQL Ćwiczenia praktyczne Autor: Marcin Lis Wydawnictwo: Helion Autor: Joanna Karwowska SQL zapewnia obsługę: zapytań - wyszukiwanie danych w bazie, operowania danymi - wstawianie, modyfikowanie
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2010 POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY
Bardziej szczegółowoKopie bezpieczeństwa NAPRAWA BAZ DANYCH
Kopie bezpieczeństwa NAPRAWA BAZ DANYCH Sprawdzanie spójności bazy danych Jednym z podstawowych działań administratora jest zapewnienie bezpieczeństwa danych przez tworzenie ich kopii. Przed wykonaniem
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH 2009/ / Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 2009/2010 1 Literatura 1. Connolly T., Begg C.: Systemy baz danych. Tom 1 i tom 2. Wydawnictwo RM 2004. 2. R. Elmasri, S. B. Navathe: Wprowadzenie do systemu baz danych, Wydawnictwo
Bardziej szczegółowoE: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne
E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne Przypominajka: 152 drzewo filogenetyczne to drzewo, którego liśćmi są istniejące gatunki, a węzły wewnętrzne mają stopień większy niż jeden i reprezentują
Bardziej szczegółowo