BAZY DANYCH algebra relacyjna. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
|
|
- Bogdan Pietrzak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 BAZY DANYCH algebra relacyjna Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
2 Wprowadzenie Algebra relacyjna składa się z prostych, ale mocnych mechanizmów tworzenia nowych relacji na podstawie danych relacji. Hdy relacja występuje w postaci przechowywanych w bazie danych, to tworzone relacje mogą być interpretowane jako odpowiedzi na zapytania o te dane. Pierwszy algebrę zbiorów kotek (relacji) zaproponował Codd. W skład tej algebry wchodziło 5 operatorów działań na zbiorach: suma, iloczyn kartezjański, różnica oraz selekcja i rzutowanie (projekcja).
3 Algebra relacji - podział Operacje teoriomnogościowe na zbiorach (suma, iloczyn, różnica), Operacje zawężania relacji: selekcja wybiera pewne wiersze, a projekcja wybiera kolumny. Operacje komponowania krotek z innych krotek, pochodzących z innych relacji. Przykładem może być iloczyn kartezjański lub złączenie. Operacje przemianowania, które nie zmieniają krotek relacji, ale jej schemat (np. zmiana nazw atrybutów itp.)
4 Algebra relacji Algebra relacji jest domknięta, ponieważ wynikiem każdego operatora relacji jest relacja. Umożliwia to budowę dowolnie zagnieżdzonych wyrażeń relacyjnych. Można wykonać np. projekcję sumy, selekcję złączenia itp. Operatory zbiorów suma (unia) różnica Iloczyn (przecięcie) produkt kartezjański Specjalne operatory relacyjne selekcja (wybór) projekcja (rzutowanie) złączenie
5 Suma relacji Dwie relacje są zgodne (kompatybilne jeśli maja taką samą liczbę atrybutów i odpowiadające sobie atrybuty mają tą samą dziedzinę. R S zbiór wszystkich krotek, które należą do R lub S. R S R zbiór znajomych Jarka. S zbiór znajomych Joli R S zbiór osób, które są znajomymi Jarka i/lub Joli
6 Różnica relacji Relacje muszą być kompatybilne. R S zbiór wszystkich krotek, które należą do zbioru R i jednocześnie nie należą do zbioru S. R S R zbiór znajomych Jarka. S zbiór znajomych Joli R -S zbiór osób, które są znajomymi Jarka ale nie są znajomymi Joli
7 Iloczyn relacji Relacje muszą być kompatybilne. R S zbiór krotek, które należą zarówno do zbioru R i do zbioru S. Iloczyn relacji nie jest operacją prymitywną, bo R S = R-(R-S)=S-(S-R) R S R zbiór znajomych Jarka. S zbiór znajomych Joli R -S zbiór tylko tychosób, które są znajomymi Jarka i jednocześnie Joli
8 Iloczyn kartezjański R x S zbiór wszystkich krotek t takich, że t jest konkatenacją krotki r R i krotki s S Stopień relacji będącej wynikiem iloczynu kartezjańskiego jest równy stopniom relacji składowych. a b c d e f x X Y a b X a b Y c d X c d Y e f X e f Y
9 Iloczyn kartezjański cd. Ponieważ w dwóch różnych relacjach mogą występować atrybuty o takich samych nazwach to może powodować niejednoznaczności w relacji będącej wynikiem ich iloczynu kartezjańskiego. Student(PESEL, Rok, Miasto) Nauczyciel(PESEL, Tytuł, Specjalizacja, Miasto) Aby uniknąć niejednoznaczności należy użyć kwalifikacji. Student x Nauczyciel = S_N S_N(Student.PESEL, Rok, Student.Miasto, Nauczyciel.PESEL, Tytuł, Specjalizacja, Nauczyciel.Miasto)
10 Specjalne operatory - rzutowanie Rzutowanie (projekcja) relacji R polega na przepisaniu tej relacji względem wybranych jej atrybutów w zadanej kolejności. Niech A 1, A 2,,A n są atrybutami relacji R. PROJECT R OVER A 1, A 2,,A n to zbiór wszystkich krotek (a 1, a 2,,a n ) takich, że w R istnieje krotka t, której atrybut A 1 ma wartość a 1, atrybut A 2 ma wartość a 2,, A n ma wartość a n. Ponieważ w definicji jest mowa, że wynikiem projekcji jest zbiór stąd wynika, że w wyniku projekcji usuwane są powtórzenia.
11 Rzutowanie (projekcja) Upraszczając można powiedzieć, że rzutowanie polega na wyborze określonych kolumn z relacji R. A B C D E 123 Alicja Gdańsk TAK Bartosz Gdańsk NIE Sylwia Wrocław TAK 150 PROJECT R OVER B, C, E PROJECT R OVER C B C E Alicja Gdańsk 100 Bartosz Gdańsk 200 C Gdańsk Wrocław Sylwia Wrocław 150
12 Operator specjalny - selekcja Operator selekcji pozwala wybrać z relacji tylko te krotki (wiersze), które spełniają określony warunek. SELECT FROM R WHERE warunek: to zbiór wszystkich krotek t relacji R takich, że dla każdej krotki t warunek przyjmuje wartość TRUE. A B C D SELECT FROM R WHERE A>0 AND D < A B C D
13 Złączenie Znacznie częściej niż iloczyn karetzjański w algebrze relacji przydaje się operacja złączenia (JOIN), która polega na łączeniu par krotek, które w jakiś sposób sobie odpowiadają. Najprostszy sposób polega na wykonaniu operacji naturalnego złączenia dwóch relacji R i S, która polega na połączeniu w pary tych krotek z relacji R i S, które mają identyczne wartości dla określonych atrybutów. Wynikowa krotka nazywa się krotką złączoną i posiada atrybuty powstałe w wyniku sumowania relacji R i S.
14 Złączenie cd. Krotka złączona ma takie same wartości składowych co krotka r dla atrybutów ze schematu R oraz takie same jak krotka s dla atrybutów ze schematu S. Ponieważ ta nowa krotka została utworzona w wyniku złączenia, więc dla atrybutów, które występują w obu schematach R i S, wartości krotek r i s muszą być takie same. A B B C D A B C D
15 Złączenie cd. Złączenia mogą dotyczyć wielu schematów relacji naraz. Często wraz z operacją złączenia wykonywana jest operacja projekcji, dzięki temu można wyeliminować kolumny, w których dane z punktu widzenia danego złączenia są nie istotne, a wręcz przeszkadzają.
16 Teta- złączenie Warunkiem złączenia naturalnego jest zgodność wartości określonych atrybutów w łączonych relacjach. Zdarza się jednak, że istnieje potrzeba łączenia w oparciu o innaczej zdefiniowany warunek niż równośc wartości określonych atrybutów. Takie złączenie nazywane jest złączeniem teta (teta określa zadany warunek). Teta-złączenie polega na: Utworzeniu iloczynu kartezjańskiego relacji R i S, Selekcji tylko tych krotek, dla których warunek teta jest spełniony.
17 Teta-złączenie cd. R JOIN S WHERE A < C A B R x S B C D A R.B S.B C D SELECT FROM RS WHERE A < C A R.B S.B C D
18 Wyrażenia złożone Algebra relacyjna, tak jak inne algebry, umożliwia tworzenie dowolnie złożonych wyrażeń przez zastosowanie operatorów albo do danych relacji, albo do wyników otrzymanych z zastosowania jednego lub wielu operatorów do jednej lub wielu relacji. W wyrażeniach algebry relacyjnej można grupować operacje przez umieszczanie nawiasów, które oddzielają podwyrażenia oraz umożliwiają bardziej precyzyjne okresienie kolejności wykonywania poszczegóhych operacji.
19 Wyrażenia złożone - przykład SELECT (PROJECT {R JOIN S WHERE A < C) OVER A, C, D) WHERE D = 9 A B B C D A C D
20 Przemianowania W przypadku złożonych operacji na wielu relacjach przydatna jest operacja przemianowania, która pozwala na zmianę nazw poszczególnych atrybutów lub nazw całych relacji (unikanie nieporozumień). W wyniku przemianowania otrzymuje się relację, do której należą te same krotki co do relacji R, ale nazwą nowej relacji jest S. Atrybuty otrzymują nazwy: A 1,A 2,,A n. A ich porządek jest zachowany z relacji oryginalnej.
21 Równoważność wyrażeń W algebrze relacji osiągnięcie celu może zostać zrealizowane za pomocą wielu równoważnych wyrażeń. Wybór najlepszego wyrażenia jest istotny z punktu widzenia szybkości realizowanych operacji (ich wymagań co do złożoności obliczeniowej, pamięciowej itp.).
22 Wielozbiory W rzeczywistości w komercyjnych systemach baz danych rzadko do reprezentacji danych wykorzystuje się zbiory, które z definicji mogą zawierać pojedyncze wystąpienie każdego elementów. W praktyce dopuszcza się istnienie kilku takich samych krotek. Zbiór w którym elementy mogą się powtarzać nazywa się wielozbiorem. Wielozbiory w teori relacyjnych baz danych występują jako struktury, które umożliwiają przyspieszenie wykonywania operacji na relacjach.
23 Wielozbiory suma, iloczyn Suma wielozbiorów daje inny wynik niż suma zbiorów. Jeśli jakaś krotka t w relacji R występuje m razy a w relacji S n razy, to w relacji będącej wynikiem sumy R i S krotka ta wystąpi m + n razy. Przecięcie wielozbiorów (iloczyn). Jeśli jakaś krotka t w relacji R występuje m razy a w relacji S n razy, to w relacji będącej wynikiem iloczynu R i S krotka ta wystąpi min(m,n) razy.
24 Wielozbiór - różnica W przypadku różnicy wielozbiorów R i S (R S) krotka t w relacji wyjściowej wystąpi max(0, n m). Jeśli w relacji R krotka t występuje częściej niż w S to w wynikowej relacji krotka ta wystąpi n-m razy (każde wystąpienie krotki t w wielozbiorze S kasuje jedno jej wystąpienie w wielozbiorze R). W przypadku gdy wystąpień krotki t w wielozbiorze S jest więcej niż w R to w wyniku różnicy tych wielozbiorów krotka t nie wystąpi.
25 Wielozbiory rzutowanie i selekcja Jeśli usuwanie jednego lub więcej atrybutów w trakcie rzutowania powoduje, że ta sama krotka będzie utworzona z kilku krotek, to kopia tej krotki nie zostanie usunięta z wyniku rzutowania wielozbiorów. Operacja selekcji na wielozbiorze wykonywana jest niezależnie dla każdej krotki, a powstające w jej wyniku ewentualne kopie krotki nie są z wyjściowego wielozbioru usuwane.
26 Wielozbiór iloczyn kartezjański, złączenie Zarówno w przypadku iloczynu kartezjańskiego jak i złączenia wielozbiorów obowiązują te same zasady jak w przypadku zbiorów, z tą różnicą, że powstające ewentualne kopie krotek nie są usuwane.
27 Rozszerzone operatory Ze wzgledów praktycznych (wykorzystanie w językach zapytań) algebra relacji została rozszerzona o kilka przydatnych operacji: Operator eliminowania duplikatów (przekształcenie wielozbioru w zbiór), Operatory agregowania (np. suma, średnia), Operator grupowania krotek według wartości jednego lub wielu atrybutów, Operator sortowania przekształca relację w listę krotek uporządkowanych według wartości jednego lub wielu atrybutów (zawsze jako ostatnia operacja), Rozszerzone rzutowanie, Operator złączenia zewnętrznego.
28 Operatory agregowania Kilka operatorów stosuje się do zbiorów lub wielozbiorów wartości atomowych. Służą one do sumowania lub tworzenia agregatów wartości z jednej kolumny relacji i są nazywane operatorami agregowania. Standardowe operatory tego typu to: SUM tworzy sumę wartości z kolumny typu numerycznego, AVG oblicza wartość średniej arytmetycznej z wartości numerycznych danej kolumny, MIN, MAX wyznaczają najmniejszy/największy element w danej kolumnie, COUNT podaje liczbę krotek w danej relacji.
29 Grupowanie Często zdarza się, że nie wystarcza agregacja wartości całej kolumny, ale należy rozważać krotki relacji w grupach, które zależą od wartości z innych kolumn. Jeśli występuje grupowanie to agregowanie występuje wewnątrz poszczególnych grup.
30 Grupowanie - cd Relację, która jest wynikiem grupowania tworzy się: Dzieli się krotki relacji R na grupy. Każda grupa składa się ze wszystkich krotek, z konkretnymi wartościami atrybutów grupowanych z listy L. Jeśli grupowanie nie występuje, to całą relacje R traktuje się jak jedną grupę. W każdej grupie tworzy się jedną krotkę złożoną z: wartości atrybutów grupujących dla tej grupy i agregacji utworzonych z wszystkich elementów danej grupy, które są określone przez atrybuty agregowane zawarte w liście L.
31 Rzutowanie rozszerzone W rzutowaniu rozszerzonym dopuszcza się tworzenie nowych atrybutów (kolumn), których wartości powstają w wyniku różnych operacji arytmetycznych, logicznych itp. dokonanych na wskazanych atrybutach składowych relacji. Wynik rzutowania wylicza się, sprawdzając po kolei każdą krotkę relacji R. Wartości nowej krotki obliczane są według zapisu atrybutów z listy L W wyniku powstaje relacja, której schemat jest opisany listą L, z zastosowaniem opisanych tam przemianowań. Z każdej krotki relacji R powstaje jedna krotka wyniku.
32 Sortowanie Sortowanie jest przydatne w czasie prezentowania danych. Ponieważ wynikiem sortowania jest lista, a algebra relacji dotyczy zbiorów lub wielozbiorów, dlatego sortowanie nie może być składową innych wyrażeń w algebrze relacji, zawsze powinno być operacją końcową. Sortowanie odbywa się według podanej listy atrybutów. W czasie sortowania brane są pod uwagę atrybuty z tej listy w kolejności, w jakiej zostały na niej umieszczone.
33 Złączenie zewnętrzne W złączeniu naturalnym nie są uwzględniane krotki, których nie można dopasować do krotek drugiej relacji. Te niedopasowane krotki to są tzw. krotki wiszące, które w złączeniu naturalnym nie są uwzględniane. W przypadku złączenia zewnętrznego brakujące (nieokreślone) wartości uzupełnia się wartością NULL.
34 Więzy Więzami określa się pewne reguły, które opisują dane, a nie da się ich bezpośrednio zamodelować za pomocą zbiorów encji, związków czy relacji. Powszechnie stosowane więzy to: Klucze żeby określić, które atrybuty mogą tworzyć klucz trzeba znać zasady dotyczące zakresu zmian wartości tych atrybutów, Więzy jednoznaczności wymagają aby wartość w pewnym kontekście była unikatowa, Więzy integralności referencyjnej wymagają aby wartość, na która wskazuje jakiś obiekt faktycznie znajdowała się w bazie,
35 Więzy cd. Więzy domenowe - określają zbiór dopuszczalnych wartości lub zakres zmienności tych wartości, Więzy zasadnicze są to zasady, które są arbitralnie narzucone i muszą być bezwzględnie przestrzegany w czasie wprowadzania danych.
36 Więzy relacji W algebrze relacyjnej istnieją dwa sposoby określania więzów: Jeśli R jest pewnym wyrażeniem algebry relacyjnej, to równanie R = Ø stanowi więzy, które można interpretować w znaczeniu relacja R jest pusta albo jako w relacji R nie występują żadne krotki. Jeśli R I S są wyrażeniami algebry relacyjnej, to R S stanowi więzy. Można je przeczytać jako każda krotka R jest także krotką S. W relacji S oczywiście mogą występować poza tymi jeszcze inne krotki. Oba zapisy są sobie równoważne i w zależności od wygody można używać je zamiennie.
RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji
Wykład 8 RBD Relacyjne Bazy Danych Więzy realcji Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Więzy (Constraints) Więzy ograniczenia na związki między poszczególnymi atrybutami w bazie danych. Określają często zakres
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 6: Algebra relacji. SQL - cd Algebra relacji operacje teoriomnogościowe rzutowanie selekcja przemianowanie Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoBazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki
Bazy danych Algebra relacji Wykład dla studentów matematyki 8 marca 2015 Algebra relacji Model teoretyczny do opisywania semantyki relacyjnych baz danych, zaproponowany przez T. Codda (twórcę koncepcji
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta.
Plan wykładu: Operacje relacji: suma, przekrój, różnica, złączenia proste, iloczyn kartezjański, złączenia teta. Więzy integralności a algebra relacji. Wielozbiory dlaczego są praktyczniejsze od zbirów,
Bardziej szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 8b: Algebra relacyjna http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2009/tpi-2009 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Algebra relacyjna Algebra relacyjna (ang.
Bardziej szczegółowoRBD Relacyjne Bazy Danych
Wykład 7 RBD Relacyjne Bazy Danych Bazy Danych - A. Dawid 2011 1 Selekcja σ C (R) W wyniku zastosowania operatora selekcji do relacji R powstaje nowa relacja T do której należy pewien podzbiór krotek relacji
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA Relacyjny model danych. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe
Relacyjny model danych Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe Charakterystyka baz danych Model danych definiuje struktury danych operacje ograniczenia integralnościowe
Bardziej szczegółowoPrzestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Jeśli pobieramy dane z więcej niż jednej tabeli, w rzeczywistości wykonujemy tak zwane złączenie. W SQL istnieją instrukcje pozwalające na formalne wykonanie złączenia tabel - istnieje
Bardziej szczegółowo2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA
PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania
Bardziej szczegółowoSystemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych
Systemy GIS Tworzenie zapytań w bazach danych Wykład nr 6 Analizy danych w systemach GIS Jak pytać bazę danych, żeby otrzymać sensowną odpowiedź......czyli podstawy języka SQL INSERT, SELECT, DROP, UPDATE
Bardziej szczegółowoWykład 2. Relacyjny model danych
Wykład 2 Relacyjny model danych Wymagania stawiane modelowi danych Unikanie nadmiarowości danych (redundancji) jedna informacja powinna być wpisana do bazy danych tylko jeden raz Problem powtarzających
Bardziej szczegółowoBazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoAlgebra relacji. nazywamy każdy podzbiór iloczynu karteziańskiego D 1 D 2 D n.
Algebra relacji Definicja 1 (Relacja matematyczna). Relacją R między elementami zbioru D 1 D 2 D n, gdzie przypomnijmy D 1 D 2 D n = {(d 1, d 2,..., d n ) : d i D i, i = 1, 2,..., n}, nazywamy każdy podzbiór
Bardziej szczegółowoPodstawy języka SQL cz. 2
Podstawy języka SQL cz. 2 1. Operatory zbiorowe a. UNION suma zbiorów z eliminacją powtórzeń, b. EXCEPT różnica zbiorów z eliminacją powtórzeń, c. INTERSECT część wspólna zbiorów z eliminacją powtórzeń.
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych
Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy
Bardziej szczegółowoBazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra
Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.
Bardziej 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 szczegółowoTechnologie baz danych
Technologie baz danych Wykład 4: Diagramy związków encji (ERD). SQL funkcje grupujące. Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Plan wykładu Diagramy związków encji elementy ERD
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH wprowadzenie do języka SQL Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Wprowadzenie Język SQL używany jest do pracy z relacyjną bazą danych. Jest to język nieproceduralny, należący do grupy języków
Bardziej szczegółowoWykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Bardziej szczegółowoOperacja Teta-złączenia. v1 v1 Θ v2
Operacja Teta-złączenia Dane są: r(r) tabela r o schemacie R, A R s(s) tabela s o schemacie S, B S R i S nie zawierają tych samych nazw (R S = Ø) Θ {>, =,
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoLaboratorium nr 5. Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING
Laboratorium nr 5 Temat: Funkcje agregujące, klauzule GROUP BY, HAVING Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zagadnień dotyczących stosowania w zapytaniach języka SQL predefiniowanych funkcji agregujących.
Bardziej szczegółowoOptymalizacja zapytań. Proces przetwarzania i obliczania wyniku zapytania (wyrażenia algebry relacji) w SZBD
Optymalizacja zapytań Proces przetwarzania i obliczania wyniku zapytania (wyrażenia algebry relacji) w SZBD Elementy optymalizacji Analiza zapytania i przekształcenie go do lepszej postaci. Oszacowanie
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski. Relacyjne bazy danych. są podstawą zachodniej cywilizacji
Relacyjne bazy danych Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski 1 Model danych Relacyjne bazy danych są podstawą zachodniej cywilizacji 3 Model danych: Aspekt strukturalny: Zbiór struktur
Bardziej szczegółowoTechnologie baz danych
Plan wykładu Technologie baz danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. SQL - podstawy Definicja zależności funkcyjnych Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowoBazy 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 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 szczegółowoBazy danych wykład drugi. Konrad Zdanowski
Algebra relacji - przypomnienie Niech R(A 1,..., A k ) i S(B 1,..., B n ) relacje. Podstawowe operacje na relacjach: operacje teoriomnogościowe: suma R S, iloczyn R S, różnica R \ S, iloczyn kartezjański
Bardziej szczegółowo1 DML - zapytania, część II Grupowanie Operatory zbiorowe DML - modyfikacja 7. 3 DCL - sterowanie danymi 9.
Plan wykładu Spis treści 1 DML - zapytania, część II 1 1.1 Grupowanie................................... 1 1.2 Operatory zbiorowe............................... 5 2 DML - modyfikacja 7 3 DCL - sterowanie
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 5. Połączenia i operatory zbiorowe
Język SQL. Rozdział 5. Połączenia i operatory zbiorowe Iloczyn kartezjański, połączenie równościowe, połączenie nierównościowe, połączenie zwrotne, połączenie zewnętrzne, składnia jawna połączeń, składnia
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowo- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji
6. Język SQL Język SQL (Structured Query Language): - język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji - stworzony w IBM w latach 70-tych DML (Data Manipulation
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych
Relacyjny model danych Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 2 (1) 1 Plan wykładu Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe BD wykład 2 (2) W ramach drugiego
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 szczegółowoWprowadzenie do języka SQL
Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoPodstawy języka SQL. standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi. Bazy danych s.5-1
Podstawy języka SQL standardy SQL formułowanie zapytań operacje na strukturach danych manipulowanie danymi Bazy danych s.5-1 Język SQL SQL (ang. Structured Query Language, strukturalny język zapytań) język
Bardziej szczegółowoKonstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Model Relacyjny. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408
Bazy Danych Model Relacyjny Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@agh.edu.pl B5, pok. 408 Relacyjny model danych Relacyjny model danych jest obecnie najbardziej popularnym modelem używanym w systemach
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 2. Proste zapytania
Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania Polecenie SELECT, klauzula WHERE, operatory SQL, klauzula ORDER BY. 1 Wprowadzenie do języka SQL Język dostępu do bazy danych. Język deklaratywny, zorientowany na
Bardziej szczegółowo3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań
3. Podzapytania, łączenie tabel i zapytań I. PODZAPYTANIE (SUBSELECT) oddzielna, ujęta w nawiasy instrukcja SELECT, zagnieżdżona w innej instrukcji SQL, zazwyczaj w instrukcji SELECT w instrukcji SELECT,
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Technologia przetwarzania danych Nazwa w języku angielskim: Data processing technology Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoBazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne
Bazy danych 2. Algebra relacji Zależności funkcyjne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011/12 Relacyjne systemy baz danych... zdominowały rynek. Systemy nierelacyjne maja status eksperymentalny
Bardziej szczegółowo1. Zakłada się, że każda operacja (read, write) w harmonogramie obejmuje również blokowanie i odblokowanie jednostki. Czy następujący harmonogram
1. Zakłada się, że każda operacja (read, write) w harmonogramie obejmuje również blokowanie i odblokowanie jednostki. Czy następujący harmonogram obejmujący dwie transakcje T1 i T2 jest szeregowalny i
Bardziej szczegółowoSQL praca z tabelami 4. Wykład 7
SQL praca z tabelami 4 Wykład 7 1 Funkcje agregujące Informacja poszukiwana w bazie danych często musi być wyliczana na podstawie danych znajdujących się w wielu wierszach tabeli. Tak jest gdy chcemy znać
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów
Bardziej szczegółowoBazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)
Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje
Bardziej szczegółowoWykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania.
Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania. Przykładowa RBD o schematach relacji (tzw. płaska postać RBD): N(PRACOWNICY) = {ID_P, IMIĘ,
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 szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Zależności funkcyjne. Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL.
Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Relacyjny model danych - zależności funkcyjne. Podstawy SQL. Deficja zależności funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczące zależności funkcyjnych Domknięcie zbioru atrybutów
Bardziej szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowo5. Rozwiązywanie układów równań liniowych
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. instrukcja laboratoryjna. Politechnika Śląska Instytut Informatyki. laboratorium Bazy Danych
Politechnika Śląska Instytut Informatyki instrukcja laboratoryjna laboratorium Bazy Danych przygotowali: mgr inż. Paweł Kasprowski (Kasprowski@zti.iinf.polsl.gliwice.pl) mgr inż. Bożena Małysiak (bozena@ivp.iinf.polsl.gliwice.pl)
Bardziej szczegółowoRozpatrzymy bardzo uproszczoną bazę danych o schemacie
Wykład 6 Algebraiczne podstawy implementacji strukturalnego języka zapytań (SQL) w systemach baz danych Oracle zapytania w języku algebry relacyjnych baz danych i ich odpowiedniki w SQL Rozpatrzymy bardzo
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 szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 1 Algebra relacyjnych baz danych jako podstawa języka SQL i jego implementacji w systemach baz danych Oracle Bazy danych. Wykład
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 szczegółowoBAZY DANYCH model relacyjny. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski
BAZY DANYCH model relacyjny Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Relacyjny model danych Relacyjny model danych posiada trzy podstawowe składowe: relacyjne struktury danych operatory algebry relacyjnej, które
Bardziej szczegółowoSQL (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 szczegółowoSQL do zaawansowanych analiz danych część 1.
SQL do zaawansowanych analiz danych część 1. Mechanizmy języka SQL dla agregacji danych Rozszerzenia PIVOT i UNPIVOT Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan
Bardziej szczegółowoAliasy Select p.first_name, p.salary, j.job_title from employees p, jobs j where p.job_id=j.job_id;
Dane z kilku tabel Aliasy Select p.first_name, p.salary, j.job_title from employees p, jobs j where p.job_id=j.job_id; Łączenie kilku selectów w jeden posortowany wynik 1. UNION suma bez powtórzeń. Powoduje,
Bardziej szczegółowoPodstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli)
Podstawowe zapytania SELECT (na jednej tabeli) Struktura polecenia SELECT SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje FROM nazwy tabel lub widoków WHERE warunek (wybieranie wierszy) GROUP
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 szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 4. Funkcje grupowe Funkcje grupowe, podział relacji na grupy, klauzule GROUP BY i HAVING.
Język SQL. Rozdział 4. Funkcje grupowe Funkcje grupowe, podział relacji na grupy, klauzule GROUP BY i HAVING. 1 Funkcje grupowe (agregujące) (1) Działają na zbiorach rekordów, nazywanych grupami. Rekordy
Bardziej szczegółowoPodstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny
Podstawy języka SQL SQL Structured Query Languagestrukturalny język zapytań DDL Język definicji danych (np. tworzenie tabel) DML Język manipulacji danych (np. tworzenie zapytań) DCL Język kontroli danych
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski
Bazy danych Andrzej Grzybowski Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski Wykład 5 Strukturalny język zapytań (SQL - Structured Query Language) Algebraiczny rodowód podstawowe działania w przykładach Bazy danych.
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski
SQL - przypomnienie Podstawowa forma kwerendy SQL: select A1,..., Ak from R1,..., Rn where ; Odpowiada jej w algebrze relacji operacja π A1,...,Ak (σ (R1 Rn)) SQL semantyka select R.
Bardziej szczegółowoOLAP i hurtownie danych c.d.
OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH Podstawowe pojęcia
BAZY DANYCH Podstawowe pojęcia Wykład 1 dr Lidia Stępień Akademia im. Jana Długosza w Częstochowie L. Stępień (AJD) BD 1 / 26 Literatura 1. L. Banachowski, Bazy danych. Tworzenie aplikacji, Akademicka
Bardziej szczegółowoBazy Danych i Usługi Sieciowe
Bazy Danych i Usługi Sieciowe Model relacyjny Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. III Jesień 2011 1 / 40 Iloczyn kartezjański Iloczyn kartezjański zbiorów A, B
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoJęzyk SQL Złączenia. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Złączenie definicja Złączenie (JOIN) to zbiór rekordów stanowiących wynik zapytania służącego pobraniu danych z połączonych tabel (związki jeden-do-jeden, jeden-do-wiele
Bardziej szczegółowoAgnieszka Ptaszek Michał Chojecki
Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Krótka historia Twórcą teorii relacyjnych baz danych jest Edgar Frank Codd. Postulaty te zostały opublikowane po raz pierwszy w 1970 roku w pracy A Relational Model of
Bardziej szczegółowoProgram szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł IV Podstawy relacyjnych baz danych i język SQL 1 Podstawy relacyjnego modelu danych. 3h UWAGA: Temat zajęć jest typowo teoretyczny i stanowi wprowadzenie do zagadnień
Bardziej szczegółowoSQL - 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 szczegółowoBazy 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 szczegółowo2011-01-20 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH ETAPY PRZETWARZANIA ZAPYTANIA OPTYMALIZACJA ZAPYTAŃ
PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH Wykład 11 dr inż. Agnieszka Bołtuć Pojęcie optymalizacji Etapy wykonywania zapytania Etapy optymalizacji Rodzaje optymalizacji Reguły transformacji Procedury implementacyjne Koszty
Bardziej szczegółowoBazy danych i usługi sieciowe
Bazy danych i usługi sieciowe Algebra relacji i SQL Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. IV Jesień 2014 1 / 52 Do czego służy baza danych? nazwa adres Studia rok
Bardziej szczegółowoModel relacyjny bazy danych
Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara
Bardziej szczegółowoWstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra
Bardziej szczegółowoGrupowanie i funkcje agregacji
Grupowanie i funkcje agregacji Funkcje agregujące: COUNT([DISTINCT] wyrażenie *), MIN(wyrażenie), MAX(wyrażenie), SUM([DISTINCT] wyrażenie), AVG([DISTINCT] wyrażenie). Klauzula GROUP BY Grupowanie polega
Bardziej szczegółowoPRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2
PRZESTRZENNE BAZY DANYCH WYKŁAD 2 Baza danych to zbiór plików, które fizycznie przechowują dane oraz system, który nimi zarządza (DBMS, ang. Database Management System). Zadaniem DBMS jest prawidłowe przechowywanie
Bardziej szczegółowoAlgebra Boole a i jej zastosowania
lgebra oole a i jej zastosowania Wprowadzenie Niech dany będzie zbiór dwuelementowy, którego elementy oznaczymy symbolami 0 oraz 1, tj. {0, 1}. W zbiorze tym określamy działania sumy :, iloczynu : _ oraz
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 szczegółowoOptymalizacja w relacyjnych bazach danych - wybór wydajnej strategii obliczania wyrażenia relacyjnego.
Plan wykładu Spis treści 1 Optymalizacja 1 1.1 Etapy optymalizacji............................... 3 1.2 Transformacja zapytania............................ 3 1.3 Przepisywanie zapytań.............................
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 szczegółowoWstęp do SQL. copyright: KGiIS WGGiOŚ AGH
Wstęp do SQL SQL (Structured Query Language) strukturalny język zapytań używany do tworzenia, modyfikowania baz danych oraz do umieszczania i pobierania danych z baz danych. Język SQL jest językiem deklaratywnym.
Bardziej szczegółowokoledzy, Jan, Nowak, ul. Niecała 8/23, , Wrocław, , ,
Celem ćwiczeń jest zaprojektowanie oraz utworzenie na serwerze bazy danych przechowującej informacje na temat danych kontaktowych. Celem jest również zapoznanie z podstawowymi zapytaniami języka SQL służącymi
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 szczegółowo