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

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

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste

Tadeusz Pankowski

BAZY DANYCH. Microsoft Access NAWIGACJA, MENU I PARAMETRY WYSZUKIWANIA. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

UNIWERSYTET RZESZOWSKI KATEDRA INFORMATYKI

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

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych

BAZY DANYCH MAKRA I PRZYCISKI. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

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

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów.

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

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk tel.: Konsultacje paw. D-13/325

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

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

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

MS Excel 2007 Kurs zaawansowany Obsługa baz danych. prowadzi: Dr inż. Tomasz Bartuś. Kraków:

Drzewa poszukiwań binarnych

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

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

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

WSTĘP DO INFORMATYKI WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI

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

BAZA_1 Temat: Tworzenie i modyfikowanie formularzy.

ACCESS ćwiczenia (zestaw 1)

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

Informatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty

Sposób tworzenia tabeli przestawnej pokażę na przykładzie listy krajów z podstawowymi informacjami o nich.

Microsoft Access zajęcia 3 4. Tworzenie i wykorzystanie kwerend, formularzy i raportów

TI - Bazy TECHNOLOGIE INFORMACYJNE

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

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

Algorytmy i struktury danych. wykład 5

Wykład III. dr Artur Bartoszewski Wydział Nauczycielski, Kierunek Pedagogika Wprowadzenie do baz danych

Obsługa pakietu biurowego OFFICE

Wprowadzenie do baz danych

METODY INŻYNIERII WIEDZY

Kopiowanie, przenoszenie plików i folderów

Wybierz polecenie z menu: Narzędzia Listy i dokumenty

Przykładowe B+ drzewo

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

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

Baza danych część 8. -Klikamy Dalej

Teoretyczne podstawy informatyki

WSTĘP DO INFORMATYKI. Struktury liniowe

BAZY DANYCH NORMALIZACJA BAZ DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

MS Excell 2007 Kurs podstawowy Filtrowanie raportu tabeli przestawnej

Zadanie 3. Praca z tabelami

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik

5.4. Tworzymy formularze

Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz

METODY INŻYNIERII WIEDZY

WyŜsza Szkoła Zarządzania Ochroną Pracy MS EXCEL CZ.2

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane

operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.

Definicja pliku kratowego

Krzysztof Kluza proste ćwiczenia z baz danych

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

METODY INŻYNIERII WIEDZY

Bazy danych TERMINOLOGIA

dokumentacja Edytor Bazy Zmiennych Edytor Bazy Zmiennych Podręcznik użytkownika

Access - Aplikacja. Tworzenie bazy danych w postaci aplikacji

Rozwiązanie. Uruchom program Access 2007.

Arkusz kalkulacyjny EXCEL

Lokalizacja jest to położenie geograficzne zajmowane przez aparat. Miejsce, w którym zainstalowane jest to urządzenie.

5.5. Wybieranie informacji z bazy

1.Formatowanie tekstu z użyciem stylów

Drzewa poszukiwań binarnych

Algorytmy i struktury danych

1. Przypisy, indeks i spisy.

Tabela wewnętrzna - definicja

Korespondencja seryjna

Inżynieria Programowania Laboratorium 3 Projektowanie i implementacja bazy danych. Paweł Paduch paduch@tu.kielce.pl

5. Bazy danych Base Okno bazy danych

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Tworzenie prezentacji w MS PowerPoint

T A B E L E i K W E R E N D Y

Laboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych

Windows Commander (WinCmd)

Formularze w programie Word

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

Bazy danych Karta pracy 1

INFORMATYKA W ZARZĄDZANIU LOTNICTWEM -LABORATORIUM

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 5.

MS Word Długi dokument. Praca z długim dokumentem. Kinga Sorkowska

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,

Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)

BAZY DANYCH Formularze i raporty

NAGŁÓWKI, STOPKI, PODZIAŁY WIERSZA I STRONY, WCIĘCIA

Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1

Lista liniowa dwukierunkowa

Bazy danych kwerendy (moduł 5) 1. Przekopiuj na dysk F:\ bazę M5KW.mdb z dysku wskazanego przez prowadzącego

Tworzenie raportów. Ćwiczenie 1. Utwórz Autoraport przedstawiający tabelę Studenci

Transkrypt:

BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium Biocybernetyki 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30, paw. C3/205 horzyk@agh.edu.pl, Google: Adrian Horzyk

Efektywność Wyszukiwania Wyszukiwanie to najczęstsze operacje wykonywane na bazach danych! Jego efektywna implementacja decyduje zwykle o szybkości całej bazy. Nieuporządkowane struktury tabelaryczne musimy przeszukiwać sekwencyjnie pole po polu, czyli stosujemy tzw. wyszukiwanie liniowe (sequential search), co w pesymistycznym przypadku prowadzi do przeglądnięcia wszystkich N elementów, więc kosztuje N porównań! PRZYKŁAD: N = 1.000.000.000 - Max ilość porównań: 1.000.000.000 W przypadku przeszukiwania uporządkowanej struktury tabelarycznej, możemy zastosować algorytm wyszukiwania połówkowego (binary search), który wymaga maksymalnie log 2 N operacji porównywania. PRZYKŁAD: N = 1.000.000.000 - Max ilość porównań: 30 W przypadku równomiernego rozkładu liczb w uporządkowanej sekwencji możemy zastosować algorytm wyszukiwania interpolowanego (interpolation search), który próbuje odgadnąć pozycję (obliczyć indeks) poszukiwanej wartości, co wiąże się z ilością operacji porównywania równą log 2 log 2 N PRZYKŁAD: N = 1.000.000.000 - Przewidywana ilość porównań ok. 5

Wyszukiwanie Sekwencyjne i z Wartownikiem Przeszukiwanie sekwencyjne stosowane jest do nieuporządkowanych liniowych struktur danych, przeglądając poszczególne elementy jeden po drugim aż do napotkania poszukiwanego elementu: Pierwszy algorytm przeszukuje listę od tyłu w celu eliminacji obliczania wartości indeksu w przypadku nieodnalezienia elementu. Drugi algorytm stosuje wartownika dodanego na końcu listy w celu uproszczenia warunku sprawdzania zakończenia pętli, co zwiększa szybkość jego działania w stosunku do poprzedniego.

Wyszukiwanie Połówkowe Przeszukiwanie połówkowe dzieli przeszukiwaną uporządkowaną strukturę liniową (np. listę, tablicę) na 2 części, wyznaczając indeks środkowego elementu i sprawdzając, czy jest on równy poszukiwanemu. Jeśli to nie jest, wtedy powtarza tą samą procedurę rekurencyjnie na tej części struktury, która może zawierać poszukiwany element: Algorytm wykonuje znacznie mniejszą ilość porównań niż te poprzednie!

Wyszukiwanie Interpolowane Przeszukiwanie interpolowane umożliwia bardzo szybkie wyszukiwanie elementów w posortowanej liniowej strukturze danych o mniej więcej równomiernym rozkładzie wartości w przeszukiwanym przedziale: Przy tych założeniach algorytm wykonuje jeszcze mniejszą ilość porównań niż te poprzednie, gdyż próbuje obliczyć (zgadnąć) indeks poszukiwanego elementu na podstawie jego wartości oraz wartości pierwszego i ostatniego elementu w przeszukiwanym przedziale. Jeśli mu się to nie uda, wtedy zawęża obszar poszukiwać na przedziału, który zawiera poszukiwany element.

Efektywność wyszukiwania - Indeksacja Tworzenie indeksów w bazach danych ma na celu przyspieszenie operacji wyszukiwania danych w bazie względem atrybutów posiadających indeksy. Indeks tworzony jest zwykle jako rodzaj B-drzewa (B-tree), które jest specyficzną strukturą drzewiastą umożliwiającą dodawanie, usuwanie i dostęp do dowolnego elementu, w czasie logarytmicznym O(log n), gdzie n to ilość rekordów (encji) w tabeli. B-drzewa są k-regularne i zawsze w pełni wyważone. Dodawanie indeksów jest operacją, która zwiększa rozmiar pamięci potrzebnej na przechowywanie bazy danych oraz jej reprezentację w pamięci, wobec tego indeksy tworzymy tylko dla tych atrybutów, względem których często wykonujemy operacja wyszukiwania.

Drzewa w informatyce Drzewa są strukturą spójną, nieliniową i acykliczną, składająca się z wierzchołków i krawędzi, przy czym krawędzie łączą wierzchołki w taki sposób, iż istnieje zawsze dokładnie jedna droga pomiędzy dowolnymi dwoma wierzchołkami. Wierzchołki w drzewach przedstawiamy w postaci warstwowej, tzn. każdy wierzchołek w drzewie znajduje się na jakimś poziomie. Poziom wierzchołka w drzewie jest równy długości drogi łączącej go z korzeniem. Korzeń drzewa jest na poziomie 0. Wysokość drzewa równa jest maksymalnemu poziomowi drzewa, czyli długości najdłuższej spośród ścieżek prowadzących od korzenia do poszczególnych liści drzewa.

Drzewa w informatyce Wierzchołki mogą posiadać rodzica, który jest umieszczony na wyższym poziomie oraz dzieci, które są umieszczone na niższym poziomie. Niektóre dzieci nie posiadają własnych dzieci i są liśćmi. Dzieci jednego rodzica nazywamy rodzeństwem. Wierzchołki, które nie posiadają ani jednego dziecka nazywamy liśćmi. Przodkami są rodzice oraz rekurencyjnie rodzice rodziców. Potomkami są dzieci oraz rekurencyjnie dzieci dzieci. Wierzchołki posiadające zarówno rodzica jak i przynajmniej jedno dziecko nazywamy wierzchołkami wewnętrznymi. Każde drzewo posiada wyróżniony, nie posiadający rodzica wierzchołek, który nazywamy korzeniem.

Drzewa w informatyce Drogę (ścieżkę) w drzewie pomiędzy dwoma wierzchołkami wyznaczamy poprzez wierzchołki pośrednie przechodząc po łączących je krawędziach. Długość drogi pomiędzy dwoma wierzchołkami w drzewie wyznaczamy jako ilość krawędzi, po których trzeba przejść, żeby przejść z jednego wierzchołka do drugiego. W drzewach nie istnieją cykle, czyli nietrywialna droga posiadająca początek i koniec w tym samym wierzchołku. Drzewa nie posiadają kilka alternatywnych dróg pomiędzy tymi samymi wierzchołkami, lecz tylko dokładnie jedną: Gdyby do drzewa dodano taką krawędź, która by utworzyła cykl lub alternatywną drogę, wtedy drzewo staje się grafem:

Drzewa są k-regularne jeśli każdy węzeł posiada co najwyżej k dzieci. Zupełne (kompletne) gdy ma wszystkie poziomy z wyjątkiem ostatniego całkowicie zapełnione, a ostatni jest spójnie zapełniony od strony lewej. Wybrane właściwości drzew Drzewo binarne jest wyważone (zrównoważone), gdy wysokość lewego i prawego poddrzewa każdego jego wierzchołka nie różni się o więcej niż jeden. Drzewo jest doskonale zrównoważone, gdy dodatkowo wszystkie jego liście znajdują się na maksymalnie dwóch poziomach. Drzewo jest w pełni wyważone, gdy wszystkie jego liście znajdują się na jednym poziomie. B-drzewa i B+drzewa posiadają wbudowane mechanizmy ich pełnego równoważenia.

Reprezentacja drzew regularnych w tablicy Drzewa regularne można w łatwy sposób reprezentować w tablicy. Jeśli drzewa te są dodatkowo zupełne, wtedy reprezentacja ta jest optymalnie oszczędna z punktu widzenia wykorzystania pamięci, gdyż taka tablica jest spójnie wypełniona od strony lewej: Przykład reprezentacji w tablicy drzewa binarnego oraz zależność umożliwiająca wyznaczenie indeksów dzieci oraz rodzica dla węzła o indeksie k: Dla drzew regularnych o większej ilości dzieci zależność tą odpowiednio modyfikujemy: 3k+1, 3k+2, 3k+3 i k 1 /3 4k+1, 4k+2, 4k+3, 4k+4 i k 1 /4 itp.

B-drzewa B-drzewa stopnia k to specjalne k-regularne drzewa pozwalające reprezentować klucze obiektów w uporządkowany sposób, zapewniając w czasie logarytmicznym dodawanie obiektów i ich usuwanie, ponieważ drzewa te posiadają mechanizm automatycznego wyważania węzłów (nie kluczy). Drzewa te mogą przechowywać k-1 kluczy/obiektów w jednym węźle oraz posiadać k dzieci (k 3). B-drzewa są strukturami samoorganizującymi się, a więc wykonują operacje podziału i łączenia, przesuwania i tworzenia oraz usuwania wierzchołków, które przywracają odpowiednią strukturę drzewa oraz porządek po dodaniu lub usunięciu obiektu o określonym kluczu do i z tych drzew. B-drzewa 3 stopnia w węzłach przechowują mediany dla kluczy korzeni lewych i prawych poddrzew. Można je traktować jak rozszerzenie idei binarnych drzew poszukiwań, gdyż każde poddrzewo zawiera elementy odpowiednio mniejsze, pomiędzy pewnymi wartościami lub większe od wartości kluczy przechowywanych w poszczególnych węzłach. Jest to struktura bardzo efektywna, gdyż zapewnia dodawanie, usuwanie i odnajdywanie dowolnego elementu w czasie O(log k n).

Tworzenie B-drzew Indeksów bazodanowych Tworzenie B-drzewa dla ciągu kluczy jest złożonym procesem wymagającym wykonywanie operacji przywracających takie uporządkowanie drzewa: Dodawanie nowego elementu do B-drzewa składa się z kilku kroków: 1. Idź od korzenia do odpowiedniego liścia w drzewie poruszając się po węzłach następująco: w lewo po gałęziach, jeśli klucz jest mniejszy lub równy od lewej wartości klucza w węźle, w prawo po gałęziach, jeśli klucz jest silnie większy od prawej wartości klucza w węźle, w kierunku środkowej gałęzi, jeśli klucz jest silnie większy od lewej wartości i mniejszy lub równy od prawej wartości klucza. 2. Dodaj element do liścia w sposób uporządkowany, jeśli nie przechowuje jeszcze dwóch wartości. 3. Jeśli już zawiera 2 wartości, podziel go na dwa węzły, a środkową wartość przekaż do rodzica, a jeśli nie istnieje, utwórz go. Rodzic będzie wskazywał te dwa węzły, jeśli nie zawierał dwóch wartości. 4. Jeśli rodzic zawierał dwie wartości, również się dzieli i środkową wartość przekazuje do swojego rodzica, a jeśli takowy nie istnieje, utworzy go. Jeśli istnieje i jest pełny, rekurencyjnie do góry powtarza ten krok. Wizualizacja tworzenia B-drzew: https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/btree.html

Przykład tworzenia B-drzewa dla nieuporządkowanej listy Większość kolumn (atrybutów) w bazie danych można potraktować jako nieuporządkowaną listę obiektów o pewnych porządkowalnych wartościach. Jeśli tylko wartości atrybutu posiadają zdefiniowany porządek, np. liczbowy lub leksykograficzny, wtedy można dla niego zbudować B-drzewo.

B+drzewa B+drzewa stosujemy w przypadku operacji dyskowych dla baz danych. B+drzewa są nieco redundantne, bo przechowują duplikaty niektórych kluczy w węzłach decyzyjnych, a same obiekty przechowują w liściach na tym samym poziomie. Ponadto wzbogacają strukturę drzewa o krawędzie pomiędzy sąsiednimi liśćmi, które zapewniają bezpośredni dostęp do kolejnych posortowanych elementów. Tworzenie B+drzewa dla ciągu kluczy jest złożonym procesem wymagającym wykonywanie operacji przywracających takie uporządkowanie drzewa: Dodawanie nowego elementu do B+drzewa składa się z kilku kroków: 1. Idź od korzenia do odpowiedniego liścia w drzewie poruszając się po węzłach następująco: w lewo po gałęziach, jeśli klucz jest mniejszy lub równy od lewej wartości klucza w węźle, w prawo po gałęziach, jeśli klucz jest silnie większy od prawej wartości klucza w węźle, w kierunku środkowej gałęzi, jeśli klucz jest silnie większy od lewej wartości i mniejszy lub równy od prawej wartości klucza. 2. Dodaj element do liścia w sposób uporządkowany, jeśli nie przechowuje jeszcze dwóch wartości. 3. Jeśli już zawiera 2 wartości, podziel go na dwa węzły, lewy zawierający mniejszą wartość od środkowego, a prawy zawierający środkowy i większy element. Połącz krawędzią te dwa węzły. Ponadto środkową wartość klucza skopiuj do rodzica, a jeśli nie istnieje utwórz go. Rodzic wskazuje te dwa węzły, jeśli nie zawierał dwóch wartości. 4. Jeśli rodzic zawierał dwie wartości, również się dzieli i środkową wartość przekazuje do swojego rodzica, a jeśli takowy nie istnieje, tworzy go. Jeśli istnieje i jest pełny, rekurencyjnie do góry powtarza ten krok. Wizualizacja tworzenia B-drzew: https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/bplustree.html

B+drzewa tworzymy następująco: Przykład tworzenia B+drzewa

TWORZENIE INDEKSÓW W ACCESSIE Jeśli wyszukiwanie w tabeli planujemy często wykonywać według określonego atrybutu, można przyspieszyć te operacje, tworząc indeks tego pola. Indeksy przyspieszają również szybkość działania kwerend wybierających SELECT. Access używa indeksów w tabeli podobnie jak używa się indeksu w książce: aby znaleźć dane, Access wyszukuje ich położenie w indeksie (B-drzewie złożoność logarytmiczna O(log n)) zamiast bezpośrednio w tabeli (złożoność liniowa O(n)). W niektórych przypadkach, na przykład w przypadku klucza podstawowego/głównego, Access automatycznie tworzy indeks. W pozostałych sytuacjach użytkownik musi sam utworzyć indeks, jeśli jego istnienie jest pożądane. Indeks przechowuje lokalizację rekordów (encji) wybranego atrybutu. W zależności od ilości unikalnych wartości indeksowanego atrybutu, indeks tabeli może być dużo mniejszy niż ilość danych tego atrybutu. Im częściej określona wartość pola występuje w kolumnie tabeli, tym mniejszą poprawę wydajności zapewnia indeks, gdyż wszystkie pola o tej samej wartości trzeba przeszukać. Rzadkie wartości atrybutów wyszukiwane są szybciej. Indeksy spowalniają operacje dodawania, usuwania i aktualizacji danych w tabelach, gdyż muszą zostać zaktualizowane z każdą taką operacją (co kosztuje czas logarytmiczny O(n)). https://support.office.com/pl-pl/article/tworzenie-indeksu-i-stosowanie-go-w-celu-zwiększeniawydajności-e8460151-c820-4757-9573-94d973949147

TWORZENIE INDEKSÓW W ACCESSIE Indeksować może prawie wszystkie atrybuty poza tymi o typach obiektów OLE, załącznika lub typu obliczeniowego, gdyż nie posiadają one stałych wartości lub porządku względem, którego można byłoby budować i aktualizować B-drzewa. Dla danego atrybutu warto utworzyć indeks, gdy przewiduje się: 1. częste wyszukiwanie wartości pól względem tego atrybutu 2. sortowanie wartości dla tego atrybutu 3. przechowywanie wielu różnych wartości dla danego atrybutu Tworzenie indeksu dla jednego atrybutu polega na ustawieniu jego właściwości Indeksowanie na wartość: Tak (Duplikaty OK) tworzenie zwykłego indeksu pozwalającego na wprowadzanie danych zgodnych z typem atrybutu, również powtarzających się wartości. Tak (Bez duplikatów) w tym przypadku indeks musi być unikatowy, a silnik Accessa nie pozwoli na wprowadzenie wartości zduplikowanych Nie wyłączenie indeksowania (wartość domyślna) https://support.office.com/pl-pl/article/tworzenie-indeksu-i-stosowanie-go-w-celu-zwiększeniawydajności-e8460151-c820-4757-9573-94d973949147

TWORZENIE INDEKSÓW JEDNOATRYBUTOWYCH Tworzenie indeksu jednoatrybutowego: 1. W okienku nawigacji kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę tabeli, w której chcesz utworzyć indeks, a następnie w menu skrótów kliknij polecenie Widok projektu. 2. Kliknij pozycję Nazwa pola dla atrybutu, które chcesz poindeksować. 3. W obszarze Właściwości pola kliknij kartę Ogólne. 4. We właściwości Indeksowane wybierz pozycję: Tak (Duplikaty OK), aby zezwolić na duplikaty, albo Tak (Bez duplikatów), aby utworzyć indeks unikatowy. 5. Aby zapisać zmiany, kliknij przycisk Zapisz na pasku narzędzi Szybki dostęp lub naciśnij klawisze CTRL+S.

TWORZENIE INDEKSÓW WIELOATRYBUTOWYCH Indeksy ponadto mogą być tworzone dla wybranej kombinacji atrybutów tworząc tzw. indeks wieloatrybutowy. W takim przypadku w trakcie tworzenia takiego indeksu określamy kolejność (priorytety) indeksów, wg których najpierw jest dokonywane sortowanie, a według których w drugiej i następnej kolejności. Indeks wieloatrybutowy może składać się maksymalnie z 10 atrybutów. Tworzenie indeksu wieloatrybutowego: 1. W okienku nawigacji kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę tabeli, w której chcesz utworzyć indeks, a następnie kliknij polecenie Widok projektu. 2. Na karcie Projekt w grupie Pokazywanie/ukrywanie kliknij przycisk Indeksy. 3. Zostanie wyświetlone okno Indeksy. Zmień rozmiar okna tak, aby były widoczne niektóre puste wiersze oraz właściwości indeksu.

TWORZENIE INDEKSÓW WIELOATRYBUTOWYCH 4. W celu utworzenia indeksu wielopolowego dla tabeli w oknie Indeksy należy dołączyć wiersz do każdego atrybutu w indeksie i dołączyć nazwę indeksu tylko do pierwszego wiersza. Access traktuje wszystkie wiersze jako część tego samego indeksu, aż osiągnie wiersz zawierający nazwę innego indeksu. Aby wstawić wiersz, należy kliknąć prawym przyciskiem myszy lokalizację, w której ma zostać wstawiony, a następnie kliknąć w menu skrótów polecenie Wstaw wiersze. 5. W pierwszym pustym wierszu w kolumnie Nazwa indeksu wpisz nazwę tworzonego indeksu, która może być zgodna z nazwą jednego z indeksowanych pól lub być inną nazwą. 6. W kolumnie Nazwa pola kliknij strzałkę, a następnie kliknij pierwsze pole, którego chcesz użyć w indeksie. 7. W kolejnych wierszach pozostaw kolumnę Nazwa indeksu pustą, a następnie w kolumnie Nazwa pola wybieraj kolejne nazwy atrybutów dla indeksu, które chcesz uwzględnić w indeksie. 8. Aby zmienić porządek sortowania wartości pola, w kolumnie Porządek sortowania w oknie Indeksy kliknij pozycję Rosnąco (domyślnie) lub Malejąco.

TWORZENIE INDEKSÓW WIELOATRYBUTOWYCH 9. W oknie Indeksy w obszarze Właściwości indeksu należy ustawić właściwości indeksu dla wiersza w kolumnie Nazwa indeksu zawierającej nazwę indeksu na: Podstawowy Tak oznacza, że indeks jest kluczem podstawowym. Unikatowy Tak oznacza, że każda wartość w indeksie musi być unikatowa. Ignoruj zerowe Tak oznacza, że rekordy o wartości zerowej w indeksowanych polach będą pomijane i wyłączane z indeksu przy jego tworzeniu. 10. Należy zapisać zmiany, klikając przycisk Zapisz na pasku narzędzi Szybki dostęp albo skrót klawiaturowy CTRL + S. 11. Na końcu zamykamy okno Indeksy. Niepotrzebne indeksy lub jego części można usunąć, jeśli np. istotnie spowalniają działanie systemu bazodanowego: 1. Przechodzimy do Widoku projektu. 2. Na karcie Projekt w grupie Pokazywanie/ukrywanie kliknij przycisk Indeksy. 3. W oknie Indeksy zaznaczamy wiersze zawierające indeksy, które chcemy usunąć, a następnie naciskamy klawisz DELETE. 4. Aby zapisać zmiany, kliknij przycisk Zapisz na pasku narzędzi Szybki dostęp albo skrót klawiaturowy naciśnij klawisze CTRL + S. 5. Na końcu zamykamy okno Indeksy.

BAZY DANYCH