Databaser Design och programmering. Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter: minnesteknik filstrukturer indexering
|
|
- Erika Andreasson
- för 5 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Databaser Design och programmering Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter: minnesteknik filstrukturer indexering
2 2 Programdesign, databasdesign Databasdesign Kravspecifikation Applikationsdesign Konceptuell design Konceptuell datamodell Transaktionsdesign Logisk design Implementationsmodell Fysisk design Fysisk datamodell Implementation
3 3 Databas En databas är en samling data som: Har med varandra att göra Representerar (modellerar) en del av verkligheten för ett specifikt ändamål Är beständig (finns kvar) Har en strikt struktur som beskrivs i ett schema Inte innehåller motsägelser Lagras på dator
4 4 Utveckling Konceptuell datamodell (ER) Implementationsmodell (Relationsmodell) Fysisk datamodell Datatyper (Char/Varchar, integer, date, float ) Integritetsvillkor (primärnycklar, främmande nycklar, not null ) Lagring (filorganisation, index )
5 5 Databasen på hårddisken/ssd Lagras som en samling poster i filer på hårddisk en tupel lagras som en post ett attributvärde lagras som ett fält i en post Datatyp (tecken, heltal osv) - utrymme för respektive attribut Viktiga operationer på poster/tupler: sätta in ny, ta bort, söka specifik
6 6 Lagra stora mängder data - minnesteknik Primärminne (kretsteknik) Flyktigt Snabbt (direktaccess, nanosekunder) Dyrt Sekundärminne (Olika tekniker: hårddisk, SSD, CD, DVD, diskett, magnetband mm) Permanent Långsamt (olika typer av access, milli-mikro sekunder) Billigt
7 7 Utvecklingen 1000 Pris per GB (kr/gb) ,1 Primärminne SSD Hårddisk DVD 0,
8 8 Hårddisk (skivbaserad) magnetiserbar beläggning, packningstäthet Läs/skrivhuvud spår, rotations-hastighet Packe, cylinder Block
9 9 Hårddisk, forts Block fysiskt 1/2 till 4kB - minsta överföringsmängd till PM en fil lagras i ett antal block Accesstid = sök+rotation+läs = 5-10ms (läsa hela skivan sekvensiellt dock snabbare) Accessa (läsa) block = 5-10 millisekunder (5-10*10-3 ). Blocköverföring tar alltså tid!
10 10 SSD Kretsteknik, transistorer lagrar 1/0 (NAND) Organiserade i block (ofta 4kb). Accesstid <0,1ms Läsning snabb, skrivning ofta lite långsammare, varierar: MB/s 2-20 mikrosekunder/block (2-20*10-6 ) Fortfarande blockbaserad överföring, men med kortare tider.
11 11 Filer och block En fil behöver flera block. Posterna i en fil lagras i ett antal fysiska block. Information om vilka block som ingår i en fil lagras på disken, kallas filhuvud. Magnetisk disk: SSD Block i samma fil läggs efter varandra i samma spår så långt det går Efter raderingar och insättningar: fragmentering Slitage, wear-levelling, overprovision
12 12 Blockningsfaktor, bfr Om R är poststorlek och B är blockstorleken är bfr = B/R en fil med r stycken poster kräver b = r/bfr stycken block Vilka block som ingår lagras i filhuvudet eller i respektive block (pekare till nästa block)
13 13 Filer Består av filhuvud och en samling poster ordnade på något sätt i en samling block. Filhuvud - information om poststorlek, ingående block mm Hur är posterna ordnade inom filen? 1. Hög (heap) (osorterat) 2. Ordnad sekvens (sorterat) 3. Hashtabell 4. Indexerad sekvens
14 14 Hög (heap) Oordnad sekvens av poster (antal block=b) Ny post - Adressen till sista blocket finns i filhuvudet. Läs in den, lägg till nya posten, skriv ut den. Antal accesser: 2. Sökning - sekvensiell genomgång av filen tills man hittar den sökta posten. Antal acesser: Medel=b/2, Max=b. Borttagning - sök rätt block, som läses in. Ta bort posten. Skriv tillbaks det reviderade blocket, som nu är delvis tomt. Antal accesser: Medel=b/2
15 15 Sökning i hög, räkne-exempel Fil: Poststorlek, R = 100 byte filstorlek, r = st poster Hårddisk: blockstorlek, B = 512 byte tid för blocköverföring: 10 ms Blockningsfaktorn blir: bfr= B/R = = 512/100 = 5 poster per block Filen tar upp b= r/bfr = 30000/5 =6000 st block För att hitta en viss post krävs i genomsnitt b/2= 3000 blocköverföringar = 30 sekunder.
16 16 Hög: fördelar och nackdelar + Insättning går mycket fort. - Många borttagningar leder till tomrum på skivan. (Kräver periodisk omorganisering av filen.) - Sökning långsam - Om posterna har variabel längd kan ändring i en sådan post få blocket att svämma över - posten måste då tas bort och sättas in på nytt.
17 17 Ordnad sekvens (sorterat) Posterna i filen sorteras enligt värdet på något fält i posterna. Ny post - hitta rätt ställe (rätt block), skapa plats åt den nya posten, sätt in den. Skapa plats = flytta resten av posterna ett steg framåt. Sökning - t.ex. binärsökning, om listan av block sparas i filhuvudet eller sekvens av block nyttjas. Borttagning - som ny post om posten fysiskt ska tas bort. Man kan också markera posten som borttagen och organisera om då och då.
18 18 Sökning i ordnad sekvens, exempel Samma fil som tidigare: blockfaktor, bfr = 5 poster per block antal block, b = 6000 block. tid för blocköverföring = 10 ms Binärsökning, antal blocköverföringar: n= log2(b) = log2(6000) =13 För att hitta en viss post krävs maximalt 13 blocköverföringar = 0.13 sekunder.
19 19 Ordnad sekvens, fördelar och nackdelar - Insättning av ny post tar tid om plats skapas genom att förskjuta övriga poster i filen - Borttagning eventuellt likaså. + snabbare sökning än hög
20 20 Hashstruktur För filer med nyckel. Posterna sprids över en hylla med fack med hjälp av en hashfunktion. Varje hylla=ett block Kollisionshantering vid fullt block: spill-block
21 21 Hashstruktur, forts Ny post - beräkna hashvärde, om plats finns i blocket, sätt in. Om inte länka in nytt block. Sökning - beräkna hashvärde, läs. Om inte rätt block följ länken till nästa tills funnen. Tid för sökning: beror av hur många länkar man måste följa. Borttagning hitta som ovan, ta bort posten ur blocket och skriv tillbaks det ändrade blocket.
22 22 Hashstruktur, fördelar och nackdelar + snabb sökning (fåtal blockaccesser) - avancerad algoritm för insättning och borttagning - tar viss extra plats (länkfältet samt luft ) - kräver hela nyckeln vid utsökning, kan ej läsas sekvensiellt
23 23 Indexerad sekvens Jfr index till en bok - lista med pekare till rätt plats Indexpost pekar ut var i huvudfilen posten finns Primärindex, klusterindex (grupperade index), sekundärindex Glest index vs tätt index Indexfilen sorteras alltid. Indexfilen tar plats!
24 24 Indexerad sekvens, forts Ny post - rätt block söks fram, läses in, ändras och skrivs tillbaks. Vid översvämning i blocket skapas ett nytt block och en ny indexpost läggs in i indexfilen Sökning sök nyckeln i indexfilen (som vid sökning i sorterad fil). Hämta aktuellt block från huvudfilen). Borttagning - som ny post. Oftast lämnas tomrum i block istället för att organisera om varje gång.
25 25 Sökning med primärindex, exempel Samma huvudfil som tidigare: antal block, b = 6000 block. tid för blocköverföring = 10 ms Antag att nyckelfältet är 9 bytes långt och adressen till block tar 6 bytes. Indexfilen är en sorterad fil som söks som sådan.
26 26 Sökning i indexfilen Indexfilens poststorlek ir blir då 15 bytes Indexfilens blockfaktor ibfr = 512/15 = 34 Indexfilen har en post per block i huvudfilen, dvs ir=6000 poster Indexfilen tar alltså upp ib = 6000/34 =177 block Hitta en viss indexpost (binärsökning i indexfilen): log2(177) blocköverföringar =8 st. Sedan ytterligare en för att läsa ur huvudfilen. Totalt 9 blocköverföringar, 0.09 sekunder.
27 27 Indexstruktur, fördelar och nackdelar - indexfilen tar extra plats i databasen. - insättning och borttagning kräver även uppdatering av indexfilen. + snabb sökning + relativt enkla algoritmer för insättning och borttagning
28 28 Multipla index (indexnivåer) Index till indexfilen. För varje block i indexfilen en post i indexindexfilen... Kan ha godtyckligt många nivåer...
29 29 Sökning med multipelt index Samma huvudfil och samma indexfil: Indexfilens blockfaktor ibfr = 34 Indexfilen tar upp ib = 177 block Index på indexfilen behöver i2r= 177 poster. Den tar 6 block. Hitta index till indexfilen ( log2(6) =3). Hitta index till huvudfilen (1 överföring). Läsa in det eftersökta blocket ur huvudfilen. Totalt 5 blockaccesser, 0.05 sekunder.
30 30 Klusterindex Indexering på icke-unikt fält går det? Sortera filen på indexfältet och gör index för första posten av varje indexvärde. Ny post sortera in efter nyckeln Sökning sök rätt index som tidigare, sök sedan rätt post i blocket, eller nästa block Borttagning som för vanligt index.
31 31 Sekundärindex index på unikt fält som filen inte är sorterad efter? Detta index är tätt (en indexpost per post i huvudfilen, jfr primärindex, glest). Sekundärindexet får lika många poster som datafilen har poster.
32 32 Sökning på sekundärindex, exempel samma fil som tidigare och indexposter som tidigare, men med tätt index: Indexfilens poststorlek ir = 15 bytes Indexfilens blockfaktor ibfr = 1024/15 = 68 Indexfilen tar ib = 30000/68 = 442 block Hitta en indexpost, binärsökning i indexfilen: log2(442) blocköverföringar = 9 st sedan en blocköverföring ur huvudfilen. Totalt 10 blockaccesser, 0.1 sekunder.
33 33 Sammanfattning Typ Ny post Sökning Borttagning Extra plats Hög snabb (2) långsam (b/2) långsam (b/2 +1) övergivna poster* Ordnad långsam (log2(b)+1) snabb (log 2 (b)) långsam (log 2 (b)+1) tomma poster* Hashstrukt snabb (2-3) snabb (1-2)** snabb (2-3) länkvärde + reserv Indexerad snabb (log 2 (ib)+2) snabb (log 2 (ib)+1) snabb (log 2 (ib)+2) indexfilen Värdet anger antal accesser, b=antal block i filen, ib=antal block i indexfilen. *=Om ingen omorganisation sker. **= sökning på nyckelvärde, annan sökning som för Hög.
34 34 Filorganisationer Hög Ordnad sekvens Hashstruktur Indexstruktur primärindex (multipla nivåer) klusterindex sekundärindex
35 35 Fysisk design designa databasen på fysisk nivå: avvägning mellan utrymme och snabbhet. Ta med i beräkningen hur ofta tabellen används och hur (sökning/matchning mot vilket fält). Åtgärder: Ordna datafilen - osorterad hög eller sorterad? På vad? Används alltid nyckel? Hashtabell! Skapa index vilka behövs? - de som söks på!
Databaser Design och programmering. Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter: minnesteknik filstrukturer indexering
Databaser Design och programmering Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter: minnesteknik filstrukturer indexering 2 Programdesign, databasdesign Databasdesign Kravspecifikation
Läs merDatabaser Design och programmering Minnesteknik Minnesteknik, forts Utvecklingen Hårddisk Hårddisk, forts
Databaser Design och programmering Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter minnesteknik filstrukturer indexering 1 Minnesteknik Primärminne (kretsteknik) Flyktigt Snabbt Dyrt
Läs merDatabaser - Design och programmering. Minnesteknik. Minnesteknik, forts. Hårddisk. Primärminne (kretsteknik) Fysisk design av databasen
Databaser Design och programmering Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter minnesteknik filstrukturer indexering Minnesteknik Primärminne (kretsteknik) Flyktigt Snabbt Dyrt
Läs merMinnesteknik. Minnen lämpliga för databaser. Minnesteknik, forts. Databaser design och programmering. temporärt/flyktig Snabbt Dyrt
Databaser design och programmering n Fysisk design av databasen Minnesteknik n Primärminne (kretsteknik) n att ta hänsyn till implementationsaspekter minnesteknik filstrukturer indexering 1 temporärt/flyktig
Läs merFillagring och indexering
Fillagring och indexering Lena Strömbäck Institutionen för datavetenskap (IDA) Databaser Världen Databas Modell Databas- Hanterings- System (DBMS) Queries Svar Queries Svar Användare Anv Updates Queries
Läs merKarlstads Universitet, Datavetenskap 1
DAV B04 - Databasteknik KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 151 Lagring av databaser på sekundärminne Att läsa/skriva på sekundärminne (hårddisk) är en långsam process jämfört med operationer i primärminnet
Läs merProgramdesign, databasdesign. Databaser - Design och programmering. Funktioner. Relationsmodellen. Relation = generaliserad funktion.
Databaser Design och programmering Relationsmodellen definitioner ER-modell -> relationsmodell nycklar, olika varianter Programdesign, databasdesign Databasdesign Konceptuell design Förstudie, behovsanalys
Läs merVad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista
Databaser Vad är en databas? Vad du ska lära dig: Använda UML för att modellera ett system Förstå hur modellen kan översättas till en relationsdatabas Använda SQL för att ställa frågor till databasen Använda
Läs merDatastrukturer och algoritmer. Innehåll. Tabell. Tabell - exempel. Gränsyta till Tabell. Tabell. Modell. Hashtabell Relation, lexikon.
Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 7 Tabell, hashtabell Relation & lexikon Innehåll Tabell Tabell Hashtabell Relation, lexikon Modell Uppslagsbok Organisation Ändlig avbildning av argument på värden
Läs merDatabaser design och programmering. Fö 2: Design processen, ER-modellering
Databaser design och programmering Fö 2: Design processen, ER-modellering 2 Programutveckling Interaktionsdesign, behovsanalys Programdesign, databasdesign Implementation 3 Programdesign, databasdesign
Läs merDatabaser design och programmering. Design processen ER- modellering
Databaser design och programmering Design processen ER- modellering 2 Programutveckling Förstudie, behovsanalys Programdesign, databasdesign Implementation 3 Programdesign, databasdesign Databasdesign
Läs merMagnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet
Föreläsning ADT Map/Dictionary, hashtabeller TDDC9,TDDE22,725G97: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 7 september 208 Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet. ADT Map/Dictionary.
Läs merTentamen DATABASTEKNIK - 1DL116
Uppsala universitet Institutionen för informationsteknologi Kjell Orsborn Tentamen 2003-05-20 DATABASTEKNIK - 1DL116 Datum...Tisdagen den 20 Maj, 2003 Tid...12:00-17:00 Jourhavande lärare...kjell Orsborn,
Läs merTommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2
Föreläsning 4 ADT Map/Dictionary, hashtabeller, skip-listor TDDC91: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 9 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 4.1
Läs merWebprogrammering och databaser. Konceptuell datamodellering med ER-modellen
Webprogrammering och databaser Konceptuell datamodellering med ER-modellen 2 Programutveckling Interaktionsdesign, behovsanalys Programdesign, databasdesign Implementation 3 Programdesign, databasdesign
Läs merInnehåll MySQL Intro. Ex på ett index Index typer ISAM Balanserat träd Pk och Fk i MySQL Eget index För o nackdelar med index
Innehåll MySQL Intro Ex på ett index Index typer ISAM Balanserat träd Pk och Fk i MySQL Eget index För o nackdelar med index Institutionen Institutionen för Datavetenskap, för Kommunikation Fysik o och
Läs merDatabaser - Design och programmering. Kursöversikt. Exempel: telefonbok. Varför databaser?
Databaser Design och programmering! Diverse praktiskt! Varför databaser?! Vad är en databas?! Andra viktiga begrepp Kursöversikt! Teori och praktik! Samläsning! Olika projekt! Examination (tenta, labb
Läs merVad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista
Databaser Vad är en databas? Vad du ska lära dig: Använda UML för att modellera ett system Förstå hur modellen kan översättas till en relationsdatabas Använda SQL för att ställa frågor till databasen Använda
Läs mer! Teori och praktik. ! Ändringar från förra året. ! Examination (tenta, projekt) LiU. ! Varför ni? ! Varför överhuvudtaget? LiU
Databaser Design och programmering, IDA Kursen, diverse praktiskt Varför databaser? Vad är en databas? Andra viktiga begrepp Kursöversikt Teori och praktik Fö och bok lektioner, labbar i projekt (3,5hp=100h)
Läs merWebprogrammering och databaser. Konceptuell datamodellering med ER-modellen
Webprogrammering och databaser Konceptuell datamodellering med ER-modellen 2 Programutveckling Interaktionsdesign, behovsanalys Programdesign, databasdesign Implementation 3 Programdesign, databasdesign
Läs merTENTAMEN. TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik. 16 augusti 2010, kl 14-18
LiTH, Linköpings tekniska högskola IDA, Institutionen för datavetenskap Jose M. Peña 2010-08-10 Lokal TER1 och TERC. Tillåtna hjälpmedel Lexikon, miniräknare. TENTAMEN TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik
Läs merOperativsystem - Filsystem
Operativsystem - Filsystem Mats Björkman 2015-03-09 Administrativt n Extraföreläsning istället för den inställda: torsdag 12/3 kl 8-10 i Pi n Seminarier preliminärt schema ute n 15 minuter per grupp lämna
Läs merFö 2: Minnen. Introduktion. Primärminnet. Interna och externa minnen. Introduktion, Klassificiering
Fö 2: Minnen Introduktion, Klassificiering Primärminne Sekundärminne Minneshiearki Cache-minne Introduktion Primärminnet används för att lagra program och data som är aktuella att använda. Sekundärminnet
Läs merDatastrukturer. föreläsning 6. Maps 1
Datastrukturer föreläsning 6 Maps 1 Avbildningar och lexika Maps 2 Vad är ett lexikon? Namn Telefonnummer Peter 031-405937 Peter 0736-341482 Paul 031-405937 Paul 0737-305459 Hannah 031-405937 Hannah 0730-732100
Läs merDagens föreläsning. KTH & SU, CSC Databasteknik Föreläsning 10 sid 1
Dagens föreläsning Vad du skall komma ihåg från tidigare föreläsningar Optimering av frågor Algebraisk omformulering Kostnadsberäkningar Evaluering av frågor Algoritmer för relationsoperatorer Beräkning
Läs merVad du skall komma ihåg från tidigare föreläsningar. Dagens föreläsning. Evaluering av frågor. Data dictionary
Dagens föreläsning Vad du skall komma ihåg från tidigare föreläsningar Vad du skall komma ihåg från tidigare föreläsningar Optimering av frågor Algebraisk omformulering Kostnadsberäkningar Evaluering av
Läs merTommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2
Föreläsning 5 ADT Map/Dictionary, hashtabeller TDDI16: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 16 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 5.1 Innehåll Innehåll
Läs merÖppna filer och filsystem i PintOS Hemuppgift TDDI81, 21/
Öppna filer och filsystem i PintOS Hemuppgift TDDI8, /0-03 Almquist Mathias (matal09) Nguyen Johan (johng86) Hamzic Mirza (mirha348) Timliden Erik (eriti930) INLEDNING PintOS är ett operativsystem utvecklat
Läs merInlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1
Inlämningsuppgift : Finn 2D1418 Språkteknologi Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1 1. Inledning...3 2. Teori...3 2.1 Termdokumentmatrisen...3 2.2 Finn...4 3. Implementation...4 3.1 Databasen...4
Läs merGrunderna för relationsmodellen!
Grunderna för relationsmodellen! 1 Varför behöver jag lära mig relationsmodellen?! Relationsmodellen är den totalt dominerande datamodellen i moderna databassystem Beskriver databaser som en mängd tabeller
Läs mer1 Skapa Tabell...2. 2 Skapa Relationer...20. 3 Redigera Relationer...24. 4 Redigera Fält i Tabell...26. 5 Lägga till Poster i Tabell...
Kapitel 5 Tabell 1 Skapa Tabell...2 1.1 Tabellfönstret... 4 1.2 Fältegenskaper... 8 1.3 Primärnyckel... 11 1.4 Spara Tabell... 12 1.5 Tabellguiden... 12 2 Skapa Relationer...20 3 Redigera Relationer...24
Läs merDatabaser - Design och programmering
Databaser - Design och programmering Eva L. Ragnemalm, IDA (eva.ragnemalm@liu.se) Fö 1; introduktion Kursen, diverse praktiskt Varför databaser? Vad är en databas? Andra viktiga begrepp 2 Kursöversikt
Läs merFilhantering. Grunderna i filhantering. Uppbyggnad av filer. Data hierarkin. Filpekaren. Positionering i filer 2002-10-29
Grunderna i filhantering Filhantering Filer kan användas för permanent lagring av data Hårddisk, disketter, CD-R/W, band Variabler och arrayer Försvinner när du avslutar programmet Sparas i datorns arbetsminne
Läs mer732G16: Databaser - Design och programmering
732G16: Databaser - Design och programmering Eva L. Ragnemalm, IDA (eva.ragnemalm@liu.se) Johan Falkenjack, IDA (johan.falkenjack@liu.se) Fö 1 Introduktion 2 Kursöversikt Teori och praktik Kursbok, lektionshäfte,
Läs merSökning i ordnad lista. Sökning och sortering. Sökning med vaktpost i oordnad lista
Sökning och sortering Sökning i oordnad lista Att söka efter data man lagrat undan för senare användning är vanligt Egentligen har man ingen annan anledning för att lagra undan data Har man mycket data
Läs merFöreläsning Datastrukturer (DAT036)
Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-27 Idag Balanserade sökträd Splayträd Skipplistor AVL-träd AVL-träd Sökträd Invariant (för varje nod): Vänster och höger delträd har samma
Läs merFöreläsningsanteckningar, Introduktion till datavetenskap HT S4 Datastrukturer. Tobias Wrigstad
1 Datatyper Tobias Wrigstad Det finns flera olika typer av (slags) data Olika datatyper har olika egenskaper. T.ex. är ett personnummer inte ett tal. (Den sista siffran skall stämma enligt den s.k. Luhnalgoritmen
Läs merSQLs delar. Idag. Att utplåna en databas. Skapa en databas
Idag SQLs delar Hur skapar vi och underhåller en databas? Hur skapar man tabeller? Hur får man in data i tabellerna? Hur ändrar man innehållet i en tabell? Index? Vad är det och varför behövs de? Behöver
Läs mer! Webprogrammering. ! Databasteori och praktik. ! Fö, le, la + projekt. ! Examination (tenta, dugga + labb, ! Studera användarna och deras problem
Webprogrammering och databaser! Idag: Diverse praktiskt om kursen Webprogrammering Databaser, terminogi Start på ER-modellering! Webprogrammering Kursöversikt! Databasteori och praktik! Fö, le, la + projekt!
Läs merMer datorarkitektur. En titt I datorn Minnen
Mer datorarkitektur En titt I datorn Minnen von Neumann-modellen von Neumann-modellen CPU (Central Processing Unit) Styrenhet hämtar programinstruktioner ALU (Arithmetic and Logical Unit) utför beräkningar
Läs merF5: Högnivåprogrammering
F5: Högnivåprogrammering Parameteröverföring Koppling mellan låg- och högnivåprogrammering Lokala variabler Heapen Datatyper 1 Subrutin, parameteröverföring: 1(3) Via register genom värde Skicka data via
Läs merSökning. Översikt. Binärt sökträd. Linjär sökning. Binär sökning. Sorterad array. Linjär sökning. Binär sökning Hashtabeller
Översikt Linjär sökning Sökning Binär sökning Hashtabeller Programmering tillämpningar och datastrukturer 2 Linjär sökning Binärt sökträd Undersök ett element i taget tills du hittar det sökta Komplexitet
Läs merF5: Högnivåprogrammering
1 F5: Högnivåprogrammering Parameteröverföring Koppling mellan låg- och högnivåprogrammering Lokala variabler Heapen Datatyper 1 Subrutin, parameteröverföring: 1(3) Via register genom värde Skicka data
Läs merAvbildningar och hashtabeller. Koffman & Wolfgang kapitel 7, mestadels avsnitt 2 4
Avbildningar och hashtabeller Koffman & Wolfgang kapitel 7, mestadels avsnitt 2 4 1 2 Mängder i Java 3 Mängd-gränssnittet Set vs. List Mängder får endast innehålla unika element: Metoden.add(E) returnerar
Läs merWebprogrammering och databaser. 729G28 Webprogrammering och databaser. Kursöversikt. Praktisk info. Webprogrammering. Ändringar mot förra året
729G28 Webprogrammering och databaser Föreläsning 1: Diverse praktiskt om kursen Webprogrammering Databaser, terminogi Webprogrammering och databaser Personal: Examinator Jalal Maleki, jalma@ida.liu.se
Läs merDatastrukturer. föreläsning 10. Maps 1
Datastrukturer föreläsning 10 Maps 1 AVL-träd 1 2 5 2 0 4 1 8 3 2 1 11 1 7 Lecture 6 2 Insättning i AVL-träd Sätt först in det nya elementet på samma sätt som i ett vanligt BST! Det nya trädet kan bli
Läs merFilsystem. Varför? Hur? För att kunna lagra data mer permanent än i RAM. Vettig organisation Vettiga namn
Varför? För att kunna lagra data mer permanent än i RAM Hur? Vettig organisation Vettiga namn Stora/små bokstäver 8-bitars tecken (teckenkodning) File extensions Längd Struktur på filerna Byte efter byte,
Läs merIdag. Hur skapar vi och underhåller en databas? DD1370 (Föreläsning 4) Databasteknik och informationssystem 7,5 hp Hösten / 20
Idag Hur skapar vi och underhåller en databas? DD1370 (Föreläsning 4) Databasteknik och informationssystem 7,5 hp Hösten 2009 1 / 20 Idag Hur skapar vi och underhåller en databas? Hur skapar man tabeller?
Läs merProv i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare
Prov i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare Jacek Malec Datavetenskap, LU 11 april 2003 Datum 11 april 2003 Tid 14 19 Ansvarig lärare Jacek Malec (tel. 03 9890431) Hjälpmedel inga Antal
Läs merProgramkonstruktion och. Datastrukturer
Programkonstruktion och Datastrukturer Repetitionskurs, sommaren 2011 Datastrukturer (hash-tabeller och heapar) Elias Castegren elias.castegren.7381@student.uu.se Arrayer igen En array är en linjär datastruktur
Läs merProgrammering för Språkteknologer II. Innehåll. Associativa datastrukturer. Associativa datastrukturer. Binär sökning.
Programmering för Språkteknologer II Markus Saers markus.saers@lingfil.uu.se Rum -040 stp.lingfil.uu.se/~markuss/ht0/pst Innehåll Associativa datastrukturer Hashtabeller Sökträd Implementationsdetaljer
Läs merTentamen i. Databasteknik
Tentamen i Databasteknik Torsdagen den 10/3 2005 14.00-19.00 Tillåtna hjälpmedel: Allt tänkbart material Använd bara framsidan på varje blad Skriv max en uppgift per blad. Skriv tydligt. Motivera allt.
Läs merDatastrukturer och algoritmer
Innehåll Föreläsning En introduktion till projektmodellen LIPS Hashtabeller Att läsa: Dessa bilder + kapitel. Projekt definition Projekt En grupp av projektdeltagare utför under ledning av en projektledare
Läs merTräd Hierarkiska strukturer
Träd Hierarkiska strukturer a 1 a 2 a 3 a 4 a 2 a 5 a 6 a 7 Hierarki: Korta vägar till många Hur korta? Linjär lista: n 2 Träd: Antal element på avståndet m: g m a 1 a 3 a 8 a 12 m = log g n a 9 a 10 Väglängden
Läs merTENTAMEN För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Anna Palmquist. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor
TENTAMEN För kursen DATUM: 2015-11-06 TID: 14 19 Ansvarig för tentamen: Anna Palmquist Förfrågningar: 0734-612003 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,
Läs merTENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18 Jourhavande lärare: Jose M. Peña (1651) Poäng: Tentan består av 2 delar. För godkänd krävs
Läs merIntroduktion till MySQL
Introduktion till MySQL Vad är MySQL? MySQL är ett programmerings- och frågespråk för databaser. Med programmeringsspråk menas att du kan skapa och administrera databaser med hjälp av MySQL, och med frågespråk
Läs merUppstart Inloggning SSMS Skapa Databas Skapa Tabell Skapa Diagram, Fk, RI Hantering av Index, Pk, Fk, Ix Constraints Beräknande fält Några funktioner
INNEHÅLL Uppstart Inloggning SSMS Skapa Databas Skapa Tabell Skapa Diagram, Fk, RI Hantering av Index, Pk, Fk, Ix Constraints Beräknande fält Några funktioner Kapitel 5 och 6. Beginning SQL Server 008
Läs merTENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 12 juni 2007, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 12 juni 2007, kl 14-18 Jourhavande lärare: Patrick Lambrix (013/28 26 05) Poäng: Tentan består av 2 delar.
Läs merFöreläsning 9 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning Datastrukturer (DAT07) Fredrik Lindblad 27 november 207 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/20/course/dat07 Innehåll 2
Läs merTentamen i Databasteknik
Tentamen i Onsdagen den 7 mars 2007 Tillåtna hjälpmedel: Allt skrivet material Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera egna antaganden. Oläslig/obegriplig
Läs merMitthögskolan ITM Telefon 063-16 53 00. Access. Laborationskompendium för grunderna i databasen Microsoft Access. Detta exemplar tillhör:
Mitthögskolan ITM Telefon 063-16 53 00 Access Laborationskompendium för grunderna i databasen Microsoft Access Detta exemplar tillhör: HT 2003 Innehållsförteckning Tema...1 Databasmiljön...2 Tabeller...2
Läs merDesign och underhåll av databaser
Design och underhåll av databaser 1. Modell av verkligheten 2. Normalformer 3. Introduktion till DDL 4. Skapa databaser 5. Skapa tabeller 6. Skapa index 7. Restriktioner 8. Ta bort databaser, tabeller
Läs merTentamen NDA01G Öppen för alla. Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna
Databasteknik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen NDA01G Öppen för alla Tentamenskod: Tentamensdatum: 2016-11-04 Tid: 14:00-19:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna
Läs merFöreläsning 18 Filer och avbildningar
Föreläsning 18 Filer och avbildningar Grundkurs i programmering Jan Lönnberg Institutionen för datateknik -universitetets högskola för teknikvetenskaper 15.11.2011 Avbildningar Hur skulle du göra en: Ordlista
Läs merInnehåll. Föreläsning 10. Specifikation. Mängd. Specifikation. Konstruktion av mängd. Mängd Lexikon Hashtabell
Innehåll Föreläsning Mängd, lexikon och hashtabell Mängd Lexikon Hashtabell Mängd Specifikation Modell: En påse, men den är inte riktigt bra eftersom man tex kan ha mängder med gemensamma element. Organisation:
Läs merViktigt! Glöm inte att skriva Tentamenskod på alla blad du lämnar in.
Databaser och Affärssystem Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: 7,5 högskolepoäng Tentamen 41F08A Itek14 TentamensKod: Tentamensdatum: Tid: 2015-10-29 14-17 (3 timmar) Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är
Läs merHashing Bakom kulisserna på Pythons dictionary
Hashing Bakom kulisserna på Pythons dictionary Innehåll Några förenklingar Leta i listor Olika ideer om hashing I python förr Och nu DA2001 (Föreläsning 20) Datalogi 1 Hösten 2018 1 / 32 Några förenklingar
Läs merWebprogrammering och 729G28 databaser Webprogrammering och databaser Kursöversikt Webprogrammering Designprocessen Lösningsförslag
729G28 Webprogrammering och Kursansvarig: Eva Ragnemalm, IDA eva.ragnemalm@liu.se Kursassistent: Anders Märak Leffler anders.marak.leffler@liu.se Webprogrammering och Föreläsning 1: Diverse praktiskt om
Läs merDatabaser. Vad du ska lära dig: Ordlista
Databaser Vad du ska lära dig: Ordlista Använda UML för att modellera ett system Förstå hur modellen kan översättas till en relationsdatabas Använda SQL för att ställa frågor till databasen Använda en
Läs merTENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 19 april 2002, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 19 april 2002, kl 14-18 Jourhavande lärare: Patrick Lambrix, 2605 Poäng: Tentan består ut av 2 delar.
Läs merTentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035
Tentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035 17 december 2005 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.)
Läs merKarlstads Universitet, Datavetenskap 1
2003-01-20 DAV B04 - Databasteknik 2003-01-20 KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 26 Relationsmodellen En formell teori som baserar sig på (främst) mängdlära predikatlogik Föreslogs av E.F Codd 1970 i
Läs merTDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Abstrakta datatyper Listor Stackar
Läs merTENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 22 augusti 2006, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TETAME TDDB77 Databaser och Bioinformatik 22 augusti 2006, kl 14-18 Jourhavande lärare: Lena Strömbäck (Patrick Lambrix, 0703-492066) Poäng: Tentan
Läs merInnehåll. Föreläsning 12. Binärt sökträd. Binära sökträd. Flervägs sökträd. Balanserade binära sökträd. Sökträd Sökning. Sökning och Sökträd
Innehåll Föreläsning 12 Sökträd Sökning Sökning och Sökträd 383 384 Binärt sökträd Används för sökning i linjära samlingar av dataobjekt, specifikt för att konstruera tabeller och lexikon. Organisation:
Läs merDatabaser - Design och programmering. Relationsmodellen. Relationer - som tabeller. Relationer som tabeller. Alternativa notationer: Relationsschema
Databaser Design och programmering Relationsmodellen definitioner ER-modell -> relationsmodell nycklar, olika varianter Relationsmodellen Introducerades av Edward Codd 970 Mycket vanlig Stödjer kraftfulla
Läs merSökning och sortering. Sökning och sortering - definitioner. Sökning i oordnad lista. Sökning med vaktpost i oordnad lista
Sökning och sortering Sökning och sortering - definitioner Att söka efter data man lagrat undan för senare användning är vanligt Egentligen har man ingen annan anledning för att lagra undan data Har man
Läs merInnehåll. F7: Tabell, hashtabell, relation & lexikon. Gränsyta till Tabell. Tabell. Tabell Hashtabell Relation Lexikon.
Innehåll F7: Tabell, hashtabell, relation & lexikon Niclas Börlin 5DV49 Datastrukturer och algoritmer Tabell Hashtabell Relation Lexikon Tabell Gränsyta till Tabell Modell Uppslagsbok Organisation Ändlig
Läs merTentamen i Databasteknik
Tentamen i Databasteknik Tisdagen den 15 mars 2010 Tillåtna hjälpmedel: Allt skrivet material och räknedosa Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera
Läs merSökning och sortering
Sökning och sortering Att söka efter data man lagrat undan för senare användning är vanligt Egentligen har man ingen annan anledning för att lagra undan data Har man mycket data och många sökningar måste
Läs merProgrammering för språkteknologer II, HT2014. evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv14/pst2/
Programmering för språkteknologer II, HT2014 Avancerad programmering för språkteknologer, HT2014 evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv14/pst2/ Idag - Hashtabeller
Läs merTDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 9 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 9 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Prioritetskö Heap Representation som
Läs merRelationsmodellen. Relations modellen är idag den mest änvända datamodellen för kommersiella
Relationsmodellen 2-1 Relationsmodellen Relations modellen är idag den mest änvända datamodellen för kommersiella applikationer. Relationsdatabasstruktur En relationsdatabas består av en samling tabeller,
Läs merhttp://pcforalla.idg.se/2.1054/1.288518/apacer-a7-supersnabb-ssd-disk-perfekt-for-upp...
Page 1 of 5 Nyheter Tester Skolor Program Forum Business Galleria Sök på pcforalla.se Sök 2010-01-26 15:40 Apacer A7: Supersnabb ssd-disk perfekt för uppgradering Av Mattias Inghe Test Apacers dyra men
Läs merLite om databasdesign och modellering
Lite om databasdesign och modellering Konceptuell databasdesign Med konceptuell databasdesign avses processen att konstruera en datamodell för en verksamhet, oberoende av fysiska villkor. Modelleringen
Läs merTentamen Datastrukturer för D2 DAT 035
Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035 17 december 2005 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.) Betygsgränser:
Läs merHitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet
Föreläsning 13 Innehåll Algoritm 1: Sortera Exempel på problem där materialet i kursen används Histogramproblemet Schemaläggning Abstrakta datatyper Datastrukturer Att jämföra objekt Om tentamen Skriftlig
Läs merLösningsförslag till tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Lösningsförslag till tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Torsdag 11 dec 2008 1. a) Jag använder kokbokens regler a. En objektklass som innehåller e-term(-er) bildar en tabell b. En
Läs merGrunderna i stegkodsprogrammering
Kapitel 1 Grunderna i stegkodsprogrammering Följande bilaga innehåller grunderna i stegkodsprogrammering i den form som används under kursen. Vi kommer att kort diskutera olika datatyper, villkor, operationer
Läs mer729G28 Webprogrammering och databaser. Föreläsning 1: Diverse praktiskt om kursen Webprogrammering Databaser, terminologi
729G28 Webprogrammering och databaser Föreläsning 1: Diverse praktiskt om kursen Webprogrammering Databaser, terminologi 2 Personal Examinator, Ansvarig databasteori: Eva Ragnemalm, eva.ragnemalm@liu.se
Läs merKonceptuella datamodeller
Databasdesign Relationer, Nycklar och Normalisering Copyright Mahmud Al Hakim mahmud@webacademy.se www.webacademy.se Konceptuella datamodeller Om man ska skapa en databas som beskriver en del av verkligheten
Läs merFöreläsning Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-12-14 Idag Frågor? Är något oklart inför tentan? Sammanfattning Exempel från föreläsning 1 Dåligt val av datastruktur public class Bits {
Läs merTentamen ISGB01, ISGB24. Databasdesign 7,5 Poäng
Tentamen ISGB01, ISGB24 Databasdesign 7,5 Poäng Datum: 2016-09-30 Tid: 08.15-13.15 Lärare: Peter Bellström, Katarina Groth, Johan Högberg Tentamen är på 40 poäng. Gränsen för Godkänd (G) är 20 poäng. Gränsen
Läs merFöreläsning REPETITION & EXTENTA
Föreläsning 18 19 REPETITION & EXTENTA Programmeringsteknik på 45 minuter Klasser och objekt Variabler: attribut, lokala variabler, parametrar Datastrukturer Algoritmer Dessa bilder är inte repetitionsbilder
Läs merDatabaser och databasdesign. Den relationella modellen, normalisering och modellering (2)
Databaser och databasdesign Den relationella modellen, normalisering och modellering (2) Varför databaser (DB)? Vi vill och måste kunna lagra data på sätt som motsvarar olika verksamheters behov Vad är
Läs merDD1320 Tillämpad datalogi. Lösnings-skiss till tentamen 2010-10-18
DD1320 Tillämpad datalogi Lösnings-skiss till tentamen 2010-10-18 1. Mormors mobil 10p M O R M O R S M O B I L M O R M O R S M O B I L i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 next[i] 0 1 1 0 1 1 4 0 1 3 1 1 Bakåtpilarna/next-värde
Läs merDatastrukturer. föreläsning 10. Maps 1
Datastrukturer föreläsning 10 Maps 1 Minsta uppspännande träd Maps 2 Minsta uppspännande träd Uppspännande träd till graf fritt delträd innehåller alla noderna Minsta uppspännande träd (MST) är det uppspännande
Läs merInga hjälpmedel är tillåtna
Databaser och Affärssystem Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen 41F08A KITEK15h 7,5 högskolepoäng TentamensKod: Tentamensdatum: 2016-10-27 Tid: 9-12 (3 timmar) Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är
Läs merTDDI16 Datastrukturer och algoritmer. Prioritetsköer, heapar, Union/Find
TDDI16 Datastrukturer och algoritmer Prioritetsköer, heapar, Union/Find Prioritetsköer En vanligt förekommande situation: Väntelista (jobbhantering på skrivare, simulering av händelser) Om en resurs blir
Läs mer