Databaser - Design och programmering. Minnesteknik. Minnesteknik, forts. Hårddisk. Primärminne (kretsteknik) Fysisk design av databasen

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Databaser - Design och programmering. Minnesteknik. Minnesteknik, forts. Hårddisk. Primärminne (kretsteknik) Fysisk design av databasen"

Transkript

1 Databaser Design och programmering Fysisk design av databasen att ta hänsyn till implementationsaspekter minnesteknik filstrukturer indexering Minnesteknik Primärminne (kretsteknik) Flyktigt Snabbt Dyrt Sekundärminne (Olika tekniker: hårddisk, diskett, magnetband, CD, DVD mm) Permanent Långsamt Billigt Minnesteknik, forts Hybrider, sk solid state (usb-minne, kameraminnen) Permanent Snabbt Dyrt Hårddisk Skiva med magnetiserbar beläggning, packningstäthet Roterar: spår, rotationshastighet Läs/skrivhuvud Packe, cylinder storlek vs accesstid och pris per byte Krav: databaser är stora och persistenta

2 Hårddisk, forts Block fysiskt 1/2 till 4kB, logiskt upp till 64kB - minsta överföringsmängd till PM Fil lagras i ett antal block Accesstid = sök+rotation+läs = 5-50ms (millisekunder) (läsa hela skivan sekvensiellt dock snabbare) Blocköverföring tar alltså tid. Databasen Lagras som en samling poster i filer på hårddisk Post med fält = tupel med attribut Fil med poster = relation med tupler Datatyp (tecken, heltal osv) - utrymme Filer Filer och block Operativsystemets filer Databashanterarens filer Olika lösningar: databashanteraren har helt egna filer databashanteraren använder OS' filer Mellanting Viktiga operationer på poster: hitta, lägg till, ta bort, ändra, gå igenom ett antal Filer lagras som en serie poster i ett antal fysiska block Logiska block som en serie fysiska block Ligger efter varandra i samma spår så långt det går Efter raderingar och insättningar: fragmentering

3 Blockningsfaktor, bfr Filer Om R är poststorlek och B är blockstorleken är bfr = B/R" en fil med r stycken poster kräver n = #r/bfr$ stycken block Vilka block som ingår lagras i filhuvudet 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. Hashstruktur 4. Indexstruktur Hög (heap) Oordnad sekvens av poster Ny post - läggs sist. Adressen till sista blocket sparas i filhuvudet. Sökning - sekvensiell genomgång av filen tills man hittar den sökta posten. 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. Sökning i hög, exempel Poststorlek, R = 100 byte blockstorlek, B = 1024 byte filstorlek, r = st poster tid för blocköverföring: 20 ms Blockningsfaktorn blir: bfr=b/r"= =1024/100"= 10 poster per block Filen tar upp b=#r/bfr$=#30000/10$ st block För att hitta en viss post krävs i genomsnitt b/2= 1500 blocköverföringar = 30 sekunder.

4 Hög: fördelar och nackdelar Ordnad sekvens (sorterat) + 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. 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. Sökning i ordnad sekvens, exempel Samma fil som tidigare: blockfaktor, bfr = 10 poster per block antal block, b = 3000 block. tid för blocköverföring = 20 ms Binärsökning, antal blocköverföringar: n=#log2(b)$ = #log2(3000)$=12 För att hitta en viss post krävs maximalt 12 blocköverföringar = 0.24 sekunder. 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

5 För filer med nyckel. Hashstruktur Posterna sprids över en hylla med fack med hjälp av en hashfunktion. Varje hylla=ett block Kollisionshantering vid fullt block: spillblock 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. Hashstruktur, fördelar och nackdelar + snabb sökning (fåtal blockaccesser) - avancerad algoritm för insättning och borttagning - tar viss extra plats (länkfältet samt luft ) - kräver hela nyckeln Indexstruktur För sökning på något speciellt fält (indexeringsfält). Jfr index till en bok Huvudfilen är ordnad efter något fält, t.ex. nyckeln. Kallas då primärindex. För varje block i huvudfilen skapas en post i indexfilen, som innehåller nyckeln från den första posten i blocket samt blockets adress. Indexfilen sorteras enligt nyckelvärdet.

6 Indexstruktur, forts Ny post - rätt block söks fram, läses in, ändras och skrivs tillbaks. Vid översvämning 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. Borttagning - som ny post. Oftast lämnas tomrum i block istället för att organisera om varje gång. Sökning i indexerad fil, exempel Samma huvudfil som tidigare: antal block, b = 3000 block. tid för blocköverföring = 20 ms Antag att nyckelfältet är 9 bytes långt och adressen till block tar 6 bytes. Indexfilen är en sorterad fil som söks som sådan Sökning i indexfilen Indexfilens poststorlek ir blir då 15 bytes Indexfilens blockfaktor ibfr =1024/15"= 68 Indexfilen tar alltså upp ib = #3000/68$=45 block Hitta en viss indexpost (binärsökning i indexfilen): #log2(45)$blocköverföringar =6 st. Sedan ytterligare en för att läsa ur huvudfilen. Totalt 7 blockaccesser, 0.14 sekunder. 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

7 Index till indexfilen. Multipla index (indexnivåer) För varje block i indexfilen en post i indexindexfilen... Kan ha godtyckligt många nivåer... Sökning med multipelt index Samma huvudfil och samma indexfil: Indexfilens blockfaktor ibfr = 68 Indexfilen tar upp ib = 45 block Index på indexfilen behöver i2r= 45 poster. Den får plats i ett block: Hitta index till indexfilen (1 överföring). Hitta index till huvudfilen (1 överföring). Läsa in det eftersökta blocket ur huvudfilen. Totalt 3 blockaccesser, 0.06 sekunder. Klusterindex Sekundärindex 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. 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.

8 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, 0.2 sekunder. Hög Ordnad sekvens Hashstruktur Indexstruktur Filorganisationer primärindex (multipla nivåer) klusterindex sekundärindex 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?

Databaser Design och programmering Minnesteknik Minnesteknik, forts Utvecklingen Hårddisk Hårddisk, forts

Databaser 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 mer

Minnesteknik. Minnen lämpliga för databaser. Minnesteknik, forts. Databaser design och programmering. temporärt/flyktig Snabbt Dyrt

Minnesteknik. 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 mer

Fillagring och indexering

Fillagring 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 mer

Karlstads Universitet, Datavetenskap 1

Karlstads 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 mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2

Tommy 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 mer

Operativsystem - Filsystem

Operativsystem - 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 mer

Datastrukturer. föreläsning 6. Maps 1

Datastrukturer. 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 mer

Dagens föreläsning. KTH & SU, CSC Databasteknik Föreläsning 10 sid 1

Dagens 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 mer

Vad du skall komma ihåg från tidigare föreläsningar. Dagens föreläsning. Evaluering av frågor. Data dictionary

Vad 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 mer

Träd Hierarkiska strukturer

Träd 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 mer

Inlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1

Inlämningsuppgift : 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 mer

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista

Vad 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

TENTAMEN. TDDD12 Databasteknik TDDD46 Databasteknik. 16 augusti 2010, kl 14-18

TENTAMEN. 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 mer

Sökning. Översikt. Binärt sökträd. Linjär sökning. Binär sökning. Sorterad array. Linjär sökning. Binär sökning Hashtabeller

Sökning. 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 mer

Tentamen i. Databasteknik

Tentamen 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 mer

Innehåll. Föreläsning 10. Specifikation. Mängd. Specifikation. Konstruktion av mängd. Mängd Lexikon Hashtabell

Innehåll. 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 mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2

Tommy 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 mer

Tentamen i Databasteknik

Tentamen 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 mer

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet

Hitta 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 mer

Fö 2: Minnen. Introduktion. Primärminnet. Interna och externa minnen. Introduktion, Klassificiering

Fö 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 mer

1 Skapa Tabell...2. 2 Skapa Relationer...20. 3 Redigera Relationer...24. 4 Redigera Fält i Tabell...26. 5 Lägga till Poster i Tabell...

1 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 mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Föreläsning 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 mer

Grunderna i stegkodsprogrammering

Grunderna 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 mer

Hashtabeller. TDA416, lp3 2016

Hashtabeller. TDA416, lp3 2016 Hashtabeller TDA416, lp3 2016 Mängder och avbildningar (Sets and Maps) I den abstrakta datatypen avbildning/uppslagstabell (Map) lagras nyckelvärde-par. Grundläggande operationerna är insättning, borttagning

Läs mer

Mer datorarkitektur. En titt I datorn Minnen

Mer 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 mer

Programmering för Språkteknologer II. Innehåll. Associativa datastrukturer. Associativa datastrukturer. Binär sökning.

Programmering 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 mer

Introduktion till MySQL

Introduktion 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 mer

DD1320 Tillämpad datalogi. Lösnings-skiss till tentamen 2010-10-18

DD1320 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 mer

Föreläsning REPETITION & EXTENTA

Föreläsning 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 mer

Föreläsning 18 Filer och avbildningar

Föreläsning 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 mer

Användarmanual icad Arkiv

Användarmanual icad Arkiv Användarmanual icad Arkiv Ett webbaserat ritningsarkiv från Astacus Användarmanual för icad Arkiv Ver 1.2 1 Förutsättningar: icad är ett digitalt ritningsarkiv som hanteras via ett webbgränssnitt. Ritningsarkivet

Läs mer

Filhantering. Grunderna i filhantering. Uppbyggnad av filer. Data hierarkin. Filpekaren. Positionering i filer 2002-10-29

Filhantering. 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 mer

TENTAMEN TDDD12 Databasteknik 7 januari 2010, kl 14-18

TENTAMEN 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 mer

SQLs delar. Idag. Att utplåna en databas. Skapa en databas

SQLs 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

Vad är ett dokument? Gör så här

Vad är ett dokument? Gör så här Orsaken till att man överhuvudtaget använder en dator är ju för att genomföra ett arbete, producera ett resultat eller skapa något. Man skriver ett brev, ritar en bild eller kanske gör en kalkyl av något

Läs mer

Programmering 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. 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 mer

Digital- och datorteknik

Digital- och datorteknik Digital- och datorteknik Föreläsning #21 Biträdande professor Jan Jonsson Institutionen för data- och informationsteknik Chalmers tekniska högskola Teknologier och hierarkier Minnestyper Vi har hittills

Läs mer

Tentamen i Databasteknik

Tentamen 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 mer

IT för personligt arbete F5

IT för personligt arbete F5 IT för personligt arbete F5 Datalogi del 1 DSV Peter Mozelius 1 En dators beståndsdelar 1) Minne 2) Processor 3) Inmatningsenheter 1) tangentbord 2) scanner 3) mus 4) Utmatningsenheter 1) bildskärm 2)

Läs mer

Idag. 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 / 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 mer

TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 22 augusti 2006, kl 14-18

TENTAMEN 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 mer

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5. Flöden. Reduktioner. Förändrat flöde

Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5. Flöden. Reduktioner. Förändrat flöde Algoritmer och Komplexitet ht 08. Övning 5 Flöden. Reduktioner Förändrat flöde a) Beskriv en effektiv algoritm som hittar ett nytt maximalt flöde om kapaciteten längs en viss kant ökar med en enhet. Algoritmens

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2014-03-18 Sal Tid 08:00 12:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal

Läs mer

Vad har vi pratat om i kursen?

Vad har vi pratat om i kursen? Vad har vi pratat om i kursen? Föreläsning 1 & 2 Systemminnet och systemstacken Rekursion Abstrakta datatyper Föreläsning 3 ADT:n Länkad lista Föreläsning 4 ADT:n Kö ADT:n Stack Föreläsning 5 Komplexitet

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 Administrativ information 1 1.1 Upplägg... 1

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 Administrativ information 1 1.1 Upplägg... 1 Föreläsning 1 Kursadministration, ADT Map/Dictionary, hashtabeller TDDD71: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 3 november 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet

Läs mer

Språket Python - Del 1 Grundkurs i programmering med Python

Språket Python - Del 1 Grundkurs i programmering med Python Hösten 2009 Dagens lektion Ett programmeringsspråks byggstenar Några inbyggda datatyper Styra instruktionsflödet Modulen sys 2 Ett programmeringsspråks byggstenar 3 ETT PROGRAMMERINGSSPRÅKS BYGGSTENAR

Läs mer

F9 - Polymorfism. ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander

F9 - Polymorfism. ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander F9 - Polymorfism ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander fki@kth.se Polymorfism - flerformighet Vi vet vad metoden heter (signaturen) Men vi vet inte vid anropet exakt vilken metod som faktiskt

Läs mer

En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär:

En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär: Lösningsförslag för 725G45-tentan 3/11-10 1. Vad menas med Von Neumann-arkitektur? (2p) En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär: Data och instruktioner lagras i samma

Läs mer

Tentamen i. Databasteknik II. för D3 m fl. lördag 4 april 2009 kl 08:15-12:15

Tentamen i. Databasteknik II. för D3 m fl. lördag 4 april 2009 kl 08:15-12:15 1 of 6 Örebro universitet Akademin för naturvetenskap och teknik Thomas Padron-McCarthy (Thomas.Padron-McCarthy@oru.se) Tentamen i Databasteknik II för D3 m fl lördag 4 april 2009 kl 08:15-12:15 Gäller

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2016-03-21 Sal Tid 08:00 12:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal

Läs mer

Kryptering. Krypteringsmetoder

Kryptering. Krypteringsmetoder Kryptering Kryptering är att göra information svårläslig för alla som inte ska kunna läsa den. För att göra informationen läslig igen krävs dekryptering. Kryptering består av två delar, en algoritm och

Läs mer

Enkla datatyper minne

Enkla datatyper minne Enkla datatyper minne 143.56 sant Sonja A falskt 18 1999-10-29 Bertil Gralvik, KTH Ingenjörsskolan 1 Addera två tal Algoritmen Summera tal Mata in två tal Beräkna Skriv ut resultat Mata in tal 1 Mata in

Läs mer

Hashtabeller! (& kanske lite sortering)

Hashtabeller! (& kanske lite sortering) Datalogiövning 24/1 2007 Hashtabeller! (& kanske lite sortering) Allmänt om hashtabeller: Snabb lösning för sökningar, O(1). Man lagrar par av nycklar och värden. En hashfunktion beräknar ur nyckeln ett

Läs mer

Seminarium 13 Innehåll

Seminarium 13 Innehåll Seminarium 13 Innehåll Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer ADTn Klassen PriorityQueue i java.util Implementering med lista Heapar ADTn För implementering av prioritetskö För sortering Efter seminariet

Läs mer

Grunderna för relationsmodellen!

Grunderna 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 mer

Registervård. Registervård

Registervård. Registervård Registervård Registervård I registervård underhåller du företagets och programmets register. Du väljer själv vilka åtgärder du vill utföra genom att markera dem och därefter klicka på knappen Utför. Gå

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet Föreläsning 9 Pekare, länkade noder, länkade listor TDDD86: DALP Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer, algoritmer och programmeringsparadigm 25 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings

Läs mer

Innehåll. Föreläsning 11. Organisation av Trie. Trie Ytterligare en variant av träd. Vi har tidigare sett: Informell specifikation

Innehåll. Föreläsning 11. Organisation av Trie. Trie Ytterligare en variant av träd. Vi har tidigare sett: Informell specifikation Innehåll Föreläsning 11 Trie Sökträd Trie och Sökträd 356 357 Trie Ytterligare en variant av träd. Vi har tidigare sett: Oordnat träd där barnen till en nod bildar en mängd Ordnat träd där barnen till

Läs mer

Planera smörjningar bakåt i tiden Det är numera inte möjligt att ange ett datum bakåt i tiden då man anger första smörjdatum.

Planera smörjningar bakåt i tiden Det är numera inte möjligt att ange ett datum bakåt i tiden då man anger första smörjdatum. PROGRAMVERSIONER FÖRBÄTTRINGAR Ver. 2.06 Planera smörjningar bakåt i tiden Det är numera inte möjligt att ange ett datum bakåt i tiden då man anger första smörjdatum. Transpondernummer När man försöker

Läs mer

KTH, NADA, Vahid Mosavat. 1. Flervalsfrågor (5p)

KTH, NADA, Vahid Mosavat. 1. Flervalsfrågor (5p) KTH, NADA, Vahid Mosavat 2D1343, TENTAMEN I DATALOGI FÖR ELEKTRO Onsdagen den 31 mars 2004 kl 8-13 Maxpoäng: tenta+bonus = 50+7. Betygsgränser: 25 poäng ger trea, 35 ger fyra, 45 ger femma. Otydliga/svårlästa

Läs mer

Anvisningar för ifyllning av Excelark för databaser (sekventiella textfiler)

Anvisningar för ifyllning av Excelark för databaser (sekventiella textfiler) 2009-10-09 (reviderad 2011-01-04, 2011-01-31, 2011-10-03, 2012-02-20, 2012-09-17, 2014-05-09) Riksarkivet Anvisningar för ifyllning av Excelark för databaser (sekventiella textfiler) 1 Anvisningar för

Läs mer

Filsystem användarvy och implementering. Föreläsning 4

Filsystem användarvy och implementering. Föreläsning 4 Filsystem användarvy och implementering Föreläsning 4 Filsystem De abstrakta datatyperna fil och directory Hur implementerar man filsystem? Användarvyn av filsystem Implementering av filsystem Exempel

Läs mer

Tentamen i Databasteknik

Tentamen i Databasteknik Tentamen i Lördagen den 21 oktober 2006 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 mer

Innehåll 1. Mediafakta... 3 2. Disketter, CD-skivor, DVD-skivor och USB-minnen 3. Kassetter... 7 4. Svarsmedier vid förfrågningar...

Innehåll 1. Mediafakta... 3 2. Disketter, CD-skivor, DVD-skivor och USB-minnen 3. Kassetter... 7 4. Svarsmedier vid förfrågningar... Mediefakta Innehåll 1. Mediafakta... 3 1.1 Produkter... 4 1.2 Tekniska beskrivningar... 4 2. Disketter, CD-skivor,.DVD-skivor och USB-minnen 5 2.1 Gemensamma specifikationer... 5 2.2 Operativsystemberoende

Läs mer

Föreläsning 10. ADT:er och datastrukturer

Föreläsning 10. ADT:er och datastrukturer Föreläsning 10 ADT:er och datastrukturer ADT:er och datastrukturer Dessa två begrepp är kopplade till varandra men de står för olika saker. En ADT (abstrakt datatyp) är just abstrakt och är inte kopplad

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2015-03-19 Sal Tid 14:00 18:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal

Läs mer

CD Title Catcher. Användarhandbok. Innehåll: Version: 1.1.0.0. Läs följande innan du använder CD Title Catcher. Översikt av CD Title Catcher

CD Title Catcher. Användarhandbok. Innehåll: Version: 1.1.0.0. Läs följande innan du använder CD Title Catcher. Översikt av CD Title Catcher CD Title Catcher Användarhandbok Version: 1.1.0.0 Läs följande innan du använder CD Title Catcher Innehåll: Översikt av CD Title Catcher S2 Skriva skivinformation från HDD Navigation System till ett SD-kort

Läs mer

Importera och använda en textdatabas i Excel

Importera och använda en textdatabas i Excel Importera och använda en textdatabas i Excel I denna beskrivning tänkte jag visa hur man kan hantera information från en databas, som är sparad som en semikolonseparerad textfil. Textfilen kommer att behandlas

Läs mer

Digital- och datorteknik

Digital- och datorteknik Digital- och datorteknik Föreläsning #21 Biträdande professor Jan Jonsson Institutionen för data- och informationsteknik Chalmers tekniska högskola Teknologier och hierarkier Minnestyper Vi har hittills

Läs mer

Användarhandledning Plancenter Admin version 2011

Användarhandledning Plancenter Admin version 2011 Användarhandledning Plancenter Admin version 2011 Senast reviderad 2012-01-16 Utgivare pcskog AB Copyright 2012 pcskog AB Innehållsförteckning...2 1 Välkommen...2 2 pcskog Plancenter 2.1 Plancenter Admin...

Läs mer

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt Föreläsning.: Datastrukturer, en översikt Hittills har vi i kursen lagt mycket fokus på algoritmiskt tänkande. Vi har inte egentligen ägna så mycket uppmärksamhet åt det andra som datorprogram också består,

Läs mer

Sid 1 Kapitel 7: Sökning (Hashning) Hashning

Sid 1 Kapitel 7: Sökning (Hashning) Hashning Sid 1 Hashning 7-1 Hashning är en teknik för att göra insättningar, borttag och sökningar i en tabell, på en konstant tid. Hashning stödjer ej operationer av ordnande karaktär som t ex:» finn minsta/största.»

Läs mer

Vinjetter TDDC91 Datastrukturer och algoritmer

Vinjetter TDDC91 Datastrukturer och algoritmer Vinjetter TDDC91 Datastrukturer och algoritmer 17 augusti 2015 2 Scenario 1 Man har inom Posten Logistik AB skrivit programvara för sortering av kundinformation och vill standardisera användningen av sorteringsalgoritmer.

Läs mer

Laboration 0. Enhetsbokstaven anges med ett kolon efter och man läser ofta ut detta, exempelvis C:(sekolon).

Laboration 0. Enhetsbokstaven anges med ett kolon efter och man läser ofta ut detta, exempelvis C:(sekolon). Laboration 0 Laborationen är till för dig som inte är familjär med att navigera i filträd på en dator. Om du är van vid detta (vilket är det vanliga nu för tiden) så kan du bara snabbt titta igenom laborationen.

Läs mer

Tentamen. i Databasteknik. lördagen den 13 mars 2004. Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material

Tentamen. i Databasteknik. lördagen den 13 mars 2004. Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material Tentamen i lördagen den 13 mars 2004 Tillåtna hjälpmedel: Allt upptänkligt material Använd bara framsidan på varje blad. Skriv max en uppgift per blad. Motivera allt, dokumentera egna antaganden. Oläslig/obegriplig

Läs mer

Övning 4. Hashning, sortering, prioritetskö, bästaförstsökning. Hitta på en perfekt hashfunktion för atomer. Hur stor blir hashtabellen?

Övning 4. Hashning, sortering, prioritetskö, bästaförstsökning. Hitta på en perfekt hashfunktion för atomer. Hur stor blir hashtabellen? Per Sedholm DD1320 (tilda12) 2012-09-20 Övning 4 Hashning, sortering, prioritetskö, bästaförstsökning 1. Perfekt hashfunktion Hitta på en perfekt hashfunktion för atomer. Hur stor blir hashtabellen? Vi

Läs mer

http://pcforalla.idg.se/2.1054/1.288518/apacer-a7-supersnabb-ssd-disk-perfekt-for-upp...

http://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 mer

Se kurshemsidan för användbara länkar för att genomföra denna laboration.

Se kurshemsidan för användbara länkar för att genomföra denna laboration. Laboration, SQL DML Observera Det är fullt tillåtet att göra laborationen innan laborationstillfället. Observera dock att alla uppgifter måste kunna redovisas på redovisningstillfället. Laborationen ska

Läs mer

TDDI60 Tekniska databaser

TDDI60 Tekniska databaser Lena Strömbäck 2006-10-13 Skriftlig tentamen i kursen TDDI60 Tekniska databaser Datum: 2006-10-13 Tid: 8-12 Lokal: T2, U3 Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk Poängränser: Tentamen består

Läs mer

Räkneprogram för stomiartiklar HANDLEDNING

Räkneprogram för stomiartiklar HANDLEDNING Räkneprogram för stomiartiklar HANDLEDNING 1 Innehåll Inledning... 3 Installation... 3 Programstart... 4 Huvudformulärets menysystem... 5 Arkiv/användarförteckning... 5 Arkiv/Avsluta... 5 Om/Manual...

Läs mer

Text och strängindexerade fält Grundkurs i programmering med Python

Text och strängindexerade fält Grundkurs i programmering med Python Hösten 2009 Dagens lektion Text som arbetsredskap Funktioner på text i Python Formatera text Läsa från tangentbordet Strängindexerade fält 2 Text som arbetsredskap 3 TEXT SOM ARBETSREDSKAP Textens roll

Läs mer

Relationsmodellen. Relations modellen är idag den mest änvända datamodellen för kommersiella

Relationsmodellen. 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 mer

TDDC76 - Programmering och Datastrukturer

TDDC76 - Programmering och Datastrukturer TDDC76 - Programmering och Datastrukturer Pekare och Listor Eric Elfving Institutionen för datavetenskap 1 / 21 Översikt Internminne Pekare Dynamiska datastrukturer (Enkellänkade) listor 2 / 21 Internminne

Läs mer

Introduktion till programmering och Python Grundkurs i programmering med Python

Introduktion till programmering och Python Grundkurs i programmering med Python Introduktion till programmering och Python Hösten 2009 Dagens lektion Vad är programmering? Vad är en dator? Filer Att tala med datorer En första titt på Python 2 Vad är programmering? 3 VAD ÄR PROGRAMMERING?

Läs mer

Datastrukturer. föreläsning 9. Maps 1

Datastrukturer. föreläsning 9. Maps 1 Datastrukturer föreläsning 9 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 mer

TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs

TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs TDIU01 - Programmering i C++, grundkurs Sammanfattning period 1 Eric Elfving Institutionen för datavetenskap 1 oktober 2013 Översikt Ett C++-programs uppbyggnad Variabler Datatyper Satser Uttryck Funktioner

Läs mer

Mobilus får inte användas under tiden uppdateringen genomförs.

Mobilus får inte användas under tiden uppdateringen genomförs. Uppdatera Mobilus Professional till version 1.0.6 Mobilus får inte användas under tiden uppdateringen genomförs. OBS! Innan du påbörjar uppdateringen till version 1.0.6 måste du ladda ner och installera

Läs mer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Tentamen i... TDDC30/725G63 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Datum 2011-12-19 Tid 14-18 Provkod DAT1 Institution Institutionen för Datavetenskap (IDA) Jour Johan Janzén

Läs mer

Introduktion. Fönster

Introduktion. Fönster Introduktion En dator är ett verktyg eller redskap som är bra att använda till många olika saker. Ett datorsystem består av många olika delar. Det är en bildskärm, ett tangentbord, en mus och huvudenheten

Läs mer

NYTT LIV I EN UTTJÄNT DATOR

NYTT LIV I EN UTTJÄNT DATOR NYTT LIV I EN UTTJÄNT DATOR ÖVERSIKT SVÅRIGHETSGRAD Lätt Medel Svår SYSTEMKRAV Windows 8 Windows 7 Windows Vista Windows XP DET HÄR BEHÖVS Ett usb-minne på fyra gigabyte Lägg Chromium på ett usb-minne

Läs mer

Mitthögskolan 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: 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 mer

Algoritmteori - effektivitet

Algoritmteori - effektivitet Algoritmteori - effektivitet Viktiga egenskaper hos algoritmer: korrekthet beräkningsbarhet - computability användbarhet - feasibility effektivitet elegans lättförståelighet underhållsvänlighet Problem:

Läs mer

Användarhandbok. Ahead Software AG

Användarhandbok. Ahead Software AG Användarhandbok Ahead Software AG Information om copyright och varumärken Användarhandboken till InCD och allt innehåll i den skyddas av upphovsrätten och tillhör Ahead Software. Med ensamrätt. Den här

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 16 2 Innehåll Snabbrepetition Exempeltentamen Kursutvärdering Mina målsättningar Kursens mål: 3 Rolig och viktig kurs Bli en bättre programmerare och inse att

Läs mer

Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik kl

Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik kl LiTH, Linköpings tekniska högskola 1(6) IDA, Institutionen för datavetenskap Juha Takkinen 2008-05-22 Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-05-24 kl. 14 18 Lokal KÅRA, T1 och

Läs mer

WebitRental Uthyrningssystem. WebIT Design i Kalmar HB www.webit.se

WebitRental Uthyrningssystem. WebIT Design i Kalmar HB www.webit.se WebitRental Uthyrningssystem WebIT Design i Kalmar HB www.webit.se Instruktioner INSTALLATION... 3 FRÅN CD... 3 FRÅN NÄTET... 3 KOMMA IGÅNG... 4 FÖRETAGSUPPGIFTER... 4 HYRTIDER... 4 SJÄLVRISKREDUCERING...

Läs mer

Spårbarhet i digitala system. Biografi. Spårbarhet. Osynlig övervakning och de spår vi lämnar efter oss

Spårbarhet i digitala system. Biografi. Spårbarhet. Osynlig övervakning och de spår vi lämnar efter oss Spårbarhet i digitala system Osynlig övervakning och de spår vi lämnar efter oss Wecksten, Mattias Science Park 2008 Biografi Mattias Weckstén kontor på våning F3 mattias.wecksten@hh.se Forskar på CC-lab

Läs mer

GUIDE Ansökan planmässigt anstånd

GUIDE Ansökan planmässigt anstånd Sida 1 av 6 GUIDE Ansökan planmässigt anstånd Sidan finns under menyn Verktyg Klientdatabas Förteckning Anstånd Guiden hjälper dig steg för steg att skapa en ansökan för planmässigt anstånd. Ansökan kan

Läs mer

Grundfrågor för kryptosystem

Grundfrågor för kryptosystem Kryptering Ett verktyg, inte en tjänst! Kryptering förvandlar normalt ett kommunikationssäkerhetsproblem till ett nyckelhanteringsproblem Så nu måste du lösa nycklarnas säkerhet! 1 Kryptering fungerar

Läs mer