Tentamen plus lösningsförslag
|
|
- Erik Lindström
- för 9 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Tentamen plus lösningsförslag 2I-1100 Informationssystem och databasteknik Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Alla hjälpmedel är tillåtna Lycka till! Maxpoäng är 32. För betyg 3 krävs 20 poäng, för betyg 4 krävs 24 poäng och för betyg 5, 28 poäng. Uppgift 1
2 Konstruera ett konceptuellt schema, förslagsvis i form av ett UML klassdiagram, som kan representera följande. Ditt schema får innehålla högst 5 klasser, 6 attribut och 5 associationer. - Medelvikten för lejon i Kenya är 300 kg - Medelvikten för lejon i Tanzania är 350 kg - Medelvikten för antiloper i Kenya är 200 kg - Medelvikten för antiloper i Tanzania är 200 kg - Medellivslängden för tigrar i Indien är 12 år - Medellivslängden för tigrar i Pakistan är 13 år - Medellivslängden för lejon i Kenya är 9 år - Medellivslängden för kängurur i Australien är 22 år - Medellängden för lejon i Zimbabwe är 3,1 m. - Medellängden för antiloper i Angola är 2,1 m. (6 poäng) Lösningsförslag: DJUR ART namn EGEN- SKAP namn OBSER- VATION LAND namn MÅTT värde enhet Uppgift 2 Betrakta följande relationsdatabasschema: R1(A, B, C) R2(B, D, E) R3(A, B, F) R4(B, G) R5(B, H) R6(J, K) R7(A, B, J)
3 Primärnycklar är understrukna. Följande främmande nyckelsamband finns: R1.B << R2.B R3.A << R1.A R3.B << R2.B R4.B << R2.B R5.B << R2.B R7.J << R6.J R7.(A, B) << R3.(A, B) Konstruera ett konceptuellt schema (t.ex. ett UML klassdiagram) som uppfyller följande villkor: Om det konceptuella schemat översätts till ett relationsdatabasschema så erhålls det relationsdatabasschema som anges ovan. (6 poäng) Lösningsförslag: R1 a c R2 d e R3 f R4 g R5 h R7 R6 j k Uppgift 3 Betrakta följande relationsdatabasschema: HUND Hundnamn Ras Färg PERSON Personnummer Telefon Skostorlek HUNDÄGANDE Person Hund
4 ART Artnamn Medelvikt UTBREDNING Artnamn Land LAND Landsnamn Huvudstad Antal_invånare Primärnycklar är angivna i fetstil. Följande främmande nyckel förhållanden råder: HUNDÄGANDE.Person << PERSON.Personnummer HUNDÄGANDE.HUND << HUND.Hundnamn HUND.Ras << ART.Artnamn UTBREDNING.Artnamn << ART. Artnamn UTBREDNING.Land << LAND.Landsnamn Formulera följande frågor i relationsalgebra och SQL (OBS båda delar!): a) Vad heter den person som har störst skostorlek av alla personer som aldrig ägt en hund? (Namn och skostorlek ska returneras) b) Vilka arter finns i alla länder? (Artnamnen ska returneras) Lösningsförslag: (6 poäng) a) Relationsalgebra: Aldrig_hund_ägare (Personnummer) PI Personnummer (PERSON) - PI Person (HUNDÄGANDE) Ej_ägare_med_skor Aldrig_hund_ägare NATURAL JOIN PERSON Storskon PI Skostorlek ( Personnummer F Max(Skostorlek) (Ej_ägare_med_skor)) Svar PI Personnummer, Skostorlek (Aldrig_hund_ägare JOIN STORSKON.Skostorlek=Aldrig_hund-gare.Skostorlek STORSKON) Anm. Här har vi gokänt även de som inte gjort de sista steget. SQL: SELECT Personnummer, Skostorlek FROM PERSON WHERE Skostorlek = (SELECT Max(Skostorlek) FROM PERSON WHERE Personnummer NOT IN (SELECT Person FROM HUNDÄGANDE) AND Personnummer NOT IN
5 (SELECT Person FROM HUNDÄGANDE) Anm. Sista behövs för att utesluta de hundägare som råkar ha samma storlek som den största icke-hundägaren. b) Relationsalgebra: Svar UTBREDNING KVOT PI Landsnamn (LAND) SQL: SELECT U.Artnamn FROM UTBREDNING U WHERE NOT EXISTS (SELECT Landsnamn FROM LAND WHERE Landsnamn NOT IN (SELECT Land FROM UTBREDNING WHERE Art=U.Art)) Uppgift 4 Betrakta följande relation: PROJEKT Projnummer Anstnr Deltagandegrad ProjErsättning Telefon 1 Eva Olle Eva Eva Olle Olle Olle Följande funktionella beroenden finns (vilka även illustreras av raderna i relationen)
6 Projnummer, Anstnr Deltagandegrad, ProjErsättning, Telefon Anstnr, Deltagandegrad ProjErsättning Anstnr Telefon a) Ange vilken normalform den resulterande relationen (med angiven primärnyckel) är i. Motivera ditt svar! (2 poäng) Relationen är i 1FN (alla attribut är atomära) men inte i 2NF. Detta pga att attributet Telefon är beroende av bara halva primärnyckeln ( Anstnr ). b) Föreslå nedbrytning (-ar) av relationen R som resulterar i relationer i BCNF. I svaret bör namnet på varje ny relation anges, de ingående kolumnerna namnges, primärnyckel för varje tabell anges, samt eventuella främmande nycklar. Utför normaliseringen steg för steg, d v s gå från en normalform till närmast högre, motivera varför nedbrytningen gjorts/inte gjorts och så vidare. För att komma till 2NF bryter vi ut Telefon tillsammans med sin determinant Anstnr till en ny relation: TELEFON Anstnr Telefon Kvar blir PROJEKT Projnummer, Anstnr, Deltagandegrad, ProjErsättning Anstnr i PROJEKT utgör främmande nyckel mot tabellen TELEFON. Nu är vi i 2NF men inte i 3NF. Detta pga att det finns ett transitivt beroende mellan nyckeln i relatoionen PROEJEKT och attributet Projersättning. Projnummer, Anstnr ProjErsättning Projnummer, Anstnr Deltagandegrad Projnummer, Anstnr Anstnr Projnummer, Anstnr Anstnr, Deltagandegrad. Därav följer att Projnummer, Anstnr Anstnr, Deltagandegrad ProjErsättning. {Anstnr, Deltagandegrad} utgör inte kandidatnyckel eller delmängd av en sådan. Mao vi har ett transitivt beroende. För att hamna i 3NF bryter vi ut det som orsakade brottet mot 3NF, dvs attributet Projersättning och dess determinant Anstnr, Deltagandegrad till en ny relation: ERSÄTTNING: Anstnr, Deltagandegrad, Projersättning
7 Kvar i PROJEKT blir PROJEKT Projnummer, Anstnr, Deltagandegrad {Anstnr, Deltagandegrad} i relationen PROJEKT utgör främmande nyckel mot relationen ERSÄTTNING. (3 poäng) c) Motivera varför det är önskvärt med normaliserade relationer, exemplifiera gärna med resultatet i uppgift b) ovan (eller med andra exempel). Finns det några nackdelar med att normalisera? Att underlätta att hålla databasen konsistens är det viktigaste skälet för normalisering. Ett fakta på endast ett ställe gör att det blir enklare att underhålla databaser, framför allt map uppdateringar, borttag och inlägg. Sk. uppdateringsanomalier inträffar vid för lågt normaliserade tabeller. Ett exempel är om man lagrar telefonnummer till en lärare i en tabell som handlar om de kurser denna lärare har.tar man bort den sista kursen en lärare har försvinner även alla personuppgifter om läraren. Får läraren en nytt telefonnummer måste man ändra i alla kurstupler där denna lärare förekommer. Etc. En annan fördel är att databasen (oftast) blir mindre utrymmeskrävande. Även om man faktiskt inför en viss kontrollerad redundans i form av främmande nycklar så kommer utrymmet för dessa data att ta mindre plats jämfört med att lagra redundant information som t ex i exemplet med kurser och telefonnummer ovan. Har man långa nycklar i kombination med korta övriga attribut och få rader i tabellerna kan dock databasen ta större plats att lagra om man normaliserar. Att joina tabeller tar dock tid, i en övernormaliserad databas (där man t ex lagrar allt i binära tabeller med nyckeln plus endast ett attribut till) måste man läsa samman flera tabeller för att sammanställa information som gäller en användarfråga som spänner över flera tabeller. Detta tar vanligen längre tid och kräver mer komplicerad optimering än att hämta data från endast en tabell. (3 poäng) Uppgift 5 Exemplifiera första, andra och tredje ordningens feedback. Du kan välja att illustrera via ett enda exempel-system där alla de nämnda typerna av feedback förekommer, eller helt enkelt skissa tre olika situationer där en eller flera typer av feedback förekommer. I svaret bör du förklara vad som kännetecknar de olika typerna av feedback och hur detta manifesterar sig i de exempel du valt.
8 Två lösningar stod i en klass för sig: Gunnars godiskiosk och aktiviteterna i ett stålverk, här kommer godiskiosk-förslaget (courtesy of Lars Holmberg): Gunnars Godiskiosk har ett mycket fördelaktigt medlemspris på 2:90/hg för lösgodis. För att bli medlem i Godiskioskens Vänner måste man dock handla för minst 500 kr per halvår. De kunder som ansöker om medlemskap får av Gunnars Automatiska Deterministiska Godis-Entreprenörs- Greja (GADGET) vänligt men bestämt avslag om de inte handlat för så mycket det senaste halvåret, och uppmanas att handla mer och ansöka igen senare. Denna typ av återkoppling är ett exempel på första ordningens feedback. Karaktäristiskt för denna typ av feedback är att avvikelser från systemets förutbestämda mål, (handla för minst 500 kr halvåret), dämpas genom negativ feedback, dvs kundens input till systemet, godissumman, jämförs med målet, och alla avvikelser justeras mot målet (ingen rabatt om inte godisinköpen ökar). GADGET har även möjlighet att ta hänsyn till om den ansökande händelsevis spelar mycket på flipperspelet utanför kiosken (som Gunnar också äger). Om så är fallet kan den släppa igenom en ansökan som inte fullt uppfyller graden av godissugenhet per halvår. Denna typ av återkoppling (som är av andra ordningen) förutsätter att systemet har någon typ av minne och alltså även håller reda på hur det gått med andra faktorer än bara det ursprungliga jämförelseobjektet (köpta godissumman) och har möjlighet att ändra (positiv feedback som alltså förstärker avvikelser från målet) målet, önskvärd godissumma, i enlighet med ett antal förutbestämda alternativa mål. Gunnar har också planer på att införa en funktion som påminner medlemmar om att de kommer att förlora sitt medlemskap till nästa halvårsperiod om de inte handlar si och så mycket mer godis till halvårsskiftet. Påminnelserna ska givetvis skickas ut med diskret avsändare ( Gretas Gravyr ) så att kunder som inte vill skylta med sina godisinköp inför brevbärare och grannar skonas. Detta förfarande är ett exempel på så kallad feedforward, som kan ingå i feeback-system av tredje ordningen. Karaktäristiskt för feedforward är att systemet försöker undvika målavvikelser redan innan de uppstår (alltså innan man genomför komparationen mellan jämförelseobjekt och mål). Andra karaktäristika för tredje ordningens feedbacksystem är att systemet har möjlighet att omstrukturera målet till andra alternativ än bara sådana som är förutbestämda. Även detta förutsätter att systemet har ett minne och till yttermera visso kan använda lagrad information för att skapa nya mål. Denna typ av feedback, som är typisk för maskininlärningssystem där systemet lagrar systemanvändarens feedback och använder informationen för att skapa nya sätt att exekvera, är dock ännu inte implementerad i GADGET. (6 poäng)
Lösningsförslag till Exempel tentamen
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Lösningsförslag till Exempel tentamen 2I-1033 IT i Organisationer och Databasteknik Tentamenstiden är 5 timmar Skriv bara på
Exempel-Tentamen III
Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Exempel-Tentamen III Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning behövs inte på denna tentamen) Skriv bara på en sida av
Exempel tentamen. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Alla hjälpmedel är tillåtna
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz, Paul Johannesson Exempel tentamen 2I-1100 Informationssystem och Databasteknik Tentamen är öppen i så motto att läroböcker, föreläsningsanteckningar,
Lösningsförslag till Tentamen,
Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz och Paul Johannesson Lösningsförslag till Tentamen, 022 2I-00 Informationssystem och databasteknik För att erhålla betyget tre räcker
Lösningsförslag Tentamen, 25 april 03
Lösningsförslag Tentamen, 25 april 03 Uppgift 1 Kommentar: Svårigheterna ligger i att differentiera mellan BIL och BILMODELL och MOTOR och MOTORTYP. Båda avbildare ett sk. powertype-förhållande (templatecopy)
Tentamen 2I1033, IT i Organisationer och Databasteknik lördag 17/4 2004, kl. 10 15 LÖSNINGSFÖRSLAG
Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz Tentamen 2I033, IT i Organisationer och Databasteknik lördag 7/4 2004, kl. 0 5 LÖSNINGSFÖRSLAG Inga hjälpmedel tillåtna. Skriv bara på
Tentamen. Databasmetodik Lördag 27 september 2014 kl
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Tentamen EIT:DB, SP:DB, DVK:DB, ATD:DB, FK:DB, DSK:DB Ska även användas av äldre kurstillfällen, t ex för IV1018, IV1003, ITK3:DB, ITK1:DB, DSV1:DB mfl. Databasmetodik
Informationssystem och databasteknik
Informationssystem och databasteknik Föreläsning 5 Analytisk databasdesign F5! Funktionellt beroende: Pnr Namn Funktion (i vanlig mat. betydelse): 610321 11111 22222 33333 Maria Eva Sture Olle För varje
Tentamen EIT:DB Databastmetodik 11/1 2013 kl. 13 17 + Lösningsförslag
Tentamen EIT:DB Databastmetodik 11/1 2013 kl. 13 17 + Lösningsförslag Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok). Kort syntaxsamling för delar av SQL samt lista med symboler för relationsalgebraiska
Logisk databasdesign
NORMALISERING Peter Bellström Logisk databasdesign 2 Arbetssteget vars syfte är att konstruera en modell (diagram, schema), baserad på en specifik datamodell, över verksamhetens begrepp och samband. Modellen
TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor
TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-08-20 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,
Konceptuella 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
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU Maria Bergholtz. Tentamen. 21/ kl Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok).
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU Maria Bergholtz Tentamen 2/3 205 kl. 4 8 Inga hjälpmedel är tillåtna (annat än ordbok). Skall även användas som omtentamen för DB:EIT/DSK/FK samt äldre databaskurser.
Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen 8 augusti 2013 kl. 9-13
Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Tentamen DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen 8 augusti 203 kl. 9-3 Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning
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
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
IT i organisationer och databasteknik
IT i organisationer och databasteknik Föreläsning 5 Analytisk databasdesign Arkitektur hos ett informationssystem Presentation Användargränssnitt via en browser Applikationslogik Data Java servlets som
Idag. Databaskvalitet(??) Databaskvalitet... Databaskvalitet...
Idag Databaskvalitet(??) Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra? Vad är ett beroende? Vad gör man om det blivit fel? Vad är en normalform? Hur når man de olika normalformerna? Det finns metoder
2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!, där RIDKURS.KursId = KURS.KursId 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY!
ÖVNING 9 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)
ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!
ÖVNING 10 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)
Databaser Design och programmering
Databaser Design och programmering Fortsättning på relationsmodellen: Normalisering funktionella beroenden normalformer informationsbevarande relationsschemauppdelning 2 Varför normalisera? Metod att skydda
ÖVNING 10 2NF Hästnamn, KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY! 3NF Hästnamn, Art, NY! NY! NY! NY! KursId, StartDatum, SlutDatum KursId NY!
ÖVNING 10 2NF HÄST (Hästnamn, Mankhöjd, Favoritmat, Art, Medelvikt, Spiltnummer, Bredd, Höjd) PERSON(Personnummer, Namn, Adress, Telefon) RIDKURS(KursId, StartDatum, SlutDatum, Ledare) KURS(KursId, Svårighetsgrad)
Analytisk relationsdatabasdesign
Analytisk relationsdatabasdesign Att förbättra kvaliteten i databaser Presenter s Name Organization name www.horton.com Domän-regler och främmande nyckel regler via DDL Datatyp! Datatyp! Maxvärde! Maxvärde!
NORMALISERING. Mahmud Al Hakim
NORMALISERING Mahmud Al Hakim mahmud@webacademy.se 1 SCHEMA Schema eller databasschema är en beskrivning av vilka data som kan finnas i en databas, oberoende av vilka data (innehållet) som råkar finnas
Universitetet: ER-diagram
Databaser Design och programmering Fortsättning på relationsmodellen: Normalisering funktionella beroenden normalformer informationsbevarande relationsschemauppdelning Varför normalisera? Metod att skydda
Karlstads Universitet, Datavetenskap 1
* * * * DAV B04 - Databasteknik! "# $ %'&( ) KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 132 Riktlinjer när man vill skapa en databas 1) Designa så att det är lätt att förstå innebörden. Kombinera inte attribut
Pga att (Nummer och Typ) tillsammans bestämmer övriga attribut funktionellt väljer vi (Nummer, Typ) till primärnyckel:
ÖVNING 1. PRODUKT(Nummer, Namn, Typ, Klass, Prisklass, Vikt, Volym, Fraktkostnad) Nummer, Typ Namn, Klass, Pris, Prisklass, Vikt, Volym, Fraktkostnad Namn, Typ Nummer Typ Klass Pris Prisklass Vikt, Volym,
TENTAMEN 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,
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
Normalisering. Christer Stuxberg Institutionen för Informatik och Media
Normalisering Christer Stuxberg christer.stuxberg@im.uu.se Institutionen för Informatik och Media Översikt Normalisering Dataredundans och Uppdateringsanomalier Anomalier vid insättning Anomalier vid borttagning
Exempel-tentamen 1. + Lösningsförslag. Inga hjälpmedel är tillåtna.
Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz Exempel-tentamen + Lösningsförslag Inga hjälpmedel är tillåtna. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt,
TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor
TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-11-07 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,
TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: Anslås inom 3 veckor
TENTAMEN För kursen DATUM: 2014-12-18 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,
Tentamen 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
Föreläsning 4 Dagens föreläsning går igenom
Databasbaserad publicering Föreläsning 4 1 Föreläsning 4 Dagens föreläsning går igenom E/R-modellen, fortsättning Frågor till flera tabeller samtidigt Många-till-många-relationer Läs om E/R-diagram i kapitel
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
TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 24 april 2004, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 24 april 2004, kl 14-18 Jourhavande lärare: Pawel Pietrzak (013/28 24 10, 013/21 01 17) Poäng: Tentan
Tentamen Databasmetodik DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen Lördag 8 juni kl
Institutionen för Data- och Systemvetenskap IT-universitetet Maria Bergholtz Tentamen DB:DSK/FK/DVK/ATD/SP/EIT mfl. äldre kurstillfällen Lördag 8 juni kl. 10-14 Inga hjälpmedel tillåtna (syntaxsammanställning
Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-08-11 kl. 14 18
LiTH, Tekniska högskolan vid Linköpings universitet 1(5) IDA, Institutionen för datavetenskap Juha Takkinen Skriftlig tentamen i kurserna TDDD12 och TDDB48 Databasteknik 2008-08-11 kl. 14 18 Lokal T2 och
TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 15 mars 2002, kl 14-18
Institutionen för datavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 15 mars 2002, kl 14-18 Jourhavande lärare: Patrick Lambrix, 2605 Poäng: Tentan består ut av 2 delar. För
Tentamenskod: Tentamensdatum: Tid: 14:00-19:00. Inga hjälpmedel är tillåtna
Databasteknik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen NDA01G Öppen för alla Tentamenskod: Tentamensdatum: 2017-11-02 Tid: 14:00-19:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna
Tentamen ISGB01 (delkurs i ISGB24) Databasdesign 7,5 Poäng
Tentamen ISGB01 (delkurs i ISGB24) Databasdesign 7,5 Poäng Datum: 2016-11-02 Tid: 08:15 13:15 Lärare: Peter Bellström, Katarina Groth, Remigijus Gustas Hjälpmedel: Inga Tentamen är på 40 poäng. Gränsen
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
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
Webbprogrammering, grundkurs 725G54
Webbprogrammering, grundkurs 725G54 Bootstrap jquery SEO RWD MuddyCards. Tidigare Muddycards Många positiva kommentarer Ibland för högt tempo på föreläsning Lägg ut labbar tidigare Mer föreläsningar (2
Programdesign, 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
Databaser - 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
TER3. Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G28 TEN1 Webprogrammering och databaser Tentamen IDA 1 (7)
1 (7) Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen Sal (1) Tid Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen
Karlstads 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
TENTAMEN. För kursen. Databasteknik. Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd. Förfrågningar: 033-4354424. Anslås inom 3 veckor
TENTAMEN För kursen DATUM: 2013-12-12 TID: 9 14 Ansvarig för tentamen: Cecilia Sönströd Förfrågningar: 033-4354424 Resultat: Betygsskala: Hjälpmedel: Anslås inom 3 veckor Godkänt 20 p, Väl godkänt 32 p,
Tentamen 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
Lite 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
Ett arbetsexempel Faktureringsrutin
Ett arbetsexempel Faktureringsrutin Detta dokument är skrivet för att i första hand förstå den process som äger rum och vilka steg som man ska genomföra och att förstå vad som utförs i de tre viktiga stegen
Databaser 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
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Exempeltenta för kursen ht2013 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan
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
Relationsmodellen och syntetisk databasdesign
Relationsmodellen och syntetisk databasdesign Den teoretiska grunden för relationsdatabaser Från konceptuellt schema till databas Relationsmodellen Bil Ägare En relationsdatabas är en databas som uppfattas
Design 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
Normalisering. Varför? För att åstadkomma en så bra struktur i databasen som möjligt med minimalt med dubbellagrad info.
Normalisering Varför? För att åstadkomma en så bra struktur i databasen som möjligt med minimalt med dubbellagrad info. Tillbaka i modelleringsfasen. 1NF: Vad menas med ett sammansatt attribut? Exempel:
An English version of the questions is found at the back of each page.
Lena Strömbäck Pawel Pietrzak 2004-06-02 Skriftlig tentamen i kursen TDDB48 Databasteknik Datum: 2003-06-02 Tid: 14-18 Lokal: GAR Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk iniräknare ej programmerbar
Databaser och Datamodellering Foreläsning IV
Webbprogrammering - 725G54 Databaser och Datamodellering Foreläsning IV Agenda Databaser ERD SQL MySQL phpmyadmin Labb 4 Databaser Databas - samling med data Databashanterare Enkelt Kraftfullt Flexibelt
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
Relationsdatabasdesign
Vad är Relationsdatabasdesign? Relationsdatabasdesign nikosd@kth.se 08-7904460 rum 8522 Connolly/Begg (3rd edition) Kapitel 4., 4.2 och 5 (4th edition) Kapitel 5., 5.2 och 6 (5th edition) Kapitel 6., 6.2
Tentamen 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,
TENTAMEN 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.
Karlstads Universitet, Datavetenskap 1
DAV B04 - Databasteknik KaU - Datavetenskap - DAV B04 - MGö 1 Normalisering Förut sunt förnuft Nu formell metod riktlinjer för att hjälpa till att gruppera attributen (egenskaperna) för varje relation
Databaser. 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
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 16 Januari 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje
Tentamen och lösning, 031215
Institutionen för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Paul Johannesson, Maria Bergholtz Tentamen och lösning, 0325 2I-033, IT i Organisationer och databasmetodik Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn
Relationell databasdesign
Relationell databasdesign Kapitel 7 Relationell databasdesign sid Uppdelning m.h.a. funktionella beroenden 3 Funktionella beroenden - teori 12 Uppdelningsalgoritmer 27 Designprocess 33 Relational oath
Föreläsning 6: Normalisering & funktionella beroenden
Föreläsning 6: Normalisering & funktionella beroenden DVA234 Databaser IDT Akademin för Innovation, Design och Teknik Innehåll Föreläsningens mål: Att ge en överblick över hur normalisering fungerar Önskvärda
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 24 Augusti 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje
TDDI 60 Tekniska databaser
Lena Strömbäck 2004-08-19 Skriftlig tentamen i kursen TDDI 60 Tekniska databaser Datum: 2004-08-19 Tid: 14-18 Lokal: TER1 Hjälpmedel: Engelsk ordlista tillåten ej elektronisk Miniräknare ej programmerbar
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
Lösningsförslag, tentamen i Databaser
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(4) Institutionen för datavetenskap Lösningsförslag, tentamen i Databaser 2004-04-20 1. ER-diagram: Matsedel år vecka serveras 1..5 lagas-med Maträtt Ingrediens dag mängd Allergi
Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Fiktiv tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem Torsdag 4 dec 2008 Hjälpmedel: Allt inklusive kursbok, försläsningsanteckningar, gamla tentor och egna anteckningar, men inte tentalösningar
Lösningar till tentamen i EDAF75
Lösningar till tentamen i EDAF75 4 april 2018 Lösning 1 (a) Här är ett förslag till E/R-modell: Det finns flera rimliga alternativa sätt att modellera, så du behöver inte vara orolig bara för att du inte
Databasteknik för D1, SDU1 m fl
1 of 5 Örebro universitet Institutionen för naturvetenskap och teknik Thomas Padron-McCarthy (thomas.padron-mccarthy@oru.se) Tentamen i Databasteknik för D1, SDU1 m fl onsdag 21 augusti 2013 Gäller som
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.
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
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 10 April 2015 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem
Tentamen för DD1370 Databasteknik och informationssystem 13 Mars 2014 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel utom papper och penna Tänk på: Skriv högst en uppgift på varje blad. Använd endast framsidan på varje blad.
DIVISIONSEXEMPEL RELATIONSALGEBRA OCH SQL. r s använder vi för att uttrycka frågor där ordet alla figurerar:
DIVISIONSEXEMPEL RELATIONSALGEBRA OCH SQL r s använder vi för att uttrycka frågor där ordet alla figurerar: Ex. Vilka personer har stamkundskort vid ALLA klädesbutiker i stad X? Vilka personer har bankkonto
Idag. Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra?
Idag Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra? Vad är ett beroende? Vad gör man om det blivit fel? Vad är en normalform? Hur når man de olika normalformerna? DD1370 (Föreläsning 6) Databasteknik
TENTAMEN 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.
Databasdesign. E-R-modellen
Databasdesign Kapitel 6 Databasdesign E-R-modellen sid Modellering och design av databaser 1 E-R-modellen 3 Grundläggande begrepp 4 Begränsningar 10 E-R-diagram 14 E-R-design 16 Svaga entitetsmängder 19
Databaskunskap 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för:
Databaskunskap 7,5 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Namn: Personnummer: Individuell prövning 41E03B Öppen för alla Tentamensdatum: 2013-08-20 Tid: 09:00-13:00 Hjälpmedel: Inga hjälpmedel
Tentamen. Skriv bara på en sida av pappret Skriv namn på varje papper Skriv läsligt, annars rättas inte tentamen Alla hjälpmedel är tillåtna
Inst. för Data- och Systemvetenskap SU/KTH Maria Bergholtz Tentamen 2I-1100 Informationssystem och Databasteknik 25 april 2003 Tentamenstiden är 5 timmar Tentamen är öppen i så motto att läroböcker, föreläsningsanteckningar,
TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 17 mars 2005, kl 8-12
Institutionen för atavetenskap Linköpings universitet TENTAMEN TDDB77 Databaser och Bioinformatik 17 mars 2005, kl 8-12 Jourhavane lärare: Patrick Lambrix/Almut Herzog (28 26 05/28 26 08) Poäng: Tentan
Viktigt! 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
Tentamen Databasteknik
Försättsblad Tentamen Databasteknik 2003 04 29, 8.00 13.00 Inga hjälpmedel. Bedömning (preliminär): uppgifterna ger maximalt 14 + 11 + 11 + 6 + 4 + 4 = 50 poäng. För godkänt krävs 25 poäng (3/25, 4/33,
Föreläsning 3 Dagens föreläsning går igenom
Databasbaserad publicering Föreläsning 3 1 Föreläsning 3 Dagens föreläsning går igenom E/R-modellen & Läs om E/R-diagram i kapitel 2-3 i boken "Databasteknik" eller motsvarande avsnitt på http://www.databasteknik.se/webbkursen/er/index.html
Föreläsning 3 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Vad är ett databashanteringssystem?
Föreläsning 3 Transformation från konceptuell datamodell till relationsschema ( Syntetisk databasdesign ) Vad är ett databashanteringssystem? En mängd program som tillåter användaren att skapa och underhålla
Tentamen för 1E1601. Måndag 10 mars 2003, kl 08.00 13.00. Alla hjälpmedel tillåtna
Tentamen för 1E1601 Måndag 10 mars 2003, kl 08.00 13.00 Alla hjälpmedel tillåtna Totalt kan tentan ge 45p + max 10p för gjorda övningsuppgifter 27p ger säkert betyget 3, 35p ger säkert betyget 4 och 43p
Tentamen DATABASTEKNIK - 1DL116, 1MB025
Uppsala universitet Institutionen för informationsteknologi Kjell Orsborn, Tore Risch Tentamen 2004-08-16 DATABASTEKNIK - 1DL116, 1MB025 Datum...Måndagen den 16 Augusti, 2004 Tid...14:00-19:00 Jourhavande
ÖVNING 14. (Primärnycklar är angivna med fetstil.)
ÖVNING 14 SAL(SalsId, Max_antalpersoner) AVSTÅND(Sal1, Sal2, Längd) DANSARE(Namn, Skostorlek, Längd) BALETT(Namn, Upphovsman) ROLL(RollNamn, BalettNamn) UPPSÄTTNING(BalettNamn, Från, Till) ROLLINNEHAV(Dansare,