Databázové systémy I

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Databázové systémy I"

Transkript

1 Databázové systémy I Přednáška č. 8 Ing. Jiří Zechmeister Fakulta elektrotechniky a informatiky

2 Skupinové a souhrnné dotazy opakování Obsah Pohledy syntaxe použití význam Vnořené dotazy typy vnořených dotazů způsob použití v dotazu využití operátorů pro porovnání Operátory pro porovnání a množinové operátory opakování

3 Souhrnné dotazy Příklady: SELECT AVG(cena) FROM produkty; průměrná hodnota ve sloupci cena v tabulce produkty, počítají se jen z uvedených hodnot tj. NOT NULL SELECT MIN(cena) FROM produkty; minimální (uvedená) hodnota ve sloupci cena v tabulce produkty SELECT count(cena) FROM produkty; počet nenulových hodnot ve sloupci cena v tabulce produkty SELECT count(*) FROM produkty; počet řádků tabulky produkty Sloupcové funkce ignorují hodnoty NULL!!!

4 Agregační funkce s DISTINCT Použitím klíčového slova DISTINCT můžeme eliminovat započtení duplicitních hodnot ve sloupcové funkci. SELECT count(distinct mesto) FROM pobocky; Podívejme se na rozdíl výsledku tohoto dotazu s výsledky dotazu následujícího SELECT count(mesto) FROM pobocky; První dotaz s klíčovým slovem DISTINCT zjistí počet rozdílných NOT NULL hodnot ve sloupci mesto, druhý dotaz počet NOT NULL hodnot ve sloupci mesto. Výsledkem jsou tedy obecně úplně různé informace. Volba dotazu opět záleží na zadání a jeho přesném pochopení.

5 Skupinové dotazy SELECT <sloupec_1>, <sloupec_2>,... <sloupec_n>, <agregační_funkce (výraz)> FROM <seznam tabulek> WHERE <podmínky> GROUP BY <sloupec_1>, <sloupec_2>,... <sloupec_n> HAVING <podmínky pro agregované výsledky>;

6 Příklady skupinových dotazů Příklady: SELECT dodavatel_id, AVG(cena) FROM produkty GROUP BY dodavatel_id ; SELECT nazev, AVG(cena) FROM dodavatele JOIN produkty ON dodavatele.dodavatel_id = produkty.dodavatel_id GROUP BY nazev HAVING AVG(cena) >=33000;

7 Postup provádění skupinových dotazů 1) spojení tabulek (dle zadaných podmínek spojení) JOIN 2) Aplikace omezujících podmínek za klauzulí WHERE 3) Seskupení řádků do skupin (dle atributů uvedených za klauzulí) GROUP BY 4) Výpočet agregačních funkcí SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG nad skupinami řádků pro každou skupinu vznikne jediný řádek 5) Aplikace omezujících podmínek za klauzulí HAVING 6) Seřazení výsledku dle klauzule ORDER BY

8 Pohledy Pohled je předpis pro získání podmnožiny dat z jedné či více tabulek. Pohled obsahuje JEN předpis, NIKOLI data. S pohledy se pracuje obdobně jako s vlastními tabulkami. Určitá omezení souvisí například se změnou dat. a) Jednoduché pohledy - vytvořeny z dat jediné tabulky, - neobsahují žádné funkce ani skupiny, - můžeme v nich provádět i změny (nezakážeme-li to) b) Komplexní pohledy - jsou vytvořeny z dat více databázových tabulek, - mohou obsahovat funkce nebo skupiny, - změnu dat umožňují jen ve velmi omezených případech

9 Pohledy - syntaxe Vytvoření pohledu: CREATE [OR REPLACE] VIEW název_pohledu [alias] AS dotaz [seznam_omezení]; Příklady omezení: WITH READ ONLY nelze vkládat, mazat ani měnit záznamy, WITH CHECK OPTION upravované či vkládané záznamy musí vyhovovat podmínce uvedené v klausuli WHERE uvedeného dotazu. Odstranění pohledu: DROP VIEW název_pohledu;

10 Pohledy příklady 1 CREATE VIEW Pracovnici_pobocky AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici WITH READ ONLY; tabulka PRACOVNICI Použití: SELECT * FROM Pracovnici_pobocky; SELECT Jmeno, Pobocka FROM Pracovnici_pobocky WHERE Pobocka='3';

11 Pohledy příklady 2 CREATE VIEW Prumer_mzda AS SELECT Funkce, AVG(Mzda) AS Prumer FROM Pracovnici GROUP BY Funkce; SELECT Prumer FROM Prumer_mzda WHERE Funkce LIKE 'obchodník'; SELECT Jmeno, Pracovnici.Funkce, Mzda - Prumer_mzda.prumer AS Rozdil FROM Pracovnici JOIN Prumer_mzda ON Pracovnici.Funkce = Prumer_mzda.Funkce;

12 Pohledy příklady 3 CREATE VIEW Pohled_Max_mzda AS SELECT Max(Mzda) AS Max_mzda FROM Pracovnici WHERE Funkce NOT LIKE 'ředitel'; SELECT Max_mzda FROM Pohled_Max_mzda;

13 Pohledy příklady 4 CREATE VIEW Pracovnici_pobocky AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici; INSERT INTO Pracovnici_pobocky (Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Daniel Kohout', 'vrátný', 'C'); UPDATE Pracovnici_pobocky SET Pobocka='9' WHERE Pobocka='C'; DELETE FROM Pracovnici_pobocky WHERE Pobocka='9';

14 Pohledy příklady CREATE VIEW Pracovnici_centraly AS SELECT Jmeno, Funkce, Pobocka FROM Pracovnici WHERE Pobocka='C' WITH CHECK OPTION; INSERT INTO Pracovnici_centraly(Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Daniel Kohout', 'vrátný', 'C'); INSERT INTO Pracovnici_centraly(Jmeno, Funkce, Pobocka) VALUES ('Pavel Kohout', 'vrátný', '1'); UPDATE Pracovnici_centraly SET Pobocka='9' WHERE Pobocka='C'; UPDATE Pracovnici_centraly SET Pobocka='C' WHERE Pobocka='9'; DELETE FROM Pracovnici_centraly WHERE Pobocka='9'; DELETE FROM Pracovnici_centraly WHERE Pobocka='C'; Nelze omezení WITH CHECK OPTION Nemá smysl ve výsledku pohledu nejsou pracovnici s jinou pobočkou, než 'C';

15 Pohledy - význam 1) Zjednodušení konstrukce náročných dotazů, 2) Opakované využití vytvořeného pohledu na standardní použití (minimalizace chyb, zrychlení práce, případné změny ovlivní například jen pohled), 3) Bezpečnost mohu definovat odlišná práva pro přístup k tabulce a pohledům (například omezení přístupu k citlivým informacím).

16 Vnořené dotazy ( z hlediska výsledku) Jednořádkové jednosloupcové vnořené dotazy vrací jen jednu hodnotu Jednořádkové vícesloupcové vnořené dotazy vrací jen jeden řádek, ale více sloupců (například jeden řádek tabulky nebo výsledek souhrnného dotazu) Víceřádkové jednosloupcové vnořené dotazy vrací více řádků, ale jen jediný sloupec (například seznam všech různých hodnot v konkrétním sloupci) Vícesloupcové víceřádkové vnořené dotazy výsledkem je tabulka s více sloupci a více řádky (obecný stav)

17 Vnořené dotazy (z hlediska umístění v dotazu) Vnořené dotazy musí být zapsány v závorkách: (SELECT.) Nejdříve se provede vnořený dotaz a teprve nad jeho výsledky se aplikuje hlavní dotaz. Vnořený dotaz může být umístěn do hlavního dotazu například: za klauzuli FROM za klauzuli WHERE za klauzuli HAVING případně v dalších částech (i v části bezprostředně za SELECT)

18 Vnořené dotazy - příklad Máme vytvořenu tabulku pracovnici CREATE TABLE PRACOVNICI (jmeno varchar2(30), funkce varchar2 (15), Pobocka char(1), Mzda number(5)) S těmito daty Jmeno Funkce Pobocka Mzda Karel Smutný obchodník Kamil Káral obchodník Josef Honec obchodník Jana Mokrá obchodník František Veselý asistent C Jan Novák ředitel C 20000

19 Jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, který má nejvyšší mzdu. SELECT Jmeno FROM Pracovnici WHERE mzda = (SELECT max(mzda) FROM Pracovnici)

20 Víceřádkové & jednosloupcové vs. jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy Zjistěte jméno a funkci zaměstnance, který má mzdu vyšší než Jana Mokrá. SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda > ANY (SELECT Mzda FROM Pracovnici WHERE Jmeno LIKE 'Jana Mokrá') SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda > (SELECT MIN(Mzda) FROM Pracovnici WHERE Jmeno LIKE 'Jana Mokrá') Pozor: sloupec jméno není primární klíč tabulky Pracovníci(osob s daným jménem může být více), proto je nezbytná opatrnost při návrhu dotazu.

21 Operátory pro porovnávání [NOT] BETWEEN x AND y [není] větší nebo rovno x a menší nebo rovno y [NOT] IN [ne] patří do množiny ANY, SOME ALL porovnání hodnoty s každou hodnotou v seznamu nebo řádkem vnořeného dotazu, musí být doplněn jedním z operátorů =, <,>, <=, >=. Výraz je pravdivý, pokud je pravdivý alespoň pro JEDNU položku seznamu. porovnání hodnoty s každou hodnotou v seznamu nebo řádkem vnořeného dotazu, musí být doplněn jedním z operátorů =, <,>, <=, >=. Výraz je pravdivý, pokud je pravdivý pro VŠECHNY položky seznamu.

22 Operátory pro porovnávání [NOT] EXISTS IS [NOT] NULL X [NOT] LIKE y ve vnořeném dotazu je vrácen alespoň jeden řádek test na [ne] rovnost NULL porovnání řetězce s maskou obsahující zástupné znaky _ právě jeden libovolný znak % nula nebo více libovolných znaků

23 In-line pohledy In-line pohled je vnořený dotaz, který má alias. Využití in-line pohledů se nabízí pro zjednodušení komplexních dotazů odstraněním spojení tabulek (operací JOIN). Umožňuje také spojení několika samostatných dotazů do jednoho. V příkazu SELECT se s in-line pohledem pracuje stejně, jako s běžnou tabulkou. Syntaxe in-line pohledu je: SELECT * FROM (SELECT * FROM tabulka) nazev_pohledu; SELECT Funkce, Pr_mzda FROM (SELECT Funkce, AVG(Mzda) Pr_mzda FROM Pracovnici GROUP BY Funkce) Pr_funkce WHERE Pr_mzda>12000;

24 Vícesloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, jeho funkci a o kolik má rozdílnou mzdu, než je průměrná mzda zaměstnanců se stejnou funkcí. SELECT Jmeno, Pracovnici.Funkce, Mzda - Pr_funkce.Pr_mzda AS Rozdil FROM Pracovnici JOIN (SELECT Funkce, AVG(Mzda) Pr_mzda FROM Pracovnici GROUP BY Funkce) Pr_funkce ON Pracovnici.Funkce = Pr_funkce.Funkce; Poznámka: vnořený skupinový dotaz se provede pouze jednou, následně se s ním pracuje obdobně jako s tabulkou či pohledem s označením Pr_funkce Opět jde o využití tzv. in-line pohledu.

25 Jednořádkové & jednosloupcové vnořené dotazy (korelované) Zjistěte jméno zaměstnance, jeho funkci a o kolik má rozdílnou mzdu, než je průměrná mzda zaměstnanců se stejnou funkcí. SELECT P1.Jmeno, P1.Funkce, P1.Mzda - (SELECT AVG(P2.Mzda) FROM Pracovnici P2 WHERE P2.Funkce = P1.Funkce) FROM Pracovnici P1 Poznámka: pro každý řádek z tabulky Pracovnici bude opakovaně prováděn vnořený dotaz NEVHODNÉ ŘEŠENÍ!!! Korelované neboli souvztažné vnořené dotazy jsou takové, které obsahují reference na nadřazený dotaz. Korelovaný vnořený dotaz je spouštěn pro každý řádek nadřazeného dotazu.

26 Jednosloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte jméno zaměstnance, který má (kteří mají) nejvyšší mzdu. SELECT Jmeno FROM Pracovnici WHERE mzda >= ALL (SELECT Mzda FROM Pracovnici)

27 Jednosloupcové & víceřádkové vnořené dotazy Zjistěte zaměstnance, který má (kteří mají) vyšší nebo rovnou mzdu než je nejvyšší průměrná mzda obchodníků na jednotlivých pobočkách. SELECT Jmeno, Funkce FROM Pracovnici WHERE mzda >= ALL (SELECT AVG(Mzda) FROM Pracovnici WHERE Funkce LIKE 'obchodník GROUP BY Pobocka)

28 Množinové operátory Množinové operátory se používají ke spojování výsledků 2 dotazů. Výsledkem je vždy množina řádků (i prázdná). Obě množiny musí mít stejný formát (stejný počet sloupců stejného datového typu). UNION sjednocení množin (ve výsledky jsou řádky z obou dotazů bez duplicitních řádků) UNION ALL sjednocení množin (ve výsledky jsou řádky z obou dotazů včetně případných duplicit) INTERSECT průnik množin (ve výsledky jsou řádky, které se vyskytly v obou dotazech) MINUS, EXCEPT rozdíl množin (ve výsledky jsou řádky, které se vyskytly ve výsledku prvního dotazu a nejsou ve výsledku druhého dotazu)

29 Množinové operátory Existují situace, kdy potřebujeme spojit dohromady výsledky z více jak jednoho dotazu. Pro tuto situaci poskytuje jazyk SQL množinové operátory. Každý výsledek dotazu můžeme chápat jako množinu a na tuto množinu můžeme aplikovat operátory, díky kterým dosáhneme požadovaných výsledků. Množinové operátory nám pomohou řešit následující problémy: Získat řádky z výsledků dvou a více dotazů. Získat takové řádky z dotazu, které se nevyskytují ve výsledku jiného dotazu. Získat řádky, které se vyskytují ve výsledcích všech dotazů. Získat řádky z výsledku dotazu, které se nevyskytují ve výsledku dotazu jiného. K řešení těchto problémů disponuje jazyk SQL těmito množinovými operátory: UNION ALL UNION MINUS INTERSECT

30 Množinové operátory Příklad SELECT oznaceni FROM produkty UNION SELECT oznaceni FROM vyrazene_produkty;

31 Spojení tabulek příklady Zjistěte, jaké produkty z tabulky produktů nelze zakoupit v oficiálních prodejnách českých zastoupení v Praze. Pozor, při spojování může vzniknout situace, že některý produkt je možné zakoupit ve více než 1 městě. SELECT Produkty.oznaceni FROM produkty MINUS SELECT DISTINCT Produkty.oznaceni FROM Produkty JOIN Zastoupeni ON produkty.dodavatel_id = zastoupeni.dodavatel_id JOIN Pobocky ON zastoupeni.zastoupeni_id = pobocky.zastoupeni_id WHERE pobocky.mesto = 'Praha'; Pozn. pro řešení je použito rozdílu množin, zjistí se produkty, které je možné zakoupit v Praze a tyto se odečtou od množiny všech produktů

32 Prostor pro dotazy DĚKUJI ZA POZORNOST

6. blok část B Vnořené dotazy

6. blok část B Vnořené dotazy 6. blok část B Vnořené dotazy Studijní cíl Tento blok je věnován práci s vnořenými dotazy. Popisuje rozdíl mezi korelovanými a nekorelovanými vnořenými dotazy a zobrazuje jejich použití. Doba nutná k nastudování

Více

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR):

Jaký je rozdíl v definicicíh VARCHAR2(20 BYTE) a VARCHAR2(20 CHAR): Mezi příkazy pro manipulaci s daty (DML) patří : 1. SELECT 2. ALTER 3. DELETE 4. REVOKE Jaké vlastnosti má identifikující relace: 1. Je relace, která se využívá pouze v případě modelovaní odvozených entit

Více

Kapitola 4: SQL. Základní struktura

Kapitola 4: SQL. Základní struktura - 4.1 - Kapitola 4: SQL Základní struktura Množinové operace Souhrnné funkce Nulové hodnoty Vnořené poddotazy (Nested sub-queries) Odvozené relace Pohledy Modifikace databáze Spojené relace Jazyk definice

Více

Materiál ke cvičením - SQL

Materiál ke cvičením - SQL Materiál ke cvičením - 1. Stručná syntaxe vybraných příkazů jazyka (detailní syntaxe příkazů je uvedena on-line manuálech přístupných z prostředí sítě VŠE) SELECT výběr a zobrazení hodnot z databáze: SELECT

Více

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev Úvod do databází Modelování v řízení Ing. Petr Kalčev Co je databáze? Množina záznamů a souborů, které jsou organizovány za určitým účelem. Jaké má mít přínosy? Rychlost Spolehlivost Přesnost Bezpečnost

Více

Stručný obsah. část III Aktualizace dat Kapitola 10: Aktualizace databáze 257 Kapitola 11: Integrita dat 275 Kapitola 12: Zpracování transakcí 307

Stručný obsah. část III Aktualizace dat Kapitola 10: Aktualizace databáze 257 Kapitola 11: Integrita dat 275 Kapitola 12: Zpracování transakcí 307 Stručný obsah část I Přehled jazyka SQL Kapitola 1: Úvod 27 Kapitola 2: Stručný úvod do jazyka SQL 37 Kapitola 3: Jazyk SQL z širšího pohledu 45 Kapitola 4: Relační databáze 69 Část II Získávání dat Kapitola

Více

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava

Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Obchodní akademie a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Jihlava Šablona 32 VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Tvorba webových stránek SQL stručné minimum OA a JŠ Jihlava, VY_32_INOVACE_038.ICT.34 Číslo

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

Databázové systémy 1

Databázové systémy 1 Databázové systémy 1 Obsah 1 Relační databáze, databázový server, tabulka...3 2 Jazyk SQL a jeho vývoj. Příkazy DDL, DML, DCL...5 3 Datové typy SQL a Oracle...6 4 Příkaz Select základní syntaxe, projekce,

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 1: Dotazovací jazyk SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 Instalace Microsoft SQL Serveru 2 Dotazovací jazyk SQL 3 Příkaz SELECT

Více

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Autor: Číslo: Anotace: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databáze Základní seznámení s MySQL

Více

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS

7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7. Integrita a bezpečnost dat v DBS 7.1. Implementace integritních omezení... 2 7.1.1. Databázové triggery... 5 7.2. Zajištění bezpečnosti dat... 12 7.2.1. Bezpečnostní mechanismy poskytované SŘBD... 13

Více

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda Dotazovací jazyky I Datová krychle Soběslav Benda Obsah Úvod do problematiky Varianty přístupu uživatelů ke zdrojům dat OLTP vs. OLAP Datová analýza Motivace Vytvoření křížové tabulky Datová krychle Teorie

Více

InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) CSV v textovém souboru ve formátu hodnot oddělených čárkou

InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) CSV v textovém souboru ve formátu hodnot oddělených čárkou MySQL Typy tabulek Storage Engines MyISAM defaultní, neumí transakce, umí fulltext InnoDB transakce, cizí klíče, neumí fulltext (a nebo už ano?) MEMORY (HEAP) v paměti; neumí transakce ARCHIVE velké množství

Více

Materializované pohledy

Materializované pohledy Materializované pohledy Pavel Baroš, 2010 Obsah Materializované pohledy Co přináší? Řešení ostatních DBS syntaxe a semantika pro: Oracle, MS SQL, DB2 ostatní Možné řešení pro PostgreSQL PostgreSQL 2 Materializované

Více

Databáze. Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu. Bedřich Košata

Databáze. Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu. Bedřich Košata Databáze Velmi stručný a zjednodušený úvod do problematiky databází pro programátory v Pythonu Bedřich Košata K čemu jsou databáze Ukládání dat ve strukturované podobě Možnost ukládat velké množství dat

Více

Semestrální práce z DAS2 a WWW

Semestrální práce z DAS2 a WWW Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce z DAS2 a WWW Databázová část Matěj Trakal 8.12.2009 Kapitola 1: Obsah KAPITOLA 1: OBSAH 2 KAPITOLA 2: ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKA

Více

8.2 Používání a tvorba databází

8.2 Používání a tvorba databází 8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam

Více

Použití databází na Webu

Použití databází na Webu 4IZ228 tvorba webových stránek a aplikací Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2010/11/18 11:33:52 $ Obsah Co nás čeká... 3 Architektura webových databázových aplikací... 4 K čemu se používají databázové

Více

MySQL. mysql> CREATE DATABASE nova CHARACTER SET latin2 COLLATE latin2_czech_cs; Query OK, 1 row affected (0.02 sec)

MySQL. mysql> CREATE DATABASE nova CHARACTER SET latin2 COLLATE latin2_czech_cs; Query OK, 1 row affected (0.02 sec) MySQL přes MySQL Command Line Client Zobrazení existujících databází mysql> SHOW DATABASES; Database test Vytvoření databáze mysql> CREATE DATABASE krouzek; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> SHOW

Více

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová

Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Obsah Úloha evidence údajů, způsoby evidování Databázové technologie datové modely, dotazovací jazyky. Informační systémy Datové sklady Metody analýzy dat

Více

Optimalizace plnění a aktualizace velkých tabulek. Milan Rafaj, IBM

Optimalizace plnění a aktualizace velkých tabulek. Milan Rafaj, IBM Optimalizace plnění a aktualizace velkých tabulek Milan Rafaj, IBM Agenda OLTP vs DSS zpracování Optimalizace INSERT operací Optimalizace DELETE operací Optimalizace UPDATE operací Zdroje Dotazy OLTP vs

Více

3. Jazyky relačních databázových systémů

3. Jazyky relačních databázových systémů 3. Jazyky relačních databázových systémů 3.1. Tabulky ilustračního příkladu - Spořitelna... 3 3.2. Jazyk SQL... 5 3.2.1. Úvod... 5 3.2.2. Definice dat... 7 3.2.3. Manipulace s daty... 14 3.2.4. Pohledy...

Více

Práva a role. Martin Polák. NDBI013 Administrace Oracle

Práva a role. Martin Polák. NDBI013 Administrace Oracle Práva a role Martin Polák NDBI013 Administrace Oracle Práva a role Práva slouží k omezení možností uživatele právě tak, aby mohl provádět úkoly jemu svěřené. Role jsou pojmenované skupiny práv a slouží

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410

Více

Zpracování informací

Zpracování informací Ústav automatizace a informatiky Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně Přednáška č. 6 z předmětu Zpracování informací Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. Tato publikace vznikla jako součást

Více

POSTUP PRO VYTVOŘENÍ STRUKTUR PRO UKLÁDÁNÍ RDF DAT V ORACLE

POSTUP PRO VYTVOŘENÍ STRUKTUR PRO UKLÁDÁNÍ RDF DAT V ORACLE POSTUP PRO VYTVOŘENÍ STRUKTUR PRO UKLÁDÁNÍ RDF DAT V ORACLE Upozornění: Pro práci s RDF Oracle daty je třeba mít nainstalován Oracle Spatial Resource Description Framework (RDF). 1. Vytvoření tabulkového

Více

Microsoft Access. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky. Vytvoření tabulky v návrhovém zobrazení

Microsoft Access. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky. Vytvoření tabulky v návrhovém zobrazení Microsoft Access Databáze je seskupení většího množství údajů, které mají určitou logiku a lze je určitým způsobem vyhodnocovat, zpracovávat a analyzovat Access je jedním z programů určených pro zpracování

Více

Zkouškový příklad 4IT218 Rezervační systém zážitkové agentury. Karel Kohout karel@kohout.se FIS VŠE

Zkouškový příklad 4IT218 Rezervační systém zážitkové agentury. Karel Kohout karel@kohout.se FIS VŠE Zkouškový příklad 4IT218 Rezervační systém zážitkové agentury karel@kohout.se 25. února 2011 Obsah 1 Zadání 2 2 SQL 6 2.1 Definice tabulek............................ 6 2.2 Definice indexů............................

Více

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle 13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle Studijní cíl Tento blok je věnován práci s XML dokumenty, možnostmi jejich uložení a práce s nimi v databázi Oracle a datovému typu XMLType. Doba nutná

Více

NÁVRH A TVORBA HUDEBNÍ DATABÁZE

NÁVRH A TVORBA HUDEBNÍ DATABÁZE Středoškolská technika 2011 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT NÁVRH A TVORBA HUDEBNÍ DATABÁZE Michael Mašek EDUCAnet - gymnázium a střední odborná škola České Budějovice, s.r.o.

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Základní principy XML

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Základní principy XML 10 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Export a import dat Formát XML a SQL server Zálohování a obnova

Více

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace

Kapitola 3: Relační model. Základní struktura. Relační schéma. Instance relace - 3.1 - Struktura relačních databází Relační algebra n-ticový relační kalkul Doménový relační kalkul Rozšířené operace relační algebry Modifikace databáze Pohledy Kapitola 3: Relační model Základní struktura

Více

Popis ovládání. Po přihlášení do aplikace se objeví navigátor. Navigátor je stromově seřazen a slouží pro přístup ke všem oknům celé aplikace.

Popis ovládání. Po přihlášení do aplikace se objeví navigátor. Navigátor je stromově seřazen a slouží pro přístup ke všem oknům celé aplikace. Popis ovládání 1. Úvod Tento popis má za úkol seznámit uživatele se základními principy ovládání aplikace. Ovládání je možné pomocí myši, ale všechny činnosti jsou dosažitelné také pomocí klávesnice. 2.

Více

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole)

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Téma 2.4 Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole) Pomocí dotazu lze také vytvářet nová pole, která mají vazbu na již existující pole v databázi. Vznikne tedy nový sloupec, který se počítá podle vzorce.

Více

Instalace. Produkt je odzkoušen pro MS SQL server 2008 a Windows XP a Windows 7. Pro jiné verze SQL server a Windows nebyl testován.

Instalace. Produkt je odzkoušen pro MS SQL server 2008 a Windows XP a Windows 7. Pro jiné verze SQL server a Windows nebyl testován. Instalace Produkt se neinstaluje. Stačí soubor uložit na libovolné místo na Vašem počítací (klikněte pravým tlačítkem a dejte 'uložit cíl jako ), pak jen spustit. Požadavky na software Produkt je odzkoušen

Více

Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce do předmětu IDAS2 Radek Fryšták st32304 / IT 2012 / 2013 Základní charakteristika Téma této smíšené semestrální práce pro předmět

Více

Základy jazyka SQL. 87 Jazyk SQL SQL je dotazovací jazyk, takže přes propojenou aplikaci se serveru odevzdá dotaz

Základy jazyka SQL. 87 Jazyk SQL SQL je dotazovací jazyk, takže přes propojenou aplikaci se serveru odevzdá dotaz Základy jazyka SQL 87 Jazyk SQL SQL je dotazovací jazyk, takže přes propojenou aplikaci se serveru odevzdá dotaz a databázový server na něj odpoví, obvykle tím, že vygeneruje nějakou množinu výstupních

Více

FUNKCE 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FUNKCE 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika FUNKCE 3 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

SQL. relační databázový systém. v 5.0.45. 2007 úvodní kurz jazyka SQL -----------------------------------------------------------

SQL. relační databázový systém. v 5.0.45. 2007 úvodní kurz jazyka SQL ----------------------------------------------------------- 2007 úvodní kurz jazyka SQL ----------------------------------------------------------- SQL relační databázový systém v 5.0.45 (c) 2007 Ing. Jan Steringa Úvodní kurz jazyka SQL. Tento studijní materiál

Více

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1

J. Zendulka: Databázové systémy 4 Relační model dat 1 4. Relační model dat 4.1. Relační struktura dat... 3 4.2. Integritní pravidla v relačním modelu... 9 4.2.1. Primární klíč... 9 4.2.2. Cizí klíč... 11 4.2.3. Relační schéma databáze... 13 4.3. Relační algebra...

Více

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská Analýza a modelování dat 3. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Relační model dat Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM

Více

Databáze Databázové systémy MS Access

Databáze Databázové systémy MS Access Databáze Databázové systémy MS Access Nasazení databází Databáze evidence nějakých údajů Databázové aplikace obsahují konkrétní specifické funkce pro práci s určitými daty (tyto funkce jsou v jiných DB

Více

Změny v Tabulce ALTER TABLE nazev_tabulky prikaz1, prikaz2, prikaz3,..., prikazn; -provede změny ve stávající tabulce s názvem "nazev_tabulky"

Změny v Tabulce ALTER TABLE nazev_tabulky prikaz1, prikaz2, prikaz3,..., prikazn; -provede změny ve stávající tabulce s názvem nazev_tabulky M y S Q L SHOW DATABASES; -zobrazení jmen databází ve vašem spuštěném MySQL CREATE DATABASE nazev_databaze; -vytvoří databázi se jménem "nazev_databaze" (délka názvu může být max. 65 znaků) -třeba vytvořit

Více

Čteme EXPLAIN. CSPUG, Praha. Tomáš Vondra (tv@fuzzy.cz) 21.6.2011. Czech and Slovak PostgreSQL Users Group

Čteme EXPLAIN. CSPUG, Praha. Tomáš Vondra (tv@fuzzy.cz) 21.6.2011. Czech and Slovak PostgreSQL Users Group Čteme EXPLAIN CSPUG, Praha Tomáš Vondra (tv@fuzzy.cz) Czech and Slovak PostgreSQL Users Group 21.6.2011 Agenda K čemu slouží EXPLAIN a EXPLAIN ANALYZE? Jak funguje plánování, jak se vybírá optimální plán?

Více

definovat a vysvětlit na příkladech základní pojmy relačního modelu

definovat a vysvětlit na příkladech základní pojmy relačního modelu 5.1. Relační schéma, relace 5. RELAČNÍ DATOVÝ MODEL Cíl Po prostudování celé kapitoly budete umět definovat relaci, relační schéma a schéma relační databáze, rozumět definicím a na příkladech vysvětlit

Více

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky

Microsoft Access. Úterý 26. února. Úterý 5. března. Typy objektů databáze: Vytvoření a návrh nové tabulky Úterý 26. února Microsoft Access Databáze je seskupení většího množství údajů, které mají určitou logiku a lze je určitým způsobem vyhodnocovat, zpracovávat a analyzovat Access je jedním z programů určených

Více

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

Ukládání a vyhledávání XML dat

Ukládání a vyhledávání XML dat XML teorie a praxe značkovacích jazyků (4IZ238) Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2014/12/04 19:41:24 $ Obsah Ukládání XML dokumentů... 3 Ukládání XML do souborů... 4 Nativní XML databáze... 5 Ukládání

Více

2. blok Zabezpečení a ochrana dat

2. blok Zabezpečení a ochrana dat 2. blok Zabezpečení a ochrana dat Studijní cíl Tento blok je věnován základům zabezpečení a ochrany dat uložených v relačních databázích, tj. uživatelským účtům, systémovým a objektovým oprávněním a rolím.

Více

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS

RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS RELAČNÍ DATABÁZE ACCESS 1. Úvod... 2 2. Základní pojmy... 3 3. Vytvoření databáze... 5 4. Základní objekty databáze... 6 5. Návrhové zobrazení tabulky... 7 6. Vytváření tabulek... 7 6.1. Vytvoření tabulky

Více

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat)

DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS. (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 61 DATABÁZE - ACCESS (příprava k vykonání testu ECDL Modul 5 Databáze a systémy pro zpracování dat) DATABÁZE A SYSTÉMY PRO UCHOVÁNÍ DAT 62 Databáze a systémy pro uchování

Více

DATABÁZOVÉ TECHNOLOGIE (DB) PŘÍPRAVA NA SZZ

DATABÁZOVÉ TECHNOLOGIE (DB) PŘÍPRAVA NA SZZ DATABÁZOVÉ TECHNOLOGIE (DB) PŘÍPRAVA NA SZZ 1. Relační model dat, relační algebra, tvorba dotazů pomocí relační algebry Existují 2 modely dat k dané struktuře síťový (založen na principu spojky mezi daty)

Více

Abstraktní datové typy Objektový přístup v Oracle

Abstraktní datové typy Objektový přístup v Oracle Text pro samostudium náhrada za přednášku a cvičení 6.4.2009 Abstraktní datové typy Objektový přístup v Oracle Motivace Objektový přístup v Oracle je především umožněn díky uživatelem definovaným (abstraktním)

Více

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 02. Kdy přibližně vznikly první komerční relační databázové servery?

Více

Funkce. Definiční obor a obor hodnot

Funkce. Definiční obor a obor hodnot Funkce Definiční obor a obor hodnot Opakování definice funkce Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny všech reálných čísel R, přiřazuje právě jedno reálné

Více

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19 3 Obsah Novinky v tomto vydání 10 Význam základních principů 11 Výuka principů nezávisle na databázových produktech 12 Klíčové pojmy, kontrolní otázky, cvičení, případové studie a projekty 12 Software,

Více

Stručný obsah Úvod 33 Spuštění aplikace, práce s databází a tabulkou Práce s tabulkami Zobrazení dat tabulky Práce s datovými typy

Stručný obsah Úvod 33 Spuštění aplikace, práce s databází a tabulkou Práce s tabulkami Zobrazení dat tabulky Práce s datovými typy Stručný obsah Úvod 33 Spuštění aplikace, práce s databází a tabulkou 35 Práce s tabulkami 49 Zobrazení dat tabulky 58 Práce s datovými typy 69 Nastavení datových typů 82 Indexy, primární klíče a nastavení

Více

Rezervační systém Tvorba WWW stránek

Rezervační systém Tvorba WWW stránek 2012 Rezervační systém Tvorba WWW stránek Vytvoření rezervačního systému pro rezervaci motokár,ubytování a atrakcí Marek Svoboda Motokáry Motobydlo 30.12.2012 Obsah 1.Základní charakteristika... 3 a) Téma

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE PRAHA 2009 Pavla ŠMEJKALOVÁ ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE BAKALÁŘSKÁ PRÁCE VĚCNÁ

Více

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství

TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství TÉMATICKÝ OKRUH Softwarové inženýrství Číslo otázky : 23. Otázka : Datový model XML, dotazovací jazyky nad XML daty Obsah : 1 Úvod o XML 2 Vztah XML a databáze 2.1 Databázové systémy s podporou XML 2.2

Více

12. blok Fyzický návrh databáze

12. blok Fyzický návrh databáze 12. blok Fyzický návrh databáze Studijní cíl Tento studijní blok se zabývá metodologií fyzického návrhu databáze. Především se zabývá fází převodu logického modelu na model fyzický. Bude vysvětlen účel

Více

WWW dotazovací služby pro prostorová data URM. Jiří Čtyroký Útvar rozvoje hl. m. Prahy

WWW dotazovací služby pro prostorová data URM. Jiří Čtyroký Útvar rozvoje hl. m. Prahy WWW dotazovací služby pro prostorová data URM Jiří Čtyroký Útvar rozvoje hl. m. Prahy Zpřístupnění geodat hl. m. Prahy 1. Mapové aplikace Zpřístupnění geodat hl. m. Prahy 1. Mapové aplikace 2. Geoportál

Více

XQuery: dotazovací jazyk nad XML

XQuery: dotazovací jazyk nad XML XQuery: dotazovací jazyk nad XML Jakub Lysák Tomáš Hradecký XML vs. relační model dat XML nepravidelná struktura metadata jsou uložena společně s vlastními daty stromová struktura data mají určené pořadí

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 OLTP a OLAP 1.1 Datový sklad 1.2 Datová kostka 2 OLAP dotazy

Více

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD

Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Úvod do databázových systémů 2012/2013 IS MHD Jiří Znoj, (zno0011) Ostrava, 29. listopadu 2012 I. Obsah I. Obsah...

Více

CSPUG 2011-květen. GridSQL a pg-pool II. Vratislav Beneš benes@optisolutions.cz

CSPUG 2011-květen. GridSQL a pg-pool II. Vratislav Beneš benes@optisolutions.cz GridSQL a pg-pool II Vratislav Beneš benes@optisolutions.cz Agenda 1. Datové sklady a datová tržiště 2. pg-pool II 1. Infrastrukutra 2. Využití pro datové sklady 3. GridSQL 1. Infrastuktura 2. Vytvoření

Více

OPTIMALIZÁTOR SQL DOTAZŮ - ÚVOD DO PROBLEMATIKY

OPTIMALIZÁTOR SQL DOTAZŮ - ÚVOD DO PROBLEMATIKY OPTIMALIZÁTOR SQL DOTAZŮ - ÚVOD DO PROBLEMATIKY Dušan Kajzar, Magdaléna Chmelařová Slezská univerzita v Opavě, Filozoficko - přírodovědecká fakulta, Bezručovo nám. 13, 746 01 Opava Abstract The article

Více

PHP PHP je skriptovací programovací jazyk dynamických internetových stránek PHP je nezávislý na platformě

PHP PHP je skriptovací programovací jazyk dynamických internetových stránek PHP je nezávislý na platformě PHP PHP původně znamenalo Personal Home Page a vzniklo v roce 1996, od té doby prošlo velkými změnami a nyní tato zkratka znamená Hypertext Preprocessor. PHP je skriptovací programovací jazyk, určený především

Více

Datové modelování II

Datové modelování II Datové modelování II Atributy Převod DM do schématu SŘBD Dotazovací jazyk SQL Multidimenzionální modelování Principy Doc. Miniberger, BIVŠ Atributy Atributem entity budeme rozumět název záznamu či informace,

Více

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Cvičení 8

TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Cvičení 8 TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT Cvičení 8 Cvičení je zaměřené na práci v SQL, zejména dtazvání. Zadání je rzdělen d typvých úlh. Jedna úlha bsahuje základní dtaz a něklik alternativních dtazů ke stejné prblematice.

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

Database systems. Normal forms

Database systems. Normal forms Database systems Normal forms An example of a bad model SSN Surnam OfficeNo City Street No ZIP Region President_of_ Region 1001 Novák 238 Liteň Hlavní 10 26727 Středočeský Rath 1001 Novák 238 Bystřice

Více

Databázové systémy I přednášky

Databázové systémy I přednášky Vostrovský Václav vostrovsky@pef.czu.cz PEF - přízemí č. 15 Po 12:00-13:30-75% docházky na cvičeních - musíme chodit připraveni - 2 testy v průběhu cvičení (teorie a SQL) - max 10 bodů, minimum 5 bodů,

Více

OCL a integritní omezení

OCL a integritní omezení OCL a integritní omezení Karel Richta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze richta@fel.cvut.cz, 2011 Softwarové inženýrství I., BI-SI1 04/2011,

Více

1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD 1.2 ZÁKLADNÍ POJMY RELAČNÍ DATABÁZE

1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD 1.2 ZÁKLADNÍ POJMY RELAČNÍ DATABÁZE 1 DATABÁZE 1.1 ÚVOD Moderní doba se databázemi jen hemží. Například: Management firmy musí mít přehled přinejmenším o svých zaměstnancích, výrobcích, majetku a zákaznících. Přitom mezi těmito údaji existují

Více

Roman Dušek http://dusek.vysokeskoly.cz

Roman Dušek http://dusek.vysokeskoly.cz Optimalizace Roman Dušek http://dusek.vysokeskoly.cz SQL je velmi flexibilní jazyk. Dvěma či více různými dotazy je možno obdržet stejná data. Rychlost různých dotazů ovšem nemusí být stejná i přesto,

Více

17. července 2005 15:51 z moravec@yahoo.com http://www.z-moravec.net/

17. července 2005 15:51 z moravec@yahoo.com http://www.z-moravec.net/ 17. července 2005 15:51 z moravec@yahoo.com http://www.z-moravec.net/ Úvod 1 Úvod Nedávno jsem zveřejnil návod na vytvoření návštěvní knihy bez nutnosti použít databázi. To je výhodné tehdy, kdy na serveru

Více

Tiskové sestavy. Zdroj záznamu pro tiskovou sestavu. Průvodce sestavou. Použití databází

Tiskové sestavy. Zdroj záznamu pro tiskovou sestavu. Průvodce sestavou. Použití databází Tiskové sestavy Tiskové sestavy se v aplikaci Access používají na finální tisk informací z databáze. Tisknout se dají všechny objekty, které jsme si vytvořili, ale tiskové sestavy slouží k tisku záznamů

Více

zobrazení délky ve výpisu v psql

zobrazení délky ve výpisu v psql zobrazení délky ve výpisu v psql postgres=# \dt+ codebooks.* List of relations Schema Name Type Owner Size Description -----------+----------+-------+-------+------------+------------- codebooks lau1 table

Více

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé Martina Litschmannová Obsah semináře definování názvu dynamicky měněné oblasti, kontingenční tabulky úvod, kontingenční tabulky násobné oblasti sloučení, převod

Více

PHP a Large Objecty v PostgreSQL

PHP a Large Objecty v PostgreSQL PHP a Large Objecty v PostgreSQL Pavel Janík ml. http://www.janik.cz PHP a Large Objecty v PostgreSQL 1 Jazyk PHP je velmi mocným jazykem pro vývoj webových aplikací. Má podporu snad všech velkých i menších

Více

Návod k aplikaci JanDat v.2.3

Návod k aplikaci JanDat v.2.3 Návod k aplikaci JanDat v.2.3 Petr Pala Jiří Chroust Copyright 2007 CENIA, laboratoř GIS 1. Úvod 2. Části aplikace 2.1. Menu 2.1.1. File 2.1.2. Record 2.1.3. Header 2.1.4. Tools 2.1.5. Languages 2.1.6.

Více

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha 20 2 08 Jiří Mašek BIVŠ Praha 2008 Procesvývoje IS Unifiedprocess(UP) Iterace vývoje Rysy CASE nástrojů Podpora metodických přístupů modelování Integrační mechanismy propojení modelů Podpora etap vývoje Generování

Více

Reálná čísla. Sjednocením množiny racionálních a iracionálních čísel vzniká množina

Reálná čísla. Sjednocením množiny racionálních a iracionálních čísel vzniká množina Reálná čísla Iracionální číslo je číslo vyjádřené ve tvaru nekonečného desetinného rozvoje, ve kterém se nevyskytuje žádná perioda. Při počítání je potřeba iracionální číslo vyjádřit zaokrouhlené na určitý

Více

DATABÁZE MS ACCESS 2010

DATABÁZE MS ACCESS 2010 DATABÁZE MS ACCESS 2010 KAPITOLA 5 PRAKTICKÁ ČÁST TABULKY POPIS PROSTŘEDÍ Spuštění MS Access nadefinovat název databáze a cestu k uložení databáze POPIS PROSTŘEDÍ Nahoře záložky: Soubor (k uložení souboru,

Více

Microsoft. Office. Microsoft. Access 2003 pro školy. Ing. Bc. Hana Rachačová. w w w. c o m p u t e r m e d i a. c z

Microsoft. Office. Microsoft. Access 2003 pro školy. Ing. Bc. Hana Rachačová. w w w. c o m p u t e r m e d i a. c z Microsoft Office Microsoft Access 2003 pro školy Ing. Bc. Hana Rachačová w w w. c o m p u t e r m e d i a. c z Obsah Obsah Vysvětlivky k prvkům použitým v knize:... 9 Úvodem... 10 Nejzákladnější pojmy...

Více

MQL4 COURSE. By Coders guru www.forex-tsd.com. -4 Operace & Výrazy

MQL4 COURSE. By Coders guru www.forex-tsd.com. -4 Operace & Výrazy MQL4 COURSE By Coders guru www.forex-tsd.com -4 Operace & Výrazy Vítejte ve čtvrté lekci mého kurzu MQL4. Předchozí lekce Datové Typy prezentovaly mnoho nových konceptů ; Doufám, že jste všemu porozuměli,

Více

Řazení řádků ve vzestupném pořadí (A až Z nebo 0 až 9) nebo sestupném pořadí (Z až A nebo 9 až 0)

Řazení řádků ve vzestupném pořadí (A až Z nebo 0 až 9) nebo sestupném pořadí (Z až A nebo 9 až 0) Řazení oblasti Řazení řádků ve vzestupném pořadí (A až Z nebo 0 až 9) nebo sestupném pořadí (Z až A nebo 9 až 0) 1. Klepněte na buňku ve sloupci, podle kterého chcete řádek seřadit. 2. Klepněte na tlačítko

Více

Stěhování aplikací. Michal Tomek, Sales Manager

Stěhování aplikací. Michal Tomek, Sales Manager Stěhování aplikací Michal Tomek, Sales Manager Agenda Co míníme stěhováním Typické situace Role InterSystems Příležitosti Migrace Stěhování informačního systému Nová budova. HW a OS Získáme nové vlastnosti

Více

StatSoft Kladivo na data

StatSoft Kladivo na data StatSoft Kladivo na data Práce s daty je jedna ze stěžejních činností každého analytika. Pojďme si představit nový nástroj ve STATISTICA 12 pro získávání dat z externích datových zdrojů, které jsou obvykle

Více

PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES

PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES PŘÍRUČKA K PRÁCI S DATABÁZÍ MAPS OF PLANT DISEASES Tatiana Oldřichová Srpen 2007 Příručka byla vytvořena v rámci projektu 1N04151 Informační zdroje pro zemědělský a potravinářský výzkum podporovaného Ministerstvem

Více

Databáze pro evidenci výrobků

Databáze pro evidenci výrobků Databáze pro evidenci výrobků Databáze ve formátu Microsoft Access je součástí systému, který řídí automatizovanou výrobní linku. Tabulka tblcharge obsahuje data o výrobcích a je plněna automaticky řídicím

Více

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý Autor: Mgr. Dana Kaprálová VZORCE A VÝPOČTY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

2. blok část A Jazyk SQL, datové typy

2. blok část A Jazyk SQL, datové typy 2. blok část A Jazyk SQL, datové typy Studijní cíl Tento blok je věnován jazyku SQL, jeho vývoji, standardizaci a problémy s přenositelností. Dále je zde uveden přehled datových typů dle standardu SQL

Více

Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1)

Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1) Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1 2005-12-31 1.12.2009 Your Daniel Name Vojtek Jakub Your Valčík Title Your Organization (Line #1) Your Organization Query Languages (Line #2) I Agenda

Více

Jemný úvod do SQL Jaroslav Janda Záøí 1997 verze 1 Obsah 1 Pøedmluva 3 2 Úvod 3 3 Základní dotazy 4 3.1 Vypsání v¹ech sloupcù tabulky: FROM.................. 4 3.2 Vypsání vyjmenovaných sloupcù....................

Více

Koncepce jazyka SQL Co je SQL

Koncepce jazyka SQL Co je SQL Koncepce jazyka SQL Tato kapitola obsahuje základní informace o jazyku SQL, na kterých budeme stavět ve zbývající části knihy. Jazyk SQL se prosadil jako univerzální jazyk relačních databází a podporují

Více

UNICORN COLLEGE BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

UNICORN COLLEGE BAKALÁŘSKÁ PRÁCE UNICORN COLLEGE Katedra informačních technologií BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Pokročilé dotazování v databázích Oracle pomocí analytických funkcí Michael Remiš Ing. Miroslav Žďárský 2013, Praha Čestné prohlášení

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 4: XML, DTD, XML v SQL Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 XML 2 DTD 2.1 Atributy 2.2 Entity 3. XML v SQL Serveru Studijní cíle

Více