Tabulka fotbalové ligy
|
|
- Helena Krausová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Semestrální práce na X36DB2 Michal Rezler Jan Zmátlík Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 8. prosinec 2011
2 Obsah 1 Zadání Stručný popis ER diagram Integritní omezení Realizace databáze Uživatelský datový typ Relace SQL Funkce Data Realizace programu Úprava vygenerovaného kódu Dotazy Měřené charakteristiky Dotazy s příkazem EXPLAIN Indexy a příkaz EXPLAIN Přílohy SQL skript Použité zdroje
3 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 3 1 Zadání 1.1 Stručný popis Cílem je vytvoření fotbalové tabulky střelců a pořadí týmů podle bodů vztahující se k daným soutěžím. Evidují se registrované osoby federace a ty jsou rozděleny do družstev. Registrovaná osoba obsahuje jméno a příjmení a může jí být: Trenér - u nějž se eviduje stupeň získané licence Hráč - u nějž se eviduje, jakou nohu preferuje (pravá, levá) a samozřejmě branky, které vstřelil Kapitán specializace hráče, řídí tým na hřišti, obsahuje stupeň respektu a rovněž vstřelené branky Každý evidovaný zápas obsahuje dva týmy (domácí, hosté) hrající utkání, dále místo, kde se utkání odehraje a soutěž, do které utkání spadá. Zároveň je potřeba zápasy a vstřelené branky archivovat podle sezón. To lze zařídit tak, že každé soutěži přiřadíme sezónu, ve které probíhá. 1.2 ER diagram Jako modelovací nástroj pro Entitně-Relační model, jsme využili DbDesigner (MySQL WorkBench 5.0.x). E-R model modeluje situaci uvedenou v sekci Popis a nachází se v 3NF. Obrázek 1. ER diagram
4 4 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 1.3 Integritní omezení V tabulce player evidujeme hráčovu lepší nohu, tento atribut může obsahovat pouze slova levá a pravá. U kapitána evidujeme jeho respekt vůči hráčům. Tato hodnota nabývá hodnot Realizace databáze Pro účely této semestrální práce jsme si nejprve založili verzovací systém SVN, který je dostupný z URL Naše databáze bude fyzicky uložena na databázovém stroji PostgreSQL, konkrétně ve verzi 9.1. Veškeré níže uvedené SQL příkazy jsou tedy syntakticky určené právě pro tento stroj. 2.1 Uživatelský datový typ V tabulkách place a person evidujeme adresu (ulice, město, stát), pro jejíž uložení jsme si definovali svůj datový typ vytvořený následovně: CREATE TYPE address AS ( street VARCHAR(255), city VARCHAR(255), country VARCHAR(255) 2.2 Relace TEAM( idteam, name ) PLACE( idplace, place address, map url ) SEASON( idseason, year from, year to ) LEAGUE ( idleague, season idseason, name ) MATCH ( idmatch, home idteam, away idteam, place idplace, league idleague, season idseason, name ) PERSON ( idperson, firstname, lastname, team id team, person address ) PLAYER ( idplayer, idperson, prefered leg ) COACH ( idcoach, idperson, licence level ) CAPTAIN ( idcaptain, idplayer, idperson, respect ) GOAL ( idgoal, match idmatch, player idplayer ) 2.3 SQL Všechny SQL příkazy pro vytvoření jednotlivých tabulek jsou uvedeny v příloze 5.1. Tato sada SQL příkazů je plně funkční, pro vytvoření kompletní databáze ji tedy můžeme rovnou použít.
5 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců Funkce V databázi jsme si definovali funkci, která nám pro zadání jména klubu vrátí počet hráčů, kteří v klubu hrají. Zdrojový kód funkce vypadá následovně: CREATE FUNCTION GET_COUNT_OF_PLAYERS (CLUB_NAME VARCHAR(100)) RETURNS INT AS $$ DECLARE count_of_players INT; BEGIN SELECT COUNT(*) INTO count_of_players FROM TEAM t JOIN PERSON p ON t.idteam = p.team_idteam WHERE t.name = $1 ; RETURN count_of_players; END; $$ LANGUAGE plpgsql; 2.5 Data Pro naplnění databáze daty jsme si vytvořili vlastní generátor, který nám vygeneruje např. jednotlivé fotbalové týmy, kterých máme Program generuje data ve formátu sekvence SQL příkazů Insert. 3 Realizace programu Vytvořený program demonstrující komunikaci s databází je napsán v jazyce Java. Pro ORM jsme použili technologii JPA 2.0, konkrétně implementaci EclipseLink. Za použití vývojového prostřední NetBeans se nám vytvořily oanotované třídy reprezentující relace v databázi. 3.1 Úprava vygenerovaného kódu Vygenerovaný kód nebyl zcela optimální a přehledný, a tak jsme jej dále modifikovali. Konkrétně jsme v odpovídajících třídách upravili dědičnost (podle strategie InheritanceType.JOINED) a uživatelský datový typ (adresu) jsme defiovali respektive přímo tuto třídu jsme opatřili Databázi jsme poté znovu přegenerovali podle nově upraveného kódu v Javě. Dále jsme do třídy Person přidali jeden atribut, před který jsme přidali Atribut slouží ke kontrole editovaných verzí, které probíhá při použití optimistického zamykání během operace UPDATE. 4 Dotazy Dalším našim úkolem bylo vymyslet několik složitých dotazů, které budeme později optimalizovat. Vytvořili jsme 3 dotazy, přičemž jsme se snažili, aby se tabulky musely co nejvíc spojovat a bylo dáno co nejvíce omezení.
6 6 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 1. Vyber a seřad všechny albánské týmy podle počtu vstřelených branek v sezoně 2011/2012. SELECT t."name" AS "teamname", count(t."name") AS "goalcount" FROM goal g JOIN "match" m ON m.idmatch = g.match_idmatch JOIN league l ON m.league_idleague = l.idleague JOIN season s ON s.idseason = l.season_idseason JOIN person p ON p.idperson = g.player_idplayer JOIN team t ON t.idteam = p.team_idteam WHERE l."name" = Albania AND s.year_from = 2011 GROUP BY t."name" ORDER BY count(t."name" 2. Vypiš jméno a příjmení kapitána, který dal v během jedné sezony ve více než jednom zápase 3 a více gólů. SELECT p.lastname, p.firstname FROM captain c JOIN person p ON p.idperson = c.idperson JOIN goal g ON g.player_idplayer = c.idperson JOIN "match" m ON m.idmatch = g.match_idmatch JOIN league l ON l.idleague = m.league_idleague JOIN season s ON s.idseason = l.season_idseason WHERE (p.team_idteam = m.home_idteam OR p.team_idteam = m.away_idteam) AND (s.year_from = 2000) GROUP BY p.idperson HAVING count(g.idgoal) > 2 AND count(m.idmatch) > 1; 3. Vyber tým, který hraje v lize Primera División a jehož kapitán má nejvyšší respekt od spoluhřáčů a současně je to levák. SELECT t FROM Person p JOIN Player pl ON p.idperson = pl.idperson JOIN Captain c ON p.idperson = c.idperson JOIN Team t ON t.idteam = p.team_idteam JOIN Goal g ON g.player_idplayer = p.idperson JOIN "match" m ON m.idmatch = g.match_idmatch JOIN League l ON l.idleague = m.league_idleague WHERE c.respect = (
7 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 7 SELECT MAX(respect) FROM captain ) AND pl.prefered_leg = leva AND l."name" = Primera División ; 4.1 Měřené charakteristiky Pro určení některých charakteristik jsme si museli zjistit nebo odhadnout některé údaje, které jsme v našich výpočtech dále používali. Šlo o velikost databázového bloku a velikost hlavičky DB bloku. velikost DB bloku = 8 kb = 8192 B hlavička DB bloku = 500 B Dalším parametrem, kterým jsme museli pro každou tabulku odhadnout je parametr plnění bloku P CT F REE, který závisí na variabilitě délky n-tice dané tabulky. Některé databázové stroje (např. Oracle) přímo poskytuje příkaz SE- LECT PCTFREE... Záleží tedy především na délce atributů typu V ARCHAR. Délka atributů datových typů např. IN T se samozřejmě nemění. Pokud tedy má některá tabulka pouze atributy typu INT a jsou tyto atributy povinné, pak P CT F REE = 0. Některé charakteristiky (blokovací faktor, počet stránek potřebných pro načtení) jsme museli na základě ostatních dopočítat. Zde uvádíme jejich vzorečky: B r = P r = N r /B r DB BLOCK SIZE HEADER SIZE ROW SIZE AV G (1 P CT F REE) Data jsou v bloku ukládána vždy tak, že na prvním místě je identifikátor řádky (1B), následuje délka atributu (1B) a data atributu. Tabulka N r ROW SIZE AV G B r P r P CT F REE Team ,7 20% Person , % Match % Goal % League % Tabulka 1. Charakteristiky vybraných tabulek
8 8 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 4.2 Dotazy s příkazem EXPLAIN Analyzovali jsme naše 3 dotazy pomocí příkazu EXPLAIN, který zobrazí execution plan každého z nich. Zároveň jsme je spouštěli s příkazem ANALYZE, který jednotlivé části execution plánu provádí a vrátí jejich čas provedení i celkový čas provedení. Protože výstupy jsou poměrně rozsáhlé, vložili jsme je do přiloženého souboru explain.sql. 4.3 Indexy a příkaz EXPLAIN Po analýze pomocí příkazu EXPLAIN popsané v předchozí sekci č. 4.2, jsme se pustili do optimalizace těchto dotazů. Optimalizovali jsme spotřebované zdroje (cenu) a čas, za které dotaz proběhl. Jako dotazy jsme použili naše 3 složité dotazy. Pro optimalizaci jsme zvolili vytvoření INDEXů pro potřebné sloupce. Podrobné rozbory dotazů, časy a ceny jsou v souborech explain.x.query.txt, kde X je cislo dotazu {1..3}. Před spuštěním dotazů jsme v konfiguračním souboru PostgreSQL zakomentovali metody pro optimalizaci dotazu. Konkrétně parametry pro Planner Method Configuration, Planner Cost Constants, Genetic Query Optimizer a ostatní plánovací konstanty. Bohužel se nám dotazy příliš vylepšit nepodařilo. Zapnut je možná nějaký interní optimalizátor, který nejde vypnout(alespoň po hodinách hledání sme nic nenalezli). První dotaz vybere a seřadí všechny albánské týmy podle počtu vstřelených branek v sezóně 2011/2012. Pracuje se tedy hojně s tabulkou Team a sloupcem Name. Podle sloupce Name tabulky Team se dotaz sortuje, grupuje a figuruje i v podmince WHERE. Použili jsme tedy INDEX na tento sloupec. Dále sme zvolili index na sloupec YearsFrom tabulky Goal, který figuruje v podmínce dotazu. Velkou část dotazu představuje JOIN tabulek a agregační funkce count nad sloupcem Name tabulky Team. Indexy nad agregačními funkcemi nejsou povoleny a jako sortovací algoritmus byl zvolen quicksort. Zde se tedy moc optimalizovat nedalo. Na zkoušku sme zkusili i nějaké INDEXy nad primárními a cizími klíči tabulek, jež se nalézají v JOINech. Před použitím indexů se dotaz provedl v čase 20.1 ms. Po použití indexů se průměrně provádí v čase ms. Použité indexy: CREATE INDEX league_idx ON league (idleague, name, season_idseason CREATE INDEX team_idx ON team (idteam, name CREATE INDEX season_idx ON season (idseason, year_from CREATE INDEX match_idx ON match (idmatch, league_idleague CREATE INDEX goals_idx ON goal (idgoal, match_idmatch, player_idplayer Naměřené hodnoty po provedení příkazu EXPLAIN prvního dotazu, jsou uvedeny níže.
9 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 9 Operace Cena Čas Sort HashAggregate Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Tabulka 2. Tabulka cen a časů prvního dotazu před optimalizací Operace Cena Čas Sort HashAggregate Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Tabulka 3. Tabulka cen a časů prvního dotazu po optimalizaci Druhý dotaz vrací jméno a příjmení kapitána družstva, jež dal během jedné sezóny (2010/2011) více jak 3 branky ve více než 1 zápase. Výsledek je tedy projekce sloupců jména a příjmení tabulky Person. Na tyto sloupce jsme tedy použili INDEXy. Dotaz opět používá agragační funkce, zkusili jsme ale zda použití unikátního INDEXu na ID tabulky PERSON zlepší průběh provádění dotazu. Nesmíme zapomenout, že INDEXy vytvořené při prvním dotazu, platí i pro druhý dotaz. Před použitím indexů se dotaz provedl v čase 48.9 ms. Po použití indexů se průměrně provádí v čase ms. Použité indexy: -- + INDEXy z 1. dotazu CREATE INDEX person_idx ON person (lastname, firstname CREATE UNIQUE INDEX person_uniq_idx ON person (idperson Naměřené hodnoty po provedení příkazu EXPLAIN druhého dotazu, jsou uvedeny níže. Třetí dotaz vrací tým, který hraje v Primera División a jehož kapitán má u svých spoluhráčů nejvyšší respekt (jako kapitán je nejlepší) a navíc je to levák. V tomto dotazu (kromě JOINů) filtrujeme data podle jména ligy, podle respektu kapitána a velkou roli zde hraje atributy tabulky Player - konkrétně atributy prefered leg a cizí klíč idperson. Na základě těchto informací jsme volili použití indexů. Definovali jsme následující indexy: CREATE INDEX player_idx ON player (idperson, prefered_leg
10 10 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců Operace Cena Čas HashAggregate Nested Loop Hash Join Hash Join Hash Join Hash Join Tabulka 4. Tabulka cen a časů druhého dotazu před optimalizací Operace Cena Čas HashAggregate Nested Loop Hash Join Hash Join Hash Join Hash Join Tabulka 5. Tabulka cen a časů druhého dotazu po optimalizaci CREATE INDEX captain_idx ON captain (idperson, respect CREATE INDEX league_idx ON league (idleague, name CREATE INDEX match_idx ON match (idmatch, league_idleague CREATE INDEX goals_idx ON goal (player_idplayer Naměřené hodnoty po provedení příkazu EXPLAIN třetího dotazu, jsou uvedeny níže. Operace Cena Čas Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Hash Join Hash Join Tabulka 6. Tabulka cen a časů třetího dotazu před optimalizací Díky těmto indexům se snížila cena i průměrný čas provádění tohoto dotazu (při 10-ti spuštění) z 89ms na 77ms.
11 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 11 Operace Cena Čas Nested Loop Nested Loop Nested Loop Nested Loop Hash Join Hash Join Tabulka 7. Tabulka cen a časů třetího dotazu po optimalizaci 5 Přílohy 5.1 SQL skript CREATE TYPE address AS ( street VARCHAR(255), city VARCHAR(255), country VARCHAR(255) CREATE TABLE team ( idteam SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL CREATE TABLE place ( idplace SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, place_address address, map_url TEXT NULL CREATE TABLE season ( idseason SERIAL NOT NULL year_from INT NOT NULL, year_to INT NOT NULL PRIMARY KEY, CREATE TABLE league ( idleague SERIAL NOT NULL UNIQUE, season_idseason INT NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (idleague, season_idseason), CONSTRAINT fk_league_season FOREIGN KEY (season_idseason ) REFERENCES season (idseason )
12 12 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců ON UPDATE NO ACTION CREATE TABLE match ( idmatch SERIAL NOT NULL UNIQUE, home_idteam INT NOT NULL, away_idteam INT NOT NULL, place_idplace INT NOT NULL, league_idleague INT NOT NULL, time TIMESTAMP NOT NULL, PRIMARY KEY (idmatch, home_idteam, away_idteam, place_idplace, league_idleague), CONSTRAINT fk_match_team FOREIGN KEY (home_idteam ) REFERENCES team (idteam ) ON UPDATE NO ACTION, CONSTRAINT fk_match_team1 FOREIGN KEY (away_idteam ) REFERENCES team (idteam ) ON UPDATE NO ACTION, CONSTRAINT fk_match_place FOREIGN KEY (place_idplace ) REFERENCES place (idplace ) ON UPDATE NO ACTION, CONSTRAINT fk_match_league FOREIGN KEY (league_idleague ) REFERENCES league (idleague ) ON UPDATE NO ACTION CREATE TABLE person ( idperson SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, firstname VARCHAR(150) NOT NULL, lastname VARCHAR(100) NOT NULL, team_idteam INT NOT NULL, person_address address NOT NULL, CONSTRAINT fk_person_team FOREIGN KEY (team_idteam ) REFERENCES team (idteam ) ON UPDATE NO ACTION
13 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 13 CREATE TABLE player ( idplayer SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, prefered_leg VARCHAR(10) NOT NULL, CONSTRAINT player_isa FOREIGN KEY (idplayer) REFERENCES person(idperson), CONSTRAINT pref_leg CHECK (prefered_leg = levá OR prefered_leg = pravá ) CREATE TABLE coach ( idcoach SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, licence_level INT NOT NULL, CONSTRAINT coach_isa FOREIGN KEY (idcoach) REFERENCES person(idperson) CREATE TABLE captain ( idcaptain SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, respect INT NOT NULL, CONSTRAINT captain_isa FOREIGN KEY (idcaptain) REFERENCES player(idplayer), CONSTRAINT respect_constraint CHECK (respect > 0 AND respect < 11) CREATE TABLE goal ( idgoal SERIAL NOT NULL, match_idmatch INT NOT NULL, player_idplayer INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idgoal, match_idmatch, player_idplayer), CONSTRAINT fk_goal_match FOREIGN KEY (match_idmatch ) REFERENCES match (idmatch ) ON UPDATE NO ACTION, CONSTRAINT fk_goal_player FOREIGN KEY (player_idplayer ) REFERENCES player (idplayer ) ON UPDATE NO ACTION
14 14 Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 6 Použité zdroje Reference [1] Pokorný, Halaška, Databázové systémy. skripta FEL ČVUT, 2. vydání, [2] PostgreSQL manual online, [3] JPA tutoriál online,
Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008. Zadání semestrální práce
Databázové systémy 2 Jméno a příjmení: Jan Tichava Osobní číslo: Studijní skupina: čtvrtek, 4 5 Obor: ININ SWIN E-mail: jtichava@students.zcu.cz Databázové systémy II. KIV/DB2 LS 2007/2008 Zadání semestrální
Více2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE Studijní cíl Tento blok je věnován základní syntaxi příkazu SELECT, pojmům projekce a restrikce. Stručně zde budou představeny příkazy
VíceOptimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle
Optimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle Marek Rychlý Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Ústav informačních systémů Demo-cvičení pro IDS 22. dubna 2015 Marek Rychlý
VíceDatabázové systémy, MS Access. Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP
Databázové systémy, MS Access Autor: Ing. Jan Nožička SOŠ a SOU Česká Lípa VY_32_INOVACE_1130_Databázové systémy, MS Access_PWP Název školy: Číslo a název projektu: Číslo a název šablony klíčové aktivity:
VíceVerzování a publikace dat na webu za pomoci PostgreSQL
Prague PostgreSQL Developers' Day 2013 Verzování a publikace dat na webu za pomoci PostgreSQL Jan Pěček Kdo jsem? Jan Pěček Programátor PostgreSQL Jyxo, s.r.o. (Blog.cz) MAFRA, a.s. - Internet Trading
VíceObchodní 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
VíceInformační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL
4 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, datové typy, klauzule SELECT, WHERE, a ORDER BY. Doporučená
VíceVzorové příklady SQL. Tabulka: Kniha CREATE TABLE kniha (id INTEGER, název VARCHAR(50), PRIMARY KEY (id))
Vzorové příklady SQL Tabulka: Kniha CREATE TABLE kniha název VARCHAR(50, PRIMARY KEY (id Tabulka: Autoři CREATE TABLE autoři jméno VARCHAR(10, příjmení VARCHAR(20, titul VARCHAR(7, prostřední VARCHAR(10,
VícePL/SQL. Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd.
PL/SQL Jazyk SQL je jazykem deklarativním, který neobsahuje procedurální příkazy jako jsou cykly, podmínky, procedury, funkce, atd. Rozšířením jazyka SQL o proceduralitu od společnosti ORACLE je jazyk
VíceDatabázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal
Databázové systémy - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy Tomáš Skopal Osnova přednášky definice dat definice (schémat) tabulek a integritních omezení CREATE TABLE změna definice schématu ALTER TABLE
Více6. SQL složitější dotazy, QBE
6. SQL složitější dotazy, QBE Příklady : Veškeré příklady budou dotazy nad databází KONTAKTY nebo KNIHOVNA nebo FIRMA Databáze KONTAKTY OSOBA (Id_osoba, Příjmení, Jméno, Narození, Město, Ulice, PSČ) EMAIL
VícePG 9.5 novinky ve vývoji aplikací
PG 9.5 novinky ve vývoji aplikací P2D2 2016 Antonín Houska 18. února 2016 Část I GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE Agregace Seskupení řádků tabulky (joinu) do podmnožin podle určitého kĺıče. Za každou podmnožinu
VícePostgreSQL. Podpora dědičnosti Rozšiřitelnost vlastní datové typy. Univerzální nasazení ve vědecké sféře
PostgreSQL Vzniká jako akademický projekt Experimentální vlastnosti Podpora dědičnosti Rozšiřitelnost vlastní datové typy Univerzální nasazení ve vědecké sféře Obsahuje podporu polí (časové řady) Geotypy
VíceDatabáze I. Přednáška 7
Databáze I Přednáška 7 Objektové rozšíření SQL Objektově relační databáze SQL:1999 objektové rozšíření SQL vztahuje se k objektově relačním databázovým systémům ukládají objekty do relační databáze umožňují
Více1. Relační databázový model
1. Relační databázový model Poprvé představen 1969 (Dr. Edgar F. Codd) IBM Založeno na Teorii množin Predikátové logice prvního řádu Umožňuje vysoký stupeň nezávislosti dat základ pro zvládnutí sémantiky
Více7. 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
Více7. 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
VíceČteme 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?
VíceDatabáze 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hoksza, Ph.D. http://siret.cz/hoksza
Databáze 2011/2012 SQL DDL (CREATE/ALTER/DROP TABLE), DML (INSERT/UPDATE/DELETE) RNDr.David Hksza, Ph.D. http://siret.cz/hksza Osnva Seznámení s SQL Server Management Studiem (SSMS) Základní architektura
VíceNávrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze
Návrh a tvorba WWW stránek 1/14 PHP a databáze nejčastěji MySQL součástí balíčků PHP navíc podporuje standard ODBC PHP nemá žádné šablony pro práci s databází princip práce s databází je stále stejný opakované
VíceKurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.
1 Kurz Databáze Zpracování dat Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Druhy dotazů, tvorba dotazu, prostředí QBE (Query by Example). Realizace základních relačních operací selekce, projekce a spojení. Agregace
VíceSemestrální 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
VíceDatabázové systémy I
2015 Databázové systémy I PROJEKT 2 ČÁST MIROSLAV POKORNÝ Stránka 0 z 21 Zadání Implementujte datový model vytvořený v první části projektu do relační databáze a vytvořte pohledy a uloženou proceduru dle
VíceJazyk SQL slajdy k přednášce NDBI001
Jazyk SQL slajdy k přednášce NDBI001 Jaroslav Pokorný MFF UK, Praha pokorny@ksi.mff.cuni.cz Dotazovací jazyky 1 Přehled SQL92 1) jazyk pro definici dat, 2) interaktivní jazyk pro manipulaci dat, 3) jazyk
VíceDJ2 rekurze v SQL. slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný
DJ2 rekurze v SQL slajdy k přednášce NDBI001 Jaroslav Pokorný 1 Obsah 1. Úvod 2. Tvorba rekurzívních dotazů 3. Počítaní v rekurzi 4. Rekurzívní vyhledávání 5. Logické hierarchie 6. Zastavení rekurze 7.
VíceUložené procedury Úvod ulehčit správu zabezpečení rychleji
Uložené procedury Úvod Uložená procedura (rutina) je sada příkazů SQL, které jsou uložené na databázovém serveru a vykonává se tak, že je zavolána prostřednictvím dotazu názvem, který jim byl přiřazen
VíceTvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2007/2008 c 2005 2008 Michal Krátký Tvorba informačních systémů 1/39 Konceptuální
VíceDatabáze I. Přednáška 4
Databáze I Přednáška 4 Definice dat v SQL Definice tabulek CREATE TABLE jméno_tab (jm_atributu typ [integr. omez.], jm_atributu typ [integr. omez.], ); integritní omezení lze dodefinovat později Definice
VíceZápadočeská univerzita v Plzni Katedra informatiky a výpočetní techniky. 9. června 2007. krovacek@students.zcu.cz
Databáze čajových sáčků Martina Málková Západočeská univerzita v Plzni Katedra informatiky a výpočetní techniky Databázové systémy 2 9. června 2007 krovacek@students.zcu.cz 1 1 Datová analýza V původním
VíceDatabázové a informační systémy
Databázové a informační systémy 1. Teorie normálních forem Pojem normálních forem se používá ve spojitosti s dobře navrženými tabulkami. Správně vytvořené tabulky splňují 4 základní normální formy, které
VíceStored Procedures & Database Triggers, Tiskové sestavy v Oracle Reports
, Marek Rychlý Vysoké učení technické v Brně Fakulta informačních technologií Ústav informačních systémů Demo-cvičení pro IDS 9. dubna 2014 Marek Rychlý Stored Procedures & Database Triggers, Demo-cvičení
VíceSQL. strukturovaný dotazovací jazyk. Structured Query Language (SQL)
SQL strukturovaný dotazovací jazyk Structured Query Language (SQL) SQL - historie 1974-75 - IBM - 1.prototyp - SEQUEL od 1979 - do praxe - ORACLE (1979) IBM - SQL/DS (1981), DB/2 (1983) postupně přijímán
VíceDatabázové systémy a SQL
Databázové systémy a SQL Daniel Klimeš Autor, Název akce 1 About me Daniel Klimeš Vzdělání: Obecná biologie PGS: onkologie Specializace: klinické databáze Databáze ORACLE klimes@iba.muni.cz Kotlářská 2,
VícePoužití 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
VíceInnoDB 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
VíceVkládání, aktualizace, mazání
Kapitola 4 Vkládání, aktualizace, mazání Tématem několika předchozích kapitol byly základní techniky pokládání dotazů, které se všechny zaměřovaly na zisk dat z databáze. V kapitole čtvrté půjde o něco
VíceDPKOM_06 Dědičnost entit a zpětná volání posluchači
DPKOM_06 Dědičnost entit a zpětná volání posluchači 1 Obsah přednášky Jedna tabulka pro hierarchii tříd Tabulka pro konkrétní třídu Tabulka pro podtřídu Neentitní základní třídy Události zpětného volání
VíceFAKULTA STAVEBNÍ STUDIJNÍ PROGRAM: GEODÉZIE A KARTOGRAFIE TYP PROGRAMU: MAGISTERSKÝ STUDIJNÍ OBOR: GEOMATIKA ÚVOD DO ZPRACOVÁNÍ PROSTOROVÝCH DAT
FAKULTA STAVEBNÍ STUDIJNÍ PROGRAM: GEODÉZIE A KARTOGRAFIE TYP PROGRAMU: MAGISTERSKÝ STUDIJNÍ OBOR: GEOMATIKA ÚVOD DO ZPRACOVÁNÍ PROSTOROVÝCH DAT SEMESTRÁLNÍ PROJEKT Josef Gruber Pavel Kopecký Akademický
VíceGymnázium 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
Více2. přednáška. Databázový přístup k datům (SŘBD) Možnost počítání v dekadické aritmetice - potřeba přesných výpočtů, např.
2 přednáška 2 října 2012 10:32 Souborově orientované uchování dat Slabý HW Není možné uchovávat "velká data" - maximálně řádově jednotky MB Na každou úlohu samostatná aplikace, která má samostatná data
VíceDotazovací jazyk SQL I
Dotazovací jazyk SQL I Historický vývoj I IBM - 70. léta - prototyp relačního DBMS - System R 80. léta - základ 2 komerčních DBMS: SQL/DS, DB2 SQL jako standard Standardizační instituce ANSI: American
VíceB0M33BDT Technologie pro velká data. Supercvičení SQL, Python, Linux
B0M33BDT Technologie pro velká data Supercvičení SQL, Python, Linux Sergej Stamenov, Jan Hučín 18. 10. 2017 Osnova cvičení Linux SQL Python 2 SQL pro uživatele aneb co potřebuje znát a umět bigdatový uživatel:
VíceZadání úlohy do projektu z předmětu IPP 2013/2014
Zadání úlohy do projektu z předmětu IPP 2013/2014 Zbyněk Křivka a Dušan Kolář E-mail: {krivka, kolar}@fit.vutbr.cz, {54 114 1313, 54 114 1238} XTD: XML2DDL Zodpovědný cvičící: Ondřej Navrátil(inavra@fit.vutbr.cz)
VíceMichal Krátký. Tvorba informačních systémů, 2008/2009. Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava. Tvorba informačních systémů
Tvorba informačních systémů 1/40 Tvorba informačních systémů Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Tvorba informačních systémů, 2008/2009 Tvorba informačních systémů 2/40 Úvod
VíceJazyk S Q L základy, příkazy pro práci s daty
Jazyk S Q L základy, příkazy pro práci s daty Základní pojmy jazyk množina řetězců nad abecedou gramatika popisuje syntaxi výrazů jazyka pravidla, jak vytvářet platné řetězce jazyka. dotazovací jazyk je
Více8. Zpracování dotazu. J. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu 1
8. Zpracování dotazu 8.1. Podstata optimalizace zpracování dotazu... 2 8.2. Postup optimalizace zpracování dotazu... 3 8.2.1. Implementace spojení... 5 8.2.2. Využití statistik databáze k odhadu ceny dotazu...11
VíceInovace 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
VíceDatabázové systémy Cvičení 5.2
Databázové systémy Cvičení 5.2 SQL jako jazyk pro definici dat Detaily zápisu integritních omezení tabulek Integritní omezení tabulek kromě integritních omezení sloupců lze zadat integritní omezení jako
VíceINDEXY JSOU GRUNT. Pavel Stěhule
INDEXY JSOU GRUNT Pavel Stěhule Indexy bez indexu čteme vše a zahazujeme nechtěné s indexem čteme pouze to co nás zajímá POZOR - indexy vedou k random IO, navíc se čtou dvě databázové relace (index a heap)
VíceÚvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 8 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Entita Entitní typ
VíceKonceptuální modelování a SQL
Konceptuální modelování a SQL přednáška č.? 1/90 Vytváření IS Analýza Návrh Implementace Testování Předání SW Jednotlivé fáze mezi sebou iterují 2/90 Proč modelovat/analyzovat? Standardizované pracovní
VíceDatabázové systémy. Cvičení 6: SQL
Databázové systémy Cvičení 6: SQL Co je SQL? SQL = Structured Query Language SQL je standardním (ANSI, ISO) textovým počítačovým jazykem SQL umožňuje jednoduchým způsobem přistupovat k datům v databázi
VíceDatabázové systémy. Integritní omezení. Vilém Vychodil. V. Vychodil (KMI/DATA1, Přednáška 9) Integritní omezení Databázové systémy 1 / 33
Databázové systémy Integritní omezení Vilém Vychodil KMI/DATA1, Přednáška 9 Databázové systémy V. Vychodil (KMI/DATA1, Přednáška 9) Integritní omezení Databázové systémy 1 / 33 Přednáška 9: Přehled 1 Relační
VíceDatabáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza
Databáze SQL SELECT David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Úvod do SQL Základní dotazování v SQL Cvičení základní dotazování v SQL Structured Query Language (SQL) SQL napodobuje jednoduché anglické
VíceCo se stane po jeho vykonání? Vyberte libovolný počet možných odpovědí. Správná nemusí být žádná, ale také mohou být správné všechny.
1. Je spušťen následující anonymní PL/SQL blok: BEGIN INSERT INTO countries (id, name) VALUES ('XA', 'Xanadu'); INSERT INTO countries (id, name) VALUES ('NV','Neverland'); COMMIT; COMMIT; ROLLBACK; END;
VíceMichal Krátký, Miroslav Beneš
Databázové a informační systémy Michal Krátký, Miroslav Beneš Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava 5.12.2005 2005 Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy 1/24 Obsah
VíceU koly na procvic ení jazyka T-SQL
U koly na procvic ení jazyka T-SQL Lehké Úkol 1 Vytvořte seznam všech zákazníků, seřazený vzestupně podle jména a druhotně podle příjmení. Vraťte všechny sloupce tabulky. SELECT * ORDER BY FirstName, LastName
VíceObject-relational mapping (JPA, Hibernate)
Vysoká škola báňská - technická univerzita Ostrava 17. března 2010 Obsah 1 2 3 4 namapovat chování objektového světa do relačních struktur a naopak, tak aby spolu mohli jednoduše komunikovat většina moderních
VíceRELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY
RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY VÝPIS KONTROLNÍCH OTÁZEK S ODPOVĚDMI: Základní pojmy databázové technologie: 1. Uveďte základní aspekty pro vymezení jednotlivých přístupů ke zpracování hromadných dat: Pro vymezení
VíceNasazení Object Relation Mapping nástrojů nad legacy datovým modelem
Nasazení Object Relation Mapping nástrojů nad legacy datovým modelem 1 Ondřej Berger, Pavel Janečka, 2 Lukáš Černovský 1 Univerzita Hradec Králové Fakulta informatiky a managementu KIKM Hradecká 1249/6,
VíceTransformace konceptuálního modelu na relační
Transformace konceptuálního modelu na relační Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2016 BI-DBS, LS 2015/16
VíceSada 1 - PHP. 14. Úvod do jazyka SQL
S třední škola stavební Jihlava Sada 1 - PHP 14. Úvod do jazyka SQL Digitální učební materiál projektu: SŠS Jihlava šablony registrační číslo projektu:cz.1.09/1.5.00/34.0284 Šablona: III/2 - inovace a
Více- sloupcové integritní omezení
CREATE TABLE - CREATE TABLE = definice tabulek a jejich IO - ALTER TABLE = změna definice schématu - aktualizace - INSERT INTO = vkládání - UPDATE = modifikace - DELETE = mazání CREATE TABLE Základní konstrukce
VíceÚvod 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
VíceJ. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu Podstata optimalizace zpracování dotazu
8. Zpracování dotazu 8.1. Podstata optimalizace zpracování dotazu... 2 8.2. Postup optimalizace zpracování dotazu... 3 8.2.1. Implementace spojení... 5 8.2.2. Využití statistik databáze k odhadu ceny dotazu...11
VíceMySQL sežere vaše data
MySQL sežere vaše data David Karban @davidkarban AWS Certified http://davidkarban.cz/ It s not a bug, it s a feature syndrome Pravděpodobně znáte indexy. Urychlují dotazy. Mohou být řazené, vzestupně i
VíceDatabáze. 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
Vícezobrazení 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
VíceZáklady informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová
Základy informatiky 08 Databázové systémy Daniela Szturcová Problém zpracování dat Důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat - evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů,
VíceCo bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT
Co bude výsledkem mého SELECTu? RNDr. David Gešvindr MVP: Data Platform MCSE: Data Platform MCSD: Windows Store MCT david@wug.cz @gesvindr Logické zpracování dotazu Jazyk T-SQL je deklarativní Popisujeme,
VíceTimescaleDB. Pavel Stěhule 2018
TimescaleDB Pavel Stěhule 2018 O výkonu rozhodují Algoritmy Datové struktury 80-90 léta - vize univerzálních SQL databází Po roce 2000 - specializované databáze Relační SQL databáze Běžně optimalizována
VíceNovinky v PostgreSQL 9.4. Tomáš Vondra, 2ndQuadrant
Novinky v PostgreSQL 9.4 Tomáš Vondra, 2ndQuadrant (tomas@2ndquadrant.com) http://blog.pgaddict.com (tomas@pgaddict.com) vývojáři JSONB aggregate expressions (FILTER) SELECT a, SUM(CASE WHEN b < 10 THEN
VíceSII - Informatika. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá:
SII - Informatika Způsob vyhodnocení: Při vyhodnocení budou za nesprávné odpovědi strhnuty body. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá: a) sekundární klíč b)
VíceDatabázové systémy. Dotazovací jazyk SQL - III
Databázové systémy Dotazovací jazyk SQL - III Vnořený select: kam všude Vytvoření kopie existující tabulky I Vytvoření kopie existující tabulky II Integritní omezení III SQL tříhodnotová logika SQL tříhodnotová
VíceVYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA HORNICKO GEOLOGICKÁ FAKULTA INSTITUT GEOINFORMATIKY. Prostorové databáze
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA HORNICKO GEOLOGICKÁ FAKULTA INSTITUT GEOINFORMATIKY Prostorové databáze Jan Vandrol GN1GIF01 1. Zadání Nad vlastními daty předvést použití alespoň tří různých
VíceJazyk SQL 3 - DML, DDL, TCL, DCL
Jazyk SQL 3 - DML, DDL, TCL, DCL Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2012/13 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/
Vícepublic static void main(string[] args) { System.out.println(new Main().getClass().getAnnotation(Greet.class).text());
Anotace a Hibernate Aleš Nosek, Ondřej Vadinský, Daniel Krátký Anotace v Javě Anotace jsou novinkou v Javy verze 5. Anotace umožňují doplnit kód Javy o dodatečné informace. Zapisují se přímo do zdrojového
VíceDatabáze 2011/2012 T-SQL - kurzory, funkce. RNDr.David Hoksza, Ph.D.
Databáze 2011/2012 T-SQL - kurzry, funkce RNDr.David Hksza, Ph.D. http://siret.cz/hksza Osnva T-SQL kurzry T-SQL funkce Cvičení Kurzr Datvá struktura umžňující pracvat s výsledkem dtazu Smyslem kurzru
VíceKapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény
- 6.1 - Omezení domény Referenční integrita Aserce Spouštěče (Triggers) Funkční závislosti Kapitola 6: Omezení integrity Omezení domény Omezení integrity zabraňují poškození databáze; zajišťují, že autorizované
VíceZobrazování dat pomocí tabulek
4 Zobrazování dat pomocí tabulek Nyní už umíte využít spojené síly PHP a MySQL ke tvorbě dynamických stránek. Co však dělat v případě, chcete-li zobrazit opravdu velké množství řádků? Musíte mít nějaký
VíceMarian Kamenický. Syntea software group a.s. marian.kamenicky. kamenicky@syntea.cz. MFFUK Praha 2012/13
Datové a procesní modely Relační databáze Přednáška 5 Marian Kamenický Syntea software group a.s. marian.kamenicky kamenicky@syntea.cz MFFUK Praha 2012/13 1 Poddotazy OsoReg Jm Poh St Pepa m CZ Franz m
Více4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze
4IT218 Databáze Pátá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Pátá přednáška SQL - DDL - dokončení SQL - DCL Vlastnosti relačních databázových systémů. Princip
VícePlatforma Java. Petr Krajča. Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci. Petr Krajča (UP) KMI/PJA: Seminář V. 27. říjen, / 15
Platforma Java Objektově relační mapování II Petr Krajča Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci Petr Krajča (UP) KMI/PJA: Seminář V. 27. říjen, 2016 1 / 15 Dotazování vyhledání objektu podle
VíceVirtual Private Database (VPD) Jaroslav Kotrč
Virtual Private Database (VPD) Jaroslav Kotrč Co je VPD Bezpečnostní politika pro přístup k databázi na úrovni řádků a sloupců. Bezpečnost přímo nad tabulkami. Není způsob, jak to obejít. SQL dotaz upraven
VíceInovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní pojmy, motivace 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 Databázové systémy MySQL základní
VíceZápisování dat do databáze
Zápisování dat do databáze Informační a znalostní systémy 1 2 záznamů Pro vkládání záznamů do tabulky- příkaz INSERT INSERT INTO tabulka VALUES ( výčet hodnot záznamu ) záznamů Pro vkládání záznamů do
VíceUniverzita 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
VíceKód v databázi. RNDr. Ondřej Zýka
Kód v databázi RNDr. Ondřej Zýka 1 Obsah Jazyk Skripty Funkce Procedury Triggery Správa chyb Java, CLR, apod.. Dobré a špatné praktiky 2 PL/SQL Jazyk Oracle Inspirovaný jazykem ADA Objektový Samostatné
VíceDBS Transformace konceptuálního schématu na
DBS Transformace konceptuálního schématu na relační Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2012/13 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/
VíceOsnova je orientační pro FIT, u FEKTu se dá předpokládat, že budou zohledněny předchozí znalosti studentů, kde většina s databází nikdy přímo
1 Osnova je orientační pro FIT, u FEKTu se dá předpokládat, že budou zohledněny předchozí znalosti studentů, kde většina s databází nikdy přímo nepracovala. 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Autor zadání je doc.
VíceDotazy v SQL. Výraz relační algebry R1( )[A1,A2,...,Aj] lze zapsat takto: SELECT A1,A2,...,Aj FROM R1 WHERE. Výraz (R1, R2... Rk)( )[A1,A2,...
Jazyk SQL 1 Přehled SQL 1) jazyk pro definici dat (DDL), 2) jazyk pro manipulaci dat (DML), 3) jazyk pro definice pohledů 4) jazyk pro definice IO 5) jazyk pro přiřazení přístupových práv (DCL) 6) řízení
VíceKapitola 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
VíceDOKUMENTACE. Úvod do zpracování prostorových dat (153UZPD) PROJEKT
DOKUMENTACE Úvod do zpracování prostorových dat (153UZPD) PROJEKT ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ Studijní program: Geodézie a kartografie Studijní obor: Geoinformatika skupina D
Více6. 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
VíceUNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI
UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Bakalářská práce 2014 Lenka Koutná UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra technické a informační výchovy Bakalářská práce Lenka
VíceDatabázové systémy trocha teorie
Databázové systémy trocha teorie Základní pojmy Historie vývoje zpracování dat: 50. Léta vše v programu nevýhody poměrně jasné Aplikace1 alg.1 Aplikace2 alg.2 typy1 data1 typy2 data2 vytvoření systémů
VíceIDS optimalizátor. Ing. Jan Musil, IBM ČR Community of Practice for
IDS optimalizátor Ing. Jan Musil, IBM ČR Community of Practice for CEEMEA Agenda Optimalizační plán dotazu Typy přístupových plánů Metody pro spojení tabulek Určení optimalizačního plánu Vyhodnocení přístupových
VíceZákladní přehled SQL příkazů
Základní přehled SQL příkazů SELECT Základní použití Příkaz SELECT slouží k získání dat z tabulky nebo pohledu v požadované podobě. Získání všech řádků a sloupců z tabulky SELECT * FROM Person.Contact
VíceSQL v14. 4D Developer konference. 4D Developer conference 2015 Prague, CZ Celebrating 30 years
SQL v14 4D Developer konference Obsah části SQL Porovnání 4D a SQL Nové příkazy SQL Upravené příkazy SQL Optimalizace SQL SQL v14 porovnání Definice dat - struktury Manipulace s daty Definice dat Vytvoření
Více8.2 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