SQL Spreadsheet. Jakub Čermák

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "SQL Spreadsheet. Jakub Čermák jakub@jcermak.cz"

Transkript

1 SQL Spreadsheet Jakub Čermák

2 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

3 OLTP, OLAP Online transaction processing např. relační databáze zaměřena na snadnou modifikaci ve víceuživatelském prostředí uchovává jednotlivé relace Online Analytical Processing analýza (obchodních trendů) velkých objemů dat mnohem (1000x) rychlejší než OLTP uchovávání agregací namísto jednotlivých záznamů, přímý přístup přes indexy

4 OLAP kostka Tabulka faktů (fact table) vícedimenzionální tabulka s daty buňky (cell) jsou adresovatelné (očíslované), na rozdíl od relací Measures jednotlivé hodnoty (označené dimenzemi) Dimenze (dimension) Popisky measures Příklad: f(t, r, p,s,c) time, region, product sales, cost

5 Spreadsheet př. Microsoft Excel pro analýzu obchodních dat vhodnější než SQL databáze přímé adresování prvků, podpora formulí, dobré UI Ale pouze 2D (řádek, sloupec) málo škálovatelné

6 SQL Spreadsheet rozšíření standardu SQL pro práci s ochodními daty a provádění analýz Oproti SQL adresování dimenzemi, relace jsou n- dimenzionální pole podpora formulí, dopočítávání hodnot snazší zápis, vyšší efektivita OLAP analýz rekurzivní a cyklické formule Oproti Spreasheetu n-dimenzionální lépe škálovatelný, mnohem výkonnější, větší podpora funkcí

7 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

8 Definice PARTITION column (PBY) rozdělení dat do disjunktních podmnožin (partitions) podmnožiny uplně nezávislé, prostor pro optimalizace DIMENSION column (DBY) popisky dat, unikátní identifikace buňky v dané partition MEASURES column (MEA) vlasní data Příklad: f(t, r, p,s,c) time, region, product; sales, cost

9 Syntaxe spreadsheet clause <existing parts of a query block> SPREADSHEET PBY(cols) DBY(cols) MEA(cols) <processing options> (<formula>,<formula>,..,<formula>)

10 Příklad SELECT r,p,t,s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) ( s[p= dvd,t=2002]=s[p= dvd,t=2001]*1.6, s[p= vcr,t=2002]= s[p= vcr,t=2000]+s[p= vcr,t=2001], s[p= tv,t=2002]=avg(s)[p= tv,1992<t<2002] ) SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) ( s[ vcr,t<2002] = avg(s)[ vcr, cv(t)-2<=t<cv(t)] ) current value

11 UPDATE / UPSERT Mějme s[ vcr,t=2002] = Co když daná buňka neexistuje? UPSERT mode (výchozí) UPSERT s[ vcr,t=2002] = vytvoří buňku pokud neexistuje, jinak update UPDATE mode UPDATE s[ vcr,t=2002] = ignoruje neexistující buňky Ale co udělá UPSERT s[ tv, *]?

12 Calculated member Nová dimenze, která není ve fact table; hodnoty se vypočítávají formulí Příklad SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) (UPSERT s[ tv,*]=s[ black-tv, cv()] + s[ white-tv,cv()]) Je zkratkou za Konstanta UPSERT s[ tv,for t IN (SELECT DISTINCT t FROM input set)] = NULL, UPDATE s[ tv,*]=s[ black-tv,cv()] + s[ white-tv,cv()]

13 Referenční spreadsheety Mám tabulku s jinou dimensionalitou př. budget allocation (region, prediction) Readonly přístup k jiným tabulkám během počítání Obdoba relačního JOINu rychlejší, optimalizovanější

14 Referenční spreadsheety př. SELECT r,t,s FROM f GROUP BY r,t SPREADSHEET REFERENCE budget ON (SELECT r,p FROM budget) DBY(r) MEA(p) DBY(r,t) MEA(s) ( s[ west,2002]=p[ west ]*s[ west,2001], s[ east,2002]= s[ east,2001]+s[ east,2000] )

15 Řazení Řazení vyhodnocování jednotlivých buňek Pokud je výpočet závislý na minulých hodnotách s[ vcr,t<2002] = avg(s)[ vcr, cv(t)-2<=t<cv(t)] ORDER BY s[ vcr,t<2002] ORDER BY t ASC= avg(s)[ vcr, cv(t)-2<=t<cv(t)] Řazení vyhodnocování formulí Při závislostech jednotlivých formulí na sobě (např. součet prodejů typů TV a pak součet všech TV + DVD) Pro acyklické smečky formulá Automatické v lexikografickém pořadí SEQUENTIAL ORDER podle pořadí uvedení

16 Cykly a rekurze Formule jsou na sobě cyklicky závislé Nelze vyhodnocovat napoprvé př. s[1] = s[1] / 2 Omezení (výpočet běží jedna nenastane) na počet iterací na bool podmínku Funkce PREVIOUS minulá hodnota SPREADSHEET DBY(x) MEA(s) ITERATE(10) UNTIL (PREVIOUS(s[1])-s[1] <= 1) (s[1]=s[1]/2)

17 Cyklus př. SELECT account,b FROM SPREADSHEET DBY(account) MEA(balanceb) RULES IGNORE NAV ITERATE(100) UNTIL(ABS(b[ net ]-PREVIOUS(b[ net ]))<0.01) ( F1:b[ interest ]=b[ net ]*0.30, F2:b[ net ]=b[ salary ]+b[ capitalgains ] - b[ interest ]-b[ tax ], F3:b[ tax ]=(b[ salary ]-b[ interest ])* b[ capitalgains ]*0.28 )

18 Další instrukce ITERATE, AUTOMATIC SEQUENTIAL ORDER nastavení UPSERT/UPDATE mode jako default IGNORE NAV považuj NULL za 0 pro aritmetické operace

19 Změny tabulky faktů Ve výchozím použití NEUPRAVUJE původní relaci (ani UPSERT) MERGE propagace vypočítaných buňek zpět do relace

20 Změny tabulky faktů př. MERGE INTO f USING ( SELECT r,p,t,s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) ( UPSERT s[ tv,*]=s[ black-tv,cv()] + s[ white-tv,cv()] ) ) v ON f.r = v.r AND f.p = v.p AND f.t = v.t WHEN MATCHED THEN UPDATE SET f.s=v.s WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES(v.r, v.p, v.t, v.s)

21 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

22 Parametrizace SQL bloků Vytváření uložených funkcí pouze deklarativní (SQL) příkazy (narozdíl od Oracle, MSSQL) Silně typové funkce X slabě typové fce kontrola typů při vytváření X spuštění slabě typové: ANYTYPE jako typ Při vykonávání se dosadí do vnějšího dotazu možnost optimalizace mezi dotazy

23 Příklad CREATE FUNCTION region_sales_2002 (f TABLE OF ROW(r VARCHAR,p VARCHAR,t INT,s NUMBER), region VARCHAR) RETURN MULTISET LANGUAGE SQL AS SELECT r,p,t,s FROM f_param f WHERE r = region SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) ( s[ vcr,2002]=s[ vcr,1998]+s[ vcr,1999], s[ dvd,2002]=avg(s)[ dvd,1990<t< 2001], s[*,2003]=s[cv(p),2002]*1.2 ) SELECT r,p,t,s FROM region_sales_2002 ((SELECT reg,prod,time,sale FROM t), west ) WHERE p= tv ;

24 Param. SQL Spreadsheet clause Vytváření uložených procedur přijímající už spreadsheet (rozdělený na PBY, DBY, MEA) neboli vícedimenzionální pole srovnej: předchozí přijímá relace obsahující pouze spreadsheet klauzuli srovnej: předchozí obsahuje SQL příkazy

25 Příklad CREATE PROCEDURE net_present_value (ARRAY DBY(i IN INTEGER) MEA(amount IN NUMBER,npv OUT NUMBER), rate NUMBER) LANGUAGE SQLSPREADSHEET AS RULES IGNORE NAV ( npv[1]=amount[1], npv[i>1] ORDER BY i = amount[cv(i)/power(1+rate,cv(i)]+ npv[cv(i)-1] )

26 Volání Přetypování 2D pole s jednou dimenzí konstantní ([ vcr, *]) pokud tvar pole je kompatibilní s tvarem spreadsheetu implicitní (defaultní) přetypování znovupoužití datových struktur => levné Volání ze spreadsheet bloku vyber MEA amount a npv a vytvoř 2D pole (pořád adresované všemi DBY sloupci) SELECT year,i,prod,amount,npv FROM cash_flow SPREADSHEET DBY(prod,i) MEA(year,s,NULL npv) ( net_present_value((amount,npv)[ vcr,*],0.14), net_present_value((amount,npv)[ dvd,*],0.14) )

27 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

28 Evaluation overview 3 fáze analýza a optimalizace graf závislostí formulí definice oboru (scope) dotazu transformace formulí, přesuny a optimalizace predikátů... tvorba datové struktury random access struktura (hash tabulka, ale možné i jiné implementace) vyhodnocení formulí 3 různé algoritmy

29 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

30 1. Graf závislostí orientovaný graf, vrcholy jsou formule, hrany jsou závislosti formulí R(F) buňky referencované na pravé straně L(F) buňky modifikované na levé straně Formule F1 závisí na F2 (F2 -> F1) právě tehdy když R(F1) má neprázdný průnik s L(F2) Složité formule: předpoklad, že referencují vše sestavení částečného uspořádání formulí rozdělení formulí do úrovní formule závisí pouze na těch z nižší úrovně

31 1. Graf závislostí (2) Zjištění cykličnosti grafu (výběr algoritmů) Nezávislé formule lze vyhodnocovat současně Závislé se musí vyhodnocovat popořadě Počet úrovní = minimální počet scanů lze dosáhnout pro acyklický graf Izolování acyklických částí grafu optimalizace (acykl. alg. jsou rychlejší) Pro sekvenční vyhodnocování pořadí je pevně dané, ale graf se generuje pro minimalizaci počtu scanů

32 2. Prořezání (pruning) formulí Vyhození formulí, které nakonec nebudou potřeba Definice: hodnota není využitá žádné další formuli změněné buňky jsou vyfiltrovány vnějším dotazovacím blokem nebo nejsou referencovány ve vnějším bloku Algoritmus sink node takový, ze kterého nevedou hrany FS <- množina všech sink nodes WHILE (FS is not empty), vyber Fi IF (Fi splňuje definici): vyhoď Fi z množiny formulí vyhození může generovat nové sink nodes, ty je třeba přidat do FS

33 Příklad SELECT * FROM ( SELECT r, p, t, s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s) UPDATE ( F1:s[ dvd,2000]=s[ dvd,1999]*1.2, F2:s[ vcr,2000]=s[ vcr,1998]+s[ vcr,1999], F3:s[ tv,2000]=avg(s)[ tv,1990<t<2000] ) ) WHERE pin( dvd, vcr, video )

34 3. Přepis formulí Snížení počtu přepisů omezením podmínek SELECT * FROM ( SELECT r,p,t,s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s,c) UPDATE ( F1:s[*,2002]=c[cv(p),2002]*2, ) ) WHERE pin( dvd, vcr ) and t 2000; F1 může být vyhodnocena jen pro F1 :s[pin( dvd, vcr ),2002]=c[cv(p),2002]*2 Výhodné spojit s předchozím krokem (generuje nové sink nodes)

35 4. Predicate pushing posun PBY predikátů mezi vnitřním a vnějším blokem vždy správné, filtrujeme celé partitiony posun mezi nezávislými dimenzemi nezávislá dimenze d na levé i pravé straně formule má vždy stejnou hodnotu na d lze nahlížet jako na PBY ohraničující obdélník (bounding rectangle) rozsah dimenzí v dané formuli, zarovnaný na čtverec pro dotaz: sjednocení ohraničujících obdélníků všech formulí tyto spojené predikáty lze také posouvat

36 5. optimalizace agregací SELECT r,p,t,s,ps FROM t SPREADSHEET PBY(r) DBY(p,t) MEA(s,t,0 ps) UPDATE ( ps[*,*]=s[cv(p),cv(t)-1]* (1+slope(s,t)[cv(p),cv(t)-5<=t<=cv(t)-1]) ) naivní implementace: moc scanů díky agregaci nalevo lze nahradit klouzavou funkcí operuje nad klouzavým (sliding) oknem nativní implementace v Oracle: slope(s,t) OVER (PARTITION BY p ORDER BY t RANGE BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING)

37 5. optimalizace agregací fce slope je tvořena fcemi count() a sum() a tedy spadá do kategorie algebraických agregací, které lze takto přepsat obecně lze použít pokud: formula není samo cyklická 1 dim. agr. fce definuje okno relativní k cv() a ostatní dim. jsou kvalifikovány hodnotami z cv()

38 6. Opt. kvalifikovaných agregací agregace adresovaná přes diskrétní dimenzi (1<i<6) lze nahradit přímým přístupem ({2,3,4,5}) 1. přístup vyžaduje plný scan existenční agregace 2. přístup vyžaduje málo náhodných přístupů kvalifikovaná agregace struktury jsou optimalizované pro náhodný přístup Efektivita:

39 Příklad SPREADSHEET DBY(p,t) MEA(s,0 mavg) ( mavg[ dvd,for t FROM 2000 TO 2001]= 1.05*AVG(s)[cv(),cv()-3<=t<=cv()-1] ) mavg[ dvd,for t FROM 2000 TO 2001]= 1.05*AVG(s)[cv(),FOR t FROM cv()-3 TO cv()-1 INCREMENT 1]

40 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

41 Tvorba datové struktury mapování řádků do vícedimenzionální struktury podpora: náhodný přístup, efektivní přidávání 2úrovňová hashovací struktura hash partition na základě PBY sloupců 2. úroveň na základě PBY&DBY sloupců efektivní vyhodnocení, minimalizace paměti velikost podle ohraničujícího obdélníku a dostupné paměti (dvojnásobek) kolize vytváření řetězců

42 Datová struktura (2) disková hash cache při nedostatku paměti minimalizace počtu zápisů na disk (LRU, dirty flagy,...) podporované operace probe, update, upsert, insert, scans (podle DBY)

43 Vykonávání 3 algoritmy

44 Auto-acyklický alg. Pro acyklické dotazy (nebo jejich části) Procházení podle úrovní (dependency graph) pro každou partition (PBY) a úroveň pro každý záznam: spočítej agregaci (1 scan) vyhodnoť jednoduché (bez existenčních podm. vlevo) formule (žádný scan) pro každý záznam (scan) najdi existeční formule (EF) pro daný záznam pro každý záznam (scan) a spočítej každou agregaci z EF vyhodnoť EF

45 Auto-cyklický alg. pro formule s cykly nebo mají příliš komplexní predikáty 1. vytvoření silně souvislých komponent podle grafu závislostí 2. nessc formule vyhodnoť jako acyklické 3. formule v SSC vyhodnoť max. Nkrát při konvergenci se zastaví N = počet buňek upserted nebo updated v 1. iteraci acykl. graf zkonverguje po max. N iteracích nejhorší případ: formule jsou v opačném pořadí jinak cykl. graf ohlásí chybu

46 Sekvenční alg. Formule jsou vyhodnovány podle daného pořadí Obdoba auto-acyclic alg. Paralelizace Možnost paralelizace dotazů podle PBY

47 Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení Výkonnost

48 hash-join vs.sql spreadsheet Data: 4 dimenzionální kostka, přes 22M řádků

49

50 Závěr, dotazy

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

Kukhar Maria. Dotazovací jazyky I MFF UK 2012

Kukhar Maria. Dotazovací jazyky I MFF UK 2012 Kukhar Maria Dotazovací jazyky I MFF UK 2012 1. Rozšíření SQL pro spreadsheety 2. Motivační příklad použití spreadsheetu 3. Analýza a optimalizace spreadsheetu 4. Zpracování SQL Spreadsheet 5. Experimentální

Více

Operátory ROLLUP a CUBE

Operátory ROLLUP a CUBE Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor

Více

Databázové systémy. Cvičení 6: SQL

Databázové 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

Více

2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

2. 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

Více

Databázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal

Databázové 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

Více

PG 9.5 novinky ve vývoji aplikací

PG 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

Více

Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza

Databáze 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

Více

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Kurz 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

Více

8. Zpracování dotazu. J. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu 1

8. 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

Více

J. Zendulka: Databázové systémy 8 Zpracování dotazu Podstata optimalizace zpracování dotazu

J. 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

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

TimescaleDB. Pavel Stěhule 2018

TimescaleDB. 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

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

Multi-dimensional expressions

Multi-dimensional expressions Multi-dimensional expressions Query sent to cube / returned from cube jazyk pro multidimenzionální dotazy ekvivalent SQL pro multidimenzionální databáze je jen prostředkem pro přístup k datům jako SQL

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

Stored Procedures & Database Triggers, Tiskové sestavy v Oracle Reports

Stored 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

Více

On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi

On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi Lukáš Matějovský Lukas.Matejovsky@CleverDecision.com Jan Zajíc Jan.Zajic@CleverDecision.com Obsah Představení přednášejících Základy OLAP Příklady

Více

Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová

Základy 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,

Více

PL/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. 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

Více

Návrh a tvorba WWW stránek 1/14. PHP a databáze

Návrh 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

Více

SII - Informatika. 1. Atribut relace, jehož hodnota jednoznačně určuje prvek v jiné relaci, se nazývá:

SII - 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)

Více

B0M33BDT Technologie pro velká data. Supercvičení SQL, Python, Linux

B0M33BDT 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:

Více

SQL v14. 4D Developer konference. 4D Developer conference 2015 Prague, CZ Celebrating 30 years

SQL 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

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

Paralelní dotazy v PostgreSQL 9.6 (a 10.0)

Paralelní dotazy v PostgreSQL 9.6 (a 10.0) Paralelní dotazy v PostgreSQL 9.6 (a 10.0) Tomáš Vondra tomas.vondra@2ndquadrant.com Prague PostgreSQL Developer Day 16. února, 2017 Agenda spojení vs. procesy v PostgreSQL využití zdrojů výhody, nevýhody,

Více

XMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy. Štefan Pataky

XMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy. Štefan Pataky XMW4 / IW4 Pokročilé SELECT dotazy Štefan Pataky TOP, OFFSET-FETCH Konverze datových typů Logické funkce Práce s řetězci Poddotazy a množinové dotazy SQL Windowing Agenda TOP TOP omezení počtu vrácených

Více

Analýza a modelování dat. Přednáška 9

Analýza a modelování dat. Přednáška 9 Analýza a modelování dat Přednáška 9 Další dotazování nad kostkou Rozšíření SQL99 rozšíření SQL99 (minulá přednáška): seskupovací operátory za GROUP BY CUBE statistiky dle řezů ROLLUP statistiky dle rolování

Více

Architektury databázových

Architektury databázových Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Semestrální práce na Architektury databázových systémů Matěj Trakal Poslední úprava: 8. listopadu 2010 INADS 2010 (Žák) OBSAH Obsah 1 Zadání 2

Více

DATA CUBE. Mgr. Jiří Helmich

DATA CUBE. Mgr. Jiří Helmich DATA CUBE Mgr. Jiří Helmich Analytické kroky formulace dotazu analýza extrakce dat vizualizace Motivace n-sloupcová tabulka v Excelu vs. sloupcový graf Dimensionality reduction n dimenzí data obecně uspořádána

Více

KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák

KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák KIV/ZIS cvičení 5 Tomáš Potužák Úvod do SQL (1) SQL (Structured Query Language) je standardizovaný strukturovaný dotazovací jazyk pro práci s databází Veškeré operace v databázi se dají provádět pomocí

Více

Optimalizace dotazů a databázové transakce v Oracle

Optimalizace 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

Více

PostgreSQL. Podpora dědičnosti Rozšiřitelnost vlastní datové typy. Univerzální nasazení ve vědecké sféře

PostgreSQL. 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

Více

Analýza a modelování dat. Přednáška 8

Analýza a modelování dat. Přednáška 8 Analýza a modelování dat Přednáška 8 OLAP, datová kostka, dotazování nad kostkou Motivace většina DB relační zaznamenání vztahů pomocí logicky provázaných tabulek jakou mají velmi často vztahy povahu vztah

Více

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Jazyk SQL

Informační 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

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování 4 fáze vytváření

Více

Databázové systémy Cvičení 5.2

Databázové 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

Více

Základy informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

Základy informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Základy informatiky 06 Databázové systémy Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Problém zpracování dat důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat, evidovat údaje o nějaké skutečnosti: o skupině lidí (zaměstnanců,

Více

Databáze I. Přednáška 4

Databáze 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

Více

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23 Stručný obsah 1. Stručný úvod do relačních databází 13 2. Platforma 10g 23 3. Instalace, první přihlášení, start a zastavení databázového serveru 33 4. Nástroje pro administraci a práci s daty 69 5. Úvod

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod do databázových systémů Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Database Research Group Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz

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

Dotazovací jazyk pro řazená data

Dotazovací jazyk pro řazená data Dotazovací jazyk pro řazená data NDBI006 2011 Martin Chytil Motivace - dotazy závislé na pořadí Úvod do jazyka AQuery Datový model Algebra Transformace dotazů - optimalizace Výsledky experimentů Podobné

Více

RELAČNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

RELAČNÍ 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

Více

DJ2 rekurze v SQL. slajdy k přednášce NDBI001. Jaroslav Pokorný

DJ2 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.

Více

Databázové systémy I

Databázové systémy I Databázové systémy I Přednáška č. 8 Ing. Jiří Zechmeister Fakulta elektrotechniky a informatiky jiri.zechmeister@upce.cz Skupinové a souhrnné dotazy opakování Obsah Pohledy syntaxe použití význam Vnořené

Více

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Michal 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

Více

IDS optimalizátor. Ing. Jan Musil, IBM ČR Community of Practice for

IDS 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

Více

Úvod do databázových systémů

Úvod 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

Více

KIV/ZIS cvičení 6. Tomáš Potužák

KIV/ZIS cvičení 6. Tomáš Potužák KIV/ZIS cvičení 6 Tomáš Potužák Pokračování SQL Klauzule GROUP BY a dotazy nad více tabulkami Slučování záznamů do skupin (1) Chceme zjistit informace obsažené ve více záznamech najednou Klauzule GROUP

Více

Dotazování v relačním modelu a SQL

Dotazování v relačním modelu a SQL Databázové systémy Dotazování v relačním modelu a SQL Petr Krajča Katedra informatiky Univerzita Palackého v Olomouci Petr Krajča (UP) KMI/YDATA: Přednáška II. 14. říjen, 2016 1 / 35 Opakování Relační

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

RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Department of Software Engineering, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague

RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Department of Software Engineering, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague seminář: Administrace Oracle (NDBI013) LS2017/18 RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. Department of Software Engineering, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague Zvyšuje výkon databáze

Více

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská Databáze I 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Co je databáze Mnoho dat Organizovaných používá se model uspořádání Řízený přístup k datům přijímá požadavky v jazyce modelu umožňuje sdílení dat

Více

Virtual Private Database (VPD) Jaroslav Kotrč

Virtual 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

Více

Tabulka fotbalové ligy

Tabulka fotbalové ligy Semestrální práce na X36DB2 Michal Rezler Jan Zmátlík Tabulka fotbalové ligy a tabulka střelců 8. prosinec 2011 Obsah 1 Zadání....................................................... 3 1.1 Stručný popis.............................................

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

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách

Jazyk SQL databáze SQLite. připravil ing. petr polách Jazyk SQL databáze SQLite připravil ing. petr polách SQL - úvod Structured Query Language (strukturovaný dotazovací jazyk 70. léta min. století) Standardizovaný dotazovací jazyk používaný pro práci s daty

Více

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek 5 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Jazyk SQL, Spojení tabulek, agregační dotazy, jednoduché a složené

Více

Temporální databáze. Jan Kolárik Miroslav Macík

Temporální databáze. Jan Kolárik Miroslav Macík Temporální databáze Jan Kolárik Miroslav Macík 2012 Úvod jak zachytit časově proměnnou povahu jevů konvenční databáze stav pouze v jednom bodě časové linie aktuální obsah ~ statický snímek (snapshot) temporální

Více

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Zdroje Studijní materiály Heleny Palovské

Více

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování

Více

Univerzita Palackého v Olomouci Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4.

Univerzita Palackého v Olomouci Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4. Základy programování 4 - C# - 9. cvičení Radek Janoštík Univerzita Palackého v Olomouci 10.4.2017 Radek Janoštík (Univerzita Palackého v Olomouci) Základy programování 4 - C# 10.4.2017 1 / 13 Reakce na

Více

Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky

Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci

Více

Databáze I. Přednáška 7

Databáze 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

Více

Novinky v PostgreSQL 9.4. Tomáš Vondra, 2ndQuadrant

Novinky 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

Více

Databázové a informační systémy

Databázové a informační systémy Databázové a informační systémy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah Jak ukládat a efektivně zpracovávat

Více

INDEXY JSOU GRUNT. Pavel Stěhule

INDEXY 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)

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

Kapitola 6: Omezení integrity. Omezení domény

Kapitola 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

Více

O Apache Derby detailněji. Hynek Mlnařík

O Apache Derby detailněji. Hynek Mlnařík O Apache Derby detailněji Hynek Mlnařík Agenda Historie Vlastnosti Architektura Budoucnost Historie 1997 Cloudscape Inc. - JBMS 1999 Informix Software, Inc. odkoupila Cloudscape, Inc. 2001 IBM odkoupila

Více

6. blok část C Množinové operátory

6. blok část C Množinové operátory 6. blok část C Množinové operátory Studijní cíl Tento blok je věnován problematice množinových operátorů a práce s množinovými operátory v jazyce SQL. Čtenáři se seznámí s operátory, UNION, a INTERSECT.

Více

Data Cube. Luboš Kulič Tomáš Kuthan

Data Cube. Luboš Kulič Tomáš Kuthan Data Cube Luboš Kulič Tomáš Kuthan 31.10.2007 Osnova Motivace Použití DWH, analýza dat Operátory CUBE a ROLLUP teorie Podpora v reálných (SŘBD) Motivace Většina souč. DB relační => zaznamenání vztahů Velmi

Více

Databáze Bc. Veronika Tomsová

Databáze Bc. Veronika Tomsová Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána

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

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

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

Popis souboru pro generování reportů *.report

Popis souboru pro generování reportů *.report Popis souboru pro generování reportů *.report [Main]... 1 Create... 1 Description... 1 Protect... 1 Nazev... 2 PopisX... 2 PopisY... 2 GRAFDATAOD... 2 GRAFDATADo... 2 GRAFOSAX... 2 TYP_GRAFU... 2 GRAF_VEDLEJSI_OSA...

Více

Co 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 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,

Více

2. přednáška. Databázový přístup k datům (SŘBD) Možnost počítání v dekadické aritmetice - potřeba přesných výpočtů, např.

2. 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

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

VISUAL BASIC. Přehled témat

VISUAL BASIC. Přehled témat VISUAL BASIC Přehled témat 1 ÚVOD DO PROGRAMOVÁNÍ Co je to program? Kuchařský předpis, scénář k filmu,... Program posloupnost instrukcí Běh programu: postupné plnění instrukcí zpracovávání vstupních dat

Více

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení

Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování Relace

Více

Verzování a publikace dat na webu za pomoci PostgreSQL

Verzování 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

Více

Business Intelligence. Adam Trčka

Business Intelligence. Adam Trčka Business Intelligence Adam Trčka 09:00 11:30: BI v kostce Navrhněme si sklad Ukázka BI Datamining 12:30 14:30: Pokračování kurzu 14:30 15:00: Q&A Agenda Co se dnes dovíme? Data informace znalost Business

Více

Databázové systémy Cvičení 5.3

Databázové systémy Cvičení 5.3 Databázové systémy Cvičení 5.3 SQL jako jazyk pro manipulaci s daty SQL jako jazyk pro manipulaci s daty Aktualizace dat v SQL úprava záznamů v relacích (tabulkách) vložení záznamu INSERT INTO oprava záznamu

Více

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27 Stručný obsah 1. Stručný obsah 3 2. Úvod 11 3. Seznamy a databáze v Excelu 13 4. Excel a externí data 45 5. Vytvoření kontingenční tabulky 65 6. Využití kontingenčních tabulek 81 7. Kontingenční grafy

Více

Stromy, haldy, prioritní fronty

Stromy, haldy, prioritní fronty Stromy, haldy, prioritní fronty prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačů FEL České vysoké učení technické DSA, ZS 2008/9, Přednáška 6 http://service.felk.cvut.cz/courses/x36dsa/ prof. Pavel Tvrdík

Více

Sada 1 - PHP. 14. Úvod do jazyka SQL

Sada 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

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ

Více

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty

Více

Databáze 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 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

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

Systémy řízení proudů dat

Systémy řízení proudů dat Systémy řízení proudů dat Tomáš Herceg Dotazovací jazyky I MFF UK 2011 Agenda Motivace Dotazování nad proudy dat a problémy STanford StREam DatA Manager Datový proud (Data Stream) data přicházejí průběžně

Více

Vkládání, aktualizace, mazání

Vkládání, 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

Více

LabView jako programovací jazyk II

LabView jako programovací jazyk II LabView jako programovací jazyk II - Popis jednotlivých funkcí palety Function II.část - Funkce Numeric, Array, Cluster Ing. Martin Bušek, Ph.D. Práce s daty typu NUMERIC Numerické funkce obsahuje funkce

Více

1. Relační databázový model

1. 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

Více

Virtual private database. Antonín Steinhauser

Virtual private database. Antonín Steinhauser Virtual private database Antonín Steinhauser Základní princip VPD Rozšíření bezpečnostní politiky Oracle o omezení na úrovni jednotlivých řádků a sloupců Pro uživatele, kterého se bezpečnostní politika

Více

Optimalizace SQL dotazů

Optimalizace SQL dotazů Optimalizace SQL dotazů Michal Kopecký Výběr ze slajdů k 2. přednášce předmětu Databázové Aplikace (DBI26) na MFF UK Indexy Plány provedení dotazu Ovlivnění optimalizátoru Optimalizace SQL dotazů Indexy

Více