Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Koordináták, függvények
Advertisements

Adatbázis-kezelés Készítette: Asztalos Péter január 12.
2012. tavaszi félév Vitéz Gergely. A diasor ismerete nem helyettesíti a tankönyvet, és a példatárat. A diasor ismerete szükséges, de nem elégséges feltétele.
ADATBÁZISOK.
Adatbázis rendszerek I Relációs kalkulus Általános Informatikai Tsz. Dr. Kovács László.
Anyagadatbank c. tárgy gyakorlat
Adatbázisok SQL. TARTALOM Szijártó M.2 Témakörök  Az SQL tulajdonságai  A műveletek fajtái  Objektum-műveletek  Lekérdezések Tulajdonságok és műveletek.
Adatbázis-kezelés.
Delphi programozás alapjai
Adatbázis kezelés. Hierarchikus modell Legrégebbi modell, ma már nem használatos. Az adatokat fákban tároljuk, ahol minden pont a szegmens adatokat, és.
5. GYAKORLAT SQL CREATE TABLE, aktualizálás. S QL Structured Query Language A relációs adatbáziskezelés szabványos nyelve Nem algoritmikus, de beépíthető.
– SQL 2: Adatok kezelése – Tarcsi Ádám, január 30. Adatbázis gyakorlat.
– Adattáblák & adatok kezelése – Tarcsi Ádám január Adatbázis gyakorlat.
Microsoft Access V. Készítette: Rummel Szabolcs Elérhetőség:
Indexelés Célok: gyors lekérdezés, gyors adatmódosítás,
INSERT INTO Egy vagy több rekordot ad hozzá a táblához. Egyetlen rekordot hozzáfűző kifejezés: INSERT INTO cél_tábla (mező1,mező2,…) VALUES (érték1, érték2,
Adatbázis-kezelés.
KOVÁCS DÁVID. ALAPFOGALMAK Adatbázis: Olyan adatgyűjtemény, amely egy adott feladathoz kapcsolódó adatokat szervezett módon tárolja, és biztosítja az.
7. előadás (2005. április 12.) Láncolt lista File kezelés 1.
Adatbázis rendszerek II.
az MSAccess programmal
Adatbázis-kezelés ACCESS program:
Delphi programozás alapjai Nagyváradi Anett PTE PMMK MIT.
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Fák, bináris fák INFOÉRA Ez így 60 perc.
Access alapok Táblák, kapcsolatok, űrlapok.
Lekérdezésfordító Adatbázisok tervezése, megvalósítása, menedzselése.
SQL.
DML. Új rekord beszúrása: INSERT INTO tábla (oszlop1,oszlop2,…) VALUES (érték1,érték2,…); Rekord módosítása: UPDATE tábla SET oszlop = érték WHERE feltétel;
Access XP Kifejezés-szerkesztő Összehasonlító operátorok:
Dr. Krauszné Dr. Princz Mária Adatbázis rendszerek I.
1 Informatikai Szakképzési Portál Adatbázis kezelés Alapfogalmak.
Lekérdezések Páll Boglárka A lekérdezés az adatbázisban szereplő adatok kinyerésének leghatékonyabb és legsokrétübb módja A lekérdezés tulajdonképpen.
Adatbázis-kezelés SQL-lel
Készítette: Tóth Ervin
Fák.
Adatbázis kezelés. Az adatbázis tágabb értelemben egy olyan adathalmaz, amelynek elemei – egy meghatározott tulajdonságuk alapján – összetartozónak tekinthetők.
Adatbázis kezelés.
Adatbázis-kezelés Probléma: az excel kezelhetetlen túl sok adat esetén
– SQL 3: SELECT - 1. – Tarcsi Ádám, január 31. Adatbázis gyakorlat.
Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése
Adatbázis alapfogalmak
Adatbázis-kezelés. Alapfogalmak Adat: –észlelhető, felfogható ismeret –jelsorozat –valakinek, vagy valaminek a jellemz ő je –tény, közlés Információ:
Adatbázis-kezelés 3-4. Adatok lekérdezése utasítás általános formája SELECT [ALL/DISTINCT] {*/, …, } FROM [ ], …, [ ] [WHERE GROUP BY, …, HAVING ORDER.
Adatbázis-kezelés. Középszint: –1-2 tábla –SQL-nyelv és lekérdező-rács használata –Űrlap és jelentés készítés Emelt szint: –több tábla (kapcsolatok) –több.
– SELECT - 1. – Tarcsi Ádám január Adatbázis gyakorlat.
Minuet: A Scalable Distributed Multiversion B-Tree Írta: Benjamin Sowell, Wojciech Golab, Mehul A. Shah Feldolgozta: Fokin Miklós, Hodosy Gábor, Tóth Tamás.
Gráfok ábrázolása teljesen láncoltan
Adatbáziskezelés. Adat és információ Információ –Új ismeret Adat –Az információ formai oldala –Jelsorozat.
Bináris kereső fák Itterátorok.
Egy lekérdezés végrehajtása SELECT o1 FROM T1 WHERE o2 = … Hogyan jutnak el a megfelelő sorokból a mező értékei a klienshez?
Memória példák Feladat Egy számítógép rendszermemóriája egycsatornás, 64 bites adategységekkel rendelkező DDR1-DRAM-ra épül, melyben a burst.
Algoritmusok és adatszerkezetek
Memóriakezelés feladatok Feladat: 12 bites címtartomány. 0 ~ 2047 legyen mindig.
Fájlszervezés Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése.
Indexek 22 Index Table Key Row pointer … WHERE key = 22.
KÉSZÍTETTE: KOVÁCSICS KRISZTIÁN
Készítette: Kiss András
BFák Kiegyensúlyozott keresőfák
Piros-fekete fák Beszúrás, ill. törléskor a fa elveszítheti az egyensúlyát. A piros-fekete fák: az egyensúly megtartását biztosítják. +1 bit információ.
Indexelés Célok: gyors lekérdezés, gyors adatmódosítás,
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Relációs adatmodell, normálformák
Adatbázis-kezelés 2. Relációs adatbázisok.
Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Gráfok - 1 Definíció: Irányított gráf (digráf) G=(V,E) rendezett pár.
2-3-fák A 2-3-fa egy gyökeres fa az alábbi tulajdonságokkal:
Cache példák 2019 (IMSC).
Előadás másolata:

Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése Fájlszervezés Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése

Kezdetek Célok: gyors lekérdezés, gyors adatmódosítás, minél kisebb tárolási terület. Nincs általánosan legjobb optimalizáció. Az egyik cél a másik rovására javítható (például indexek használatával csökken a keresési idő, nő a tárméret, és nő a módosítási idő).

Költségek Hogyan mérjük a költségeket? Memória műveletek nagyságrenddel gyorsabbak, mint a háttértárolóról beolvasás, kiírás. Az író-olvasó fej nagyobb adategységeket (blokkokat) olvas be. A blokkméret függhet az operációs rendszertől, hardvertől, adatbázis-kezelőtől. A blokkméretet fixnek tekintjük. Oracle esetén 8K az alapértelmezés. Feltételezzük, hogy a beolvasás, kiírás költsége arányos a háttértároló és memória között mozgatott blokkok számával.

Blokkok A blokkok tartalmaznak: Feltesszük, hogy B darab blokkunk van. leíró fejlécet (rekordok száma, struktúrája, fájlok leírása, belső/külső mutatók (hol kezdődik a rekord, hol vannak üres helyek, melyik a következő blokk, melyik az előző blokk, statisztikák (melyik fájlból hány rekord szerepel a blokkban)), rekordokat (egy vagy több fájlból), üres helyeket. Feltesszük, hogy B darab blokkunk van.

Rekordok A fájl rekordokból áll. A rekordok szerkezete eltérő is lehet. A rekord tartalmaz: leíró fejlécet (rekordstruktúra leírása, belső/külső mutatók, (hol kezdődik egy mező, melyek a kitöltetlen mezők, melyik a következő rekord, melyik az előző rekord), törlési bit, statisztikák), mezőket, melyek üresek, vagy adatot tartalmaznak. A rekordhossz lehet: állandó, változó (változó hosszú mezők, ismétlődő mezők miatt). Az egyszerűség kedvéért feltesszük, hogy állandó hosszú rekordokból áll a fájl, melyek hossza az átlagos rekordméretnek felel.

Milyen lekérdezések? Milyen lekérdezéseket vizsgáljunk? A relációs algebrai kiválasztás felbontható atomi kiválasztásokra, így elég ezek költségét vizsgálni. A legegyszerűbb kiválasztás: A=a (A egy keresési mező, a egy konstans) Az esetek vizsgálatánál az is számít, hogy az A=a feltételnek megfelelő rekordokból lehet-e több, vagy biztos, hogy csak egy lehet. Fel szoktuk tenni, hogy az A=a feltételnek eleget tevő rekordokból nagyjából egyforma számú rekord szerepel. (Ez az egyenletességi feltétel.)

Mivel foglalkozunk majd? A következő fájlszervezési módszereket fogjuk megvizsgálni: B+-fa, B*-fa bitmap index. Módosítási műveletek: beszúrás (insert) frissítés (update) törlés (delete) Itt nem foglalkozunk azzal, hogy a beolvasott rekordokat bent lehet tartani a memóriában, későbbi keresések céljára.

Indexek Indexek használata: Az indexrekordok szerkezete: keresést gyorsító segédstruktúra, több mezőre is lehet indexet készíteni, az index tárolása növeli a tárméretet, nem csak a főfájlt, hanem az indexet is karban kell tartani, ami plusz költséget jelent. Az indexrekordok szerkezete: (a,p), ahol a egy érték az indexelt oszlopban, p egy blokkmutató, arra a blokkra mutat, amelyben az A=a értékű rekordot tároljuk (vagy többszintű index esetén esetleg egy másik indexblokkra). az index mindig rendezett az indexértékek szerint.

B-fák A többszintű indexek közül a B+-fák, B*-fák a legelterjedtebbek. B+-fa: Minden blokk legalább 50%-ban telített. A többszintű indexek közül a B+-fák, B*-fák a legelterjedtebbek. 100 B*-fa: Minden blokk legalább 66%-ban telített. 120 150 180 30 3 5 11 120 130 30 35 100 101 110 180 200 150 156 179

Köztes (nem-levél) csúcs szerkezete k < 57 57 k<81 81k<95 95  k 57 81 95 n+1 mutató n indexérték Ahol k a mutató által meghatározott részgráfban szereplő tetszőleges indexérték.

Levél csúcs szerkezete köztes csúcs 57 81 95 a sorrendben következő levél n+1 mutató n indexérték 57 indexértékű rekord 81 indexértékű rekord 95 indexértékű rekord

Felépítésre vonatkozó szabályok Szabályok (feltesszük, hogy egy csúcs n értéket és n+1 mutatót tartalmazhat): a gyökérben legalább két mutatónak kell lennie (kivéve, ha a B-fa (B+-fa) egyetlen bejegyzést tartalmaz), a levelekben az utolsó mutató a következő (jobboldali) levélre mutat, legalább (n+1)/2 mutatónak használatban kell lennie, köztes pontokban minden mutató a B-fa következő szintjére mutat, közülük legalább (n+1)/2 darabnak használatban kell lennie, ha egy mutató nincs használatban úgy vesszük, mintha NILL mutató lenne.

Beszúrás I. Ha van szabad hely az új kulcs számára a megfelelő levélben, beszúrjuk. Ha nincs, kettévágjuk a levelet, és szétosztjuk a kulcsokat a két új levél között, így mindkettő félig lesz telítve, vagy éppen csak egy kicsit jobban. Az eggyel feljebb lévő szint megfelelő csúcsát ennek megfelelően kell kiigazítani.

Beszúrás II. Egy csúcs szétvágása tehát hatással lehet a fölötte lévő szintre is. Itt az előbbi két pontban megadott stratégiát alkalmazzuk rekurzívan. Itt viszont: ha N olyan belső csúcs, aminek kapacitása n kulcs, n+1 mutató és most az (n+2). mutatót illesztenénk be, akkor szintén létrehozunk egy új M pontot. N-ben most marad n/2 kulcs, M-ben lesz n/2 kulcs, a "középen lévő" kulcs pedig az eggyel fentebbi szintre kerül, hogy elválassza N-t és M-t egymástól. Ha a gyökérbe nem tudunk beszúrni, mert nincs hely, akkor szétvágjuk a gyökeret két új csúcsra, és „fölöttük” létrehozunk egy új gyökeret, aminek két bejegyzése lesz.

Példa beszúrásra I. n=3 Szúrjuk be a 32-es indexértékű rekordot! 100 30 3 5 11 30 31 32

Példa beszúrásra II. n=3 Szúrjuk be a 7-es indexértékű rekordot! 100 30 7 3 5 11 30 31 3 5 7

Példa beszúrásra III. n=3 Szúrjuk be a 160-as indexértékű rekordot! 100 160 n=3 120 150 180 180 150 156 179 180 200 160 179

Példa beszúrásra IV. n=3 Szúrjuk be a 45-ös indexértékű rekordot! 30 új gyökér n=3 10 20 30 40 1 2 3 10 12 20 25 30 32 40 40 45

Törlés Ha a törlés megtörtént az N pontban, és N még mindig megfelelően telített, akkor készen vagyunk. Ha N már nem tartalmazza a szükséges minimum számú kulcsot és mutatót, akkor: ha N valamelyik testvérével összevonható, akkor vonjuk össze. A szülőcsúcsban törlődik ekkor egy elem, s ez további változtatásokat eredményezhet. Ha nem vonható össze, akkor N szomszédos testvérei több kulcsot és mutatót tartalmaznak, mint amennyi a minimumhoz szükséges, akkor egy kulcs-mutató párt áttehetünk N-be. (Baloldali testvér esetén a legutolsó, jobboldali testvér esetén a legelső kulcs-mutató párt.) A változást a szülő csúcson is „regisztrálni kell”.

Példa törlésre I. n=4 Töröljük az 50-es indexértékű rekordot! 10 40 100 40 10 20 30 40 50

Példák törlésre II. n=4 Töröljük az 50-es indexértékű rekordot! 10 40 100 35 10 20 30 35 40 50

Törlés III. n=4 Töröljük a 37-es indexértékű rekordot! 25 25 új gyökér 10 20 30 40 40 30 25 26 1 3 10 14 20 22 30 37 40 45

Feladat Legyen a rekordok száma 1 000 000, és az indexelt oszlopban minden érték különböző. Minden rekordhoz tartozik kulcs a B-fában. Egy blokkba 10 rekord vagy (99 kulcs és 100 mutató) fér. Legyen a telítettség 70%, azaz legalább 69 kulcs és 70 mutató szerepel az indexblokkban. Mekkora az adatfájl és az index együttes mérete legrosszabb esetben? Mennyi a keresés blokkolvasási költsége legrosszabb esetben?

Bitmap indexek Személy név nem kor kereset Péter férfi 57 350000 Dóra 25 30000 Salamon 36 Konrád 21 Erzsébet 20 Zsófia 35 160000 Zsuzsanna érték vektor férfi 1011000 nő 0100111 érték vektor 30000 0101100 160000 0000011 350000 1010000

Bitmap indexek haszna SELECT COUNT(*) FROM személy WHERE nem=‘nő’ and kereset = 160000; 0100111 AND 0000011 = 0000011, az eredmény: 2. SELECT név WHERE kereset > 100000; 0000011 (160000) OR 1010000 (350000) = 1010011, azaz az 1., 3., 6. és 7. rekordokat tartalmazó blokko(ka)t kell beolvasni.

Tömörítés I. Ha a táblában n rekord van, a vizsgált attribútum pedig m különböző értéket vehet fel, ekkor, ha m nagy, a bitmap index túl naggyá is nőhet (n*m méret). Ebben az esetben viszont a bitmap indexben az egyes értékekhez tartozó rekordokban kevés az 1-es. A tömörítési technikák általában csak ezeknek az 1-eseknek a helyét határozzák meg. Tegyük fel, hogy i db 0-t követ egy 1-es. Legegyszerűbb megoldásnak tűnik, ha i-t binárisan kódoljuk. Ám ez a megoldás még nem jó: (a 000101 és 010001 vektorok kódolása is 111 lenne). Tegyük fel, hogy i binárisan ábrázolva j bitből áll. Ekkor először írjunk le j-1 db 1-est, majd egy 0-t, és csak ez után i bináris kódolását. Példa: a 000101 kódolása: 101101, a 010001 kódolása: 011011.

Tömörítés II. Állítás: a kód így egyértelművé válik. Tegyük fel, hogy m=n, azaz minden rekordérték különböző a vizsgált attribútumban. Ekkor, mivel a bitmap indexekben n hosszú rekordokról van szó, egy rekord kódolása legfeljebb 2log2n. Az indexet alkotó teljes bitek száma pedig 2nlog2n, n2 helyett.

Klaszter Klaszterszervezés esetén a két tábla közös oszlopain megegyező sorok egy blokkban, vagy fizikailag egymás utáni blokkokban helyezkednek el. CÉL: összekapcsolás esetén az összetartozó sorokat soros beolvasással megkaphatjuk.

Példa klaszterre Film (cím, év, hossz, stúdiónév) Stúdió (név, cím, elnök) 1. stúdió 2. stúdió 3. stúdió 1. stúdióban készült filmek. 2. stúdióban készült filmek. 3. stúdióban készült filmek. Pl. gyakori a: SELECT cím, év FROM film, stúdió WHERE cím LIKE ‘%Moszkva%’ AND stúdiónév = név; jellegű lekérdezés.