Normalisering. ER-modell

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Normalisering. ER-modell"

Transkript

1 Normalisering Hensikten med normalisering: En informasjonsenhet ett sted. Forhindrer anomalier Anomalier: Innsettingsanomalier. F.eks være avhengig av å sette inn flere verdi, selv om det er det er bare en verdi du egentlig vil legge til Slettingsanomalier. Sletting av en record kan gjerne fjerne mer enn du ønsker Oppdateringsanomalier. Kan bli dobbellagring (Redundans) Funksjonell avhengighet (X Y): Y er funksjonelt avhengig av X hvis alle tuppler som har samme verdier for en mengde attributter X alltid vil ha samme verdier for en mengde attributter Y Sjekke for normalform: BCNF, hvis en kandidatnøkkel og alle har avhengighet til den kandidatnøkkelen, og ingen andre avhengigheter uten nøkkel. Altså alle determinanter er nøkler 3. NF, hvis en kandidatnøkkel, og ingen andre avhengigheter uten nøkkel 2. NF, hvis kandidatnøkler og uten delvis avhengigheter Ellers antar man 1. NF (Kan ikke ha like verdier,ex. 2 like navn) Bevaring av funksjonell avhengighet og tapsløs join egenskap: Splitter opp og bevarer en funksjonell avhengighet Ex. R(a,b,c) med a b => R1(a,b) og R2(a c) Bevarer siden R1 bevarer ab I eksemplet over har den også tapsløs join siden felles attributtet (første i R2 som er a) også er nøkkel ER-modell 4 klasser av spesialisering med eksempel: Delvis og overlappende. Biler kan ha både automatgir og firehjulstrekk, eller bare en av delene. Og det kan finnes biler uten noen av delene Bil ---- o < gir / 4WD Delvis og disjunkt. Sykler er enten racer- eller terrengsykler, eller ingen av delene. Man kan ikke være begge deler Sykkel ---- d < racer / terreng Total og overlappende. En pasient kan stå på venteliste og komme inn som akuttpasient. Men finnes ikke pasienter som ikke er noen av delene. Pasient == o < akutt / venteliste Total og disjunkt. Alle personer er enten kvinner eller menn, finnes ingen som er begge deler Person == d < kvinne / mann

2 Lagring og indekser SQL-dictionary: Beskriver hvilke tabeller og indekser vi har og hvordan poster ser ut B-trær: Består av mange vlokker på forskjellige nivåer Datadevice: Hvor blokkene ligger lagret Blokker: Inneholder poster Poster: Er hver record SQL-Query ved hjelp av indeks: Direkte aksess av søkenøkkel, f. eks ved hashindeks. Aksesserer stort sett kun en blokk. Tabell som er clustered hash. Rangequery, f. eks B-tre. Hvis queriet er selektivt, vil indeksen gi god ytelse fordi kun få poster i tabellen vil aksesseres. Indeks sannsynligvis sekundærindeks. Hvordan en randomisert fil (hashed file) er bygget opp: En fil med et fast antall blokker som er adresseområdet. Enten er overløp i egne blokker eller overløpsposter flyter bakover til naboblokker. Begrep: Hjemmeadresse, den blokken som adresseformelen beregner for en post Synonymer, alle poster med samme adresse tilhører en synonymgruppe eller to poster med samme adresse er synonymer Fyllinggrad, det gjennomsnittlige antall poster i hver blokk delt på antall poster per blokk som det er kapasitet til Overløpspost, plass for poster som ikke får plass på hjemmeadressen Hvordan en indeks-sekvensiell fil er bygget opp: En sortert sekvensiell fil med datablokker. Disse kan ligge i fysisk sekvens eller være lenket sammen i en logisk sekvens. For hver datablokk er det en indekspost som inneholder siste nøkkelverdi i datablokken. Indekspostene ligger ligger sortert i en kjede av indeksblokker. For hver indeksblokk er det en indekspost med siste nøkkelverdi i blokken. Disse lagres i en kjede av indeksblokker på nivå 2. Dette mønsteret gjentar seg inntil alle indekser får plass i en blokk (rotblokken). Begrep: Indeksblokk, blokk med indeksposter, når datablokkene er kjedet sammen inneholder indeksposten også en peker til blokken Datablokk, den sekvensielle filen med bare dataposter Rotblokk, blokk med alle indekser fan out,antall indeksposter det er plass til i en indeksblokk Reorganisering, omskriving av hele eller deler av filen for å bedre plassutnyttelsen. B-tre er en indekssekvensiell lagrinsstruktur. Indekssekvensiell aksessmetode versus randomisert aksessmetode: Randomisert lagring ved eksakt nøkkelmatch Indeks-sekvensiell under alle andre forhold

3 Forskjellige måter å utføre join: Nested loop. For hver post/blokk i den tabellen, gå gjennom alle poster i den andre tabellen og se etter match Index nesten loop. For hver post i den ene tabellen, slå opp i en indeks for den andre tabellen Sort-merge join. Sorter begge tabellene på join-kolonnen og så bruk fletting av tabellene Lagring av poster for å utnytte plass: Postformat, kan lagres med variabellengdeposter. Enten med feltpekere eller med feltseparasjonstegn Blokkformat. Blokker med variabellengdeposter kan ha postene lagret unpacked fra starten av blokken, mens slutten har et slot directory med pekere til postene og antall pekere Antall blokker etter lagringsmetode: Heapfil => poster / gjennomsnittlig antall poster i blokk = blokker Clustered B-tre-indeks => antallet man fikk med heapfil / fyllegrad for B-tre-indeks Clustered hash-indeks => antallet man fikk med heapfil / fyllegrad i hash-indeks Unclustered B-tre med heapfil => antallet man fikk med heapfil + poster*poststørrelse/blokkstørrelse*fyllegradb-tre + B-tre nivå 1 Egenskaper til lagrinsmetoder: Heapfil => innsetting er billig Clustered B-tre-indeks => Slipper sortering Clustered hash-indeks =>Suveren på direkteaksess pga hashnøkkel Unclustered B-tre => Best på enkle lesinger Implementere heapfil: - To sammenlenkede lister av blokker. Den ene listen er full med blokker, andre med ledig plass - Directory of pages, separat sett av indeksblokker som er lenked sammen. Hver indeksblokk inneholder en rekke pekere til vanlige datablokker. Systemkatalogen (SQL-dictionary): Består av informasjon om systemet, som blokkstørrelser, antall blokker i buffer, etc.. I tillegg er det informasjon for hver tabell, view, indeks, restriksjoner og prosedyrer, etc.. Den lagrer også statistikk om antall poster og blokker for hver tabell og indeks. Transaksjoner

4 Konfliktserialiserbarhet: Hvis transaksjonsavhengigheter ikke går i sykel, altså presedensgrafer ikke har sykel. Ikke sykel => konfliktserialiserbar Konfliktekvivalente serielle historien: Skriv historien i den logiske rekkefølgen slik at man er innom alle tilstandene Ex. T 1 T 2, T 3 T 1, T 3 T 2 Da blir den konfliktekvivalente serielle historien: T 3 T 1 T 2 Klasser til transaksjon-historier: Ikke gjenopprettbar, hvis en starter å skrive til X (w 1 X) og får lest (r 2 X) og commited (c2) før man får commited skrivingen (c 1 ) Gjenopprettbar, hvis den kan bruke cascadingabort. Commiting mellom skriving og lesing overlapper o ex: starter å skrive til X (w 1 X) og får lest (r 2 X). Commiter så skrivingen (c 1 ) før man commiter lesingen (c 2 ) Strict, ACA(AvoidCascadingAbort) og gjenopprettbar, hvis den unngår de to over Fordelene med no-force/steal-strategien for logging/recovery: No-force, at transaksjonenen slipper å skrive data ved commit, det holder med å skrive loggen, som kan gå temmelig raskt Steal, at det er mulig å stjele et skittent buffer. Dette gjør buffermanager mer fleksibel og man slipper at en transaksjon har reservert hele bufferet med sine skitne blokker Hvordan ARIES minimaliserer blokker leses under REDO-recovery: ARIES bruker Dirty Page Table (DPT) og reclsn som sier hvilke datablokker som var skitne (dirty) ved et sjekkpunkt og den første loggposten (reclsn) som gjorde datablokken skitten siden den siste var skrevet til disk. Dette er informasjon som er skrevet i sjekkpunktloggposten. Dette gjør at ARIES slipper å lese inn en del datablokker ved REDO recovery. Når redo ser på en loggpost (med referanse til en datablokk): Hvis datablokken er er DPT, trenger REDO ikke å lese den inn Hvis datablokken er i DPT, men har en reclsn som er større enn LSNen til loggposten, da trenger ikke REDO lese datablokken inn Queryevaluering

5 I/O operasjoner: Altså hvor mange sjekker man må innom for å finne resultat - Tabellskan, siden den ikke er sortert må man gjennom alle blokkene - Clustered B-tre-indeks, siden den er sortert kan må bruke det. F.eks du skal finne finne de 10% laveste tallene blir det bare 10% av alle blokker. - Unclustered B-tre-indeks, sortert altså f. eks 10% av alle blokker, men må gjennom alle postene => 10%alleBlokker*posterPerBlokk Grunn for at en queryoptimalisator jobber med left-deep plans : For å minske antall planer som vurderes For å kunne utnytte fullt pipelinet utføring Logging og recovery Hensikten med felt i en update-loggpost: prevlsn, peker til forrige loggpost i samme transaksjon transid, transaksjonsidentifikator type, beskriver om det er update, insert, delete, etc.. pageid, identifikatoren til posten for endringen length, lengden av endringen offset, peker inn i posten for endringen before-image, gammelt bilde av posten after-image, nytt bilde av posten Formål med CLR(Compensating Log Record): En CLR kompenserer for en vanlig loggpost, dvs den representerer undo av en loggpost. For å gjøre undo må man da redo e CLRen. Det at vi har CLRer gjør også at vi kan støtte fingranulære låser, dvs låser på postnivå. Dette er fordi en undo ikke setter tilbake PageLSNen, men installerer CLRens LSN inn i PageLSN. Alt: En spesiell redologgpost som er brukt til undo av en annen loggpost. Kan være nyttig for å få til recordnivå låsing. Faser av recovery etter systemkrasj: Analyse, starter fra siste sjekkpunktloggpost i loggen og går framover for å finne taper- og vinnertransaksjoner Redo, sørger for at alle vinnertransaksjoner får gjort ferdig sine operasjoner Undo, ruller tilbake tapertransaksjoner ved å kompensere for de aksjonene den har gjort

Oppgave 1 Datamodellering 25 %

Oppgave 1 Datamodellering 25 % Side 1 av 6 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMENSOPPGAVE I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Eksamensdato:

Detaljer

D: Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemiddel tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

D: Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemiddel tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt. Side 1 av 6 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMENSOPPGAVE I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER, ver

Detaljer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 23. mai 2013 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Oppgave 1 ER- og relasjonsmodell 10 %

Oppgave 1 ER- og relasjonsmodell 10 % Side 1 av 7 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER

Detaljer

DBS22 Databasegjenopprettingsteknikker

DBS22 Databasegjenopprettingsteknikker Side 1 for Databaser DBS22 Databasegjenopprettingsteknikker onsdag 1. juni 2016 21.49 Pensum: 22.1-22.5, side 813-831 22.1 Gjenopprettingskonsepter 22.1.1 Recovery outline and categorization of recovery

Detaljer

D: Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemiddel tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

D: Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemiddel tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt. Side 1 av 7 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER

Detaljer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 26. mai 2014 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Skisse til løsning av eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Skisse til løsning av eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Skisse til løsning av eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Vers: 17.aug 2016 Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Eksamensdato:

Detaljer

Minikompendium TDT4145 databasemod og dbsys

Minikompendium TDT4145 databasemod og dbsys Minikompendium TDT4145 databasemod og dbsys Pages og records Her er det viktig å holde tunga rett i munnen så man ikke blander begrepene. Page Den minste dataenheten databasesystemet leser og skriver til

Detaljer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 4. august 015 Eksamenstid (fra-til): 15:00-19:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Repetisjonsforelesning, SQL og utover

Repetisjonsforelesning, SQL og utover Repetisjonsforelesning, SQL og utover Evgenij Thorstensen V18 Evgenij Thorstensen Repetisjon V18 1 / 23 Temaer SQL, semantikk Databasearkitektur Spørringskompilering og optimisering Indekser Transaksjonshåndtering

Detaljer

TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Mandag 31. mai 2010, kl. 09:00-13:00 Oppgaven er utarbeidet av faglærer Kjell Bratbergsengen og kvalitetssikrer Svein Erik Bratsberg. Kontaktperson

Detaljer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 1. juni 2015 Eksamenstid (fra-til): 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Løsning til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsning til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informatikk Løsning til Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39

Detaljer

Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 12. august 2013 Eksamenstid (fra-til): 15:00-19:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknologi og informatikk Eksamensoppgave i TDT445 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Eksamensdato: 7. juni 207 Eksamenstid

Detaljer

Databasemodellering og DBMS. Oppsummering

Databasemodellering og DBMS. Oppsummering Databasemodellering og DBMS Oppsummering Alexander Nossum 2006 alexander@nossum.net 1/46 Innholdsfortegnelse Databasemodellering og DBMS...1 Oppsummering... 1 1. Modellering...5 1.1 ER vs. Relasjonsmodellen...5

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39

Detaljer

DBS20 - Introduksjon til transaksjonsprosessering og teori

DBS20 - Introduksjon til transaksjonsprosessering og teori Side 1 for Databaser DBS20 - Introduksjon til transaksjonsprosessering og teori søndag 29. mai 2016 21.15 Pensum: 20.1-20-6, side 745-776, untatt 2.5.4 og 2.5.5 20.1 Introduksjon til transaksjonsprosessering

Detaljer

DBS18 - Strategier for Query-prosessering

DBS18 - Strategier for Query-prosessering Side 1 for Databaser DBS18 - Strategier for Query-prosessering søndag 22. mai 2016 13.03 Pensum 18.1-18.4, side 655-674, unntatt 18.4.4 og 18.4.5 En spørring som blir skrevet i et høynivå-språk, må bli

Detaljer

Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsskisse til eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Eksamensdato: 12. august 2013 Eksamenstid (fra-til): 15:00-19:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Treliknende strukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Treliknende strukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser UNIVERSITETET I OSLO Indeksering Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Treliknende strukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser Institutt for Informatikk INF30 3.3.2014

Detaljer

Effektiv eksekvering av spørsmål

Effektiv eksekvering av spørsmål UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Basert på foiler av Hector Garcia-Molina, Ragnar Normann Oversikt Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basis-operasjoner Implementasjons-algoritmer

Detaljer

Løsningsforslag for Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Løsningsforslag for Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Løsningsforslag for Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995996 Roger Midtstraum:

Detaljer

INF3100 V2018 Obligatorisk oppgave nr. 2

INF3100 V2018 Obligatorisk oppgave nr. 2 INF3100 V2018 Obligatorisk oppgave nr. 2 Oppgavesettet skal løses og leveres individuelt. Gjennomføring og innlevering av oppgaven skal skje i henhold til gjeldende retningslinjer ved Institutt for informatikk,

Detaljer

UNIVERSITETET. Indeksering. Hvordan finne et element raskt? Vera Goebel, Ellen Munthe-Kaas

UNIVERSITETET. Indeksering. Hvordan finne et element raskt? Vera Goebel, Ellen Munthe-Kaas UNIVERSITETET IOSLO Indeksering Hvordan finne et element raskt? Basert på foiler av Hector Garcia Molina Basert på foiler av Hector Garcia-Molina, Vera Goebel, Ellen Munthe-Kaas Oversikt Konvensjonelle

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO. Indeksering. Hvordan finne et element raskt? Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas

UNIVERSITETET I OSLO. Indeksering. Hvordan finne et element raskt? Institutt for Informatikk. INF Ellen Munthe-Kaas UNIVERSITETET I OSLO Indeksering Hvordan finne et element raskt? Institutt for Informatikk INF3100 2.3.2010 Ellen Munthe-Kaas 1 Oversikt Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser

Detaljer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem Institutt for datateknikk og informasjonsvitskap Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem Fagleg kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39 963

Detaljer

Øving 5: Transaksjonshåndtering, logging og normalisering

Øving 5: Transaksjonshåndtering, logging og normalisering Øving 5: Transaksjonshåndtering, logging og normalisering Lars Kirkholt Melhus Oppgave 1 a) ACID Atomic En transaksjon er en minste enhet. Alle ledd i transaksjonen må gå feilfritt for at transaksjonen

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER. Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg og Roger Midtstraum

EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER. Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg og Roger Midtstraum Side 1 av 5 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Faglig kontakt under eksamen:

Detaljer

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser UNIVERSITETET I OSLO Indeksering Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser Institutt for Informatikk INF30 29.2.2016 Ellen

Detaljer

Normalisering. Hva er normalisering?

Normalisering. Hva er normalisering? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform

Detaljer

EKSAMENSOPPGÅVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER

EKSAMENSOPPGÅVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Side 1 av 5 Noregs teknisk-naturvitskapelege universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitskap EKSAMENSOPPGÅVE I TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Fagleg kontakt under eksamen: Svein

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 99539963 Roger Midtstraum: 99572420

Detaljer

Normalformer or Normalisering 1NF, 2NF, 3NF, BCNF

Normalformer or Normalisering 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normalformer or Normalisering 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Martin Giese 7. november 2018 1 Agenda Nytt eksempel Med funksjonelle avhengigheter 1NF (veldig kort) 2NF, Grundig Hva er vitsen? anomalier Få eksemplet

Detaljer

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser

Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser UNIVERSITETET I OSLO Indeksering Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Trestrukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser Institutt for Informatikk INF3100 V18 Evgenij Thorstensen

Detaljer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem Institutt for datateknikk og informasjonsvitskap Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystem Fagleg kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39 963

Detaljer

Transaksjonsmodell. Samtidighet (1) ACID-transaksjoner. Samtidighet (2) Systemkræsj (1) Kapittel 17, Coping With System Failure

Transaksjonsmodell. Samtidighet (1) ACID-transaksjoner. Samtidighet (2) Systemkræsj (1) Kapittel 17, Coping With System Failure SIF8020 Datamodellering og databasesystemer: Transaksjonsmodell Kapittel 17, Coping With System Failure 20. april 2004, Roger Midtstraum, IDI/ ACID-transaksjoner Atomicity Alt eller ingenting Consistency

Detaljer

UNIVERSITETET. Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Hashliknende strukturer.

UNIVERSITETET. Indeksering. Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Hashliknende strukturer. UNIVERSITETET IOSLO Indeksering Konvensjonelle indekser B-trær og hashing Flerdimensjonale indekser Treliknende strukturer Hashliknende strukturer Bitmapindekser Institutt for Informatikk INF30 22.2.2011

Detaljer

Transaksjonshåndtering Del 2

Transaksjonshåndtering Del 2 UNIVERSITETET I OSLO Transaksjonshåndtering Del 2 Ragnar Normann Noen figurer er basert på en original laget av Hector Garcia-Molina INF3100 3.5.2005 Ragnar Normann 1 En ny type serialiseringsprotokoll

Detaljer

Normalisering. Hva er normalisering?

Normalisering. Hva er normalisering? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform

Detaljer

Transaksjonshåndtering Del 2

Transaksjonshåndtering Del 2 UNIVERSITETET I OSLO Transaksjonshåndtering Del 2 Ragnar Normann Noen figurer er basert på en original laget av Hector Garcia-Molina INF3100 10.3.2008 Ellen Munthe-Kaas 1 En ny type serialiseringsprotokoll

Detaljer

Effektiv eksekvering av spørsmål

Effektiv eksekvering av spørsmål UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basisoperasjoner Implementasjonsalgoritmer Institutt for Informatikk INF3100 23.3.2015

Detaljer

Databaser. - Normalisering -

Databaser. - Normalisering - Databaser - Normalisering - Innholdsfortegnelse 1. Normalisering... 2 1.1. Redundans... 2 1.2. Anomalier (uregelmessigheter etter oppdateringer i databasen)... 2 1.2.1. Innsettingsanomalier (Insertion

Detaljer

Transaksjonshåndtering Del 2

Transaksjonshåndtering Del 2 UNIVERSITETET I OSLO Transaksjonshåndtering Del 2 Institutt for Informatikk INF3100 14.3.2014 Ellen Munthe-Kaas 1 En ny type serialiseringsprotokoll Hittil har vi bare sett på 2PL-baserte protokoller Alle

Detaljer

Effektiv eksekvering av spørsmål

Effektiv eksekvering av spørsmål UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basisoperasjoner Implementasjonsalgoritmer Institutt for Informatikk INF3100 6.4.2016

Detaljer

Isolasjon i postgres og mysql

Isolasjon i postgres og mysql Isolasjon i postgres og mysql Evgenij Thorstensen V19 Evgenij Thorstensen Isolasjon i postgres og mysql V19 1 / 20 Isolasjonsnivåer Read uncommitted Read committed Repeatable read Serializable SELECT...

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Kontinuasjonseksamen

Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Kontinuasjonseksamen Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Kontinuasjonseksamen Faglig kontakt under eksamen: Kjell Bratbergsengen Tlf.: 906

Detaljer

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013 Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2013 Oppgavesettet skal i utgangspunktet løses av grupper på to og to studenter som leverer felles besvarelse. Vi godkjenner også individuelle besvarelser,

Detaljer

Oppgave 1a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet.

Oppgave 1a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet. TDT445 Øving 4 Oppgave a Definer følgende begreper: Nøkkel, supernøkkel og funksjonell avhengighet. Nøkkel: Supernøkkel: Funksjonell avhengighet: Data i en database som kan unikt identifisere (et sett

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informatikk Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Eksamensdato:

Detaljer

Transaksjoner. transaksjon. når starter/slutter 1 trans.?

Transaksjoner. transaksjon. når starter/slutter 1 trans.? Transaksjoner IBE211 Kap. 10 feil mediefeil: disk feiler må gjenopprette (fra sikkerhetskopi, kap. 11) instansfeil: databasen stopper midt i noe tilbakeføring (rollback) til konsistent samtidighet når

Detaljer

For alle ikke-trivielle FDer X A i R: eller A er et nøkkelattributt i R eller X K for noen kandidatnøkkel K i R

For alle ikke-trivielle FDer X A i R: eller A er et nøkkelattributt i R eller X K for noen kandidatnøkkel K i R 1NF-BCNF For alle ikke-trivielle FDer X A i R: X er en supernøkkel i R eller A er et nøkkelattributt i R eller X K for noen kandidatnøkkel K i R 1 Normalisering Finn alle ikke-trivielle ti i FDer som gjelder

Detaljer

Relasjonsdatabasedesign

Relasjonsdatabasedesign Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer INF300-4..005 - Ragnar Normann Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Skjemaene samler beslektet informasjon: Tekstlig nærhet

Detaljer

Effektiv eksekvering av spørsmål

Effektiv eksekvering av spørsmål UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basisoperasjoner Implementasjonsalgoritmer Institutt for Informatikk INF3100 21.3.2014

Detaljer

EKSAMEN DATABASER

EKSAMEN DATABASER EKSAMEN 6102 DATABASER 30.05.2016 Tid: 4 timer (9-13) Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Vedlegg: Bokmål 7 (inkludert denne) Ingen Ingen Eksempeldata Sensuren finner du på StudentWeb. Vekting

Detaljer

Oppgave 1 Datamodellering 22 %

Oppgave 1 Datamodellering 22 % Side 1 av 8 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMENSOPPGAVE I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Eksamensdato:

Detaljer

Normalisering. Hva er normalisering?

Normalisering. Hva er normalisering? LC238D http://www.aitel.hist.no/fag/_dmdb/ Normalisering Hva er normalisering? side 2 Normaliseringens plass i utviklingsprosessen side 3 Eksempel side 4 Funksjonell avhengighet side 5-6 Første normalform

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72

Detaljer

Relasjonsdatabasedesign

Relasjonsdatabasedesign UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer Institutt for Informatikk INF300-9..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet

Detaljer

Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer

Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer Institutt for informatikk INF300 08..0 michael@ifi.uio.no Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign?

Detaljer

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2012

Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2012 Andre sett obligatoriske oppgaver i INF3100 V2012 Oppgavesettet skal i utgangspunktet løses av grupper på to og to studenter som leverer felles besvarelse. Vi godkjenner også individuelle besvarelser,

Detaljer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informatikk Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Fagleg kontakt under eksamen: Roger Midtstraum: 995 72 420 Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Eksamensdato:

Detaljer

Relasjonsdatabasedesign

Relasjonsdatabasedesign UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer INF300-8..008 Ragnar Normann Institutt for Informatikk Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet

Detaljer

Normalisering. Partielle avhengigheter Transitive avhengigheter Normalformer: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normaliseringsstegene Denormalisering

Normalisering. Partielle avhengigheter Transitive avhengigheter Normalformer: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normaliseringsstegene Denormalisering Normalisering Motivasjon Redundans Funksjonelle avhengigheter Determinanter Partielle avhengigheter Transitive avhengigheter Normalformer: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF Normaliseringsstegene Denormalisering Pensum:

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer INF300 7.0.008 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler

Detaljer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitskap Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Fagleg kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72 420

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF3100/INF4100 Databasesystemer Eksamensdag : Tirsdag 8. juni 2004 Tid for eksamen : 09.00-12.00 Oppgavesettet er på : 5 sider

Detaljer

Hva har vi gjort? SQL og Databasedesign

Hva har vi gjort? SQL og Databasedesign Hva har vi gjort? SQL og Databasedesign HVA? Begrepsmessig databasedesign E/R diagram Logisk databasedesign Tabeller HVORDAN? Fysisk databasedesign Filer Indekser Etter vi har behandlet de mer statiske

Detaljer

Effektiv eksekvering av spørsmål

Effektiv eksekvering av spørsmål UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basisoperasjoner Implementasjonsalgoritmer Institutt for Informatikk INF3100 V18 Evgenij

Detaljer

EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn

EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn Emnekode: Emnenavn: 6102 Databaser Dato: Tid fra / til: 06.06.2017 10:00-14:00 Ansv. faglærer: Bjørn Kristoffersen Campus: Fakultet: Bø Handelshøyskolen Antall

Detaljer

Repetisjon av transaksjonshåndtering og samtidighetskontroll. Lana Vu

Repetisjon av transaksjonshåndtering og samtidighetskontroll. Lana Vu Repetisjon av transaksjonshåndtering og samtidighetskontroll Lana Vu anhlv@ifi.uio.no Repetisjon ACID- egenskapene Transaksjon Eksekveringsplan og serialiserbarhet Konfliktserialiserbarhet og presedensgraf

Detaljer

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER Tid: Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1

Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER Tid: Hjelpemidler: Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Høgskolen i Telemark EKSAMEN 6102 DATABASER 02.12.2014 Tid: 10-14 Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Bokmål/nynorsk 13 med forside Ingen Ingen Vedlegg: Eksempeldata til oppgave 1 Eksamensresultater

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder

Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Faglig kontakt under eksamen: Kjell Bratbergsengen Tlf.: 90617 185 / 7359 3439 Eksamensdato:

Detaljer

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Kontinuasjonseksamen. Fredag 17. august 2012, kl. 0900-1300 Oppgaven er utarbeidet av faglærer Kjell Bratbergsengen. Kontaktperson under

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer INF300..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler beslektet

Detaljer

Relasjonsdatabaseteori

Relasjonsdatabaseteori Relasjonsdatabaseteori Nøkler, funksjonelle avhengigheter og normalformer Arash Khorram arashk@ifi.uio.no Lana Vu anhlv@ifi.uio.no Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Relasjonene samler beslektet

Detaljer

Oppdateringsanomalier Normalformer

Oppdateringsanomalier Normalformer UNIVERSITETET I OSLO INF300 Introduksjon til databaser Dagens tema: Oppdateringsanomalier Normalformer Institutt for informatikk INF300 26.0.2009 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign?

Detaljer

INF3100 Databasesystemer. Transaksjonshåndtering. ndtering Del 3. Ragnar Normann

INF3100 Databasesystemer. Transaksjonshåndtering. ndtering Del 3. Ragnar Normann INF3100 Databasesystemer Transaksjonshåndtering ndtering Del 3 Ragnar Normann View-serialiserbarhet Hittil har vi sett på eksekveringsplaner som har vært konfliktekvivalente med serielle eksekveringsplaner

Detaljer

Relasjonsdatabasedesign

Relasjonsdatabasedesign UNIVERSITETET IOSLO Relasjonsdatabasedesign Tapsfri dekomposisjon Normalformer INF3100-26.1.2009 Ragnhild Kobro Runde 1 Repetisjon: funksjonell avhengighet Gitt et relasjonsskjema R(A1,A2,,An) og la X,

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: SQL: Outer join Denormalisering og splitting Transaksjoner og ACID-reglene DBMSer en introduksjon til INF3100 INF1300 19.11.2007 Ragnar

Detaljer

Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare det.

Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare det. UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : IN 212 - Databaseteori Eksamensdag : Onsdag 8. juni 1994 Tid for eksamen : 09.00-15.00 Oppgavesettet er på : 5 sider Vedlegg

Detaljer

Andre sett obligatoriske oppgaver iinf3100v2011

Andre sett obligatoriske oppgaver iinf3100v2011 Andre sett obligatoriske oppgaver iinf3100v2011 Oppgavesettet skal i utgangspunktet løses av grupper på to og to studenter som leverer felles besvarelse. Vi godkjenner også individuelle besvarelser, men

Detaljer

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Eksamensoppgave i TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Lørdag 18. mai 2013, kl. 0900-1300 Oppgaven er utarbeidet av faglærer Kjell Bratbergsengen og kvalitetssikrer Svein-Olaf Hvasshovd Kontaktperson

Detaljer

INF1300 Introduksjon til databaser

INF1300 Introduksjon til databaser UNIVERSITETET I OSLO INF1300 Introduksjon til databaser Dagens tema: ORM og normalisering Denormalisering og splitting Transaksjonshåndtering INF1300 17.11.2010 Ellen Munthe-Kaas 1 ORM og normalisering

Detaljer

Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Eksempel: Grossistdatabase versjon 1

Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Eksempel: Grossistdatabase versjon 1 Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Skjemaene samler beslektet informasjon: Tekstlig nærhet (samlokalisering i skjema) gjenspeiler logisk nærhet Brudd på dette har en tendens til å påtvinge dobbeltlagring

Detaljer

Systemfeil og logging

Systemfeil og logging UNIVERSITETET I OSLO Systemfeil og logging Basert på lysark laget av Hector Garcia-Molina Oversatt og bearbeidet av Ragnar Normann INF3100 19.4.2005 Ragnar Normann 1 Integritet eller korrekthet av data

Detaljer

EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER

EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER EKSAMEN 6102 / 6102N DATABASER 06.12.2016 Tid: 4 timer (10-14) Målform: Sidetall: Hjelpemidler: Merknader: Vedlegg: Bokmål / nynorsk 13 (inkludert denne) Ingen Ingen Eksempeltabeller Sensuren finner du

Detaljer

Systemfeil og logging

Systemfeil og logging INF3100 Databasesystemer Systemfeil og logging Basert på lysark laget av Hector Garcia-Molina Oversatt og bearbeidet av Ragnar Normann Integritet eller korrekthet av data Vi ønsker at data alltid skal

Detaljer

Systemfeil og logging

Systemfeil og logging UNIVERSITETET I OSLO Systemfeil og logging Institutt for Informatikk INF3100 2.3.2016 Ellen Munthe-Kaas 1 Integritetsregler Vi ønsker at data alltid skal være korrekte: Integritetsregler er predikater

Detaljer

Relasjonsdatabasedesign

Relasjonsdatabasedesign UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Funksjonelle avhengigheter Oppdateringsanomalier Dekomponering Institutt for Informatikk INF3100-17.1.2014 Ellen Munthe-Kaas 1 Definisjon av nøkler Gitt en

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Faglig kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 995 39 963 Roger Midtstraum: 995 72

Detaljer

1. Normalisering Kommentarer til læreboka

1. Normalisering Kommentarer til læreboka Tore Mallaug 6.11.2007 Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for fagene LN323D Databaser 1. Resymé: Denne leksjonen viser et eksempel på normalisering av en liten database.

Detaljer

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder

TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Fakultet for Informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk NTNU TDT4225 Lagring og behandling av store datamengder Onsdag 9. desember 2009, Kl.

Detaljer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer

Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Institutt for datateknikk og informasjonsvitskap Eksamensoppgåve i TDT4145 Datamodellering og databasesystemer Fagleg kontakt under eksamen: Svein Erik Bratsberg: 73550382 Eksamensdato: 12. august 2013

Detaljer