Normalisering. ER-modell
|
|
- Reidar Kristensen
- 7 år siden
- Visninger:
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 %
Side 1 av 6 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMENSOPPGAVE I FAG TDT4145 DATAMODELLERING OG DATABASESYSTEMER Eksamensdato:
DetaljerD: 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerOppgave 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
DetaljerDBS22 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
DetaljerD: 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerSkisse 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:
DetaljerMinikompendium 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerRepetisjonsforelesning, 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
DetaljerTDT4145 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerLøsning 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerDatabasemodellering 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerDBS20 - 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
DetaljerDBS18 - 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
DetaljerLøsningsskisse 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
DetaljerIndeksering. 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
DetaljerEffektiv 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
DetaljerLøsningsforslag 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:
DetaljerINF3100 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,
DetaljerUNIVERSITETET. 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
DetaljerUNIVERSITETET 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
DetaljerEksamensoppgåve 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
DetaljerØving 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
DetaljerEKSAMENSOPPGAVE 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:
DetaljerIndeksering. 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
DetaljerNormalisering. 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
DetaljerEKSAMENSOPPGÅVE 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerNormalformer 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
DetaljerIndeksering. 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
DetaljerEksamensoppgåve 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
DetaljerTransaksjonsmodell. 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
DetaljerUNIVERSITETET. 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
DetaljerTransaksjonshåndtering 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
DetaljerNormalisering. 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
DetaljerTransaksjonshåndtering 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
DetaljerEffektiv 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
DetaljerDatabaser. - 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
DetaljerTransaksjonshåndtering 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
DetaljerEffektiv 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
DetaljerIsolasjon 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...
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerAndre 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,
DetaljerOppgave 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerEksamensoppgave 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:
DetaljerTransaksjoner. 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
DetaljerFor 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
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer INF300-4..005 - Ragnar Normann Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Skjemaene samler beslektet informasjon: Tekstlig nærhet
DetaljerEffektiv 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
DetaljerEKSAMEN 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
DetaljerOppgave 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:
DetaljerNormalisering. 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
DetaljerEksamensoppgave 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
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer Institutt for Informatikk INF300-9..007 Ellen Munthe-Kaas Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet
DetaljerDagens 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?
DetaljerAndre 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,
DetaljerEksamensoppgåve 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:
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Oppdateringsanomalier Dekomponering Normalformer INF300-8..008 Ragnar Normann Institutt for Informatikk Hva kjennetegner god relasjonsdatabasedesign? Beslektet
DetaljerNormalisering. 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:
DetaljerINF1300 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
DetaljerEksamensoppgåve 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
DetaljerUNIVERSITETET 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
DetaljerHva 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
DetaljerEffektiv eksekvering av spørsmål
UNIVERSITETET I OSLO Effektiv eksekvering av spørsmål Spørsmålshåndtering Modell for kostnadsberegning Kostnad for basisoperasjoner Implementasjonsalgoritmer Institutt for Informatikk INF3100 V18 Evgenij
DetaljerEKSAMENSFORSIDE 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
DetaljerRepetisjon 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
DetaljerHøgskolen 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
DetaljerEksamensoppgave 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:
DetaljerTDT4225 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
DetaljerINF1300 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
DetaljerRelasjonsdatabaseteori
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
DetaljerOppdateringsanomalier 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?
DetaljerINF3100 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
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
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,
DetaljerINF1300 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
DetaljerDet 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
DetaljerAndre 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
DetaljerTDT4225 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
DetaljerINF1300 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
DetaljerHva 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
DetaljerSystemfeil 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
DetaljerEKSAMEN 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
DetaljerSystemfeil 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
DetaljerSystemfeil 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
DetaljerRelasjonsdatabasedesign
UNIVERSITETET I OSLO Relasjonsdatabasedesign Funksjonelle avhengigheter Oppdateringsanomalier Dekomponering Institutt for Informatikk INF3100-17.1.2014 Ellen Munthe-Kaas 1 Definisjon av nøkler Gitt en
DetaljerEksamensoppgave 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
Detaljer1. 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.
DetaljerTDT4225 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.
DetaljerEksamensoppgåve 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