Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus"

Transkriptio

1 Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus Malliratkaisut 1. Analyysivaiheen alussa alustetaan aktiivisten transaktioiden taulu (tyhjä) ja päivitettyjen sivujen taulu (samoin tyhjä) tarkistuspisteestä. Lokin eteenpäin selauksessa saadaan transaktiotaulun sisällöksi {(T 1, forward-rolling, LastLSN = 109), (T 2, backward-rolling, UndoNextLSN = 108)} ja päivitettyjen sivujen taulun sisällöksi {(p,reclsn = 107)}, mistä saadaan RedoLSN = 107. Merkitään: wl(p) = fix(p) & write-latch(p); ul(p) = unlatch(p) & unfix(p). Toistovaiheessa selataan lokia kirjauksesta RedoLSN = 107 eteenpäin. Päivityskirjausten kohdalla tehdään seuraavaa: 107: Koska 107 RecLSN(p), wl(p) ja tutkitaan PageLSN(p):tä. Koska PageLSN(p) = , operaation I[x,u] tulos on sivulla. ul(p). RecLSN(p) = = : Koska 108 < RecLSN(p), sivua p ei naulita eikä salvata. 109: Koska 109 RecLSN(p), wl(p) ja tutkitaan PageLSN(p):tä. Koska PageLSN(p) = 108 < 109, operaation I[y,v] tulosta ei ole sivulla. Lisätään monikko (y,v) sivulle p paikkaan j. PageLSN(p):ä 109. ul(p). 110: Koska 110 RecLSN(p), wl(p) ja tutkitaan PageLSN(p):tä. 1

2 Koska PageLSN(p) == 109 < 110, operaation W[z,w,w ] tulosta ei ole sivulla. Muutetaan sivulla p paikassa k oleva monikko (z,w) monikoksi (z,w ). PageLSN(p) = 110. ul(p). 112: Koska 112 RecLSN(p), wl(p) ja tutkitaan PageLSN(p):tä. Koska PageLSN(p) = 110 < 112, operaation W 1 [z, w, w ] tulosta ei ole sivulla. Palautetaan sivulla p paikassa k oleva monikko (z,w ) monikoksi (z,w). PageLSN(p) = 112. ul(p). Peruutusvaiheessa asetetaan transaktiotaulussa T1:n tilaksi backward-rolling ja UndoNextLSN:ä LastLSN = 109 ja kirjataan lokiin 113: < T 1, A > Transaktiotaulun UndoNextLSN:ien maksimi on max{109, 108} = 109. Ensimmäiseksi peruutetaan siis LSN:llä 109 kirjattu operaatio. wl(p). Poistetaan paikassa (p,j) oleva monikko (y,v). Kirjataan lokiin 114: < T 1, I 1, p, j, 107 > PageLSN(p) = 114. UndoNextLSN(T1) = 107. ul(p). Transaktiotaulun UndoNextLSN:ien maksimi on max{107, 108} = 108. Peruutetaan siis LSN:llä 108 kirjattu operaatio. wl(p). Poistetaan paikassa (p,k) oleva monikko (z,w). Kirjataan lokiin 115: < T 2, I 1, p, k, 106 > PageLSN(p) = 115. UndoNextLSN(T2) = 106. ul(p). Transaktiotaulun UndoNextLSN:ien maksimi on max{107, 106} = 107. wl(p). Poistetaan paikassa (p,i) oleva monikko (x,u). Kirjataan lokiin 116: < T 1, I 1, p, i, 105 > 2

3 PageLSN(p) = 116. UndoNextLSN(T1) = 105. ul(p). Transaktiotaulun UndoNextLSN:ien maksimi on max{105, 106} = 106. LSN:llä 106 varustettu kirjaus on T2:n aloituskirjaus. Poistetaan T2 transaktiotaulusta, kirjataan lokiin 117: < T 2, C > ja viedään loki levylle. Transaktiotaulun ainoa UndoNextLSN on 105. LSN:llä 105 varustettu kirjaus on T1:n aloituskirjaus. Poistetaan T1 transaktiotaulusta, kirjataan lokiin 118: < T 1, C > ja viedään loki levylle. Koska transaktiotaulu on tyhjä, peruutusvaihe on päättynyt. Lopuksi otetaan tarkistuspiste: 119: <begin-checkpoint> 120: <transaction-table, {}> 121: <page-table, {(p,reclsn = 109)}> 122: <end-checkpoint> 3

4 2. a) Sivu p on voitu viedä levylle (ja siis poistaa päivitettyjen sivujen taulusta) viimeisen tarkistuspisteen ottamisen jälkeen, ennen häiriötä. Rekonstruoidussa taulussa voi olla sivuja, jotka eivät taulussa enää olleet häiriötilanteessa, ja jonkin sivun RecLSN voi olla rekonstruoidussa taulussa häiriötilanteessa vallinnutta arvoa pienempi. b) Edellä tehtävässä 1 esiintyy juuri sellainen tilanne. 4

5 3. Toistovaihe saattaa tietokannan siihen tilaan, jossa se oli häiriöhetkellä. Näin ollen erikoisesti ne sivut, joilla oli (puskurissa) aktiivisten transaktioiden päivityksiä häiriötilanteessa, ovat toistovaiheen tuloksena puskurissa ja nämä puskurisivut täsmälleen ajan tasalla, so. sisältävät kaikki niille häiriötilanteeseen mennessä tehdyt ja lokin levyllä olevaan osaan ehtineet päivitykset. Siis peruutettavien päivitysten olemassaoloa ei tarvitse tutkia. 5

6 4. Fyysinen toisto onnistuu, koska toistovaiheessa operaatiot toistetaan yhdellä lokin eteenpäinselauksella täsmälleen samassa järjestyksessä kuin ne on alkujaan suoritettu. Lopputuloksena ovat fyysisestikin täsmälleen samansisältöiset sivut puskurissa (joskaan eivät välttämättä juuri entisissä puskurikehyksissä). Jos peruutusvaihe edeltää toistovaihetta, ei fyysinen toisto enää aina ole mahdollista. Oletetaan, että häiriön sattuessa lokin sisältönä on: 100: < T 1, B > 101: < T 1, D, p, i, x, u, 100 > 102: < T 2, B > 103: < T 2, I, p, j, y, v, 102 > 104: < T 2, C > Oletetaan, että tässä sivu p on täynnä T2:n lisäysoperaation jälkeen. T2 on siis kuluttanut T1:n poisto-operaation vapauttaman tilan sivulla p. Oletetaan vielä, että T1:n operaation tulos on ehtinyt levylle asti, mutta T2:n ei, ts. PageLSN(p) = 101 sivun p levyversiossa. Häiriöstä elvytyksessä peruutetaan ensin T1. Tämä onnistuu tällä kertaa fyysisesti: 105: < T 1, A > 106: < T 1, D 1, p, i, x, u, 100 > 107: < T 1, C > Sitten yritetään toistaa T2. Tämä ei onnistu enää sivulle p, joka on nyt täynnä tietueita. Täytyy varata uusi tyhjä sivu q ja suorittaa toisto sinne. Nyt täytyy lokiin tehdä kirjaus myös toisto-operaatiosta: 108: < T 2, I, q, k, y, v, 102 > 6

7 ja täytyy toistaa myös sitoutumiskirjaus: 109: < T 2, C > Tämä näyttää jo epäilyttävältä ei varmaan saada toimimaan kunnolla! 7

8 5. Kaikissa tapauksissa elvytys aloitetaan uudelleen alusta. a) Analyysivaiheessa ainoastaan luetaan lokia ja alustetaan keskusmuistitietorakenteita (aktiivisten transaktioiden taulu ja päivitettyjen sivujen taulu). Uuden häiriön sattuessa nämä analyysitiedot menetetään, joten pitää aloittaa alusta. b) Toistovaiheessa saatetaan tietokanta (puskurissa) siihen tilaan, jossa se oli häiriöhetkellä. Sivuja tuodaan levyltä ja edistetään niiden tilaa niillä päivityksillä, jotka eivät olleet ehtineet levylle asti. Vaiheen aikana puskurinhallitsin voi viedä näitä sivuja levyllekin. Uuden häiriön sattuessa samat sivut haetaan uudestaan puskuriin. Erona edelliskertaan voi olla, ettei jotain toistettavaa päivitystä tarvitsekaan toistaa puskurissa, koska sivun p levyversion PageLSN oli edistynyt. c) Peruutusvaiheessa kirjataan operaatioiden peruutuksista lokitietueita. Kun uuden häiriön satuttua on suoritettu analyysija toistovaihe, on peruuntuvien transaktioiden peruutuskirjauksia vastaavat käänteisoperaatiotkin toistettu, joten peruutusvaiheessa jatketaan vanhojen peruuntuvien transaktioiden peruutusta siitä, mihin viime kerralla jäätiin ja keskeytetään ja peruutetaan uuden häiriön sattuessa etenemisvaiheessaan olleet transaktiot. Peruutus ei siis koskaan peruunnu, vaan edistyy (mikä seikka sisältyy jo transaktiomalliimmekin). 8

9 6. Olkoon TT viimeisessä valmiiksi ehtineessä tarkistuspisteessä CP vedostettu aktiivisten transaktioiden taulu ja PT päivitettyjen sivujen taulu. Määrätään seuraavat LSNt: n 1 = min{t:n aloituskirjauksen LSN T on TT:n transaktio}. n 2 = min{reclsn(p) p on PT:n sivu}. n 3 = tarkistuspisteen CP begin-checkpoint-tietueen LSN. Lokista voidaan silloin hävittää kaikki tietueet, joiden LSN on pienempi kuin n = min{n 1, n 2, n 3 }. Itse asiassa n:ää voidaan tarkentaa analyysivaiheessa. 9

Tietokantarakenteet ja -algoritmit Harjoitukset 1-12

Tietokantarakenteet ja -algoritmit Harjoitukset 1-12 Tietokantarakenteet ja -algoritmit Harjoitukset 1-12 Malliratkaisut 1 Harjoitus 1 1. Kukin DEPARTMENT-monikko d sijoitetaan omalle sivulleen. Sen seuraksi samalle sivulle sijoitetaan tähän liittyviä EMPLOYEE-monikoita

Lisätiedot

Transaktioiden peruutus ja tietokannan elvytys häiriöstä

Transaktioiden peruutus ja tietokannan elvytys häiriöstä Transaktioiden peruutus ja tietokannan elvytys häiriöstä C. Mohan, D. Haderle, B. Lindsay, H. Pirahesh & P. Schwartz: ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial

Lisätiedot

Elvytys. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1

Elvytys. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1 Elvytys R & G Chapter 18 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1 Motivaatio Atomisuus: Transaktiot voivat päättyä peruutukseen ( Rollback ). Pysyvyys: Entä jos TKHJ kaatuu? (Syyt?) Halutut ominaisuudet

Lisätiedot

R 2 [0] ei ole likainen luku, sillä avaimelle 0 on jo palautettu sen alkuperäinen arvo.

R 2 [0] ei ole likainen luku, sillä avaimelle 0 on jo palautettu sen alkuperäinen arvo. Tietokantarakenteet ja -algoritmit 5. harjoitus Malliratkaisut 1. B 1 : T 1 alkaa. I 1 [1]: T 1 :lle pitkäkestoinen X-lukko avaimeen 1 ja lyhytkestoinen X-lukko avaimen 1 seuraajaan. B 2 : T 2 alkaa. I

Lisätiedot

Lokin ylläpito ja puskurinhallinta

Lokin ylläpito ja puskurinhallinta Lokin ylläpito ja puskurinhallinta C. Mohan, D. Haderle, B. Lindsay, H. Pirahesh & P. Schwartz: ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial rollbacks using write-ahead

Lisätiedot

Tietokantarakenteet ja -algoritmit 6. harjoitus

Tietokantarakenteet ja -algoritmit 6. harjoitus Tietokantarakenteet ja -algoritmit 6. harjoitus Malliratkaisut 1.. a) T1 = B I[b, r 2, 0, 0] IX-lukitaan järjestelmä s, tietokanta b ja relaatio (b, r 2 ) (tässä järjestyksessä), X-lukitaan (b, r 2, 0)

Lisätiedot

Sivupalvelin- ja yhteislevyjärjestelmät

Sivupalvelin- ja yhteislevyjärjestelmät Sivupalvelin- ja yhteislevyjärjestelmät C. Mohan & I. Narang 1994: ARIES/CSA: a method for database recovery in client-server architectures. Proc. of the 1994 ACM SIG- MOD Internat. Conf. on Management

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, kevät Harri Laine 1 D B. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, kevät Harri Laine 1 D B. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta (transaction management) on keskeinen tekijä tietokannan samanaikaisen käytön ja virheistä toipumisen kannalta. Useat prosessit voivat käsitellä tietokantaa samanaikaisesti Jos tietokoneessa on vain yksi

Lisätiedot

Lisätään avainarvo 6, joka mahtuu lehtitasolle:

Lisätään avainarvo 6, joka mahtuu lehtitasolle: Helsingin Yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokannan hallinta, kurssikoe 11.6.2004, J. Lindström Ratkaisuehdotuksia 1. Hakemistorakenteet, 15p. Tutkitaan tyhjää B+-puuta, jossa jokaiselle hakemistosivulle

Lisätiedot

D B. Transaktionhallinta

D B. Transaktionhallinta (transaction management) on keskeinen tekijä tietokannan samanaikaisen käytön ja virheistä toipumisen kannalta. Useat prosessit voivat käsitellä tietokantaa samanaikaisesti Jos tietokoneessa on vain yksi

Lisätiedot

Transaktiopalvelimen rakenne, s. 43. Levyjaksot, sivut ja tiedostot, s. 46. Tietokantasivujen puskurointi, s. 53. Tietokannan tila, s. 57.

Transaktiopalvelimen rakenne, s. 43. Levyjaksot, sivut ja tiedostot, s. 46. Tietokantasivujen puskurointi, s. 53. Tietokannan tila, s. 57. Fyysinen tietokanta A. Silberschatz, H. F. Korth & S. Sudarshan: Database System Concepts. Fifth Edition. McGraw-Hill, 2006, sivut 24 26, luvun 1 (introduction) kohta 1.11 (database architecture); sivut

Lisätiedot

Muita transaktioiden hallintamenetelmiä

Muita transaktioiden hallintamenetelmiä Muita transaktioiden hallintamenetelmiä H. Berenson, P. Bernstein, J. Gray, J. Melton, E. O Neil & P. O Neil: A critique of ANSI SQL isolation levels. Proc. of the 1995 ACM SIG- MOD Internat. Conf. on

Lisätiedot

T-106.5220 Transaktionhallinta tietokantajärjestelmissä

T-106.5220 Transaktionhallinta tietokantajärjestelmissä Opetusmoniste T-106.5220 Transaktionhallinta tietokantajärjestelmissä Kevät 2009 (periodi III) Osa 1: Looginen tietokanta ja transaktiot Osa 2: Fyysinen tietokanta Osa 3: Lokin ylläpito ja puskurinhallinta

Lisätiedot

Lisätään avainarvo 1, joka mahtuu lehtitasolle:

Lisätään avainarvo 1, joka mahtuu lehtitasolle: Helsingin Yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokannan hallinta, kurssikoe 14.5.2004, J. Lindström Ratkaisuehdotuksia 1. Hakemistorakenteet, 15p. Tutkitaan tyhjää B+-puuta, jossa jokaiselle hakemistosivulle

Lisätiedot

5. Tapahtumien hallinta. Esim. pankkitilisovelluksen proseduuri tilisiirto(t1, t2, x), joka siirtää x mk tililtä t1 tilille t2:

5. Tapahtumien hallinta. Esim. pankkitilisovelluksen proseduuri tilisiirto(t1, t2, x), joka siirtää x mk tililtä t1 tilille t2: Tietokannan hallinta 1 5. Tapahtumien hallinta Tietokannan hallinta 2 5. Tapahtumien hallinta 5. Tapahtumien hallinta = transaction management (yleistä: E&N, Ch. 19) kaikkien tietokantajärjestelmien keskeinen

Lisätiedot

Hajautettujen transaktioiden hallinta

Hajautettujen transaktioiden hallinta Hajautettujen transaktioiden hallinta M. Kifer, A. Bernstein & P. M. Lewis: Database Systems. An Application-Oriented Approach. Complete Version. Pearson Addison Wesley, 2006; sivut 1005 1028, luvun 24

Lisätiedot

Looginen tietokanta ja transaktiot

Looginen tietokanta ja transaktiot Looginen tietokanta ja transaktiot A. Silberschatz, H. F. Korth & S. Sudarshan: Database System Concepts. Fifth Edition. McGraw-Hill, 2006, sivut 22 23, luvun 1 (introduction) kohta kohta 1.9 (transaction

Lisätiedot

HELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta

HELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta HELIA 1 (14) Luento Transaktion / Tapahtuman hallinta... 2 Taustaa... 3 Tapahtuman käsite... 5 ACID-ominaisuudet... 7 Samanaikaisuuden hallinta... 8 Lukitukset... 9 Toipuminen... 10 Loki-tiedosto... 11

Lisätiedot

[c] What is the difference between a modified page and a dirty page? Mitä eroa on päivitetyllä sivulla ja likaisella sivulla?

[c] What is the difference between a modified page and a dirty page? Mitä eroa on päivitetyllä sivulla ja likaisella sivulla? CS-E4230 Transaction Management in DB Early Spring 2017 Tutorial No 2 (1/5) [0] [a] Why is it a good idea to keep the DB log on a separate disk? Miksi on hyvä pitää tietokannan loki omalla levyllään? [b]writing

Lisätiedot

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (14) ICT05: Tiedonhallinta ja Tietokannnat O.Virkki Transaktionkäsittely

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (14) ICT05: Tiedonhallinta ja Tietokannnat O.Virkki Transaktionkäsittely HAAGA-HELIA Heti-09 1 (14) Transaktionkäsittely Transaktion / Tapahtuman hallinta... 2 Taustaa... 3 Tapahtuman käsite... 5 ACID-ominaisuudet... 7 Samanaikaisuuden hallinta... 8 Lukitukset... 9 Toipuminen...

Lisätiedot

D B. Tietokannan hallinta kertaus

D B. Tietokannan hallinta kertaus TKHJ:n pääkomponentit metadata TKHJ:ssä Tiedostojen käsittely puskurien rooli tiedostokäsittelyssä levymuistin rakenne ja käsittely mistä tekijöistä hakuaika muodostuu jonotus jos useita samanaikaisia

Lisätiedot

Tietokannan hallinta. Kevät 2004 Jan Lindström R&G Chapter 1

Tietokannan hallinta. Kevät 2004 Jan Lindström R&G Chapter 1 Tietokannan hallinta Kevät 2004 Jan Lindström R&G Chapter 1 Tietokannan hallinta 1. Johdanto (käsitteitä) 2. Tietokannan talletusrakenteet 3. Tietokannan hakemistorakenteet 4. Kyselyiden käsittely ja optimointi

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 5 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 5 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 5 Ti 24.1.2017 Timo Männikkö Luento 5 Järjestetty lista Järjestetyn listan operaatiot Listan toteutus taulukolla Binäärihaku Binäärihaun vaativuus Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 5 Ti

Lisätiedot

Seminaari: Keskusmuistitietokannat. Keskusmuistitietokantojen samanaikaisuuden hallinta Ilkka Pullinen

Seminaari: Keskusmuistitietokannat. Keskusmuistitietokantojen samanaikaisuuden hallinta Ilkka Pullinen Seminaari: Keskusmuistitietokannat Keskusmuistitietokantojen samanaikaisuuden hallinta Ilkka Pullinen Sisältö Johdanto Esiteltävien menetelmien taustoja Hajautetun tietokannan spekuloiva samanaikaisuuden

Lisätiedot

Transaktioiden eristyvyys

Transaktioiden eristyvyys Transaktioiden eristyvyys H. Berenson, P. Bernstein, J. Gray, J. Melton, E. O Neil & P. O Neil: A critique of ANSI SQL isolation levels. Proc. of the 1995 ACM SIG- MOD Internat. Conf. on Management of

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 9 Ti 7.2.2017 Timo Männikkö Luento 9 Graafit ja verkot Kaaritaulukko, bittimatriisi, pituusmatriisi Verkon lyhimmät polut Floydin menetelmä Lähtevien ja tulevien kaarien listat Forward

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl DO Tietokantojen perusteet, s 2000 Johdanto & yleistä Harri Laine 1. Tietokanta. Tiedosto

Helsingin yliopisto/tktl DO Tietokantojen perusteet, s 2000 Johdanto & yleistä Harri Laine 1. Tietokanta. Tiedosto Tietokanta Tiedosto Tietokanta (database) jotakin käyttötarkoitusta varten laadittu kokoelma toisiinsa liittyviä säilytettäviä tietoja Ohjelmointikielissä apumuistiin tallennettuja tietoja käsitellään

Lisätiedot

VARASTOINTI / INVENTOINTI

VARASTOINTI / INVENTOINTI 12.09.07 1 VARASTOINTI / INVENTOINTI INVENTOINNIN YLEINEN KULKU: 1) Luodaan inventointipohja ennen fyysisen inventoinnin aloittamista. Käytännössä inventoinnin vaatima aika ratkaisee inventointipohjan

Lisätiedot

Jokaisella tiedostolla on otsake (header), joka sisältää tiedostoon liittyvää hallintatietoa

Jokaisella tiedostolla on otsake (header), joka sisältää tiedostoon liittyvää hallintatietoa Tietojen tallennusrakenteet Jokaisella tiedostolla on otsake (header), joka sisältää tiedostoon liittyvää hallintatietoa tiedot tiedostoon kuuluvista lohkoista esim. taulukkona, joka voi muodostua ketjutetuista

Lisätiedot

jäsentäminen TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho 26. marraskuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS

jäsentäminen TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho 26. marraskuuta 2015 TIETOTEKNIIKAN LAITOS TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 26. marraskuuta 2015 Sisällys Tunnistamis- ja jäsennysongelma Olkoon G = (N, Σ, P, S) kontekstiton kielioppi ja

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 10 To 11.4.2019 Timo Männikkö Luento 10 Merkkitiedon tiivistäminen LZW-menetelmä Taulukointi Editointietäisyys Peruutusmenetelmä Osajoukon summa Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 10 To

Lisätiedot

D B. Tiedostojen käsittely

D B. Tiedostojen käsittely Tietokantojen tietoja säilytetään yleensä apumuistissa, lähinnä levymuisteissa Apumuistiin tallentamisen merkittäviä etuja keskusmuistiin nähden ovat tiedon säilyvyys (virtakatkon yli) säilytyskapasiteetin

Lisätiedot

KauppiasExtranet -käyttöohje verkkokaupalle

KauppiasExtranet -käyttöohje verkkokaupalle KauppiasExtranet -käyttöohje verkkokaupalle Versio 1.4 Syyskuu 2010 KauppiasExtranet 2(16) Sisältö 1 Yleistä KauppiasExtranet:sta... 3 2 KauppiasExtranetin toiminnallisuus... 3 2.1 Kirjautuminen... 3 2.2

Lisätiedot

1 + b t (i, j). Olkoon b t (i, j) todennäköisyys, että B t (i, j) = 1. Siis operaation access(j) odotusarvoinen kustannus ajanhetkellä t olisi.

1 + b t (i, j). Olkoon b t (i, j) todennäköisyys, että B t (i, j) = 1. Siis operaation access(j) odotusarvoinen kustannus ajanhetkellä t olisi. Algoritmien DP ja MF vertaileminen tapahtuu suoraviivaisesti kirjoittamalla kummankin leskimääräinen kustannus eksplisiittisesti todennäköisyyksien avulla. Lause T MF ave = 1 + 2 1 i

Lisätiedot

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 19.9.2016 Pekka Alestalo, Jarmo

Lisätiedot

HELIA TIKO-05 SQL-TRANSAKTIOT 1 ( 12) ICT03D Tieto ja tiedon varastointi

HELIA TIKO-05 SQL-TRANSAKTIOT 1 ( 12) ICT03D Tieto ja tiedon varastointi HELIA TIKO-05 SQL-TRANSAKTIOT 1 ( 12) SQL-transaktiot Lähes kaikissa tietojärjestelmissä tietojen talletus on toteutettu tietokannoissa, joita käytetään tietokannanhallintajärjestelmien (DBMS) palvelujen

Lisätiedot

Maksuturva-palvelun rajapintakuvaus verkkokaupalle / MAKSUN PERUUTUS

Maksuturva-palvelun rajapintakuvaus verkkokaupalle / MAKSUN PERUUTUS Maksuturva-palvelun rajapintakuvaus verkkokaupalle / MAKSUN PERUUTUS Versio 4.0 2(5) Sisältö 1. Muutokset... 3 2. Maksun peruutuksen tiedot... 3 2.1 Kenttien selitteet Maksun peruutuksen tiedot... 4 3.

Lisätiedot

D B. Tietokannan hallinta - kurssin tavoite. Kurssilla opitaan periaatteet. Edellytyksenä osallistumiselle on Tietokantojen perusteiden hallinta

D B. Tietokannan hallinta - kurssin tavoite. Kurssilla opitaan periaatteet. Edellytyksenä osallistumiselle on Tietokantojen perusteiden hallinta Tietokannan hallinta - kurssin tavoite Kurssilla opitaan periaatteet fyysisen tietokannan tallennuksesta ja käsittelystä tietokantakyselyiden muuntamisesta fyysisen tietokannan käsittelyoperaatioiksi kyselyn

Lisätiedot

Transaktioiden samanaikaisuuden hallinta

Transaktioiden samanaikaisuuden hallinta Transaktioiden samanaikaisuuden hallinta C. Mohan, D. Haderle, B. Lindsay, H. Pirahesh & P. Schwartz: ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial rollbacks using

Lisätiedot

Samanaikaisuuden hallinta. Optiot transaktionaalisissa työnkuluissa

Samanaikaisuuden hallinta. Optiot transaktionaalisissa työnkuluissa Samanaikaisuuden hallinta Optiot transaktionaalisissa työnkuluissa Sisältö Transaktionaaliset työnkulut Samanaikaisuuden ongelmat Optiot idea käyttökohteet WorkMan Optioiden toteutus Arviointi Transaktionaaliset

Lisätiedot

Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus.

Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus. Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus. Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden

Lisätiedot

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (12) ICT05 Tiedonhallinta ja Tietokannat O.Virkki Näkymät

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (12) ICT05 Tiedonhallinta ja Tietokannat O.Virkki Näkymät HAAGA-HELIA Heti-09 1 (12) Näkymät Näkymät... 2 Eri tyyppisiä relaatioita... 2 Taulu - Tallennettu relaatio... 2 Tulosrelaatio - Kyselyn tulos... 2 Näkymä - Virtuaalirelaatio... 2 Näkymien määrittely...

Lisätiedot

2017 = = = = = = 26 1

2017 = = = = = = 26 1 JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 2, MALLIRATKAISUT Tehtävä 1. Sovella Eukleiden algoritmia ja (i) etsi s.y.t(2017, 753) (ii) etsi kaikki kokonaislukuratkaisut yhtälölle 405x + 141y = 12. Ratkaisu

Lisätiedot

(1) refleksiivinen, (2) symmetrinen ja (3) transitiivinen.

(1) refleksiivinen, (2) symmetrinen ja (3) transitiivinen. Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus. Tietyn ominaisuuden samuus -relaatio on ekvivalenssi; se on (1) refleksiivinen,

Lisätiedot

Ceriffi Check -sovellusohjeistus

Ceriffi Check -sovellusohjeistus Ceriffi Check -sovellusohjeistus Sovellus - aloitusvalikko 3 4 6 Seurannan määrittäminen ennen aloitusta: () Seuranprosessin valinta () Havaitsijan valinta (3) Ajanjakson valinta (4) Muun tarkenteen valinta

Lisätiedot

oheishakemistoja voi tiedostoon liittyä useita eri perustein muodostettuja

oheishakemistoja voi tiedostoon liittyä useita eri perustein muodostettuja Tietokantojen hakemistorakenteet Hakemistorakenteiden (indeksien) tarkoituksena on nopeuttaa tietojen hakua tietokannasta. Hakemisto voi olla ylimääräinen oheishakemisto (secondary index), esimerkiksi

Lisätiedot

Tiedostorakenteet. R&G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1

Tiedostorakenteet. R&G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Tiedostorakenteet R&G Chapter 9 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Tiedostorakenteet Tiedostojen tehokkuutta yhtä kyselyä kohti arvioidaan usein tarvittavien levyhakujen määrällä. kuten levykäsittelyn

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 10 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 10 To 19.4.2018 Timo Männikkö Luento 10 Peruutusmenetelmä Osajoukon summa Verkon 3-väritys Pelipuut Pelipuun läpikäynti Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento 10 To 19.4.2018 2/34 Algoritmien

Lisätiedot

4.3. Matemaattinen induktio

4.3. Matemaattinen induktio 4.3. Matemaattinen induktio Matemaattinen induktio: Deduktion laji Soveltuu, kun ominaisuus on osoitettava olevan voimassa luonnollisilla luvuilla. Suppea muoto P(n) : Ominaisuus, joka joka riippuu luvusta

Lisätiedot

HELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta

HELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta HELIA 1 (14) Luento Näkymät... 2 Relaatiotyypit... 2 Taulu - Tallennettu relaatio... 3 Näkymä - Virtuaalirelaatio... 3 Tulosrelaatio - Kyselyn tulos... 3 Otetaulut - Tauluun tallennettu kyselyn tulos...

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 6 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 6 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 6 Ke 25.1.2017 Timo Männikkö Luento 6 Järjestetty lista Listan toteutus dynaamisesti Linkitetyn listan operaatiot Vaihtoehtoisia listarakenteita Puurakenteet Binääripuu Järjestetty

Lisätiedot

ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012

ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012 ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012 1.1. (a) Jaettava m, jakaja n. Vähennetään luku n luvusta m niin kauan kuin m pysyy ei-negatiivisena. Jos jäljelle jää nolla, jaettava oli tasan jaollinen. int m,

Lisätiedot

Jaetun muistin muuntaminen viestin välitykseksi. 15. lokakuuta 2007

Jaetun muistin muuntaminen viestin välitykseksi. 15. lokakuuta 2007 Jaetun muistin muuntaminen viestin välitykseksi Otto Räsänen 15. lokakuuta 2007 1 Motivaatio 2 Valtuuden välitys Peruskäsitteitä 3 Kolme algoritmia Valtuuden välitys käyttäen laskuria ilman ylärajaa Valtuuden

Lisätiedot

811120P Diskreetit rakenteet

811120P Diskreetit rakenteet 811120P Diskreetit rakenteet 2016-2017 4. Joukot, relaatiot ja funktiot Osa 1: Joukot 4.1 Joukot Matemaattisesti joukko on mikä tahansa hyvin määritelty kokoelma objekteja, joita kutsutaan joukon alkioiksi

Lisätiedot

Funktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.

Funktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Funktiot Tässä luvussa käsitellään reaaliakselin osajoukoissa määriteltyjä funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Avoin väli: ]a, b[ tai ]a, [ tai ],

Lisätiedot

f(n) = Ω(g(n)) jos ja vain jos g(n) = O(f(n))

f(n) = Ω(g(n)) jos ja vain jos g(n) = O(f(n)) Määritelmä: on O(g(n)), jos on olemassa vakioarvot n 0 > 0 ja c > 0 siten, että c g(n) kun n > n 0 O eli iso-o tai ordo ilmaisee asymptoottisen ylärajan resurssivaatimusten kasvun suuruusluokalle Samankaltaisia

Lisätiedot

HELIA 1 (17) Outi Virkki Tiedonhallinta

HELIA 1 (17) Outi Virkki Tiedonhallinta HELIA 1 (17) Luento 4.1 Looginen suunnittelu... 2 Relaatiomalli... 3 Peruskäsitteet... 4 Relaatio... 6 Relaatiokaava (Relation schema)... 6 Attribuutti ja arvojoukko... 7 Monikko... 8 Avaimet... 10 Avain

Lisätiedot

TAMPUURI-käyttäjäpäivät 2014

TAMPUURI-käyttäjäpäivät 2014 TAMPUURI-käyttäjäpäivät 2014 TAMPUURIN VELKAOSUUSLASKENTA JA LAINAREKISTERIN TULEVAT MUUTOKSET Päivi Karhu ja Arto Rintala Päivi Karhu - Uuden lainan perustaminen - Lainan tapahtumat - Velkaosuusilmoitus

Lisätiedot

Transaktionhallinta. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1

Transaktionhallinta. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1 Transaktionhallinta R & G Chapter 17 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, J. Li 1 Transaktionhallinta ~ samanaikaisuus Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (prosesseja).

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Optimointi Harri Laine 1. Kyselyn optimointi. Kyselyn optimointi

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Optimointi Harri Laine 1. Kyselyn optimointi. Kyselyn optimointi Miksi optimoidaan Relaatiotietokannan kyselyt esitetään käytännössä SQLkielellä. Kieli määrittää halutun tuloksen, ei sitä miten tulos muodostetaan (deklaratiivinen kyselykieli) Tietokannan käsittelyoperaatiot

Lisätiedot

1. KÄYTTÖKONTEKSTI. jamkad VAATIMUSMÄÄRITTELY. Liite1_Vaatimusmaarittely_Elainklinikka.doc 09.12.2002. Filename: Last saved:

1. KÄYTTÖKONTEKSTI. jamkad VAATIMUSMÄÄRITTELY. Liite1_Vaatimusmaarittely_Elainklinikka.doc 09.12.2002. Filename: Last saved: 1. KÄYTTÖKONTEKSTI Käyttäjät Tehtävät Kyseessä on tietokantajärjestelmä, jonka avulla voidaan pitää kirjaa yrityksen asiakkaista, asiakkaiden lemmikkieläimistä, lemmikkieläinten hoidoista sekä maksetuista

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 7 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 7 Ti 31.1.2017 Timo Männikkö Luento 7 Järjestetty binääripuu Binääripuiden termejä Binääripuiden operaatiot Solmun haku, lisäys, poisto Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 7 Ti 31.1.2017

Lisätiedot

jotakin käyttötarkoitusta varten laadittu kokoelma toisiinsa liittyviä säilytettäviä tietoja

jotakin käyttötarkoitusta varten laadittu kokoelma toisiinsa liittyviä säilytettäviä tietoja Tietokanta Tietokanta (database) jotakin käyttötarkoitusta varten laadittu kokoelma toisiinsa liittyviä säilytettäviä tietoja mikä tahansa tietokokoelma? --> erityispiirteitä Tietokanta vs. tiedosto 1

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 13 Ti 23.2.2016. Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 13 Ti 23.2.2016. Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 13 Ti 23.2.2016 Timo Männikkö Luento 13 Suunnittelumenetelmät Taulukointi Kapsäkkiongelma Ahne menetelmä Verkon lyhimmät polut Dijkstran menetelmä Verkon lyhin virittävä puu Kruskalin

Lisätiedot

Lyhenteet Siirtoprosessin vaiheet (ja vastaavat viestit) NPO Siirtopyyntö NPOC Siirtohyväksyntä NPC Siirtovahvistus SC-NOTICE SD-NOTICE

Lyhenteet Siirtoprosessin vaiheet (ja vastaavat viestit) NPO Siirtopyyntö NPOC Siirtohyväksyntä NPC Siirtovahvistus SC-NOTICE SD-NOTICE Lyhenteet Siirtoprosessin vaiheet (ja vastaavat viestit) = Siirtopyyntö (Number Port Order). C = Siirtohyväksyntä (Number Port Order Confirmation) - luovuttava operaattori tarkistaa siirtopyynnön tietojen

Lisätiedot

Tietokanta (database)

Tietokanta (database) Tietokanta Tietokanta (database) jotakin käyttötarkoitusta varten laadittu kokoelma toisiinsa liittyviä säilytettäviä tietoja 1 Tiedosto Ohjelmointikielissä apumuistiin tallennettuja tietoja käsitellään

Lisätiedot

Ennakkotehtävän ratkaisu

Ennakkotehtävän ratkaisu Ennakkotehtävän ratkaisu Ratkaisu [ ] [ ] 1 3 4 3 A = ja B =. 1 4 1 1 [ ] [ ] 4 3 12 12 1 0 a) BA = =. 1 + 1 3 + 4 0 1 [ ] [ ] [ ] 1 0 x1 x1 b) (BA)x = =. 0 1 x 2 x [ ] [ ] [ 2 ] [ ] 4 3 1 4 9 5 c) Bb

Lisätiedot

a ord 13 (a)

a ord 13 (a) JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 4, MALLIRATKAISUT Tehtävä 1. Etsi asteet ord p (a) luvuille a 1, 2,..., p 1 kun p = 13 ja kun p = 17. (ii) Mitkä jäännösluokat ovat primitiivisiä juuria (mod

Lisätiedot

Miten osoitetaan joukot samoiksi?

Miten osoitetaan joukot samoiksi? Miten osoitetaan joukot samoiksi? Määritelmä 1 Joukot A ja B ovat samat, jos A B ja B A. Tällöin merkitään A = B. Kun todistetaan, että A = B, on päättelyssä kaksi vaihetta: (i) osoitetaan, että A B, ts.

Lisätiedot

Ohje 2 (6) Dnro LIVI/996/07.02.00/2015

Ohje 2 (6) Dnro LIVI/996/07.02.00/2015 Ohje 2 (6) Sisällysluettelo 1 Yleistä... 3 2 Töiden priorisointi järjestelmähäiriöissä... 3 3 Mahdolliset ongelmatilanteet, niiden vaikutukset ja toimintaohjeet... 3 3.1 LIIKE työasema ei toimi... 3 3.2

Lisätiedot

Insert lauseella on kaksi muotoa: insert into taulu [(sarakenimet)] values (arvot)

Insert lauseella on kaksi muotoa: insert into taulu [(sarakenimet)] values (arvot) SQL sisältää operaatiot tietokannan sisällön muodostamiseen ja ylläpitoon: insert - uusien rivien vienti tauluun delete - rivien poisto update - rivien muutos 1 Insert lauseella on kaksi muotoa: insert

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 13 Ti 30.4.2019 Timo Männikkö Luento 13 Simuloitu jäähdytys Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 13 Ti 30.4.2019

Lisätiedot

RADAR - RANDOM DATA GENERATOR

RADAR - RANDOM DATA GENERATOR YLEISKUVAUS Radar on sovellus, jolla voi luoda näennäisen oikeaa satunnaisdataa testaus-, demo - ja muihin tarkoituksiin. TIEDUSTELUT Juha Levonen 050 372 5797 juha.levonen@kantapeikko.fi Osa datasta generoidaan

Lisätiedot

2. Minkä joukon määrittelee kaava P 0 (x 0 ) P 1 (x 0 ) mallissa M = ({0, 1, 2, 3}, P M 0, P M 1 ), kun P M 0 = {0, 1} ja P M 1 = {1, 2}?

2. Minkä joukon määrittelee kaava P 0 (x 0 ) P 1 (x 0 ) mallissa M = ({0, 1, 2, 3}, P M 0, P M 1 ), kun P M 0 = {0, 1} ja P M 1 = {1, 2}? HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus logiikkaan II, syksy 2018 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset 1. Mitkä muuttujat esiintyvät vapaina kaavassa x 2 ( x 0 R 0 (x 1, x 2 ) ( x 3 R 0 (x 3, x 0

Lisätiedot

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 6 (8 sivua) OT. 1. a) Määritä seuraavat summat:

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 6 (8 sivua) OT. 1. a) Määritä seuraavat summat: Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 6 (8 sivua) 21.2.-25.2.2011 OT 1. a) Määritä seuraavat summat: [2] 4 + [3] 4, [2] 5 + [3] 5, [2] 6 + [2] 6 + [2] 6, 7 [3]

Lisätiedot

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

10 Matriisit ja yhtälöryhmät 10 Matriisit ja yhtälöryhmät Tässä luvussa esitellään uusi tapa kirjoittaa lineaarinen yhtälöryhmä matriisien avulla käyttäen hyväksi matriisikertolaskua sekä sarakevektoreita Pilkotaan sitä varten yhtälöryhmän

Lisätiedot

T Testitapaukset TC-1

T Testitapaukset TC-1 T-76.115 Testitapaukset TC-1 ETL-työkalu ExtraTerrestriaLs / Aureolis Oy Versio Päivämäärä Tekijä Muutos 1.0 18.11.2004 Risto Kunnas Testitapaukset ensimmäistä iteraatiota varten 1.1 26.11.2004 Risto Kunnas

Lisätiedot

2 Funktion derivaatta

2 Funktion derivaatta ANALYYSI B, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 2018 2 Funktion derivaatta 1. Määritä derivaatan määritelmää käyttäen f (), kun (a), (b) 1 ( > 0). 2. Tutki, onko funktio sin(2) sin 1, kun 0, 2 0, kun = 0, derivoituva

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 4 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 4 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 4 Ke 18.1.2017 Timo Männikkö Luento 4 Tietorakenteet Pino Pinon toteutus Jono Jonon toteutus Lista Listaoperaatiot Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 4 Ke 18.1.2017 2/29 Pino Pino, stack,

Lisätiedot

Kuljetustehtävä. Materiaalia kuljetetaan m:stä lähtöpaikasta n:ään tarvepaikkaan. Kuljetuskustannukset lähtöpaikasta i tarvepaikkaan j ovat c ij

Kuljetustehtävä. Materiaalia kuljetetaan m:stä lähtöpaikasta n:ään tarvepaikkaan. Kuljetuskustannukset lähtöpaikasta i tarvepaikkaan j ovat c ij Kuljetustehtävä Materiaalia kuljetetaan m:stä lähtöpaikasta n:ään tarvepaikkaan Kuljetuskustannukset lähtöpaikasta i tarvepaikkaan j ovat c ij Lähtöpaikan i kapasiteetti on a i (oletetaan, että a i > 0

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 5 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 5 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 5 Ti 28.3.2017 Timo Männikkö Luento 5 Puurakenteet B-puu B-puun korkeus B-puun operaatiot Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 5 Ti 28.3.2017 2/29 B-puu Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 5 Ti

Lisätiedot

Tietokantojen suunnittelu, relaatiokantojen perusteita

Tietokantojen suunnittelu, relaatiokantojen perusteita Tietokantojen suunnittelu, relaatiokantojen perusteita A277, Tietokannat Teemu Saarelainen teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Leon Atkinson: core MySQL Ari Hovi: SQL-opas TTY:n tietokantojen perusteet-kurssin

Lisätiedot

CS-A1150 Tietokannat CS-A1150 Tietokannat / 43

CS-A1150 Tietokannat CS-A1150 Tietokannat / 43 CS-A1150 Tietokannat 15.4.2019 CS-A1150 Tietokannat 15.4.2019 1 / 43 Oppimistavoitteet: tämän luennon jälkeen Tiedät, mitä tarkoitetaan hakemistolla ja mitä hyötyä hakemistosta on. Tiedät, miten voidaan

Lisätiedot

Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. R & G Chapter 17

Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. R & G Chapter 17 R & G Chapter 17 ~ samanaikaisuus Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (prosesseja). On toivottavaa, että: Yhdenkään käyttäjän toiminta ei hidastuisi kohtuuttomasti, vaikka muita

Lisätiedot

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Esimerkki otteluvoiton todennäköisyys A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Yksittäisessä pelissä A voittaa todennäköisyydellä p ja B todennäköisyydellä q =

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2014-2015, Harjoitus 7, ratkaisu

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2014-2015, Harjoitus 7, ratkaisu 832A Tietorakenteet ja algoritmit, 204-205, Harjoitus 7, ratkaisu Hajota ja hallitse-menetelmä: Tehtävä 7.. Muodosta hajota ja hallitse-menetelmää käyttäen algoritmi TULOSTA_PUU_LASKEVA, joka tulostaa

Lisätiedot

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo Antti Rasila 2016 Vektoriavaruuden kannan olemassaolo Jos {v 1, v 2,..., v k } on äärellisulotteisen vektoriavaruuden V lineaarisesti riippumaton

Lisätiedot

Johdatus matematiikkaan

Johdatus matematiikkaan Johdatus matematiikkaan Luento 6 Mikko Salo 6.9.2017 Sisältö 1. Kompleksitaso 2. Joukko-oppia Kompleksiluvut Edellisellä luennolla huomattiin, että toisen asteen yhtälö ratkeaa aina, jos ratkaisujen annetaan

Lisätiedot

Joukossa X määritelty relaatio R on. (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X,

Joukossa X määritelty relaatio R on. (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X, Relaation Joukossa X määritelty relaatio R on (r) refleksiivinen, jos xrx kaikilla x X, (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X, (s) symmetrinen, jos xry yrx, (as) antisymmetrinen, jos xry yrx x =

Lisätiedot

HELIA 1 (16) Outi Virkki Tietokantasuunnittelu

HELIA 1 (16) Outi Virkki Tietokantasuunnittelu HELIA 1 (16) Luento 3.2 Suorituskyvyn optimointi jatkuu...... 2 Tietojen tallennusratkaisut... 2 Tiedon tallennuksen yksiköitä... 3 Loogiset... 3 Fyysiset... 3 Tallennusmäärittelyt Oraclessa... 5 Loogiset

Lisätiedot

Relaation ominaisuuksia. Ominaisuuksia koskevia lauseita Sulkeumat. Joukossa X määritelty relaatio R on. (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X,

Relaation ominaisuuksia. Ominaisuuksia koskevia lauseita Sulkeumat. Joukossa X määritelty relaatio R on. (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X, Relaation Joukossa X määritelty relaatio R on (r) refleksiivinen, jos xrx kaikilla x X, (ir) irrefleksiivinen, jos x Rx kaikilla x X, Relaation Joukossa X määritelty relaatio R on (r) refleksiivinen, jos

Lisätiedot

HELIA 1 (15) Outi Virkki Tietokantasuunnittelu 13.11.2000

HELIA 1 (15) Outi Virkki Tietokantasuunnittelu 13.11.2000 HELIA 1 (15) Luento 2.7 Toiminnallisuutta tietokantaan... 2 Deklaratiivinen eheysvalvonta... 2 Proseduraalinen eheysvalvonta... 3 Eheysvalvonnan suunnittelusta... 4 Sääntöjen määrittely... 4 Toteutusvaihtoehdot...

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 6. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS. Pinoautomaatit.

Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä Antti-Juhani Kaijanaho. 6. kesäkuuta 2013 TIETOTEKNIIKAN LAITOS. Pinoautomaatit. TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kesä 2013 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 6. kesäkuuta 2013 Sisällys Aikataulumuutos Tämänpäiväinen demotilaisuus on siirretty maanantaille klo 14:15 (Ag Delta).

Lisätiedot

f (28) L(28) = f (27) + f (27)(28 27) = = (28 27) 2 = 1 2 f (x) = x 2

f (28) L(28) = f (27) + f (27)(28 27) = = (28 27) 2 = 1 2 f (x) = x 2 BMA581 - Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 4, Syksy 15 1. (a) Olisiko virhe likimain.5, ja arvio antaa siis liian suuren arvon. (b) Esim (1,1.5) tai (,.5). Funktion toinen derivaatta saa

Lisätiedot

Tietokantakurssit / TKTL

Tietokantakurssit / TKTL Tietokantakurssit / TKTL Tietokantojen perusteet - tietokannan käyttö: SQL, sovellukset Tietokannan hallinta - tietokannanhallintajärjestelmän ominaisuuksia: tallennusrakenteet kyselyjen toteutus tapahtumien

Lisätiedot

HELIA 1 (15) Outi Virkki Tiedonhallinta

HELIA 1 (15) Outi Virkki Tiedonhallinta HELIA 1 (15) Luento Suorituskyvyn optimointi... 2 Tiedonhallintajärjestelmän rakenne... 3 Suunnittele... 4 SQL-komentojen viritys... 5 Tekninen ympäristö... 6 Fyysisen tason ratkaisut... 7 Indeksit...

Lisätiedot

Versionhallinta MIKSI?

Versionhallinta MIKSI? Versionhallinta MIKSI? Versionhallinta Miten jakaa tiedostot ihmisten kesken? Miten pitää tiedostot ajan tasalla? Miten hoitaa päällekkäiset muutokset samaan tiedostoon? Miten muistaa, mitä on tehty? Miten

Lisätiedot

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +

Lisätiedot