Lisätään avainarvo 1, joka mahtuu lehtitasolle:

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Lisätään avainarvo 1, joka mahtuu lehtitasolle:"

Transkriptio

1 Helsingin Yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokannan hallinta, kurssikoe , J. Lindström Ratkaisuehdotuksia 1. Hakemistorakenteet, 15p. Tutkitaan tyhjää B+-puuta, jossa jokaiselle hakemistosivulle ja lehtisivulle mahtuu (2..4) avainta. (a) Piirrä näkyviin kuinka puuta muokataan kun puuhun lisätään avaimet 6,, 9,, 51, 1, 16, 22, 3, 2, 4, 7, 5, 10, 14, 44, 11, ja 8. Piirrä välivaiheita näkyviin ainakin kun sivuja halkaistaan tai puun korkeus kasvaa. 8p. Lisätään avainarvot 6,, 9 ja, jotka kaikki mahtuvat juuritasolle: 6 9 Lisätään avainarvo 51, joka aiheuttaa juuritason (= lehtitaso) halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden solmun pienen arvo hakemistotasolle viitaksi (avainarvo ): Lisätään avainarvo 1, joka mahtuu lehtitasolle: Lisätään avainarvo 16, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo ):

2 Lisätään avainarvot 22 ja 3, jotka molemmat mahtuvat lehtitasojen sivuille: Lisätään avainarvo 2, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo 6): Lisätään avainarvot 4 ja 7 jotka mahtuvat lehtitasolle: Lisätään avainarvo 5, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo 4): Lisätään avainarvot 10, 14 ja 44 jotka mahtuvat lehtitasolle: Lisätään avainarvo 11, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo 2

3 ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo 10), mutta huomataan ettei se mahdu ylemmälle hakemistotasolle (tässä tapauksessa juuritaso): Joten halkaistaan myös hakemistotaso. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Koska jaettavana oli juuritaso, luodaan uusi juuri. Siirretään uuden hakemistosivun pienin arvo juuritasolle (huomaa ettei kopioida!): Lisätään avainarvo 8, joka mahtuu lehtitasolle ja puu on valmis: (b) Miten näin saadusta puusta haettaisiin avainarvoa 9? 2p. Verrataan hakuavainta 9 juuritason ensimmäiseen avaimeen. Koska 9 < 10 seurataan vasemmanpuolista osoitinta puun vasemmalle puolelle. Verrataan hakuavainta 9 hakemistotason viittaan 4. Koska 9 > 4 jatketaan hakemistotason viittojen vertailua. Verrataan hakuavainta 9 hakemistotason viittaan 6. Koska 9 > 4 jatketaan hakemistotason viittojen vertailua. Havaitaan ettei hakemistotasolla ole enempää avaimia, joten seurataan viimeistä osoitinta alaspäin (oikealle). Päädytään lehtitasolle. Verrataan hakuavainta 9 ensin avainarvoon 6. Koska 6 9, jatketaan vertailua seuraavasta arvosta. Koska 7 9, jatketaan vertailua seuraavasta arvosta. Koska 9 = 9 avain on puussa. Palautetaan avain ja siihen liittyvä osoitin. (c) Piirrä näkyviin kuinka puuta muokataan kun (a)-kohdasta saadusta puusta poistetaan avaimet: 3, 2, 1, 6, 5, 8, 7 ja 4. Piirrä välivaiheita näkyviin ainakin kun sivuja yhdistellään tai puun korkeus laskee. 5p. Poistetaan avainarvo 3, poisto ei aiheuta lehtitason alivuotoa: 3

4 Poistetaan avainarvo 2, joka aiheuttaa lehtitason alivuodon. Koska vasemmanpuolisen veljen ja käsittelyssä olevan solmun avainten lukumäärä on vähemmän tai yhtäsuuri kuin solmun avainten maksimimäärä, yhdistetään solmut. Tyhjäksi jäänyt solmu poistetaan puusta, jolloin myös hakemistotasolla oleva viitta poistetaan (avainarvo 4): Havaitaan että hakemistosivukin alivuotaa. Vasemmanpuolisesta veljestä ei voida lainata, koska sekin alivuotaisi lainauksen yhteydessä. Joten pitää yhdistää. Koska yhdistys poistaisi yhden viitan juuritasolta, juuritasokin alivuotaisi. Joten hakemistotaso ja juuritaso pitää yhdistää ja puun korkeus laskee: Poistetaan avainarvo 6, joka ei aiheuta lehtitason alivuotoa (huomaa ettei viittaa tarvitse korjata): Poistetaan avainarvot 5, jotka ei aiheuta lehtitason alivuotoa: 4

5 Poistetaan avainarvo 8, joka ei aiheuta lehtitason alivuotoa: Poistetaan avainaro 7, joka aiheuttaa lehtitason alivuodon. Koska vasemmanpuolisen veljen ja käsittelyssä olevan solmun avainten lukumäärä on vähemmän tai yhtäsuuri kuin solmun avainten maksimimäärä, yhdistetään solmut. Tyhjäksi jäänyt solmu poistetaan puusta, jolloin myös hakemistotasolla oleva viitta poistetaan (avainarvo 6). Huomaa että hakemistotason viitta 10 pitää korjata: Poistetaan avainarvo 4, joka aiheuttaa lehtitason alivuodon. Koska vasemmanpuolisen veljen ja käsittelyssä olevan solmun avainten lukumäärä on vähemmän tai yhtäsuuri kuin solmun avainten maksimimäärä, yhdistetään solmut. Tyhjäksi jäänyt solmu poistetaan puusta, jolloin myös hakemistotasolla oleva viitta poistetaan (avainarvo 9): Puu on valmis! 5

6 2. Elvytys, 15p. Oletetaan että lokin sisältö romahduspisteessä on seuraava: 108: < start, T 3 > 109: < start, T 4 > 110: < write, T 3, B, 11, 33 > 111: < write, T 4, A, 30, 35 > 1: < write, T 4, C, 15, 25 > 113: < write, T 3, A, 35, 40 > 114: < commit, T 3 > 115: < write, T 4, C, 25, 35 > Mitä operaatioita sisältyy tästä tilanteesta alkavaan elvytykseen? Kuvaa elvytyksen eri vaiheet ja listaa konkreettisesti tehtävät operaatiot perustellen miksi ne operaatiot tehtiin ja miksi joitain operaatioita jätettiin tekemättä. Oletetaan, että tietoalkion A sisältävän sivun P agelsn = 111, tietoalkion B sisältävän sivun P agelsn = 110 ja tietoalkion C sisältävän sivun P agelsn = 1. Oletetaan että lokimerkinnät ovat muotoa < operaatio, transaktio, tietoalkio, alkukuva, loppukuva > Toipuminen aloitetaan lukemalla lokia alusta loppuun ja muodostetaan kaksi transaktiolistaan. Keskeytyneet-listaan kerätään ne transaktiot joille lokissa on start merkintä mutta ei commit merkintää eika abort merkinää ennen viimeistä checkpoint merkintää. Sioutuneetlistaan kerätään ne transaktiot joille lokissa on commit merkintä viimeisen checkpoint merkinnän jälkeen. Tehtävässä viimeinen chekpoint on ennen kaikkia operaatioita. Eli tehtävässä keskeytyneet = {T 4 } ja sitoutuneet = {T 3 }. Tämän jälkeen aloitetaan undo-vaihe, jossa keskeneräisten transaktioiden suorittamat muutokset perutaan lukemalla lokia lopusta alkuun. Tässä pitää huomioida PageLSN:t. Rivillä 115 olevaa kirjoitusta ei tarvitse perua, sillä C:n sisältävän sivun P agelsn = 1 < 115, eli rivillä 115 tehtyä muutosta ei vielä oltu kirjoitettu levylle asti. Rivin 1 kirjoutus joudutaan peruuttamaan eli suoritetaan operaatio < write, C, 15 > ja tehdään lokikirjaus 116 :< write, T 4, C, 25, 15 >. Rivin 111 kirjoitus joudutaan peruuttamaan eli suoritetaan operaatio < write, A, 30 > ja tehdään lokikirjaus 117 :< write, T 4, A, 35, 30 >. Lopuksi merkitään lokiin transaktion peruutus 118 :< abort, T 4 >. Tämän jälkeen aloitetaan redo-vaihe, jossa sitoutuneiden transaktioiden tekemät muutokset suoritetaan uudestaan käymällä lokia alusta loppuun. Huomioidaan taas PageLSN:t. Rivin 110 kirjoitusta ei uusita sillä B:n sisältävän sivun P agelsn = 110 = 110. Rivin 113 kirjoitus joudutaan uusimaan sillä A:n sisältävän sivun P agelsn = 111 < 113. Joten suoritetaan kirjoitus < write, A, 40 > ja tehdään lokikirjaus 119 :< write, A, 35, 40 >. Lopuksi otetaan vielä checkpoint ja tehdään lokikirjaus 0 :< checkpoint >. 3. Kyselynkäsittely, 15p. Olkoon annettuna seuraava relaatiokaavio ja SQL-kysely. Rengastus(rengasnro: integer,laji: char(6), paiva: date); - avaimena rengasnro 6

7 Havainnot(id: integer, trengasnro: integer, tarkkapaikka: char(80),tkuntaid: integer,tpaiva: date); - avaimena id, trengasnro on viiteavain tauluun Rengastus ja tkuntaid viiteavain tauluun Kunta. Kunta(kuntaid: integer,kunta nimi: char(40)); - avaimena kuntaid. SELECT R.paiva, R.laji, T.tpaiva, T.tarkkapaikka, K.kunta nimi FROM Rengastus R, Havainnot T, Kunta K WHERE R.laji = SLOKKI AND T.trengasnro = R.rengasnro AND K.kuntaid = T.tkuntaid; (a) Anna kyselyä vastaava optimoimaton projektio-valinta-tulomuotoinen relaatioalbegran lauseke ja piirrä sitä vastaava kyselypuu. 4p. σ R.laji= SLOKKI T.trengasnro=R.rengasnro K.kuntaid=T.kuntaid ( R T K)) Kyselypuu olisi: projektio R.paiva, R.laji, T.tpaiva, T.tarkkapaikka, K.kunta_nimi valinta R.laji = "SLOKKI" AND T.trengasnro = R.rengasnro AND K.kuntaid = T.tkuntaid; X X R T K 7

8 (b) Optimoi kyselyä heuristisilla säännöillä kirjoittaen näkyviin sekä miten kyselyä olet muokannut että mihin sääntöön muokkaus perustuu ja piirrä näkyviin optimoitua kyselyä vastaava kyselypuu. 7p. σ R.laji= SLOKKI T.trengasnro=R.rengasnro K.kuntaid=T.kuntaid ( R T K)) (2) σ R.laji= SLOKKI (σ T.trengasnro=R.rengasnro (σ K.kuntaid=T.kuntaid ( R T K)))) (3) σ R.laji= SLOKKI (σ T.trengasnro=R.rengasnro ( (R) (σ K.kuntaid=T.kuntaid (T K))))) (5) σ R.laji= SLOKKI (σ T.trengasnro=R.rengasnro ( (R) (T K.kuntaid=T.kuntaid K)))) (3) σ T.trengasnro=R.rengasnro (σ R.laji= SLOKKI (R) (T K.kuntaid=T.kuntaid K))) (5) (σ R.laji= SLOKKI (R) T.trengasnro=R.rengasnro (T K.kuntaid=T.kuntaid K))) Kyselypuu olisi: 8

9 projektio R.paiva, R.laji, T.tpaiva, T.tarkkapaikka, K.kunta_nimi liitos K.kuntaid = T.tkuntaid; liitos T.trengasnro = R.rengasnro T K valinta R.laji = "SLOKKI" R (c) Kerro kuinka suorittaisit kyselyn, jos jokaisesta relaatiosta tiedetään että se talletettu järjestämättömään kasarakenteeseen peräkkäistalletuksella. Mitkä hakemistot nopeuttaisivat kyselyn suoritusta? 3p for all r in R if r.laji = "SLOKKI" then for all t in T if t.trengasnro = r.rengasnro then for all k in K if K.kuntaid = T.kuntaid then output r.paiva, r.laji, t.tpaiva, t.tarkkapaiva, k.kuntanimi; end if end for end if end for end if end for Kyselyä nopeuttaisivat hakemistot kenttiin R.laji, T.trengasnro ja K.kuntaid. (d) Kuinka monta riviä kysely palauttaisi tuloksenaan, jos tiedetään että Rengastustaulussa on 5000 riviä, Havainnot-taulussa riviä ja Kunta-taulussa 250 riviä. Eri lajeja on 10. Voit olettaa arvojen jakautuvan tasaisesti. 1p. 9

10 Yhteen rengastus riviin on keskimäärin = 6 havainto riviä. Rengastustaulussa lajien jakautuessa tasaisesti on 5000 = 500 riviä, joiden lajina on SLOKKI Lajien jakautuessa tasaisesti kysely palauttaisi siis = 3000 riviä. 4. Tapahtumankäsittely, 15p. (a) Anna esimerkki historiasta, joka on sarjallistuva mutta jota ei voi suorittaa täsmälleen samassa järjestyksessä tiukalla 2PL menetelmällä. 4p. H = r 1 [x]w 2 [x]r 1 [y]c 1 c 2 (b) Olkoon historia H = r 1 [x]r 2 [y]w 1 [y]w 2 [y]r 1 [z]w 1 [x]w 2 [z]c 1 c 2. Mitä eristyneisyysanomalioita historiassa esiintyy? Piirrä näkyviin historiaa vastaava sarjallistuvuusverkko ja perustele sen avulla onko historia konfliktisarjallistuva? 5p. Historia sisältää toistokelvottoman luvun r 1 [z] (koska w 2 [z]) ja häviävän kirjoituksen w 1 [y] (koska w 2 [y]). Historiaa vastaava sarjallistuvuusverkko olisi: r2[y] w1[y] T1 T2 w1[y] w2[y] r1[z] w2[z] Koska sarjallistuvuusverkko on syklinen historia ei ole sarjallistuva ja siis ei voi olla konfliktisarjallistuva. (c) Anna esimerkki historiasta, jossa esiintyy likainen luku. 2p. (Huom: kirjoita esimerkkiin näkyviin vain välttämättömät operaatiot ja perustele mikä operaatio aiheuttaa likaisen luvun). H = w 1 [x]r 2 [x], tässä r 2 [x] on likainen luku, koska transaktio lukee sitoutumattoman tietoalkion x. (d) Anna esimerkki historiasta, jossa käytetään tiukkaa 2PL-menetelmää ja jossa esiintyy lukkiutuma. Piirrä näkyviin odotusverkko (wait-for graph). 4p. 10

11 H = r 1 [x]r 2 [y]w 1 [y]w 2 [x]. Odotusverkko olisi: r1[x] w2[x] T1 T2 r2[y] w1[y] 11

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

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

v 1 v 2 v 3 v 4 d lapsisolmua d 1 avainta lapsen v i alipuun avaimet k i 1 ja k i k 0 =, k d = Sisäsolmuissa vähint. yksi avain vähint.

v 1 v 2 v 3 v 4 d lapsisolmua d 1 avainta lapsen v i alipuun avaimet k i 1 ja k i k 0 =, k d = Sisäsolmuissa vähint. yksi avain vähint. Yleiset hakupuut 4 Monitiehakupuu: Binäärihakupuu 0 1 3 5 6 7 8 v k 1 k k 3 v v 3 v 4 k 1 k 3 k 1 k k k 3 d lapsisolmua d 1 avainta Yleinen hakupuu? Tietorakenteet, syksy 007 1 Esimerkki monitiehakupuusta

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen)

58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen) 58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 6, ratkaisuja (Antti Laaksonen) 1. Avaimet 1, 2, 3 ja 4 mahtuvat samaan lehtisolmuun. Tässä tapauksessa puussa on vain yksi solmu, joka on samaan aikaan juurisolmu

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 5 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 5 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 5 Ti 26.3.2019 Timo Männikkö Luento 5 Puurakenteet B-puu B-puun korkeus B-puun operaatiot B-puun muunnelmia Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 5 Ti 26.3.2019 2/34 B-puu B-puut ovat tasapainoisia

Lisätiedot

Liitosesimerkki Tietokannan hallinta, kevät 2006, J.Li 1

Liitosesimerkki Tietokannan hallinta, kevät 2006, J.Li 1 Liitosesimerkki 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, J.Li 1 Esim R1 R2 yhteinen attribuutti C T(R1) = 10,000 riviä T(R2) = 5,000 riviä S(R1) = S(R2) = 1/10 lohkoa Puskuritilaa = 101 lohkoa 16.02.06

Lisätiedot

Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja

Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja Tietorakenteet, laskuharjoitus, ratkaisuja. Seuraava kuvasarja näyttää B + -puun muutokset lisäysten jälkeen. Avaimet ja 5 mahtuvat lehtisolmuihin, joten niiden lisäys ei muuta puun rakennetta. Avain 9

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

Liitosesimerkki. Esim R1 R2 yhteinen attribuutti C. Vaihtoehdot

Liitosesimerkki. Esim R1 R2 yhteinen attribuutti C. Vaihtoehdot Esim yhteinen attribuutti C Liitosesimerkki T() = 10,000 riviä T() = 5,000 riviä S() = S() = 1/10 lohkoa Puskuritilaa = 101 lohkoa 1 2 Vaihtoehdot Sisäkkäiset silmukat Liitosjärjestys:, Liitosalgoritmit:

Lisätiedot

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

Hakemistorakenteet. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Hakemistorakenteet R & G Chapter 10 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Hakemistotyypeistä Hakemistomerkintä sisältää hakemistoavaimen (indexing key) muodostusperustan määrittelemänä tietueesta

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 2 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 2 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 2 To 14.3.2019 Timo Männikkö Luento 2 Tietorakenteet Lineaarinen lista, binääripuu Prioriteettijono Kekorakenne Keko-operaatiot Keon toteutus taulukolla Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento

Lisätiedot

Hakemistotyypeistä. Hakemistorakenteet. Hakemiston toteutuksesta. Hakemiston toteutuksesta

Hakemistotyypeistä. Hakemistorakenteet. Hakemiston toteutuksesta. Hakemiston toteutuksesta Hakemistotyypeistä Hakemistorakenteet R & G Chapter 10 Hakemistomerkintä sisältää hakemistoavaimen (indexing key) muodostusperustan määrittelemänä tietueesta tai tietuejoukosta tuotettu tunnus yleensä

Lisätiedot

1. a) Laadi suoraviivaisesti kyselyä vastaava optimoimaton kyselypuu.

1. a) Laadi suoraviivaisesti kyselyä vastaava optimoimaton kyselypuu. Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Kyselykielet, s 2006, Harjoitus 5 (7.12.2006) Tietokannassa on tietoa tavaroista ja niiden toimittajista: Supplier(sid,sname,city,address,phone,etc);

Lisätiedot

Tehtävän V.1 ratkaisuehdotus Tietorakenteet, syksy 2003

Tehtävän V.1 ratkaisuehdotus Tietorakenteet, syksy 2003 Tehtävän V.1 ratkaisuehdotus Tietorakenteet, syksy 2003 Matti Nykänen 5. joulukuuta 2003 1 Satelliitit Muunnetaan luennoilla luonnosteltua toteutusta seuraavaksi: Korvataan puusolmun p kentät p. key ja

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 3 Ti 21.3.2017 Timo Männikkö Luento 3 Järjestäminen eli lajittelu Kekorakenne Kekolajittelu Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Ketjutus Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 3 Ti 21.3.2017

Lisätiedot

AVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta

AVL-puut. eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta AVL-puut eräs tapa tasapainottaa binäärihakupuu siten, että korkeus on O(log n) kun puussa on n avainta pohjana jo esitetyt binäärihakupuiden operaatiot tasapainotus vie pahimmillaan lisäajan lisäys- ja

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

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

Algoritmit 2. Luento 2 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 2 Ke Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 2 Ke 15.3.2017 Timo Männikkö Luento 2 Tietorakenteet Lineaarinen lista, binääripuu Prioriteettijono Kekorakenne Keko-operaatiot Keon toteutus taulukolla Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento

Lisätiedot

B + -puut. Kerttu Pollari-Malmi

B + -puut. Kerttu Pollari-Malmi B + -puut Kerttu Pollari-Malmi Tämä monista on alunperin kirjoitettu sksn 2005 kurssille osittain Luukkaisen ja Nkäsen vanhojen luentokalvojen pohjalta. Maaliskuussa 2010 pseudokoodiesits on muutettu vastaamaan

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 3 Ti 20.3.2018 Timo Männikkö Luento 3 Järjestäminen eli lajittelu Kekorakenne Kekolajittelu Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Ketjutus Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento 3 Ti 20.3.2018

Lisätiedot

B-puu. 3.3 Dynaamiset hakemistorakenteet

B-puu. 3.3 Dynaamiset hakemistorakenteet Tietokannan hallinta 2 3. Tietokannan hakemistorakenteet 3.3 Dynaamiset hakemistorakenteet Käsitellyt hakemistot (hajautus, ISAM): hakemisto-osa on staattinen eli ei muutu muuten kuin uudelleenorganisoinnissa.

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 12 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 12 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 12 Ti 19.2.2019 Timo Männikkö Luento 12 Osittamisen tasapainoisuus Pikalajittelun vaativuus Lajittelumenetelmien vaativuus Laskentalajittelu Lokerolajittelu Kantalukulajittelu Algoritmit

Lisätiedot

Kirjoita jokaiseen erilliseen vastauspaperiin kurssin nimi, tenttipäivä, oma nimesi (selkeästi), opiskelijanumerosi ja nimikirjoituksesi

Kirjoita jokaiseen erilliseen vastauspaperiin kurssin nimi, tenttipäivä, oma nimesi (selkeästi), opiskelijanumerosi ja nimikirjoituksesi Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokantojen perusteet, kurssikoe 29.2.2012 (vastauksia) Liitteenä on tiivistelmä SQL-syntaksista Kirjoita jokaiseen erilliseen vastauspaperiin kurssin

Lisätiedot

Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokantojen perusteet, , H.Laine

Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokantojen perusteet, , H.Laine Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokantojen perusteet, 3.5.2007, H.Laine Kirjoita kuhunkin erilliseen vastauspaperiin kurssin nimi, oma nimesi, syntymäaikasi ja nimikirjoituksesi

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 12 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 12 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 12 Ke 15.2.2017 Timo Männikkö Luento 12 Pikalajittelu Pikalajittelun vaativuus Osittamisen tasapainoisuus Lajittelumenetelmien vaativuus Laskentalajittelu Lokerolajittelu Kantalukulajittelu

Lisätiedot

TKT20001 Tietorakenteet ja algoritmit Erilliskoe , malliratkaisut (Jyrki Kivinen)

TKT20001 Tietorakenteet ja algoritmit Erilliskoe , malliratkaisut (Jyrki Kivinen) TKT0001 Tietorakenteet ja algoritmit Erilliskoe 5.1.01, malliratkaisut (Jyrki Kivinen) 1. [1 pistettä] (a) Esitä algoritmi, joka poistaa kahteen suuntaan linkitetystä järjestämättömästä tunnussolmullisesta

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

FROM-lausekkeessa voidaan määritellä useampi kuin yksi taulu, josta tietoja haetaan: Tuloksena on taululistassa lueteltujen taulujen rivien

FROM-lausekkeessa voidaan määritellä useampi kuin yksi taulu, josta tietoja haetaan: Tuloksena on taululistassa lueteltujen taulujen rivien Monen taulun kyselyt FROM-lausekkeessa voidaan määritellä useampi kuin yksi taulu, josta tietoja haetaan: SELECT FROM Tuloksena on taululistassa lueteltujen taulujen rivien karteesinen

Lisätiedot

Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus

Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus Tietokantarakenteet ja -algoritmit 3. harjoitus Malliratkaisut 1. Analyysivaiheen alussa alustetaan aktiivisten transaktioiden taulu (tyhjä) ja päivitettyjen sivujen taulu (samoin tyhjä) tarkistuspisteestä.

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

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

Algoritmit 2. Luento 6 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 6 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 6 To 28.3.2019 Timo Männikkö Luento 6 B-puun operaatiot Nelipuu Trie-rakenteet Standarditrie Pakattu trie Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 6 To 28.3.2019 2/30 B-puu 40 60 80 130 90 100

Lisätiedot

Käsitellyt hakemistot (hajautus, ISAM): hakemisto-osa on staattinen eli ei muutu muuten kuin uudelleenorganisoinnissa.

Käsitellyt hakemistot (hajautus, ISAM): hakemisto-osa on staattinen eli ei muutu muuten kuin uudelleenorganisoinnissa. Tietokannan hallinta 35 3. Tietokannan 3.3 Dynaamiset Käsitellyt hakemistot (hajautus, ISAM): hakemisto-osa on staattinen eli ei muutu muuten kuin uudelleenorganisoinnissa. Ajan mittaan epätasapainoa:

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

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 2. Luento 4 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 4 Ke Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 4 Ke 22.3.2017 Timo Männikkö Luento 4 Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Avoin osoitteenmuodostus Hajautusfunktiot Puurakenteet Solmujen läpikäynti Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 4

Lisätiedot

Miten käydä läpi puun alkiot (traversal)?

Miten käydä läpi puun alkiot (traversal)? inääripuut ieman lisää aidon binääripuun ominaisuuksia lehtisolmuja on yksi enemmän kuin sisäsolmuja inääripuut tasolla d on korkeintaan 2 d solmua pätee myös epäaidolle binääripuulle taso 0: 2 0 = 1 solmu

Lisätiedot

private TreeMap<String, Opiskelija> nimella; private TreeMap<String, Opiskelija> numerolla;

private TreeMap<String, Opiskelija> nimella; private TreeMap<String, Opiskelija> numerolla; Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja 1. Opiskelijarekisteri-luokka saadaan toteutetuksi käyttämällä kahta tasapainotettua binäärihakupuuta. Toisen binäärihakupuun avaimina pidetään opiskelijoiden

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

D B. Harvat hakemistot. Harvat hakemistot

D B. Harvat hakemistot. Harvat hakemistot Harvassa hakemistossa on ei ole hakemistomerkintöjä jokaista tietuetta kohden vaan yksi merkintä jotain isompaa kokonaisuutta esimerkiksi sivua tai sivujoukkoa (esim. saman uran sivut) kohti Harvan hakemiston

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

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT PUURAKENTEET, BINÄÄRIPUU, TASAPAINOTETUT PUUT MIKÄ ON PUUTIETORAKENNE? Esim. Viereinen kuva esittää erästä puuta. Tietojenkäsittelytieteessä puut kasvavat alaspäin.

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 5, Ratkaisu

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 5, Ratkaisu 1312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2018-2019, Harjoitus 5, Ratkaisu Harjoituksen aihe ovat hash-taulukot ja binääriset etsintäpuut Tehtävä 5.1 Tallenna avaimet 10,22,31,4,15,28,17 ja 59 hash-taulukkoon,

Lisätiedot

CSE-A1200 Tietokannat

CSE-A1200 Tietokannat CSE-A1200 Tietokannat 29.3.2016 CSE-A1200 Tietokannat 29.3.2016 1 / 40 Oppimistavoitteet: tämän luennon jälkeen Tiedät, miten tietokannan relaatioiden (taulujen) määrittelyt kirjoitetaan SQL:llä. Osaat

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 6 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 6 Ke Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 6 Ke 29.3.2017 Timo Männikkö Luento 6 B-puun operaatiot B-puun muunnelmia Nelipuu Trie-rakenteet Standarditrie Pakattu trie Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 6 Ke 29.3.2017 2/31 B-puu

Lisätiedot

SQL-perusteet, SELECT-, INSERT-, CREATE-lauseet

SQL-perusteet, SELECT-, INSERT-, CREATE-lauseet SQL-perusteet, SELECT-, INSERT-, CREATE-lauseet A271117, Tietokannat Teemu Saarelainen teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Leon Atkinson: core MySQL Ari Hovi: SQL-opas TTY:n tietokantojen perusteet-kurssin

Lisätiedot

(a) L on listan tunnussolmu, joten se ei voi olla null. Algoritmi lisäämiselle loppuun:

(a) L on listan tunnussolmu, joten se ei voi olla null. Algoritmi lisäämiselle loppuun: Tietorakenteet ja algoritmit, kevät 201 Kurssikoe 1, ratkaisuja 1. Tehtävästä sai yhden pisteen per kohta. (a) Invariantteja voidaan käyttää algoritmin oikeellisuustodistuksissa Jokin väittämä osoitetaan

Lisätiedot

D B. Harvat hakemistot

D B. Harvat hakemistot Harvat hakemistot Harvassa hakemistossa on ei ole hakemistomerkintöjä jokaista tietuetta kohden vaan yksi merkintä jotain isompaa kokonaisuutta esimerkiksi sivua tai sivujoukkoa (esim. saman uran sivut)

Lisätiedot

7. Tasapainoitetut hakupuut

7. Tasapainoitetut hakupuut 7. Tasapainoitetut hakupuut Tässä luvussa jatketaan järjestetyn sanakirjan tarkastelua esittämällä kehittynyt puutietorakenne. Luvussa 7.1. esitetään monitiehakupuun käsite. Se on järjestetty puu, jonka

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

Algoritmit 2. Luento 4 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 4 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 4 To 21.3.2019 Timo Männikkö Luento 4 Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Avoin osoitteenmuodostus Hajautusfunktiot Puurakenteet Solmujen läpikäynti Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 4

Lisätiedot

Tarkennamme geneeristä painamiskorotusalgoritmia

Tarkennamme geneeristä painamiskorotusalgoritmia Korotus-eteen-algoritmi (relabel-to-front) Tarkennamme geneeristä painamiskorotusalgoritmia kiinnittämällä tarkasti, missä järjestyksessä Push- ja Raise-operaatioita suoritetaan. Algoritmin peruskomponentiksi

Lisätiedot

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 2. helmikuuta 2012

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät Antti-Juhani Kaijanaho. 2. helmikuuta 2012 TIEA241 Automaatit ja, kevät 2012 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 2. helmikuuta 2012 Sisällys Sisällys Chomskyn hierarkia kieli säännöllinen kontekstiton kontekstinen rekursiivisesti lueteltava

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

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 8 Ke 1.2.2017 Timo Männikkö Luento 8 Järjestetty binääripuu Solmujen läpikäynti Binääripuun korkeus Binääripuun tasapainottaminen Graafit ja verkot Verkon lyhimmät polut Fordin ja Fulkersonin

Lisätiedot

Kirjoita kuhunkin erilliseen vastauspaperiin kurssin nimi, tentin päiväys, oma nimesi, syntymäaikasi ja nimikirjoituksesi.

Kirjoita kuhunkin erilliseen vastauspaperiin kurssin nimi, tentin päiväys, oma nimesi, syntymäaikasi ja nimikirjoituksesi. Helsingin yliopisto, Tietojenkäsittelytieteen laitos Tietokantojen perusteet, kurssikoe 4.3.2015, H. Laine Tehtävien mukana jaetaan sql-syntaksin tiivistelmä. Kirjoita kuhunkin erilliseen vastauspaperiin

Lisätiedot

2. Perustietorakenteet

2. Perustietorakenteet 2. Perustietorakenteet Tässä osassa käsitellään erilaisia perustietorakenteita, joita algoritmit käyttävät toimintansa perustana. Aluksi käydään läpi tietorakenteen abstrakti määritelmä. Tämän jälkeen

Lisätiedot

D B. Kyselypuut ja ekvivalenssi

D B. Kyselypuut ja ekvivalenssi Kyselypuut ja ekvivalenssi Sisäisessä esityksessä kyselyt esitetään kyselypuuna lehdissä taulut juuressa lopputulos välisolmuina suoritettavat operaatiot s=select p=project j=join p (teos.nimi, kirjanro)

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

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

811120P Diskreetit rakenteet

811120P Diskreetit rakenteet 811120P Diskreetit rakenteet 2016-2017 4. Joukot, relaatiot ja funktiot Osa 3: Funktiot 4.3 Funktiot Olkoot A ja B joukkoja. Funktio joukosta A joukkoon B on sääntö, joka liittää yksikäsitteisesti määrätyn

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2016-2017 Kertausta jälkiosasta IV Perustietorakenteet Pino, jono ja listat tunnettava Osattava soveltaa rakenteita algoritmeissa Osattava päätellä operaatioiden aikakompleksisuus

Lisätiedot

D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus

D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (prosesseja). On toivottavaa, että yhdenkään käyttäjän toiminta ei hidastuisi kohtuuttomasti, vaikka muita käyttäjiä olisi runsaastikin yhdenkään

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

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

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

5.2 Samanaikaisuuden hallinta

5.2 Samanaikaisuuden hallinta Tietokannan hallinta 29 5. Tapahtumien hallinta Tietokannan hallinta 30 5. Tapahtumien hallinta 5.2 Samanaikaisuuden hallinta Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (ohjelmia/ihmisiä).

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

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 19. tammikuuta 2012

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho. 19. tammikuuta 2012 TIEA241 Automaatit ja kieliopit, kevät 2011 (IV) Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 19. tammikuuta 2012 Sisällys Sisällys Muistathan A B -konstruktion 0 k 1 i 2 s 3 s 4 a 5 0 k 1 o 2 i 3 r 4

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

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

25.4.05. Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, kevät 2005. Harri Laine 1 D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus

25.4.05. Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, kevät 2005. Harri Laine 1 D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (= käyttäviä prosesseja). On toivottavaa, että yhdenkään käyttäjän toiminta ei hidastuisi kohtuuttomasti, vaikka muita käyttäjiä olisi runsaastikin

Lisätiedot

Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia

Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia Pinot, jonot, yleisemmin sekvenssit: kokoelma peräkkäisiä alkioita (lineaarinen järjestys) Yleisempi tilanne: alkioiden hierarkia Kukin alkio (viite) talletettuna solmuun (node) vastaa paikan käsitettä

Lisätiedot

3. Hakupuut. B-puu on hakupuun laji, joka sopii mm. tietokantasovelluksiin, joissa rakenne on talletettu kiintolevylle eikä keskusmuistiin.

3. Hakupuut. B-puu on hakupuun laji, joka sopii mm. tietokantasovelluksiin, joissa rakenne on talletettu kiintolevylle eikä keskusmuistiin. 3. Hakupuut Hakupuu on listaa tehokkaampi dynaamisen joukon toteutus. Erityisesti suurilla tietomäärillä hakupuu kannattaa tasapainottaa, jolloin päivitysoperaatioista tulee hankalampia toteuttaa mutta

Lisätiedot

D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus. Transaktionhallinta - samanaikaisuus. Transaktionhallinta - samanaikaisuus

D B. Transaktionhallinta - samanaikaisuus. Transaktionhallinta - samanaikaisuus. Transaktionhallinta - samanaikaisuus Tietokannalla on tyypillisesti useita samanaikaisia käyttäjiä (prosesseja). On toivottavaa, että yhdenkään käyttäjän toiminta ei hidastuisi kohtuuttomasti, vaikka muita käyttäjiä olisi runsaastikin yhdenkään

Lisätiedot

Datatähti 2019 loppu

Datatähti 2019 loppu Datatähti 2019 loppu task type time limit memory limit A Summa standard 1.00 s 512 MB B Bittijono standard 1.00 s 512 MB C Auringonlasku standard 1.00 s 512 MB D Binääripuu standard 1.00 s 512 MB E Funktio

Lisätiedot

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

Transaktiot - kertausta

Transaktiot - kertausta Hajautettujen järjestelmien perusteet Transaktiot - kertausta Distributed Systems, Concepts and Design, George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg Addison-Wesley 1988,1994. Pearson Education 2001 ISBN:

Lisätiedot

Esimerkki. pankkien talletus- ja lainatietokanta: Yhdiste, leikkaus, erotus ym. Leikkaus (intersect) Yhdiste (Union) Erotus (except/minus) Leikkaus

Esimerkki. pankkien talletus- ja lainatietokanta: Yhdiste, leikkaus, erotus ym. Leikkaus (intersect) Yhdiste (Union) Erotus (except/minus) Leikkaus Yhdiste, leikkaus, erotus ym. SQL tarjoaa myös relaatioalgebran operaatiot yhdiste, leikkaus, erotus Näissä operaatioissa taulujen on oltava samarakenteisia, ts. niissä on oltava samantyyppiset vastinsarakkeet.

Lisätiedot

useampi ns. avain (tai vertailuavain) esim. opiskelijaa kuvaavassa alkiossa vaikkapa opintopistemäärä tai opiskelijanumero

useampi ns. avain (tai vertailuavain) esim. opiskelijaa kuvaavassa alkiossa vaikkapa opintopistemäärä tai opiskelijanumero Alkioiden avaimet Usein tietoalkioille on mielekästä määrittää yksi tai useampi ns. avain (tai vertailuavain) esim. opiskelijaa kuvaavassa alkiossa vaikkapa opintopistemäärä tai opiskelijanumero 80 op

Lisätiedot

3. Tietokannan hakemistorakenteet

3. Tietokannan hakemistorakenteet 3. Tietokannan hakemistorakenteet Tiedoston tietueiden haku voi perustua johonkin monesta saantipolusta (access path): - perustiedoston tiedostorakenne - hakemistot, joita voidaan tehdä käsittelytarpeiden

Lisätiedot

3. Tietokannan hakemistorakenteet

3. Tietokannan hakemistorakenteet 3. Tietokannan hakemistorakenteet Tiedoston tietueiden haku voi perustua johonkin monesta saantipolusta (access path): - perustiedoston tiedostorakenne - hakemistot, joita voidaan tehdä käsittelytarpeiden

Lisätiedot

Luku 8. Aluekyselyt. 8.1 Summataulukko

Luku 8. Aluekyselyt. 8.1 Summataulukko Luku 8 Aluekyselyt Aluekysely on tiettyä taulukon väliä koskeva kysely. Tyypillisiä aluekyselyitä ovat, mikä on taulukon välin lukujen summa tai pienin luku välillä. Esimerkiksi seuraavassa taulukossa

Lisätiedot

Yhdiste, leikkaus, erotus ym.

Yhdiste, leikkaus, erotus ym. Yhdiste, leikkaus, erotus ym. SQL tarjoaa myös relaatioalgebran operaatiot yhdiste, leikkaus, erotus Näissä operaatioissa taulujen on oltava samarakenteisia, ts. niissä on oltava samantyyppiset vastinsarakkeet.

Lisätiedot

Yhtälönratkaisusta. Johanna Rämö, Helsingin yliopisto. 22. syyskuuta 2014

Yhtälönratkaisusta. Johanna Rämö, Helsingin yliopisto. 22. syyskuuta 2014 Yhtälönratkaisusta Johanna Rämö, Helsingin yliopisto 22. syyskuuta 2014 Yhtälönratkaisu on koulusta tuttua, mutta usein sitä tehdään mekaanisesti sen kummempia ajattelematta. Jotta pystytään ratkaisemaan

Lisätiedot

Valitaan alkio x 1 A B ja merkitään A 1 = A { x 1 }. Perinnöllisyyden nojalla A 1 I.

Valitaan alkio x 1 A B ja merkitään A 1 = A { x 1 }. Perinnöllisyyden nojalla A 1 I. Vaihto-ominaisuudella on seuraava intuition kannalta keskeinen seuraus: Olkoot A I ja B I samankokoisia riippumattomia joukkoja: A = B = m jollain m > 0. Olkoon vielä n = m A B, jolloin A B = B A = n.

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet (kevät 2008) 1. kurssikoe, ratkaisuja

58131 Tietorakenteet (kevät 2008) 1. kurssikoe, ratkaisuja 1 Tietorakenteet (kevät 08) 1. kurssikoe, ratkaisuja Tehtävän 1 korjasi Mikko Heimonen, tehtävän 2 Jaakko Sorri ja tehtävän Tomi Jylhä-Ollila. 1. (a) Tehdään linkitetty lista kaikista sukunimistä. Kuhunkin

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

D B. B+ -puun tasapainotus poistossa. B+ -puun tasapainotus poistossa. Poistot. B+ -puun tasapainotus poistossa. B+ -puun tasapainotus poistossa

D B. B+ -puun tasapainotus poistossa. B+ -puun tasapainotus poistossa. Poistot. B+ -puun tasapainotus poistossa. B+ -puun tasapainotus poistossa Poistot Alkuperäisen B+ -puun idean mukaisesti tasapainotusta tehdään myös poistossa 50 Jos datasivun täyttösuhde laskee alle puoleen ja sivun ja sen velisivun (sibling, saman isäsivun alla oleva vierussivu)

Lisätiedot

CSE-A1200 Tietokannat

CSE-A1200 Tietokannat CSE-A1200 Tietokannat 12.4.2016 CSE-A1200 Tietokannat 12.4.2016 1 / 42 Oppimistavoitteet: tämän luennon jälkeen Tiedät, mitä tarkoitetaan hakemistolla ja mitä hyötyä hakemistosta on. Tiedät, miten voidaan

Lisätiedot

Helsingin yliopisto /TKTL Tietokannan hallinta Harri Laine 1 D B. Harvat hakemistot. Harvat hakemistot

Helsingin yliopisto /TKTL Tietokannan hallinta Harri Laine 1 D B. Harvat hakemistot. Harvat hakemistot Harvassa hakemistossa on ei ole hakemistomerkintöjä jokaista tietuetta kohden vaan yksi merkintä jotain isompaa kokonaisuutta esimerkiksi sivua tai sivujoukkoa (esim. saman uran sivut) kohti Harvan hakemiston

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

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut 58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2016) Ensimmäinen välikoe, malliratkaisut 1. Palautetaan vielä mieleen O-notaation määritelmä. Olkoon f ja g funktioita luonnollisilta luvuilta positiivisille

Lisätiedot

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 12. marraskuuta 2015

TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy Antti-Juhani Kaijanaho. 12. marraskuuta 2015 TIEA241 Automaatit ja kieliopit, syksy 2015 Antti-Juhani Kaijanaho TIETOTEKNIIKAN LAITOS 12. marraskuuta 2015 Sisällys Muistathan A B -konstruktion 0 k 1 i 2 s 3 s 4 a 5 0 k 1 o 2 i 3 r 4 a 5 00 k 11 i

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 5, Ratkaisu

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 5, Ratkaisu 1312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2016-2017, Harjoitus 5, Ratkaisu Harjoituksen aihe ovat hash-taulukot ja binääriset etsintäpuut Tehtävä 5.1 Tallenna avaimet 10,22,31,4,15,28,17 ja 59 hash-taulukkoon,

Lisätiedot

Pythonin Kertaus. Cse-a1130. Tietotekniikka Sovelluksissa. Versio 0.01b

Pythonin Kertaus. Cse-a1130. Tietotekniikka Sovelluksissa. Versio 0.01b Pythonin Kertaus Cse-a1130 Tietotekniikka Sovelluksissa Versio 0.01b Listat 1/2 esimerkkejä listan peruskäytöstä. > lista=['kala','kukko','kissa','koira'] ['kala','kukko','kissa','koira'] >lista.append('kana')

Lisätiedot

Dynaaminen ohjelmointi ja vaikutuskaaviot

Dynaaminen ohjelmointi ja vaikutuskaaviot Dynaaminen ohjelmointi ja vaikutuskaaviot. Taustaa 2. Vaikutuskaaviot ja superarvosolmut 3. Vaikutuskaavion ratkaiseminen 4. Vaikutuskaavio ja dynaaminen ohjelmointi: 5. Yhteenveto Esitelmän sisältö Optimointiopin

Lisätiedot

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 3 vastaukset

815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 3 vastaukset 815338A Ohjelmointikielten periaatteet 2015-2016. Harjoitus 3 vastaukset Harjoituksen aiheena ovat imperatiivisten kielten muuttujiin liittyvät kysymykset. Tehtävä 1. Määritä muuttujien max_num, lista,

Lisätiedot