Helsingin yliopisto/tktl Tietokantojen perusteet, s 2006 Tietokantaoperaatioiden toteutuksesta 3. Harri Laine 1

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Helsingin yliopisto/tktl Tietokantojen perusteet, s 2006 Tietokantaoperaatioiden toteutuksesta 3. Harri Laine 1"

Transkriptio

1 Tietokantojen hakemistorakenteet Hakemistorakenteiden (indeksien) tarkoituksena on nopeuttaa tietojen hakua tietokannasta. Hakemisto voi olla ylimääräinen oheishakemisto (secondary index), esimerkiksi järjestämättömän peräkkäisrakenteen päälle rakennettu rakenne, joka tarjoaa vaihtoehtoisen polun, joidenkin kyselyjen toteutukseen oheishakemistoja voi tiedostoon liittyä useita eri perustein muodostettuja Hakemisto voi olla myös välttämätön osa tiedostorakennetta (primary index, clustered index). Tällöin tiedoston tietueet järjestellään hakemiston tarpeiden mukaisesti. Hakemistotyypeistä Hakemisto koostuu hakemistomerkinnöistä (index entry) perustuu johonkin muodostusperustaan (indexing field), eli yhteen tai useampaan tietueen kenttään on relaatiotietokantojen yhteydessä yleensä kentän koko arvoon perustuva tietueesta on samassa hakemistossa enintään yksi hakemistomerkintä vrt. esim. tekstitietokannoissa samaan hakemistoon voi tulla useita merkintöjä saman kentän (teksti) perusteella (jokainen kentässä oleva sana aiheuttaa merkinnän) 1 2 Hakemistotyypeistä Kokonaisiin arvoihin perustuva indeksi (kenttä TEXT): Index file has index entries Data file has data records TEXT: Index file has index entries Data file has data records DATA... data file file has has... avainsanaindeksi (samasta kentästä useita merkintöjä, tyypillisesti nämä kootaan yhteen siten, että yhdessä hakemistotietueesa on yksi avainarvo ja kaikki sen esiintymispaikkoihin viittaavat osoitteet) 3 Hakemistotyypeistä Hakemisto voi olla tiheä (dense) tiheässä hakemistossa on hakemistomerkintä jokaista tiedoston tietuetta kohti (taulun riviä kohti) harva (sparse) harvassa hakemistossa on yksi hakemistomerkintä jokaista tietyllä periaatteella määräytyvää tietuejoukkoa kohti 4 Hakemistotyypeistä Hakemistomerkintä sisältää vähintään hakemistoavaimen (indexing key) muodostusperustan määrittelemänä tietueesta tai tietuejoukosta tuotettu tunnus yleensä suoraan kentän arvo yhden tietueosoitteen (tietuetunnisteen,rid) tai joukon tietueosoitteita (mikäli sama avain esiintyy useassa tietueessa) Hakemiston toteutuksesta Teknisesti hakemistokin on tiedosto muodostuu sivuista (hakemistosivu) hakemistomerkinnät ovat tietueita tarvitsee käsittelyä varten puskureita koska useat tietokantahaut saattavat edellyttää hakemiston käyttöä pyrkivät tkhj:ien puskurienhallintarutiinit suosimaan hakemistosivujen säilymistä puskureissa avain osoite avain osoite osoite osoite osoite 5 6 Harri Laine 1

2 Hakemiston toteutuksesta Hakemisto voitaisiin toteuttaa aiemmin käsiteltyjen tiedostorakenteiden avulla Järjestämätön peräkkäistiedosto, järjestetty peräkkäistiedosto, hajautusrakenne näistä käytännössä käytössä on vain hajautusrakenne ns. hash index -rakenteena. Hakemistoja varten on kehitetty myös erityisiä hakemistokäyttöön tarkoitettuja rakenteita (esim. B+-puu, tarkastellaan myöhemmin) Haku hakemistoa käyttäen on kaksivaiheista ensin etsitään hakemistomerkintä hakemistosivuilta ja hakemistomerkinnän perusteella haetaan tietueen (tietueet) sisältävä sivu(t) Tietueen hakua varten tarvitaan siis vähintään kaksi sivuhakua (elleivät sivut ole puskurissa) Hakemistotietuetta voidaan joutua etsimään usealta hakemistosivulta. Koska hakemistomerkinnät ovat yleensä lyhyempiä kuin varsinaiset datatietueet, niitä mahtuu sivulle useampia ja sivuja on vähemmän Seuraus: hakemiston kautta on nopeampi etsiä tietuetta 7 8 Ns. lihava hakemisto (fat index) sisältää varsinaisen hakukriteeritiedon lisäksi toistettua tietokannan dataa hakemistomerkinnässä esimerkiksi opiskelijatietojen hakua varten riittäisi tehdä hakemisto opiskelijanumeron perusteella, mutta koska opiskelijanumerolla haettaessa lähes aina kysytään opiskelijan nimeä otetaan nimikin mukaan hakemistomerkintään. jos haku kohdistuu pelkästään hakemistomerkinnästä löytyvään tietoon ei varsinaista datatietuetta tarvitse hakea lainkaan. Esimerkiksi Oracle tarjoaa yhtenä vaihtoehtona taululle index only -toteutusta. Tässä ratkaisussa ei ole lainkaan datatietueita vaan kaikki data on hakemistomerkinnöissä (= B-puu). Muutokset tiedostossa saattavat edellyttää muutoksia hakemistoon Tietueen lisäys tiedostoon edellyttää hakemistomerkinnän lisäämistä (tai merkintöjen muuttamista) kaikkiin kyseiseen tiedostoon liitettyihin tiheisiin hakemistoihin Tietueen poisto tiedostosta edellyttää tietueeseen liittyvien hakemistomerkintöjen poistamista (tai mitätöintiä) ainakin tiheissä hakemistoissa (ellei poistoa tehdä vain merkitsemällä tietue poistetuksi) Hakemiston muodostusperustana olevan kentän muuttaminen edellyttää hakemistomerkinnänkin muuttamista (yleensä edellisen poistoa ja uuden vientiä hakemistoon) 9 10 Jos hakemistomerkinnässä käytettävät tietueosoitteet voivat muuttua, saattaa tietueen todellinen poisto sivulta (niin että seuraavien tietueiden järjestysnumerot muuttuvat) edellyttää useiden hakemistomerkintöjen muuttamista eri hakemistosivuilla siksi tietuetunnisteet eivät yleensä muutu vaan kerran käyttöön otettu tunnus säilyy uudelleenorganisointiin asti (poistot poistoleimalla) Tarkastellaan esimerkkinä opiskelija-taulua: opiskelijanumero (avain, 10 merkkiä) nimi (enintään, keskimäärin 20) osoite palkka laitosnumero (4 merkkiä) jne, yht. keskimäärin 0 tavua. Taulusssa 00 riviä. Tietoja haetaan lähinnä opiskelijanumerolla, nimellä ja laitosnumerolla Harri Laine 2

3 Olkoon osoitteen pituus 6 tavua ja hallintatietoa olisi 4 tavua yhtä hakemistomerkintää kohti tällöin merkintöjen koot olisivat a) Opiskelijanumero 20 tavua b) Opiskelijan nimi - keskimäärin tavua c) Laitosnumero tietuepituus riippuu taulukoitujen osoitteiden määrästä 4+4+n*6, jos n=200, niin 1208 tavua (hallintatieto + taulukon koko + taulukoidut osoitteet) Jos hakemisto olisi järjestetty peräkkäistiedosto, täyttösuhde 70% niin hakemistosivuille (4KB) menisi a) 1 merkintää -> yhteensä 58 sivua b) 93 merkintää -> yhteensä 87 sivua c) 3 merkintää -> yhteensä /3 = 14 sivua Kaikki hakemistot ovat niin pieniä, että ne kannattaa lukea peräkkäislukuna tarvittaessa a) hakuaika opiskelijanumerolla olisi keskimäärin 10ms+ (1/2)*10*58/ ms +10 ms+0,2 = 26 ms (kohdistus+pyörähdysviive) +keskimäärin siirto + datasivu) b) Haku nimellä veisi 10ms + (1/2)* 10*87/ ms + 10 ms+0,2 = 26.5 ms Näissä on oletettu, että haku tuottaa yhden osuman, jolloin päästään noin kolmannekseen järjestämättömän peräkkäistiedoston keskimääräisestä hakuajasta (levy sama 10 ms hajasaantiajan levy kuin aiemmin) Haettaessa laitosnumerolla osumia tulee useampia. Oletetaan että laitoksia on, jolloin yhdellä laitoksella on keskimäärin 200 opiskelijaa Laitoksen opiskelijoidenden haku indeksiä käyttäen veisi aikaa: 10 ms + (1/2)*10ms*14/ + 200*(10+0.2) ms = 10ms+1.4ms+20ms= ms = noin 2s Indeksistä ei ole hyötyä sillä aiemmin laskettiin koko järjestämättömän peräkkäistiedoston lukemiseen menevän vain n 1ms. 15 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 käyttö edellyttää, että tietueet on järjestetty Mistä syystä tiedostolla voi olla vain yksi harva hakemisto 16 pienin mahdollinen hakemistossa alarajat sivulle kuuluville avaimille ja osoitteet sivuille kaikki tietueet, joissa 70 avain < 110 kuuluvat sivulle 2 pienin mahdollinen hakemistossa alarajat sivulle kuuluville avaimille (Voidaan toteuttaa myös ilman osoitteita, hakemistomerkinnän indeksi vastaa sivunumeroa) kaikki tietueet, joissa 70 avain < 110 kuuluvat sivulle datatietueet järjestettynä peräkkäisrakenteena perustietueet järjestettynä peräkkäisrakenteena 18 Harri Laine 3

4 datatietueet järjestettynä peräkkäistiedostona hakemistoon alarajat (tai ylärajat) sivulle kuuluvien tietueiden avaimille (+osoitteet sivuille) kaksi peräkkäistä hakemistoavainta määrää sivulle i kuuluvat avaimet h(i) sivulle i kuuluva avain < h(i+1) hakemisto voi olla monitasoinen jos alin hakemistotaso tulee liian isoksi, tehdään sille samoin harva hakemisto ylempi hakemistotaso alin hakemistotaso hakemistotasoja voisi olla useitakin, mutta yleensä 2 tai 3 riittää siihen, että ylimmän tason hakemisto on niin pieni, että se voidaan pitää jatkuvasti keskusmuistissa Haku: etsi hakemistosivulta suurin hakemistoavain, joka on pienempi tai yhtä suuri kuin etsittävän avain, jos ollaan hakemistosivulla, siirry löydetyn alkion indeksin osoittamalle sivulle seuraavalla tasolla (jos hakemistomerkintöihin liittyy sivuosoite käytetään sitä indeksin tilalla) tässä joudutaan suorittamaan sivuhaku (ellei sivu ole puskurissa) jos ollaan datasivulla, etsi tietue sivulta 21 Jos datasivuille mahtuu useita tietueita tulee harva hakemisto tiheää pienemmäksi, joten haku on nopeampaa Esimerkki opiskelijatietueen keskipituus oli 0 tavua, joten yhdelle datasivulle voitaisiin sijoittaa vaikkapa 10 tietuetta (jätetty hieman tilaa lisäyksille) Tiedosto mahtuu 0 sivulle Kunkin sivun pienin avain viedään hakemistoon, jolloin hakemistosivulle menee keskimäärin 0 avainta (tässä muunnelmassa ei käytetä osoitteita) Tarvitaan 2 hakemistosivua Koko hakemisto (yht. 8K) voidaan pitää keskusmuistissa, joten tietueen hakuun opiskelijanumeron perusteella tarvitaan 1 sivuhaku sen jälkeen kun nuo 2 hakemistosivua on kerran ladattu. 22 Etuja pieni hakemisto - tehokas haku jos tietueita on N ja hakemistosivulle mahtuu X merkintää, tarvitaan hakemistoon roof(log X N) tasoa tukee myös arvovälihakuja hakuja avaimen alkuosalla (osoite like Helsingin% ) 23 Ongelmia tiedostolla voi olla vain yksi harva hakemisto sillä perustietueet voidaan järjestää vain yhteen järjestykseen lisäykset voivat aiheuttaa ongelmia jos lisäykset hoidetaan sivukohtaisilla ketjutetuilla ylivuotosivuilla, voi ketjusta tulla pitkä, jos lisäykset kasautuvat usein jätetään sivuille tilaa lisäyksille täyttösuhde huononee eikä tämä välttämättä hidasta kovin paljon rakenteen degeneroitumista tietueiden lisääminen satunnaisessa järjestyksessä on erityisen ongelmallista 24 Harri Laine 4

5 - ISAM ISAM (indexed sequential access method) indeksoitu peräkkäisrakenne harva monitasoinen staattinen hakemisto staattinen: hakemisto pysyy luontinsa jälkeen muuttumattomana kunnes tiedosto organisoidaan uudelleen ja sille luodaan uusi hakemisto tiedosto jakautuu perussivuihin ja ylivuotosivuihin ylivuotosivuille viedään lisäykset, jotka eivät mahdu perussivuille, ylivuotosivut ketjutetaan - ISAM Tiedosto luodaan järjestetyn aineiston pohjalta Tietueita lisätään tiedoston loppuun (järjestyksessä) Sivuille jätetään tilaa lisäyksille, esim. % - %. Hakemistomerkinnässä avainarvo ja sivuosoite Viedään merkintä hakemistosivulle aina kun aloitetaan uusi datasivu ensimmäisen hakemistosivun kohdalla viedään hakemisto-avaimeksi low-value = pienin mahdollinen arvo, muille sivuille sivun ensimmäisen tietueen avain Hakemistosivut voidaan laittaa täyteen, sillä niitä ei päivitetä ISAM - ISAM Rakenne sopii hyvin tiedostoille, joihin tulee vain vähän lisäyksiä. Jos lisäyksiä tulee runsaasti tarvitaan ajoittaisia uudelleenorganisointeja. Ylivuotoketjut hidastavat läpilukuaikaa samoin kuin järjestetyssä peräkkäisrakenteessa. Koska hakemistosivut eivät muutu, ei niitä myöskään tarvitse lukita rinnakkaisessa käsittelyssä prosessin ei tarvitse jonottaa hakemistosivua Poistot kun ylivuotosivu tyhjenee poiston seurauksena sivu irrotetaan ketjusta ja voidaan ottaa uudelleen käyttöön kun datasivu tyhjenee poiston seurauksena se jätetään tyhjäksi. Sivu tarjoaa tällöin lisäyspaikan, jos sen avainalueelle sattuisi tulemaan lisäyksiä ISAM - ISAM Alkuperä: IBM:n ISAM rakenteessa oli alunperin kaksi hakemistotasoa alimpana urahakemisto (uran suurin avain), ja seuraavalla tasolla sylinterihakemisto (sylinterin suurin avain) Muunnelmia ISAM rakennetta voidaan käyttää tiheän hakemiston toteutusrakenteena, siten että datatietueina eivät olekaan oikeat datatietueet vaan tiheän hakemiston hakemistomerkinnät. ISAM on keskimäärin hyvin tehokas rakenne hakemistoavaimen avulla tehtävissä hakuoperaatioissa (yhtäsuuruus, alkuosa, arvoväli) Rakenne ei kykene takaamaan kasvavalle tiedostolle kovin pientä ylärajaa levyhakujen määrälle pahimmassa tapauksessa, jolloin levyhakuja olisi luokkaa: lisäysten määrä/sivukoko 29 Harri Laine 5

6 B+ -puut ovat laajalti tietokantojen yhteydessä käytetty tiedostorakenne Rakenne on oikeastaan ISAM rakenteen dynaaminen muunnelma Rakenteen alimmalla tasolla ovat datatietueet järjestettynä rakenteena kuten ISAM:ssa, Datasivut eivät kuitenkaan ole välttämättä fyysisesti peräkkäisiä vaan ne on usein kytketty kaksisuuntaiseksi linkitetyksi listaksi. Erillisiä ylivuotosivuja ei ole, vaan listarakennetta ylläpidetään dynaamisesti. Datasivujen päällä on monitasoinen harva hakemisto, joka ISAM:ista poiketen on dynaaminen 31 hakemisto voi laajeta ja kutistua Datasivut (sequence set) datasivujen joukko voi laajeta ja kutistua harva hakemisto 32 B+ -puun hakemisto on rakenteeltaan ISAM:in kaltainen, mutta Datasivujen täyttöaste -%, samoin hakemistosivujen ylintä sivua lukuun ottamatta. hakemiston alaisuuteen kuuluvan ensimmäisen sivun pienin avainarvo jää pois (osoitteet ja erottimet) hakemistosivut eivät ole staattisia, niihin voi tulla uusia hakemistomerkintöjä, merkintöjä voidaan poistaa, sivuja voidaan jakaa ja yhdistää. B+ -puun tasapainovaatimuksena on, että jokainen hakupolku on yhtä pitkä, eli jokaisen tietueen hakemiseen tarvitaan yhtä monta sivuhakua (elleivät sivut ole puskureissa) lisäys- ja poisto-operaatiot säilyttävät hakurakenteen tasapainon 34 Tarkastellaan kertaluokan (order) d B+ -puuta Tällaisen puun jokaisessa hakemistosolmussa paitsi juuressa (ylin taso) on d m 2d erotinta ja m+1 osoitetta hakemistosivulla ovat siis osoitteet p 0,...,p m ja erottimet K 1,...,K m Kuten ISAM:ssa tietue kuuluu osoitteessa p i (i=1,...m) olevan sivun alaisuuteen, jos sen avaimelle pätee K i avain < K i+1 Tietue kuuluu osoitteessa p 0 olevan sivun alaisuuteen, jos sen avain < K 1 Haku (oletetaan, että avaimet yksikäsitteisiä) function search(node, key) { if (node is leaf) return node; else if (key<k[1]) return search(p[0],key); else if (key>=k[m]) return search(p[m],key); else { find i such that K[i]<=key<K[i+1]; return search(p[i],key]; } } Palauttaa datasivun osoitteen 36 Harri Laine 6

7 Lisäykset: Lisättäessä tietuetta B+ -puuhun sille haetaan sijoituspaikka edellä kuvatulla hakuoperaatiolla Jos sivulla on tilaa, tietue lisätään järjestyksessä oikealle paikalleen sivulla Jos tietue ei mahdu sivulle se sijoitetaan loogisesti oikealle paikalleen ja jaetaan ylivuotanut sivu: Otetaan käyttöön uusi sivu ja kytketään se linkitettyyn listaan lisättävä ei mahdu sivulle Siirretään puolet alkuperäisen sivun tietueista uudelle sivulle Muodostetaan hakemistomerkintä (K new,p new ) uuden sivun ensimmäisen tietueen avaimesta ja sivun osoitteesta ja lisätään tämä siihen hakemistotietueeseen, jonka alaisuuteen jaettu sivu kuului otetaan käyttöön uusi datasivu kytketään uusi datasivu sivuketjuun 39 Siirretään puolet ylivuotavan sivun sisällöstä uudelle sivulle tehdään uudelle sivulle hakemistotietue ja lisätään se hakemistosivulle, jonka alaisuuteen tietue lisättiin Harri Laine 7

8 Hakemistotietue mahtui sivulle lisäys on valmis Hakemistomerkinnän lisääminen hakemistosivulle voi aiheuttaa ylivuodon hakemistosivulla. Lisätään aluksi hakemistomerkintä oikealle kohdalleen. Sivulla olisi nyt 2d+1 erotinta ja 2d+2 osoitetta Otetaan käyttöön uusi hakemistosivu X. Siirretään sinne erottimet K d+2...k 2d+1 ja osoitteet p d+1... p 2d+2 Muodostetaan nouseva hakemistotietue keskimmäisestä erottimesta K d+1 ja uuden sivun osoitteesta X. Tämä lisätään siihen hakemistosivuun, jonka alaisuuteen jaettu hakemistosivu kuului. Jos jaettu sivu oli juuri, lisätään sen osoitteeksi p 0 edellisen juuren osoite Rakenne on nyt hieman kasvanut, kyseessä kertaluvun 2 B+- puu nouseva hakemistotietue ei mahdu hakemistosivulle lisätään keskimmäinen avain nousee ylöspäin 36 uusi sivu, jonne puolet keskimmäinen osoitin uuteen sivuun nousee seuraavalle tasolle Harri Laine 8

9 Jos jaettiin juuri, niin lisätään uuteen juureen vanhan osoite 36 Edellä kuvatulla tasapainotuksella hakemistosivuilla on aina vähintään d hakemistotietuetta (ei juuressa). Käytännössä erottimet voivat olla vaihtuvapituisia ja jakokriteeri voisi olla puolet käytettävissä olevasta tilasta erotinten lukumäärän sijasta. Mitä leveämpi hakupuu on, sitä matalampi se on ja sitä vähemmän levyhakuja tarvitaan sivun löytämiseksi. Puun leveyteen vaikuttaa se montako hakemisto-merkintää mahtuu hakemistosivulle. Useissa järjestelmissä ei tallennetakaan hakemistoon täydellisiä hakuperustakentän arvoja vaan pelkästään riittävän pitkiä osia arvojen alusta ohjaamaan hakuja Erottimet lyhyempiä kuin arvot Erottimet lyhyempiä kuin arvot Alkuosa erottelu - Prefix key compression K vain riittävästi alusta, jotta haku voidaan ohjata oikealle sivulle Alkuosa erottelu - Prefix key compression Au K lisätään Anttila Asko Anttila Asko Autoliike Bil Bookstore KansaMarket Kyläkauppa Autoliike Bil Bookstore KansaMarket Kyläkauppa Poistot Alkuperäisen B+ -puun idean mukaisesti tasapainotusta tehdään myös poistossa Jos datasivun täyttösuhde laskee alle puoleen ja sivun ja sen velisivun (sibling, saman isäsivun alla oleva vierussivu) yhteenlaskettu tietomäärä ylittää ylittää sivukoon, järjestetään sivuparin tietueet uudelleen siirtämällä täydemmältä sivulta tietue vajaalle sivulle. 70 kohdesivu velisivu poistetaan Harri Laine 9

10 tätä ei tarvitse vaihtaa vaikka tietue katosikin korvataan erotin sivun pienimmällä tunnuksella kohdesivu Täyttösuhde liian pieni velisivu siirretään vajaalle Siirretty datatietue 56 Jos poiston kohteena olevan sivun ja sen velisivun yhteenlaskettu tietomäärä jää alle sivun kapasiteetin yhdistetään sivut ja poistetaan niiden välinen erotin hakemistosta. 70 y rakenne tasauksen jälkeen 70 poistetaan y y siirretään kaikki velisivun tietueet kohdesivulle, vapautetaan tyhjentynyt sivu, poistetaan erotin hakemistosivulta 59 Harri Laine 10

11 Vyörytys Hakemistomerkinnän poiston takia hakemistosolmu voi jäädä vajaatäyttöiseksi Sivun täyttösuhdetta korjataan samalla periaatteella kuin datasivujenkin eli siirtämällä velisolmusta täydennystietue, siirto tehdään isäsolmun kautta vyöryttämällä Vyörytys: Olkoon kyseessä oikeanpuoleinen veli eli velisolmussa on isompia avaimia. Vyörytys tapahtuu tällöin seuraavasti Lisätään isäsolmusta kopioitu kohdesolmun ja velisolmun välinen erotin kohdesolmun erotintaulukon loppuun Lisätään velisolmun ensimmäinen osoitin p 0 kohdesolmun osoitintaulukon loppuun Korvataan isäsolmussa ollut kohdesolmun ja velisolmun välinen erotin velisolmun erotintaulukon pienimmällä avaimella Poistetaan velisolmun avain- ja osoitintaulukkojen ensimmäinen erotin ja osoitin Sivuja yhdistettäessä vyörytetään kaikki velisolmun tietueet kohdesolmuun ja poistetaan isäsolmusta erotin sekä osoitin velisolmuun Puun korkeus alenee, jos poistettavana on juurisolmun ainoa erotin. 61 kohde kohde sen veli sen veli 62 Kaikki toteutukset eivät käytä tasapainotusta poistojen yhteydessä, vaan antavat täyttöasteen laskea. B+ puun hakemistosivujen keskimääräiseksi täyttöasteeksi muodostuu lisäys- ja poistotasapainotusta käytettäessä noin 67% B+ -puun ominaisuuksia Olkoon B+ -puun korkeus h haettaessa indeksointiavaimen perusteella joudutaan tutkimaan h sivua ( h levyhakua) lisättäessä joudutaan lukemaan h sivua ja kirjoittamaan vähintään 1 ja enintään h+2 sivua poistettaessa joudutaan lukemaan vähintään h ja enintään 2h-1 ja kirjoittamaan vähintään 1 ja enintään 2h-1 sivua Indeksointiavaimen arvon muuttaminen täytyy B+ - puun yhteydessä hoitaa poisto ja lisäys operaatioina B+ -puut tietokantatoteutuksessa Useimmat tietokannan hallintajärjestelmät mahdollistavat B+ -puun käytön joko taulun toteutusrakenteena datasivuilla on taulun rivejä vastaavia tietueita ratkaisun huono puoli on se, että rivit voivat vaihtaa sivua, mikä tekee oheishakemistojen käytön työlääksi, kaikki osoitteet sivua vaihtaneeseen tietueeseen on vaihdon yhteydessä päivitettävä Oraclessa tämä on ratkaistu siten, että B+ -puu -rakenteisen tiedoston oheishakemisto ei käytäkään osoittamiseen tietueen osoitetta vaan tietueen pääavainta (haku hidastuu) tiheän hakemiston toteutusrakenteena datasivuilla on tiheän hakemiston hakemistomerkintöjä tämäon yleisin B+ -puun käyttötilanne. taulun rivit ovat tällöin yleensä kasarakenteena 65 Harri Laine 11

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

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

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

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

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

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

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

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

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta kevät Harri Laine 1 D B. Yksitasoiset talletusrakenteet

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta kevät Harri Laine 1 D B. Yksitasoiset talletusrakenteet Yksitasoiset talletusrakenteet Yksitasoisia talletusrakenteita käytetään lähinnä datatietueiden talletukseen järjestämätön peräkkäisrakenne (kasa, heap) järjestetty peräkkäisrakenne (sequential file) hajautusrakenne

Lisätiedot

Yksitasoisia talletusrakenteita käytetään lähinnä datatietueiden talletukseen

Yksitasoisia talletusrakenteita käytetään lähinnä datatietueiden talletukseen Yksitasoiset talletusrakenteet Yksitasoisia talletusrakenteita käytetään lähinnä datatietueiden talletukseen järjestämätön peräkkäisrakenne (kasa, heap) järjestetty peräkkäisrakenne (sequential file) hajautusrakenne

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

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

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

TKHJ:ssä on yleensä komento create index, jolla taululle voidaan luoda hakemisto

TKHJ:ssä on yleensä komento create index, jolla taululle voidaan luoda hakemisto Indeksin luonti ja hävitys TKHJ:ssä on yleensä komento create index, jolla taululle voidaan luoda hakemisto Komentoa ei ole standardoitu ja niinpä sen muoto vaihtelee järjestelmäkohtaisesti Indeksi voidaan

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

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

Hajautusrakenteet. R&G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Hajautusrakenteet R&G Chapter 11 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet Hajautukseen perustuvissa tiedostorakenteissa on tavoitteena yksittäisen tietueen

Lisätiedot

Luento 2: Tiedostot ja tiedon varastointi

Luento 2: Tiedostot ja tiedon varastointi HELIA 1 (19) Luento 2: Tiedostot ja tiedon varastointi Muistit... 2 Päämuisti (Primary storage)... 2 Apumuisti (Secondary storage)... 2 Tiedon tallennuksen yksiköitä... 3 Looginen taso... 3 Fyysinen taso...

Lisätiedot

Hajautusrakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet

Hajautusrakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet. Hajautukseen perustuvat tiedostorakenteet Hajautusrakenteet R&G Chapter Hajautukseen perustuvissa tiedostorakenteissa on tavoitteena yksittäisen tietueen nopea haku. Tähän pyritään siten, että tietueen sijoituspaikan eli solun (cell, bucket) osoite

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

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

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

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

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

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

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

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

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 7 Ti 4.4.2017 Timo Männikkö Luento 7 Joukot Joukko-operaatioita Joukkojen esitystapoja Alkiovieraat osajoukot Toteutus puurakenteena Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 7 Ti 4.4.2017 2/26

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 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

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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 25.2.2009 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 25.2.2009 1 / 34 Syötteessä useita lukuja samalla rivillä Seuraavassa esimerkissä käyttäjä antaa useita lukuja samalla

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 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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 11.2.2009 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 11.2.2009 1 / 33 Kertausta: listat Tyhjä uusi lista luodaan kirjoittamalla esimerkiksi lampotilat = [] (jolloin

Lisätiedot

D B. Levykön rakenne. pyöriviä levyjä ura. lohko. Hakuvarsi. sektori. luku-/kirjoituspää

D B. Levykön rakenne. pyöriviä levyjä ura. lohko. Hakuvarsi. sektori. luku-/kirjoituspää Levyn rakenne Levykössä (disk drive) on useita samankeskisiä levyjä (disk) Levyissä on magneettinen pinta (disk surface) kummallakin puolella levyä Levyllä on osoitettavissa olevia uria (track), muutamasta

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

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

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 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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 17.2.2010 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 17.2.2010 1 / 41 Sanakirja Monissa sovelluksissa on tallennettava rakenteeseen avain arvo-pareja. Myöhemmin rakenteesta

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

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

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

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

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

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

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

811312A Tietorakenteet ja algoritmit II Perustietorakenteet

811312A Tietorakenteet ja algoritmit II Perustietorakenteet 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2017-2018 II Perustietorakenteet Sisältö 1. Johdanto 2. Pino 3. Jono 4. Lista 811312A TRA, Perustietorakenteet 2 II.1. Johdanto Tietorakenne on tapa, jolla algoritmi

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

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

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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 10.2.2010 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 10.2.2010 1 / 43 Kertausta: listat Tyhjä uusi lista luodaan kirjoittamalla esimerkiksi lampotilat = [] (jolloin

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

Tietokanta (database)

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

Lisätiedot

Levymuisti. R&G Chapter 8 & Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1

Levymuisti. R&G Chapter 8 & Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Levymuisti R&G Chapter 8 & 9 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Tiedon talletuspaikkoja Levy: Pystytään noutamaan satunnainen sivu kiinteällä kustannuksella Useiden sivujen noutaminen halvempaa

Lisätiedot

lähtokohta: kahden O(h) korkuisen keon yhdistäminen uudella juurella vie O(h) operaatiota vrt. RemoveMinElem() keossa

lähtokohta: kahden O(h) korkuisen keon yhdistäminen uudella juurella vie O(h) operaatiota vrt. RemoveMinElem() keossa Kekolajittelu Prioriteettijonolla toteutettu keko InsertItem ja RemoveMinElem: O(log(n)) Lajittelu prioriteettijonolla: PriorityQueueSort(lajiteltava sekvenssi S) alusta prioriteettijono P while S.IsEmpty()

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

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

Tiedon talletuspaikkoja. Levymuisti. Vaihtoehtoisia talletusrakenteita. Tietokantojen säilytys. R&G Chapter 8 & 9. Useita vaihtoehtoja:

Tiedon talletuspaikkoja. Levymuisti. Vaihtoehtoisia talletusrakenteita. Tietokantojen säilytys. R&G Chapter 8 & 9. Useita vaihtoehtoja: Tiedon talletuspaikkoja Levymuisti R&G Chapter 8 & 9 Levy: Pystytään noutamaan satunnainen sivu kiinteällä kustannuksella Useiden sivujen noutaminen halvempaa kuin satunnaisen sivun Nauha: Sivuja käsiteltävä

Lisätiedot

Hakupuut. tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina

Hakupuut. tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina Hakupuut tässä luvussa tarkastelemme puita tiedon tallennusrakenteina hakupuun avulla voidaan toteuttaa kaikki joukko-tietotyypin operaatiot (myös succ ja pred) pahimman tapauksen aikavaativuus on tavallisella

Lisätiedot

Binäärihaun vertailujärjestys

Binäärihaun vertailujärjestys Järjestetyn sanakirjan tehokas toteutus: binäärihaku Binäärihaku (esimerkkikuassa aain = nimi) op Eea 5 op 5 op op 8 op 5 6 7 8 op Eea 5 op 5 op op 8 op 5 6 7 8 op Eea 5 op 5 op op 8 op 5 6 7 8 op Eea

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit , Harjoitus 2 ratkaisu

811312A Tietorakenteet ja algoritmit , Harjoitus 2 ratkaisu 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2017-2018, Harjoitus 2 ratkaisu Harjoituksen aiheena on algoritmien oikeellisuus. Tehtävä 2.1 Kahvipurkkiongelma. Kahvipurkissa P on valkoisia ja mustia kahvipapuja,

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

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

D B. Levytiedostojen käsittely. Levytiedostojen käsittely

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

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

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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 15.3.2010 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 15.3.2010 1 / 56 Tiedostoista: tietojen tallentaminen ohjelman suorituskertojen välillä Monissa sovelluksissa ohjelman

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

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (17) ICT05 Tiedonhallinta ja Tietokannat O.Virkki Suorituskyky

HAAGA-HELIA Heti-09 1 (17) ICT05 Tiedonhallinta ja Tietokannat O.Virkki Suorituskyky HAAGA-HELIA Heti-09 1 (17) Suorituskyky Suorituskyky... 2 Suorituskyvyn mittareita... 2 Tekninen ympäristö... 3 Suorituskyvyn optimointi... 4 Optimoinnin kohteet... 5 Fyysisen tason ratkaisut... 6 Indeksointi...

Lisätiedot

D B. Kyselyjen käsittely ja optimointi. Kyselyn käsittelyn vaiheet:

D B. Kyselyjen käsittely ja optimointi. Kyselyn käsittelyn vaiheet: Kyselyjen käsittely ja optimointi Kyselyn käsittelyn vaiheet: TKHJ ottaa vastaan kyselyn asiakasohjelmalta Kysely selataan ja jäsennetään tarkistetaan kyselyn rakenteellinen oikeellisuus Jäsennetty kysely

Lisätiedot

TIEDONHALLINTA - SYKSY Luento 11. Hannu Markkanen /10/12 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences

TIEDONHALLINTA - SYKSY Luento 11. Hannu Markkanen /10/12 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences TIEDONHALLINTA - SYKSY 2011 Kurssikoodi: Saapumisryhmä: Luento 11 TU00AA48-2002 TU10S1E Hannu Markkanen 22.11.2011 9/10/12 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences 1 Indeksit Indeksit Taulun

Lisätiedot

2. Tietokannan tallennusrakenteet

2. Tietokannan tallennusrakenteet Tietokannan hallinta 1 2. Tietokannan tallennusrakenteet 2. Tietokannan tallennusrakenteet 2.1 Levymuisti ja sen käyttö Muistilaitteiden hierarkia: ainakin keskusmuisti levymuisti (+ muita tukimuisteja,

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Tietokantaoperaatioiden toteutuksesta Harri Laine 1. Kyselyjen käsittely

Helsingin yliopisto/tktl Kyselykielet, s 2006 Tietokantaoperaatioiden toteutuksesta Harri Laine 1. Kyselyjen käsittely Kyselyjen käsittely Kyselyn käsittelyn vaiheet: TKHJ ottaa vastaan kyselyn asiakasohjelmalta Kysely selataan ja jäsennetään tarkistetaan kyselyn rakenteellinen oikeellisuus Jäsennetty kysely muunnetaan

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

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

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

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 2015) Toinen välikoe, malliratkaisut Tietorakenteet ja algoritmit (syksy 0) Toinen välikoe, malliratkaisut. (a) Alussa puu näyttää tältä: Lisätään 4: 4 Tasapaino rikkoutuu solmussa. Tehdään kaksoiskierto ensin oikealle solmusta ja sitten

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

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Ohjelmoinnin perusteet Y Python Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 16.2.2010 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 16.2.2010 1 / 41 Kännykkäpalautetteen antajia kaivataan edelleen! Ilmoittaudu mukaan lähettämällä ilmainen tekstiviesti

Lisätiedot

Tehtävä 2: Loppuosataulukko

Tehtävä 2: Loppuosataulukko Tehtävä 2: Loppuosataulukko Tutustu tarkoin seuraavaan tekstiin ja vastaa sitä hyväksi käyttäen tehtävän loppuosassa esitettyihin viiteen kysymykseen. Annetun merkkijonon (ns. hahmo) esiintymän haku pidemmästä

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit

Tietorakenteet ja algoritmit Tietorakenteet ja algoritmit Rekursio Rekursion käyttötapauksia Rekursio määritelmissä Rekursio ongelmanratkaisussa ja ohjelmointitekniikkana Esimerkkejä taulukolla Esimerkkejä linkatulla listalla Hanoin

Lisätiedot

Kirjoita oma versio funktioista strcpy ja strcat, jotka saavat parametrinaan kaksi merkkiosoitinta.

Kirjoita oma versio funktioista strcpy ja strcat, jotka saavat parametrinaan kaksi merkkiosoitinta. Tehtävä 63. Kirjoita oma versio funktiosta strcmp(),joka saa parametrinaan kaksi merkkiosoitinta. Tee ohjelma, jossa luetaan kaksi merkkijonoa, joita sitten verrataan ko. funktiolla. Tehtävä 64. Kirjoita

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit

Tietorakenteet ja algoritmit Tietorakenteet ja algoritmit Merkintöjen tulkintoja *++Pstack->top = item *Pstack->top++ = item (*Pstack->top)++ *(Pstack++)->top = item *(++Pstack)->top = item Lisää pinon toteutuksia Dynaaminen taulukko

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

Tietorakenteet, laskuharjoitus 6,

Tietorakenteet, laskuharjoitus 6, Tietorakenteet, laskuharjoitus, 23.-2.1 1. (a) Kuvassa 1 on esitetty eräät pienimmistä AVL-puista, joiden korkeus on 3 ja 4. Pienin h:n korkuinen AVL-puu ei ole yksikäsitteinen juuren alipuiden keskinäisen

Lisätiedot

1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa:

1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa: Tietorakenteet, laskuharjoitus 10, ratkaisuja 1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa: SamaLuku(T ) 2 for i = 1 to T.length 1 3 if T [i] == T [i + 1] 4 return True 5 return

Lisätiedot

18. Abstraktit tietotyypit 18.1

18. Abstraktit tietotyypit 18.1 18. Abstraktit tietotyypit 18.1 Sisällys Johdanto abstrakteihin tietotyyppeihin. Pino ja jono. Linkitetty lista. Pino linkitetyllä listalla toteutettuna. 18.2 Johdanto Javan omat tietotyypit ovat jo tuttuja:

Lisätiedot

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT PERUSTIETORAKENTEET LISTA, PINO, JONO, PAKKA ABSTRAKTI TIETOTYYPPI Tietotyyppi on abstrakti, kun se on määritelty (esim. matemaattisesti) ottamatta kantaa varsinaiseen

Lisätiedot

HELIA 1 (11) Outi Virkki Tiedonhallinta 4.11.2000

HELIA 1 (11) Outi Virkki Tiedonhallinta 4.11.2000 HELIA 1 (11) Access 1 ACCESS...2 Yleistä...2 Access-tietokanta...3 Perusobjektit...3 Taulu...5 Kysely...7 Lomake...9 Raportti...10 Makro...11 Moduli...11 HELIA 2 (11) ACCESS Yleistä Relaatiotietokantatyyppinen

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari 1 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä 1.2 Tietorakenteen ja algoritmin valinta 1.3 Algoritmit ja tiedon määrä 1.4 Tietorakenteet ja toiminnot 1.5 Esimerkki:

Lisätiedot

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2013) Kurssikoe 1, , vastauksia

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2013) Kurssikoe 1, , vastauksia 58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2013) Kurssikoe 1, 25.2.2013, vastauksia 1. (a) O-merkintä Ω-merkintä: Kyseessä on (aika- ja tila-) vaativuuksien kertalukumerkinnästä. O-merkintää käytetään ylärajan

Lisätiedot

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 CSE-A1111 30.9.2015 CSE-A1111 Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 30.9.2015 1 / 27 Mahdollisuus antaa luentopalautetta Goblinissa vasemmassa reunassa olevassa valikossa on valinta Luentopalaute.

Lisätiedot

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

Kyselyiden käsittely. R & G Chapter Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Kyselyiden käsittely R & G Chapter 12 15 16.02.06 Tietokannan hallinta, kevät 2006, Jan 1 Kyselyjen käsittely ja optimointi Kyselyn käsittelyn vaiheet: TKHJ ottaa vastaan kyselyn asiakasohjelmalta Kysely

Lisätiedot

Yleistä. Nyt käsitellään vain taulukko (array), joka on saman tyyppisten muuttujien eli alkioiden (element) kokoelma.

Yleistä. Nyt käsitellään vain taulukko (array), joka on saman tyyppisten muuttujien eli alkioiden (element) kokoelma. 2. Taulukot 2.1 Sisältö Yleistä. Esittely ja luominen. Alkioiden käsittely. Kaksiulotteinen taulukko. Taulukko operaation parametrina. Taulukko ja HelloWorld-ohjelma. Taulukko paluuarvona. 2.2 Yleistä

Lisätiedot

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, s Harri Laine 1 D B. Kyselyjen käsittely ja optimointi

Helsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, s Harri Laine 1 D B. Kyselyjen käsittely ja optimointi Kyselyn käsittelyn vaiheet: TKHJ ottaa vastaan kyselyn asiakasohjelmalta Kysely selataan ja jäsennetään tarkistetaan kyselyn rakenteellinen oikeellisuus Jäsennetty kysely muunnetaan relaatiolausekkeiksi

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 2 Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä

Lisätiedot

Sisällys. 18. Abstraktit tietotyypit. Johdanto. Johdanto

Sisällys. 18. Abstraktit tietotyypit. Johdanto. Johdanto Sisällys 18. bstraktit tietotyypit Johdanto abstrakteihin tietotyyppeihin. Pino ja jono. Linkitetty lista. Pino linkitetyllä listalla toteutettuna. 18.1 18.2 Johdanto Javan omat tietotyypit ovat jo tuttuja:

Lisätiedot

Ohjelmoinnin jatkokurssi, kurssikoe 28.4.2014

Ohjelmoinnin jatkokurssi, kurssikoe 28.4.2014 Ohjelmoinnin jatkokurssi, kurssikoe 28.4.2014 Kirjoita jokaiseen palauttamaasi konseptiin kurssin nimi, kokeen päivämäärä, oma nimi ja opiskelijanumero. Vastaa kaikkiin tehtäviin omille konsepteilleen.

Lisätiedot