Lisätään avainarvo 6, joka mahtuu lehtitasolle:
|
|
- Aapo Lahti
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
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, 23,,, 51, 6,, 27, 13, 7, 9, 17,, 15, 24, 49,, and 13. Piirrä välivaiheita näkyviin ainakin kun sivuja halkaistaan tai puun korkeus kasvaa. 8p. Lisätään avainarvot, 23, ja, jotka kaikki mahtuvat juuritasolle: 23 Lisätään avainarvo 61, joka aiheuttaa juuritason (= lehtitaso) halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden solmun pienen arvo hakemistotasolle viitaksi (avainarvo ): Lisätään avainarvo 6, joka mahtuu lehtitasolle: Lisätään avainarvo, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo ):
2 Lisätään avainarvot 27 ja 13, jotka molemmat mahtuvat lehtitasojen sivuille: Lisätään avainarvo 7, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo ): Lisätään avainarvot 9 ja 17 jotka mahtuvat lehtitasolle: Lisätään avainarvo, joka aiheuttaa lehtitason halkeamisen. Luodaan uusi solmu ja jaetaan avainarvot solmujen kesken. Kopioidaan uuden lehtisolmun pienin arvo ylemmälle tasolle viitaksi (avainarvo ): Lisätään avainarvot 15, 24, 49, ja 13 jotka mahtuvat lehtitasolle: Valmista! 2
3 (b) Miten näin saadusta puusta haettaisiin avainarvoa 14? 2p. Verrataan hakuavainta 14 juuritason ensimmäiseen avaimeen. Koska 14 > jatketaan vertailua juuritasolla. Koska 14 < seuraataan avaimen viittaa alas. Tullaan lehtitasolle. Verrataan hakuavainta 14 ensin avainarvoon. Koska 14, jatketaan vertailua seuraavasta arvosta. Koska 13 14, jatketaan vertailua seuraavasta arvosta. Koska 13 14, jatketaan vertailua seuraavasta arvosta. Koska 15 > 14, tiedetään ettei hakuavainta voi olla puussa ja voidaan palauttaa virheilmoitus. (c) Piirrä näkyviin kuinka puuta muokataan kun (a)-kohdasta saadusta puusta poistetaan avaimet: 13, 7, 6,,, 13, 17 ja 9. Piirrä välivaiheita näkyviin ainakin kun sivuja yhdistellään tai puun korkeus laskee. 5p. Poistetaan avainarvot 13 ja 7, poistot ei aiheuta lehtitason alivuotoa. Sen sijaan avainarvon 6 poisto aiheuttaa 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 ): Poistetaan avainarvot,, 13 ja 17 jotka ei aiheuta lehtitason alivuotoa: Poistetaan avainaro 9, 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 ). 3
4 Puu on valmis! 2. Elvytys, 15p. Oletetaan että lokin sisältö romahduspisteessä on seuraava: 99: < checkpoint > 0: < start, T 1 > 1: < write, T 1, P 5, 0 > 2: < start, T 2 > 3: < write, T 2, P 5, 0 > 4: < commit, T 2 > 5: < end, T 2 > 6: < start, T 3 > 7: < write, T 3, P 3, 1 > 6: < abort, T 1 > 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 P 5 sisältävän sivun P agelsn = 1, tietoalkion P 3 sisältävän sivun P agelsn = 7. Oletetaan että lokimerkinnät ovat muotoa < operaatio, transaktio, tietoalkio, alkukuva >. Lisäksi oletetaan että viimeisen lokikirjauksen LSN on 8 (virhe tehtävänannossa). 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 1, T 3 } ja sitoutuneet = {T 2 }. Tämän jälkeen aloitetaan undo-vaihe, jossa keskeneräisten transaktioiden suorittamat muutokset perutaan lukemalla lokia lopusta alkuun. Tässä pitää huomioida PageLSN:t. Rivillä 7 olevaa kirjoitus pitää perua koska P agelsn = 7 7. Eli suoritetaan operaatio < write, P 3, 1 > ja tehdään lokikirjaus 9 :< write, T 3, P 3, 1 >. Rivillä 1 oleva kirjoitus pitää perua koska P agelsn = 1 1. Perutaan transaktio T 3 eli tehdään lokikirjaukset, 1 :< abort, T 3 > ja 111 :< end, T 3 >. Eli suoritetaan operaatio < write, P 5, 0 > ja tehdään lokikirjaus 112 :< write, T 1, P 5, 0 >. Perutaan vielä transaktio T 1 eli tehdään lokikirjaukset 113 :< abort, T 1 > ja 114 :< end, T 1 >. Muita operaatioita ei olekkaan. 4
5 Tämän jälkeen aloitetaan redo-vaihe, jossa sitoutuneiden transaktioiden tekemät muutokset suoritetaan uudestaan käymällä lokia alusta loppuun. Huomioidaan taas PageLSN:t. Rivin 3 kirjoitusta pitää uusia silla P agelsn = 7 3. Joten suoritetaan kirjoitus < write, P 3, 0 > ja tehdään lokikirjaus 114 :< write, T 2, P 3, 0 >. Lopuksi otetaan vielä checkpoint ja tehdään lokikirjaus 120 :< checkpoint >. 3. Kyselynkäsittely, 15p. Olkoon annettuna seuraava relaatiokaavio ja SQL-kysely. Suppliers(sid: integer, sname: char(80), city: char(80)); Supply(sid: integer, pid: integer); Parts(pid: integer, pname: char(80), price: real); SELECT S.sname, P.pname FROM Suppliers S, Parts P, Supply Y WHERE S.sid = Y.sid AND Y.pid = P.pid AND S.city = Madison AND P.price 1,000; (a) Anna kyselyä vastaava relaatioalgebramuotoinen lauseke ja piirrä lauseketta vastaava kyselypuu. (b) Optimoi kyselyä heuristisilla säänöillä kirjoittaen näkyviin sekä miten kyselyä olet muokannut että mihin sääntöön muokkaus perustuu ja piirä näkyviin optimoitu lauseketta vastaava kyselypuu. (c) Kerro kuinka suorittaisit kyselyn, jos jokaisesta relaatiosta tiedetään että se talletettu järjestämättömään kasarakenteeseen peräkkäistalletuksella. Mitkä hakemistot nopeuttaisivat kyselyn suoritusta? 3p Katso vastaukset kevään 2006, harjoitus 4 ratkaisuista! 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 = w 1 [x]r 2 [y]w 1 [y]w 2 [y]r 1 [z]w 1 [x]r 2 [y]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 [y] (koska w 2 [y]) ja häviävän kirjoituksen (lost update) w 1 [y] (koska w 2 [y]). Historiaa vastaava sarjallistuvuusverkko olisi: 5
6 r2[y] w1[y] T1 T2 w1[y] w2[y] Koska sarjallistuvuusverkko on syklinen historia ei ole sarjallistuva ja siis ei voi olla konfliktisarjallistuva. (c) Anna esimerkki historiasta, jossa esiintyy ketjuperuutus. 2p. (Huom: kirjoita esimerkkiin näkyviin vain välttämättömät operaatiot ja perustele mikä operaatio aiheuttaa likaisen luvun). H = w 1 [x]r 2 [x]w 2 [x]a 1 a 2, tässä T 2 pitää peruuttaa koska se on lukenut tietoalkion x arvon, joka perutaan. Siis syntyy ketjuperuutus. (d) Anna esimerkki historiasta, jossa käytetään tiukkaa 2PL-menetelmää ja jossa esiintyy lukkiutuma. Piirrä näkyviin odotusverkko (wait-for graph). 4p. 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] 6
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
Lisätiedot1. 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);
LisätiedotElvytys. 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
Lisätiedotv 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
LisätiedotR 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
Lisätiedot58131 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
LisätiedotTietorakenteet, 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotTietokantarakenteet 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.
LisätiedotSeminaari: Keskusmuistitietokannat. Keskusmuistitietokantojen samanaikaisuuden hallinta Ilkka Pullinen
Seminaari: Keskusmuistitietokannat Keskusmuistitietokantojen samanaikaisuuden hallinta Ilkka Pullinen Sisältö Johdanto Esiteltävien menetelmien taustoja Hajautetun tietokannan spekuloiva samanaikaisuuden
LisätiedotTietokantarakenteet ja -algoritmit 6. harjoitus
Tietokantarakenteet ja -algoritmit 6. harjoitus Malliratkaisut 1.. a) T1 = B I[b, r 2, 0, 0] IX-lukitaan järjestelmä s, tietokanta b ja relaatio (b, r 2 ) (tässä järjestyksessä), X-lukitaan (b, r 2, 0)
LisätiedotHakemistorakenteet. 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
LisätiedotD 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
LisätiedotHakemistotyypeistä. Hakemistorakenteet. Hakemiston toteutuksesta. Hakemiston toteutuksesta
Hakemistotyypeistä Hakemistorakenteet R & G Chapter 10 Hakemistomerkintä sisältää hakemistoavaimen (indexing key) muodostusperustan määrittelemänä tietueesta tai tietuejoukosta tuotettu tunnus yleensä
LisätiedotHelsingin 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
LisätiedotB-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.
LisätiedotB + -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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotHELIA 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotAlgoritmit 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
Lisätiedot5. 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
LisätiedotHelsingin 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotInsert 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
LisätiedotKäsitellyt 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:
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotAlgoritmit 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
Lisätiedot7. 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
LisätiedotAVL-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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotTransaktioiden 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotTietokantarakenteet 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
LisätiedotHAAGA-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...
LisätiedotCSE-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
LisätiedotKirjoita 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
LisätiedotTKT20001 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotCSE-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
Lisätiedotprivate 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
LisätiedotAlgoritmit 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
Lisätiedot811312A 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,
LisätiedotTehtävän 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotA274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT
A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT PUURAKENTEET, BINÄÄRIPUU, TASAPAINOTETUT PUUT MIKÄ ON PUUTIETORAKENNE? Esim. Viereinen kuva esittää erästä puuta. Tietojenkäsittelytieteessä puut kasvavat alaspäin.
LisätiedotTietokannan 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
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotKirjoita 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
LisätiedotAlgoritmit 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
Lisätiedot5.2 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).
LisätiedotD 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
LisätiedotHelsingin yliopisto/tktl Tietokannan hallinta, kevät Harri Laine 1 D B. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta. Transaktionhallinta
(transaction management) on keskeinen tekijä tietokannan samanaikaisen käytön ja virheistä toipumisen kannalta. Useat prosessit voivat käsitellä tietokantaa samanaikaisesti Jos tietokoneessa on vain yksi
LisätiedotD 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
Lisätiedot3. Tietokannan hakemistorakenteet
3. Tietokannan hakemistorakenteet Tiedoston tietueiden haku voi perustua johonkin monesta saantipolusta (access path): - perustiedoston tiedostorakenne - hakemistot, joita voidaan tehdä käsittelytarpeiden
Lisätiedot3. Tietokannan hakemistorakenteet
3. Tietokannan hakemistorakenteet Tiedoston tietueiden haku voi perustua johonkin monesta saantipolusta (access path): - perustiedoston tiedostorakenne - hakemistot, joita voidaan tehdä käsittelytarpeiden
LisätiedotD B. Transaktionhallinta
(transaction management) on keskeinen tekijä tietokannan samanaikaisen käytön ja virheistä toipumisen kannalta. Useat prosessit voivat käsitellä tietokantaa samanaikaisesti Jos tietokoneessa on vain yksi
LisätiedotDatatähti 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
LisätiedotD 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)
LisätiedotSisältö. Tosiaikajärjestelmät Luento 11: Tosiaikatietokannat. Abstrakti tietokantamalli. Tietoalkio ACID. Transaktion tilat. Abstrakti tietokantamalli
Tosiaikajärjestelmät Luento 11: Tosiaikatietokannat Tiina Niklander Perustuu Jan Lindströmin materiaalin S2002 ja artikkeliin: Ramamritham, Son & DiPippo: Real-Time Databases and Data Services. Real-Time
LisätiedotTosiaikajärjestelmät Luento 11: Tosiaikatietokannat
Tosiaikajärjestelmät Luento 11: Tosiaikatietokannat Tiina Niklander Perustuu Jan Lindströmin materiaalin S2002 ja artikkeliin: Ramamritham, Son & DiPippo: Real-Time Databases and Data Services. Real-Time
Lisätiedot58131 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
LisätiedotHELIA TIKO-05 1 (17) ICT03D Tieto ja tiedon varastointi Räty, Virkki
HELIA TIKO-05 1 (17) SQL / DML 4 Alikyselyt...2 Joukko-operaatiot...7 Yhdiste, unioni...8 Leikkaus...9 Erotus... 10 Tietokannan datan muokkaus... 11 Lisäys... 11 Yhden rivin lisääminen... 12 Useamman rivin
Lisätiedot25.4.05. 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
Lisätiedotoheishakemistoja 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
LisätiedotFROM-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
LisätiedotD 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
LisätiedotCS-A1150 Tietokannat CS-A1150 Tietokannat / 47
CS-A1150 Tietokannat 10.4.2018 CS-A1150 Tietokannat 10.4.2018 1 / 47 Oppimistavoitteet: tämän luennon jälkeen Tiedät, mitä tarkoitetaan hakemistolla ja mitä hyötyä hakemistosta on. Tiedät, miten voidaan
Lisätiedotuseampi 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
Lisätiedot811120P 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
LisätiedotSamanaikaisuuden hallinta. Optiot transaktionaalisissa työnkuluissa
Samanaikaisuuden hallinta Optiot transaktionaalisissa työnkuluissa Sisältö Transaktionaaliset työnkulut Samanaikaisuuden ongelmat Optiot idea käyttökohteet WorkMan Optioiden toteutus Arviointi Transaktionaaliset
Lisätiedot811312A 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,
LisätiedotSQL-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
Lisätiedot18. 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:
LisätiedotTransaktiot - 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:
LisätiedotAlgoritmit 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
LisätiedotCS-A1150 Tietokannat CS-A1150 Tietokannat / 43
CS-A1150 Tietokannat 15.4.2019 CS-A1150 Tietokannat 15.4.2019 1 / 43 Oppimistavoitteet: tämän luennon jälkeen Tiedät, mitä tarkoitetaan hakemistolla ja mitä hyötyä hakemistosta on. Tiedät, miten voidaan
LisätiedotLiitosesimerkki 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
Lisätiedot58131 Tietorakenteet ja algoritmit Uusinta- ja erilliskoe ratkaisuja (Jyrki Kivinen)
58131 Tietorakenteet ja algoritmit Uusinta- ja erilliskoe 12.9.2018 ratkaisuja (Jyrki Kivinen) 1. [10 pistettä] Iso-O-merkintä. (a) Pitääkö paikkansa, että n 3 + 5 = O(n 3 )? Ratkaisu: Pitää paikkansa.
LisätiedotEsimerkki. 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.
LisätiedotSivupalvelin- ja yhteislevyjärjestelmät
Sivupalvelin- ja yhteislevyjärjestelmät C. Mohan & I. Narang 1994: ARIES/CSA: a method for database recovery in client-server architectures. Proc. of the 1994 ACM SIG- MOD Internat. Conf. on Management
LisätiedotYhdiste, 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.
LisätiedotAlgoritmit 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
Lisätiedot2. Perustietorakenteet
2. Perustietorakenteet Tässä osassa käsitellään erilaisia perustietorakenteita, joita algoritmit käyttävät toimintansa perustana. Aluksi käydään läpi tietorakenteen abstrakti määritelmä. Tämän jälkeen
LisätiedotHELIA TIKO-05 SQL-TRANSAKTIOT 1 ( 12) ICT03D Tieto ja tiedon varastointi
HELIA TIKO-05 SQL-TRANSAKTIOT 1 ( 12) SQL-transaktiot Lähes kaikissa tietojärjestelmissä tietojen talletus on toteutettu tietokannoissa, joita käytetään tietokannanhallintajärjestelmien (DBMS) palvelujen
LisätiedotLokin ylläpito ja puskurinhallinta
Lokin ylläpito ja puskurinhallinta C. Mohan, D. Haderle, B. Lindsay, H. Pirahesh & P. Schwartz: ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial rollbacks using write-ahead
LisätiedotVersionhallinta MIKSI?
Versionhallinta MIKSI? Versionhallinta Miten jakaa tiedostot ihmisten kesken? Miten pitää tiedostot ajan tasalla? Miten hoitaa päällekkäiset muutokset samaan tiedostoon? Miten muistaa, mitä on tehty? Miten
LisätiedotMiten 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
LisätiedotMuita transaktioiden hallintamenetelmiä
Muita transaktioiden hallintamenetelmiä H. Berenson, P. Bernstein, J. Gray, J. Melton, E. O Neil & P. O Neil: A critique of ANSI SQL isolation levels. Proc. of the 1995 ACM SIG- MOD Internat. Conf. on
Lisätiedot3. 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
LisätiedotAlgoritmit 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,
Lisätiedot811312A 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
Lisätiedot58131 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
LisätiedotPythonin 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')
LisätiedotYhtälönratkaisusta. 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
LisätiedotSisällys. 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(a) Kyllä. Jokainen lähtöjoukon alkio kuvautuu täsmälleen yhteen maalijoukon alkioon.
HY / Avoin yliopisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 015 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kuvauksiin. 1. Merkitään X = {1,,, 4}. Ovatko seuraavat säännöt
LisätiedotSELECT-lauseen perusmuoto
SQL: Tiedonhaku SELECT-lauseen perusmuoto SELECT FROM WHERE ; määrittää ne sarakkeet, joiden halutaan näkyvän kyselyn vastauksessa sisältää
LisätiedotLuku 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
LisätiedotHelsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos (H.Laine) Tietokantojen perusteet. Liitteenä: Tiivistelmä SQL-syntaksista
Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos 26.2.2014 (H.Laine) Tietokantojen perusteet Liitteenä: Tiivistelmä SQL-syntaksista Kirjoita jokaiseen erilliseen vastausarkkiin kurssin nimi, tenttipäivä,
Lisätiedot