מסדי נתונים תשס " ג 1 תכנון סכמות – אלגוריתם פירוק לתבניות בצורת BCNF מסדי נתונים.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Completeness and Expressiveness. תזכורת למערכת ההוכחה של לוגיקה מסדר ראשון : אקסיומות 1. ) ) (( 2. )) ) (( )) ( ) ((( 3. ))) F( F( ( 4. ) v) ( ) v ((
Advertisements

מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #4 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
1 Design Theory. 2 Minimal Sets of Dependancies A set of dependencies is minimal if: 1.Every right side is a single attribute 2.For no X  A in F and.
טבלאות סמלים נכתב ע"י אלכס קוגן סמסטר חורף, תשס"ח.
גרף מכוון Directed Graph a b c f g ed h צמתים חוג עצמי קשתות.
Number Theory and Algebra Advisor …………… Dr. Shpilka Amir Presented by …… Cohen Gil..………
מתמטיקה בדידה תרגול 3.
קורס אינטראקטיבי מבוסס על הקורס המועבר ע”י ד”ר קרסנוב קורס אינטראקטיבי מבוסס על הקורס המועבר ע”י ד”ר קרסנוב פרק 6. פירוק ……….(LU and Cholesky) …...
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
מסדי נתונים תשס " ג 1 תכנון סכמות (Design Theory) מסדי נתונים.
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
אתר הקורס: צוות הקורס: מרצה: אלדר פישר, טאוב
Power Consumption Awareness by using a Pedometer המעבדה לרשתות מחשבים המעבדה לרשתות מחשבים סמסטר אביב תשס " ח סמסטר אביב תשס " ח מנחים: איתי דברן – המעבדה.
אוטומט מחסנית הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 11.
הכנת המצגת: מוטי בן ארי ומיכל סמואל המחלקה להוראת המדעים, מכון ויצמן למדע ©
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
מחסני נתונים (Data Warehousing)
2 Suffix Tree: Definition Suffix tree T על מחרוזת S שגודלה n, הוא עץ מכוון עם בדיוק n עלים ממוספרים מ -1 עד n. לכל צומת פנימית ( חוץ מהשורש ) יש לפחות.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #5 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
משפט ההרכבה Composition Theorem תהי C מחלקה של פונקציות בוליניות תהי נגדיר סדרת פונקציות שניתנות לחישוב בזמן פולינומיאלי.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #6 appendix Statecharts vs. Raphsody 7 (theory vs. practice)
תורת הקבוצות חלק ב'. קבוצה בת מניה הגדרה: קבוצה אינסופית X היא ניתנת למניה אם יש התאמה חד-חד ערכית בין X לבין .
תכנות תרגול 6 שבוע : תרגיל שורש של מספר מחושב לפי הסדרה הבאה : root 0 = 1 root n = root n-1 + a / root n-1 2 כאשר האיבר ה n של הסדרה הוא קירוב.
תזכורת: גרפים גרף (G=(V,E V|=n, |E|=m| מכוון \ לא מכוון דרגה של קדקד
מסדי נתונים תשס " ג 1 More on SQL קורס מסדי נתונים.
אביב תשס"ה DBMS, צורות נורמליות1 צורות נורמליות: 3NF,BCNF צורה נורמלית (Normal Form) היא תכונה של סכמה רלציונית, המודדת את "טיב" הסכמה מבחינת מניעת.
מודל ONLINE לומדמורה 1. כל ניתן לחישוב בזמן פולינומיאלי 2. אחרי מספר פולינומיאלי של טעיות ( ) הלומד לא טועה ז"א שווה ל- Littlestone 1988.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
5. תלויות פונקציונליות שקפים: אלדר פישר
אתר הקורס: צוות הקורס: מרצה: אלדר פישר, טאוב
הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות (236353)
צורה נורמלית – BCNF Boyce-Codd Normal Form
Ray 7 דוגמא אלגוריתם 1.קבל דוגמאות 2. פלט f a עבור הדוגמה a המינימלית החיובית ?
Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing 1 Perfect Hashing בעיה : נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל - Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי.
אביב-תשס"ה DBMS, Design1 פרוקים של רלציות מוטיבציה: פרוק סכמה לסכמות יותר קטנות על מנת למנוע כפילויות. הגדרה: תהי R סכמה רלציונית. פרוק של R הוא.
אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני: פעולות מורפולוגיות.
1 Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing בעיה: נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל- Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי) * רוצים זמן קבוע.
תזכורת : אלגברה ליניארית מסקנה קלט : וקטורים פלט : האם u תלוי ליניארית ב קלט : מערכת של n משואות לינאריות ב -m נעלמים. פלט : פתרון, או שאין כזה. אלגוריתם.
4 July 2007 נרמול מסד הנתונים כאשר מסד הנתונים עובר את שלב התכנון הראשוני יכולים להיווצר מספר בעיות בתכנון הנובעות מיתירות: אחת הבעיות הנפוצות ביותר במסדי.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
יחס סדר חלקי.
מבוא למדעי המחשב תרגול 3 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
תחשיב היחסים (הפרדיקטים)
מבוא למדעי המחשב, סמסטר א ', תשע " א תרגול מס ' 1 נושאים  הכרת הקורס  פסאודו - קוד / אלגוריתם 1.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
DTD Inference for Views of XML Data Yannis Papakonstantinou and Victor Vianu U.C. San Diego Given by Irit Gefner
1 מבוא למדעי המחשב סיבוכיות. 2 סיבוכיות - מוטיבציה סידרת פיבונאצ'י: long fibonacci (int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; else return (fibonacci(n-1)
תיאוריית תכנון סכמות למסדי נתונים יחסיים חלק 5
(C) סיון טל גילוי מידע וזיהוי תבניות תרגול מס. 9 גילוי מידע וזיהוי תבניות תרגול מס. 9 דחיסת נתונים מהו קידוד תכונות של קידודים אי - שוויון קרפט.
1 מבוא למדעי המחשב backtracking. 2 מוטיבציה בעיית n המלכות: נתון: לוח שחמט בגודל. המטרה: לסדר על הלוח n מלכות כך שאף אחת לא תאיים על השנייה. דוגמא: עבור.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #1 Course site:
מספרים אקראיים ניתן לייצר מספרים אקראיים ע"י הפונקציה int rand(void);
FAA FAA (int s, int val) { temp = s; s = s + val; return temp; }
Relational Database Design (Discussion Session)
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #1
מבוא למדעי המחשב סיבוכיות.
4 July 2007 נרמול מסד הנתונים.
הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות (236353)
תיאוריית תכנון סכמות למסדי נתונים יחסיים חלק 4
Marina Kogan Sadetsky –
תרגול 11 NP complete.
תיכון בסיס-נתונים יחסי
למה רמת פרמי צריכה להיות קבועה בחומר שנמצא בשווי משקל?
Some slides are from Dr. Sara Cohen
Presentation transcript:

מסדי נתונים תשס " ג 1 תכנון סכמות – אלגוריתם פירוק לתבניות בצורת BCNF מסדי נתונים

מסדי נתונים תשס " ג 2 פירוק לתבניות בצורת BCNF מעוניינים באלגוריתם יעיל ( זמן ריצה פולינומיאלי ) למציאת פירוק לתבניות בצורת BCNF מעוניינים שהפירוק יהיה חסר אובדן

מסדי נתונים תשס " ג 3 טענות בסיס טענה : כל סכימה שבה שתי תכונות בלבד היא בצורת BCNF – מדוע ? טענה : אם סכמה R אינה בצורת BCNF אזי קיימים שני אטריביוטים A ו -B ב -R, כך (R – AB)  A – מדוע ?

מסדי נתונים תשס " ג 4 אלגוריתם הפירוק הרעיון הכללי : – עבור תבנית R בודקים הפרה של צורת BCNF ( איך ?) – אם אין הפרה סיימנו, אחרת מפרקים את R לשתי תבניות Z–A ו - XA כך ש - –X  A – ואין Y  X כך ש -Y  A

מסדי נתונים תשס " ג 5 פרוצדורת הפירוק if Z contains no A and B such that A is in (Z-AB) + then return that Z is in BCNF and cannot be decomposed else begin find one such A and B; Y:=Z–B; while Y contains A and B such that A is in (Y-AB) + do Y:=Y–B; return the decomposition Z–A and Y; end

מסדי נתונים תשס " ג 6 תוכנית הפירוק Z:=R; repeat decompose Z into Z–A and XA, where XA is in BCNF and X  A; /* use the decomposition procedure */ add XA to the decomposition; Z:=Z–A; Until Z cannot be decomposed add Z to the decomposition

מסדי נתונים תשס " ג 7 דוגמה ניקח סכימה R=CTHRSG –C = course –T = teacher –H = hour –R = room –S = student –G = grade

מסדי נתונים תשס " ג 8 התלויות שיתקיימו C  T Each course has one teacher HR  C Only one course can meet in a room at one time HT  R A teacher can be in only one room at one time CS  G Each student has one grade in each course HS  R A student can be in only one room at one time

מסדי נתונים תשס " ג 9 הפעלת האלגוריתם הסכימה CTHRSG בודקים את הזוג CT: C  (HRSG) + עבור C בתפקיד A ו -T בתפקיד B מתחילים הורדת אטריביוטים מיותרים מ - Y=CHRSG –A=C B=H לא ניתן להוריד אטריביוט –A=R B=C גורם להורדת C מקבלים Y=HRSG – ממשיכים עד לזוג A=R B=G ומקבלים Y=HRS – לא ניתן להמשיך לפרק את Y

מסדי נתונים תשס " ג 10 הפעלת האלגוריתם מוסיפים HRS לפירוק וממשיכים עם Z=CTHRSG – R ממשיכים עם CTHSG: – עבור A=T B=H נשארים עם Y=CTSG – עבור A=T B=S נשארים עם Y=CTG – עבור A=T B=G משאיר Y=CT ואז Y בצורת BCNF מוסיפים את CT לפירוק וממשיכים עם Z=CSHG

מסדי נתונים תשס " ג 11 הפעלת האלגוריתם ממשיכים עם CHSG – עבור A=G B=H משאיר Y=CSG – לא ניתן להמשיך להוריד אטריביוטים ומוסיפים CSG לפירוק ממשיכים עם CHS –CHS בצורת BCNF כי לא ניתן למצוא זוג אטריביוטים שמראה אחרת

מסדי נתונים תשס " ג 12 הפירוק לפי האלגוריתם מקבלים את הסכימות HRS, CT, CSG, CHS האם יש שימור תלויות ? האם הפירוק הוא חסר אובדן ?

מסדי נתונים תשס " ג 13 בדיקת שימור תלויות מעונינים לבדוק בצורה יעילה האם פירוק הוא משמר תלויות נתונה סכימה R עם קבוצת תלויות F ופירוק של R: R 1, …, R n נסמן ב - F i את הצמצום של F ל - R i (F i = π R i (F)) מעוניינים לדעת האם F + = (  Fi) +

מסדי נתונים תשס " ג 14 בדיקת שימור תלויות האם בעקבות הפירוק יכולה להתווסף תלות שלא היתה לפני הפירוק ? לבדיקת שימור התלויות : – לכל תלות X  Y בודקים האם (  Fi) +  X  Y – בודקים על ידי חישוב X + ביחס לתלויות הנשמרות בפירוק

מסדי נתונים תשס " ג 15 הרחבה של קבוצת אטריביוטים בסכימה של הפירוק עבור קבוצה Z של אטריביוטים וסכימה R i ההרחבה של Z ביחס ל - R i היא הקבוצה : Z  ((Z  R i ) +  R i ) – הסגור מחושב ביחס ל -F

מסדי נתונים תשס " ג 16 בדיקת שימור תלות X  Y Z:=X while changes to Z occure do for i=1 to n do Z:= Z  ((Z  R i ) +  R i ) /* closure wrt F*/ if Y  Z return “yes” else return “no”

מסדי נתונים תשס " ג 17 דוגמה R=ABCD F={A  B, B  C, C  D, D  A} Decomposition {AB, BC, CD} האם יש שימור תלויות ?