SlideShare a Scribd company logo
1 of 58
Реляционные базы
данных
Смаль Дмитрий
Где хранить данные
Где хранить данные

1.На стороне пользователя
2.В памяти
3.На диске
4.На диске и в памяти
СУБД и базы данных
База данных
База данных — взаимосвязанная информация (данные)
об объектах, которая организованна специальным
образом и хранится на каком-либо носителе.

Система управления базами данных
СУБД — совокупность программных и лингвистических
средств общего или специального назначения,
обеспечивающих управление созданием и
использованием баз данных.
СУБД и базы данных
Функции СУБД
• управление данными во внешней памяти
• управление данными в оперативной памяти
• журнализация изменений, резервное копирование и
восстановление базы данных после сбоев
• поддержка языков БД (язык определения данных, язык
манипулирования данными).
СУБД и базы данных
Решаемые проблемы
• структура хранения
• примитивные операции (проекции, селекции, соединения и т.п.)
• эффективный поиск данных
• управление памятью
• совместный доступ к данным
• изоляция и блокировки
• атомарные операции
СУБД и базы данных
Классификация СУБД по модели данных
• Иерархические
• Сетевые
• Реляционные
• Объектно-ориентированные
• Объектно-реляционные
Реляционные СУБД
Реляционная СУБД — СУБД, управляющая реляционными базами
данных.
Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной
модели данных.
Основные понятия реляционной модели данных:
• Отношение, relation, таблица
• Кортеж, tuple, строка
• Атрибут, столбец
• Реляционная алгебра – запрос
Реляционная модель
Реляционная модель данных

Кортежи не упорядочены. Данные в столбце однотипны.
Реляционная модель данных
Операции реляционной алгебры
• Выборка (where …)
• Проекция (select …)
• Объединение (union)
• Пересечение (intersect)
• Разность (except)
• Произведение (from t1, t2)
• Деление (обратное пересечение)
• Соединение (пересечение с условием, join)
Реляционная модель данных
Выборка

Персоны

Имя

Возраст

Вес

Harry

34

80

Donald

29

70

Helena

54

54

Имя

Возраст

Вес

Harry

34

80

Helena

54

54

σВозраст ≥ 34
34(Персоны)
Peter
80
Реляционная модель данных
Проекция

Персоны

Имя

Возраст

Вес

Harry

34

80

Donald

29

70

Helena

54

54

34
Возраст

Вес

80

34

80

29

70

πВозраст,Вес(Персоны)

Peter
Реляционная модель данных
Объединение

Персоны

Персонажи

Имя

Возраст Вес

Имя

Возраст Вес

Harry

34

80

Daffy

24

19

Donald

29

70

Donald

29

70

Helena
Имя

54

54
Возраст

Вес

Harry

34

80

Donald

29

70

Helena

54

54
Реляционная модель данных
Пересечение

Персоны

Персонажи

Имя

Возраст Вес

Имя

Возраст Вес

Harry

34

80

Daffy

24

19

Donald

29

70

Donald

29

70

Helena

54

54

Scrooge 81

27

Peter

34

80

Имя

Возраст

Вес

Donald

29

70
Реляционная модель данных
Разность

Персоны

Персонажи

Имя

Возраст

Вес

Имя

Возраст Вес

Harry

34

80

Harry

34

80

Donald

29

70

Donald

29

70

Helena

54

54

Helena

54

54

Daffy
Имя
Donald
Daffy

24
Возраст
25
24

19
Вес
23
19

Donald

29

70
Реляционная модель данных
Произведение
Мультфильмы

Каналы

Код_мульта Название_мульт
а

Код_канала

Название_канал
а

0

0

СТС

The Simpsons

1
Family Guy
1
Код_мульта Duck Tales
Название_мул Код_канала
2
ьта

2х2
Название_кан
ала

0

The Simpsons

0

СТС

0

The Simpsons

1

2х2

1

Family Guy

0

СТС
Реляционная модель данных
Деление
Мультфильмы
ID

Название_мульта

Каналы
Название_кан
ала

Название_канала
RenTV

0

The Simpsons

RenTV

0

The Simpsons

2х2

0

The Simpsons

CTC

1

Family Guy

RenTV

1

Family Guy

2

Duck Tales

2х2
ID
СТС

Название_мульта

2

Duck Tales

0
2x2

The Simpsons

2х2
Реляционная модель данных
Соединение
Мультфильмы
Код
мульт
а

Название_мульта

0

The Simpsons

2х2

1

Family Guy

2х2

2

Duck Tales

Каналы

Код канала

RenTV

Код
канала

Частота

RenTV

3,1415

2х2

783,25

Код
мульт
а

Название_мульта Код канала Код канала Частота

0

The Simpsons

2х2

2х2

783,25
SQL
SQL

• DDL (Data Definition Language) - oпределение
структуры отношений
• DML (Data Manipulation Language) - изменение
хранимых данных
• DQL (Data Query Language) - запросы
Data Query Language
Выборка
SELECT id, name, length(name) AS len
FROM users
WHERE email LIKE '%@mail.ru' AND age > 10
ORDER BY name DESC
LIMIT 10 OFFSET 15
Data Query Language
Агрегация
SELECT name, count(id) cnt
FROM users
GROUP BY name
ORDER BY cnt
HAVING cnt > 1

Агрегатные функции: COUNT, SUM, AVG, GROUP_CONCAT
Data Query Language
Соединения
SELECT h.name, a.name
FROM heroes h
INNER JOIN abilities a ON h.id = a.hero_id
SELECT h.name, a.name
FROM heroes h, abilities a
WHERE h.id = a.hero_id
Data Query Language
Разновидности JOIN

• CROSS JOIN (A, B)
• INNER JOIN (JOIN)
• LEFT OUTER JOIN ( A LEFT JOIN B )
• RIGH OUTER JOIN ( A RIGHT JOIN B )
• FULL OUTER JOIN ( A LEFT JOIN B UNION A RIGHT
JOIN B)
Data Query Language
Data Query Language
Вложенные запросы
SELECT title
FROM article t1
JOIN (
SELECT rubric_id, MAX(id) max_id
FROM article
GROUP BY rubric_id LIMIT 5
) t2
ON t1.id = t2.max_id;
Data Query Language
Объединение
SELECT * FROM t1
LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.id
UNION
SELECT * FROM t1
RIGHT JOIN t2 ON t1.id = t2.id
Data Manipulation Language
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('petr', 10);
UPDATE users SET age = 10 WHERE name = 'petr';
UPDATE users SET age = age + 1;
DELETE FROM users WHERE name = 'masha';
DELETE FROM users WHERE age > 150;
REPLACE INTO users (name, age) VALUES ('petr', 10);
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('petr', 10) ON DUPLICATE
KEY UPDATE name = 'petr', age = 10;
Data Definition Language
CREATE TABLE users (
id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,
email VARCHAR(64) NOT NULL,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
birthdate DATE,
registred DATETIME DEFAULT NOW(),
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY (email),
KEY birthdate_idx (birthdate)
);
Data Definition Language
CREATE TABLE users (
id SERIAL,
name VARCHAR(255) NOT NULL
);
CREATE TABLE cars (
id SERIAL,
number VARCHAR(10) NOT NULL,
owner_id BIGINT NOT NULL,
FOREIGN KEY (owner_id) REFERENCES users (id)
DELETE CASCADE
);

ON
Data Definition Language
DROP TABLE useless;
ALTER TABLE users
ADD COLUMN language enum('ru', 'en')
NOT NULL DEFAULT 'ru' after name;
ALTER TABLE users DROP COLUMN langauge;
ALTER TABLE users ADD INDEX ('name');
ALTER TABLE users
CHANGE nickname fullname varchar(255) NOT NULL;
CREATE DATABASE test;
Проектирование
Проектирование
Блюдо

Вид

Дата

Продукт

Калорийност
ь

Вес
(г)

Поставщи
к

Город

Страна

Вес (кг)

Цена ($)

Лобио

Закуска

1/9/2012

Фасоль

307

200

"Хуанхэ"

Пекин

Китай

250

0.37

Лобио

Закуска

1/9/2012

Лук

45

40

"Наталка"

Киев

Украина

100

0.52

Лобио

Закуска

1/9/2012

Масло

742

30

"Лайма"

Рига

Латвия

70

1.55

Лобио

Закуска

1/9/2012

Зелень

18

10

"Даугава"

Рига

Латвия

15

0.99

Борщ

Суп

1/9/2012

Мясо

166

80

"Наталка"

Киев

Украина

100

2.18

Борщ

Суп

1/9/2012

Лук

450

30

"Наталка"

Киев

Украина

100

0.52

Борщ

Суп

1/9/2012

Томаты

24

40

"Полесье
"

Киев

Украина

120

0.45

Борщ

Суп

1/9/2012

Рис

334

50

"Хуанхэ"

Пекин

Китай

75

0.44

Борщ

Суп

1/9/2012

Масло

742

15

"Полесье
"

Киев

Украина

50

1.62

Борщ

Суп

1/9/2012

Зелень

18

15

"Наталка"

Киев

Украина

10

0.88

Избыточность
Противоречивость (добавление / удаление / обновление)
Проектирование
Задачи проектирования
• Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.
• Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым
запросам.
• Сокращение избыточности и дублирования данных.
• Обеспечение целостности данных (правильности их содержания):
исключение противоречий в содержании данных, исключение их
потери и т.д.
Нормализация
Ключ
Минимальный набор аттрибутов, обеспечивающий уникальность
кортежа. Если у двух кортежей совпадают все ключевые аттрибуты →
кортежи совпадают. Никакое подмножество ключа не является
ключом.

Первичный ключ
Если существует несколько ключей, один из них называют первичным.
1ая нормальная форма
Переменная отношения находится в первой нормальной форме тогда и
только тогда, когда в любом допустимом значении отношения каждый
его кортеж содержит только одно значение для каждого из атрибутов.

Сотрудник

Номер телефона

Иванов И. И.

283-56-82
390-57-34

Петров П. П.

708-62-34

Сотрудник

Номер телефона

Иванов И. И.

283-56-82

Иванов И. И.

390-57-34

Петров П. П.

708-62-34
2ая нормальная форма
Схема отношений находится во второй нормальной форме тогда и
только тогда, когда она находится в первой нормальной форме и каждый
неключевой атрибут X неприводимо зависит от ее потенциального
ключа.
(т.е. невозможно выделить подключ, от которого зависит)

Сотрудник

Должность

Компьютер

Гришин

Кладовщик

Нет

Васильев

Программис Есть
т

Иванов
Кладовщик Нет
Сотрудник
Должность
Должность

Компьютер

Гришин

Кладовщик

Кладовщик

Васильев

Программис

Программис Есть

Нет
3 и 4 нормальные формы
3я нормальная форма
Схема отношений R находится в третьей нормальной форме тогда и
только тогда, когда она находится во второй нормальной форме и ни
один неключевой атрибут R не находится в транзитивной
функциональной зависимости от потенциального ключа R.

4я нормальная форма (Бойса-Кодда)
Переменная отношения находится в четвёртой нормальной форме, если
она находится в нормальной форме Бойса — Кодда и не содержит
нетривиальных многозначных зависимостей
Проектирование
Формализация на практике
• Логическое разделение сущностей
• Выделение синтетических первичных ключей
• Связи 1:N, N:1 реализуются через внешний ключ
• Связи N:M реализуются через промежуточную таблицу
• Атрибут с фиксированным числом значений – внешняя
таблица либо поле типа enum
Проектирование
Блюдо

Вид

Дата

Продукт

Калорийност
ь

Вес
(г)

Поставщ
ик

Город

Страна

Вес (кг)

Цена ($)

Лобио

Закуска

1/9/2012

Фасоль

307

200

"Хуанхэ"

Пекин

Китай

250

0.37

Лобио

Закуска

1/9/2012

Лук

45

40

"Наталка
"

Киев

Украина

100

0.52

Лобио

Закуска

1/9/2012

Масло

742

30

"Лайма"

Рига

Латвия

70

1.55

Лобио

Закуска

1/9/2012

Зелень

18

10

"Даугава
"

Рига

Латвия

15

0.99

Борщ

Суп

1/9/2012

Мясо

166

80

"Наталка
"

Киев

Украина

100

2.18

Борщ

Суп

1/9/2012

Лук

450

30

"Наталка
"

Киев

Украина

100

0.52

Борщ

Суп

1/9/2012

Томаты

24

40

"Полесье
"

Киев

Украина

120

0.45

Борщ

Суп

1/9/2012

Рис

334

50

"Хуанхэ"

Пекин

Китай

75

0.44

Борщ

Суп

1/9/2012

Масло

742

15

"Полесье
"

Киев

Украина

50

1.62

Борщ

Суп

1/9/2012

Зелень

18

15

"Наталка
"

Киев

Украина

10

0.88
Проектирование
Внешние ключи
Внешний ключ – подмножество атрибутов некоторой схемы отношения R2,
значения которых должны совпадать со значениями некоторого
потенциального ключа некоторой схемы отношения R1.
Изменение/удаление внешнего ключа
• RESTRICT
• CASCADE
• SET NULL
• NO ACTION
Внутренняя структура
Индексы

• Первичный ключ PRIMARY
• Уникальный индекс UNIQUE
• Неуникальный индекс INDEX
• Пространственный индекс SPATIAL
• Полнотекстовый индекс FULLTEXT
Индексы
B-дерево
• Сбалансированное дерево.
• Эффективное заполнение блоков
• Применяется для индексирования ключевых и неключевых
атрибутов
• Возможность поиска диапазона значений
Индексы
B-дерево
Индексы
Хеш-таблица
• Быстрый доступ к данным
• Вероятность возникновения длинной цепочки блоков
• Отсутствие возможности поиска диапазона значений
Индексы
Хеш-таблица
Методы оптимизации
«Ну и запросы у вас…» – сказала
база данных и повисла
• Создавать индексы для полей по которым происходит соединение
таблиц (JOIN)
• Создавать индексы для полей по которым фильтруются записи
(WHERE)
• Создавать индексы для полей по которым идет сортировка (ORDER)
• Проверять план выполнения запроса (EXPLAIN)
• Управление оптимизатором (принудительное использование индекса,
порядок соединения таблиц)
ACID

1.Atomicity – атомарность операций
2.Consistency – согласованность
3.Isolation – изоляция клиентов
4.Durability – гарантия сохранения после успешного
завершения операции
Транзакции
Транзакция – группа операций,
которые либо происходят все
вместе, либо не происходят
вообще

START TRANSACTION;
SELECT balance FROM checking WHERE customer_id = 10233276;
UPDATE checking SET balance = balance - 200.00 WHERE customer_id = 10233276;
UPDATE savings SET balance = balance + 200.00 WHERE customer_id = 10233276;
COMMIT;
Транзакции
Уровни изоляции
Уровень
изоляции

Возможност Возможност Возможност Блокир
ь чернового ь
ь
овка
чтения
невоспроиз фантомного чтения
водимого
чтения
чтения

READ
UNCOMMITTED

Да

Да

Да

Нет

READ
COMMITTED

Нет

Да

Да

Нет

REPEATABLE
READ

Нет

Нет

Да

Нет

SERIALIZABLE

Нет

Нет

Нет

Да
Блокировки

Уровень:
• Строка (InnoDB)
• Страница памяти (BDB)
• Таблица (MyISAM, MEMORY, MERGE)
Тип:
• На чтение (READ LOCK)
• На запись (WRITE LOCK)
Хранимые процедуры
Хранимая процедура – набор команд SQL, которые могут
компилироваться и храниться на сервере.
DELIMITER //
DROP PROCEDURE IF EXISTS p1//
CREATE PROCEDURE `p1` ()
LANGUAGE SQL
DETERMINISTIC
SQL SECURITY DEFINER
COMMENT 'A procedure'
BEGIN
SELECT 'Hello World !';
END//
Триггеры
Триггер – программа, к которой обращается ядро СУБД до, и/или после
обрабатывания записи в таблице
CREATE TRIGGER add_count_comment AFTER INSERT ON comments
FOR EACH ROW BEGIN
UPDATE user SET user.countcomment= user.countcomment+1 WHERE
user.id = NEW.user_id;
UPDATE blog SET comment = comment+1 WHERE id = NEW.owner_id;
END
Репликация
Репликация — это процесс, под которым понимается копирование
данных из одного источника на множество других и наоборот.
Домашнее задание

Спроектировать базу данных для хранения
журнала посещения занятий.
Спасибо за внимание
Смаль Дмитрий
e-mail: smal@corp.mail.ru

More Related Content

Similar to Web весна 2013 лекция 5

СУБД осень 2012 лекция 1
СУБД осень 2012  лекция 1СУБД осень 2012  лекция 1
СУБД осень 2012 лекция 1Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"Technopark
 
Рекомендательная система: быстрый старт
Рекомендательная система: быстрый стартРекомендательная система: быстрый старт
Рекомендательная система: быстрый стартAndrey Danilchenko
 

Similar to Web весна 2013 лекция 5 (6)

СУБД осень 2012 лекция 1
СУБД осень 2012  лекция 1СУБД осень 2012  лекция 1
СУБД осень 2012 лекция 1
 
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"
СУБД 2013 Лекция №1 "Введение и начало проектирования"
 
базы данных
базы данныхбазы данных
базы данных
 
Рекомендательная система: быстрый старт
Рекомендательная система: быстрый стартРекомендательная система: быстрый старт
Рекомендательная система: быстрый старт
 
Rgsu04
Rgsu04Rgsu04
Rgsu04
 
Rgsu04
Rgsu04Rgsu04
Rgsu04
 

More from Technopark

Лекция 11. Вычислительная модель Pregel
Лекция 11. Вычислительная модель PregelЛекция 11. Вычислительная модель Pregel
Лекция 11. Вычислительная модель PregelTechnopark
 
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.Ru
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.RuЛекция 14. Hadoop в Поиске Mail.Ru
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.RuTechnopark
 
Лекция 13. YARN
Лекция 13. YARNЛекция 13. YARN
Лекция 13. YARNTechnopark
 
Лекция 12. Spark
Лекция 12. SparkЛекция 12. Spark
Лекция 12. SparkTechnopark
 
Лекция 10. Apache Mahout
Лекция 10. Apache MahoutЛекция 10. Apache Mahout
Лекция 10. Apache MahoutTechnopark
 
Лекция 9. ZooKeeper
Лекция 9. ZooKeeperЛекция 9. ZooKeeper
Лекция 9. ZooKeeperTechnopark
 
Лекция 7. Введение в Pig и Hive
Лекция 7. Введение в Pig и HiveЛекция 7. Введение в Pig и Hive
Лекция 7. Введение в Pig и HiveTechnopark
 
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)Technopark
 
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)Technopark
 
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)Technopark
 
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFSЛекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFSTechnopark
 
Лекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы HadoopЛекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы HadoopTechnopark
 
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceЛекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceTechnopark
 
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"Technopark
 
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...Technopark
 

More from Technopark (20)

Лекция 11. Вычислительная модель Pregel
Лекция 11. Вычислительная модель PregelЛекция 11. Вычислительная модель Pregel
Лекция 11. Вычислительная модель Pregel
 
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.Ru
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.RuЛекция 14. Hadoop в Поиске Mail.Ru
Лекция 14. Hadoop в Поиске Mail.Ru
 
Лекция 13. YARN
Лекция 13. YARNЛекция 13. YARN
Лекция 13. YARN
 
Лекция 12. Spark
Лекция 12. SparkЛекция 12. Spark
Лекция 12. Spark
 
Лекция 10. Apache Mahout
Лекция 10. Apache MahoutЛекция 10. Apache Mahout
Лекция 10. Apache Mahout
 
Лекция 9. ZooKeeper
Лекция 9. ZooKeeperЛекция 9. ZooKeeper
Лекция 9. ZooKeeper
 
Лекция 7. Введение в Pig и Hive
Лекция 7. Введение в Pig и HiveЛекция 7. Введение в Pig и Hive
Лекция 7. Введение в Pig и Hive
 
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
Лекция 6. MapReduce в Hadoop (графы)
 
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)
 
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
Лекция 4. MapReduce в Hadoop (введение)
 
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFSЛекция 3. Распределённая файловая система HDFS
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFS
 
Лекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы HadoopЛекция 2. Основы Hadoop
Лекция 2. Основы Hadoop
 
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceЛекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
 
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL"
 
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...
СУБД 2013 Лекция №10 "Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL" Час...
 
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"
СУБД 2013 Лекция №9 "Безопасность баз данных"
 
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"
СУБД 2013 Лекция №8 "Конфигурирование базы данных"
 
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"
СУБД 2013 Лекция №7 "Оптимизация запросов и индексирование"
 
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"
СУБД 2013 Лекция №5 "Определение узких мест"
 
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...
СУБД 2013 Лекция №6 "Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-зап...
 

Web весна 2013 лекция 5