
- •Рецензент
- •Лекция 1. Базы данных и системы управления базами данных
- •Понятие базы данных
- •Понятие системы управления базами данных
- •Обобщенная архитектура субд
- •Трехуровневая архитектура ansi-sparc
- •Достоинства и недостатки субд
- •Архитектура многопользовательских субд
- •Технология «клиент/сервер»
- •Лекция 3. Администрирование баз данных. Системный каталог Понятие независимости данных
- •Общая классификация пользователей бд
- •Администратор базы данных
- •Разделение функций администрирования
- •Лекция 4. Проектирование бд
- •Некоторые термины и определения, используемые при работе с базами данных
- •Принципы проектирования информационных систем
- •Жизненный цикл информационной системы
- •Этапы проектирования баз данных
- •Лекция 5. Семантическое моделирование
- •Лекция 6. Логическое проектирование субд Выбор субд
- •Метод ранжировки
- •Метод непосредственных оценок
- •Метод последовательных предпочтений
- •Оценка результатов экспертного анализа
- •Лекция 7. Даталогические модели данных
- •Иерархическая модель
- •Сетевая модель
- •Реляционная модель
- •Достоинства и недостатки даталогических моделей
- •Лекция 8. Нормализация бд. Часть1 Понятие функциональной зависимости[2]
- •Аксиомы вывода функциональных зависимостей
- •Первая нормальная форма
- •Вторая нормальная форма
- •Третья нормальная форма
- •Нормализация через декомпозицию
- •Лекция 9. Нормализация бд. Часть 2 Недостатки нормализации посредством декомпозиции
- •Нормальная форма Бойса–Кодда (нфбк)
- •Многозначные зависимости
- •Аксиомы вывода многозначных зависимостей
- •Четвертая нормальная форма
- •Зависимости соединения
- •Пятая нормальная форма
- •Обобщение этапов нормализации
- •Лекция 10. Физическая организация данных в субд Списковые структурых [2]
- •Последовательное распределение памяти
- •Связанное распределение памяти
- •Модель внешней памяти
- •Лекция 11. Методы поиска и индексирования данных Последовательный поиск [2]
- •Бинарный поиск
- •Индекс - «бинарное дерево»
- •Неплотный индекс
- •Плотный индекс
- •Инвертированный файл
- •Лекция 12. Реляционная модель данных Понятие отношениях
- •Формы представления отношений
- •Теоретические языки запросов
- •Определение реляционной полноты
- •Лекция 13. Распределенные базы данных и субд
- •Основные определения, классификация распределенных систем
- •Преимущества и недостатки распределенных субд
- •Функции распределенных субд
- •Архитектура распределенных субд
- •Лекция 15. Общее введение в sql, типы данных и средства определения доменов Часть 1. Введение
- •Краткая история языка sq [12]
- •Структура языка sql
- •Типы данных sql
- •Tочные числовые типы
- •Истинно целые типы
- •Точные типы, допускающие наличие дробной части
- •Приближенные числовые типы
- •Типы символьных строк
- •Типы битовых строк
- •Лекция 16. Общее введение в sql, типы данных и средства определения доменов Часть 2. Типы даты и времени
- •Тип даты
- •Типы времени
- •Типы временной метки
- •Типы времени и временной метки с временной зоной
- •Типы временных интервалов
- •Булевский тип
- •Типы коллекций
- •Типы массивов
- •Типы мультимножеств
- •Анонимные строчные типы
- •Типы, определяемые пользователем
- •Ссылочные типы
- •Средства определения, изменения определения и отмены определения доменов
- •Определение домена
- •Примеры определений доменов
- •Изменение определения домена
- •Примеры изменения определения домена
- •Отмена определения домена
- •Неявные и явные преобразования типа или домена
- •Неявные преобразования типов в sql
- •Явные преобразования типов или доменов и оператор cast
- •Заключение
- •Тезаурус
- •12. Кузнецов с. Д. Базы данных. Вводный курс. Http://citforum.Ru/database/advanced_intro/
Последовательное распределение памяти
Последовательное распределение – простой и естественный способ хранения линейного списка. В этом случае узлы списка размещаются в последовательных элементах памяти (рис.10.1) [24].
При последовательном распределении вектор данных логически отделен от описания структуры хранимых данных. Например, если структура данных представляет собой линейный список (файл записей фиксированной длины), то описание структуры хранится в отдельной записи и содержит:
а) N – размер вектора данных, т.е. количество элементов списка записей;
б) т – размер элемента списка, т.е. размер записи, например, в байтах;
в) β – адрес базы, указывающий на начало вектора данных в памяти.
Рис. 10.1. Пример последовательного распределения памяти для представления линейного списка
В этом случае адрес каждой записи можно вычислить с помощью адресной функции, отображающей логический индекс, идентифицирующий запись в структуре, в адрес физической памяти
(10.1)
В случае линейного списка адресная функция состоит из операций смещения и масштабирования. Любые отношения, которые можно выразить на языке целых чисел, можно истолковать как отношения между элементами памяти, получая при этом всевозможные варианты структур.
В качестве примера (из [24]) рассмотрим реализацию с помощью линейного списка при последовательном распределении памяти для логической структуры типа регулярного двоичного дерева (рис. 10.2). Идея способа заключается в том, что начиная с элемента памяти α(1), делают его корнем дерева, размещают там данные, соответствующие узлу У1. В элементах памяти α(2) и α(3) размещают непосредственных потомков узла У1 – узлы У2 и У3, и т.д. В общем случае, непосредственные потомки узла Уk размещаются по адресам: α(2k) и α(2k+1). Адресная функция имеет вид
(10.2)
где k – номер узла древовидной структуры; β – базовый адрес; т – размер элемента памяти, который требуется для хранения данных узлов дерева (каждый узел представляет собой запись фиксированной длины). По дереву, которое при этом получается, можно двигаться в обоих направлениях, так как от узла Уk можно перейти к его потомкам, удвоив k (или удвоив k и прибавив единицу). Можно двигаться к узлу, являющемуся исходным для узла Уk, разделив k пополам и отбросив дробную часть. Адрес соответствующего узлу элемента памяти определяется по адресной функции.
Рассмотрим еще один способ реализации, который применим только для двоичных деревьев. Если для представления двоичного дерева используется вектор памяти от элемента i до элемента j включительно, то корень дерева размещается в элементе памяти с адресом
(10.3)
где – знак округления до ближайшего меньшего целого.
Рис.10.2. Пример реализации структуры типа регулярного двоичного дерева с помощью линейного списка
Корень дерева размещается в середину вектора. В элементах памяти от i-гo до (m-1)-гo включительно размещается левое поддерево. В элементах памяти от (m+1)-го до j-го включительно размещается правое поддерево. Аналогично процесс повторяется для размещения каждого поддерева. Приведенный способ позволяет реализовать двоичное сбалансированное дерево.
Существует ряд других способов представления древовидных структур [6, 19, 24]. С помощью приемов, основанных на свойствах целых чисел, можно с помощью последовательного распределения организовать в памяти некоторые сетевые структуры. Однако для представления сложных сетевых структур требуются более гибкие методы построения в памяти компьютера, которые невозможно получить с помощью последовательного распределения памяти. В этом случае используется связанное распределение памяти.