-
Lielās datu bāzes. 1.praktiskais darbs
Nr. | Chapter | Page. |
UZDEVUMA NOSTĀDNE | 5 | |
1. | Tabulas | 6 |
a. | Tabulu izveidošana | 6 |
b. | Datu ievade | 8 |
c. | Metadatu izvade | 12 |
2. | VIRKNES | 14 |
2.1 | Virkņu izveidošana | 15 |
2.2 | Virkņu metadatu izvade | 15 |
2.3 | Virkņu izmantošana | 16 |
3. | INDEKSI | 17 |
3.1 | Indeksu izveidošana | 17 |
3.2 | Indeksu metadatu izvade | 17 |
3.3 | Indeksu izmantosana vaicājumos | 18 |
4. | SKATI | 19 |
4.1 | Skatu izveidošana | 19 |
4.2 | Skatu metadatu izvade | 19 |
4.3 | Skatu vaicājumu veikšana | 20 |
4.4 | Datu ievade caur skatu | 20 |
5. | KLASTEROS IEKĻAUTU TABULU IZVEIDE | 21 |
5.1 | Datu ievade | 23 |
5.2 | Metadatu izvade | 24 |
5.3 | Ievadīto datu pārbaude | 24 |
6. | SINONĪMU IZVEIDOŠANA | 25 |
6.1 | Metadatu izvade | 25 |
1.5 | Izmantošana vaicājumos | 26 |
7. | SAĀRTOTU REZULTĀTU IZVADE | 26 |
8. | DATU IZGŪŠANA | 27 |
8.1 | Apakšvaicājums SELECT rindā | 27 |
8.2 | Apakšvaicājums FROM rindā | 28 |
8.3 | Apakšvaicājums HAVING rindā | 28 |
8.4 | Klona tabulu izmantošana | 29 |
8.5 | Hierarhisko vaicājumu veidošana | 30 |
8.6 | Group by cube un Grouping izmantošana | 31 |
SECINĀJUMI | 34 | |
LITERATŪRA | 35 |
Darbā tiek veidota datubāze par autostāvietām, tādēļ tiek veidotas trīs tabulas AUTOSTAVIETAS, KLIENTI, MASINAS. Tabula AUTOSTAVIETAS saturēs šādas kolonnas – AID ( autostāvietas identifikācijas numurs), ADRESE (adrese, kur atrodās autostāvieta), VIETAS (stāvietas ietilpība), CENA (cena par mēnesi). Tabula KLIENTI saturēs šādas kolonnas – K_ID (klienta identifikācijas numurs), VARDS (klienta vārds) , UZVARDS (klienta uzvārds), VIETAS_NR (vietas numurs, kur tiek novietota mašīna), A_ID (autostāvietas identifikācijas numurs, kurā klients novieto mašīnu), M_ID (mašīnas identifikacijas numurs). Tabula MASINAS saturēs šādas kolonnas – MID (mašīnas identifikācijas numurs), MNR (mašīnas numurs), MARKA (mašīnas marka), KRASA (mašīnas krāsa).
1.1.1 attēlā ir redzama tabulas AUTOSTAVIETAS izveidošana. Laukā AID tiks glabāta autostāvietas identifikācijas numurs, kura datu tips ir number un lauka AID ierobežojums ir primārā atslēga un NOT Null ierobežojums. Not null norāda uz to, ka lauks nevar palikt tukš ievadot tabulā datus. Laukā ADRESE glabāsies autostāvietas adrese un šī lauka datu tips ir varchar2, kurā nav iesējams ievadīt vairāk par 25 simboliem Laukam ADRESE ir ierobežojums not null, kas nozimē, ka nav iespējams šo lauku atstāt tukšu. Laukā VIETAS, glabāsies autostāvietas ietilpība un šī lauka datu tips ir number. Laukā VIETAS ierobežojums ir not null, kas nozīmē, ka nav iespējams šo lauku atstāt tukšu ievadot tabulā datus. Laukā CENA tiks glabāta cena, ko klients maksās katru mēnesi par mašīnas novietošanu stāvietā. Lauka CENA ierobežojums ir CHECK, tas nozīmē, ka tiek pārbaudīta ievadītā vērtība un tai ir jābūt lielākai par 0.…
Darba nosaukums "Relāciju datu bāzes struktūras". Darba novērtējums 8. Uzdevumu nostadne: . Tabulu (min. 3) izveidošana, datu ievade, meta-datu izvade, ievadīto datu pārbaude. Datu bāzes datu veseluma (integritātes) nodrošināšana ar deklaratīviem likumiem (primary key, unic, check, not null, references). Datu ievade tabulās un klastera struktūrās ar INSERT komandu un SQL*LOADER programmas palīdzību. 2. Virkņu izveide (2), meta-datu izvade, izmantošana tabulu datu ievadē. 3. Indeksu izveidošana (3), meta-datu izvade, izmantošana vaicājumos (3). 4. Skatu izveide (2), meta-datu izvade, vaicājumu veikšana (2), datu ievade caur skatu (2). 5. Klasteros iekļautu tabulu izveide (2), datu ievade, meta-datu izvade, ievadīto datu pārbaude. 6. Sinonīmu izveidošana (2), meta-datu izvade, izmantošana vaicājumos (2). 7. SQL*Plus vides parametru vērtību norādīšana, lai iegūtu sakārtotu rezultātu veicot SELECT vaicājumus. 8. Datu izgūšana no izveidotajām RDB datu glabāšanas struktūrām lietojot SQL vaicājumus: a) apakšvaicājums SELECT rindā; b) apakšvaicājums FROM rindā; c) apakšvaicājums HAVING rindā; d) klona tabulu izmantošana (OVER konstrukcija) (2); e) hierarhisko vaicājumu veidošana (START WITH ... CONNECT BY, PRIOR, LEVEL struktūras) (2); f) GROUP BY CUBE un GROUPING() izmantošana (2).
- 2.mājas darbs mācību priekšmetā "Gadījums. Procesi"
- Ceturtais praktiskais darbs mācību priekšmetā "Datu bāzu vadības sistēmas"
- Lielās datu bāzes. 1.praktiskais darbs
-
You can quickly add any paper to your favourite. Cool!Dokumentu veidlapu paraugi - laboratorijas darbs
Samples for university2
-
Datu bāze tūrisma aģentūrai
Samples for university25
-
Divdimensiju masīva apstrāde. Pascal. Laboratorijas darbs
Samples for university2
-
Praktiskais darbs. Datorgrafikas un attēlu apstrādes pamati. Kalkulators
Samples for university6
-
Otrais laboratorijas darbs. Dokumentu noformēšanas elementi
Samples for university2