DB resources

Benvenuto/a alla pagina delle risorse dei corsi di Basi di Dati e Sistemi Informativi e di Laboratorio di Informatica 3 !

Chiunque abbia suggerimenti o voglia contribuire fornendo informazioni di interesse generale, può mandarmi un mail. Provvederò di conseguenza ad aggiornare questa pagina, segnalando i vostri nomi


PostgreSQL

PostgreSQL è è uno dei DBMS (Data Base Management System) utilizzati per sviluppare il progetto (questo è il secondo elaborato per l'anno 1996-97). PostgreSQL si basa su un modello relazionale "esteso" che supporta identità degli oggetti (tuple), ereditarietà tra classi (table), e che può essere esteso a livello di tipi, funzioni, operatori e metodi di accesso. Per contro, la versione attuale supporta solo un sottoinsieme dello standard SQL.

Attualmente PostgreSQL è installato su gutturnio.

IBM DB2 UDB

DB2 Universal Database (DB2 UDB) dell'IBM è l'altro DBMS che può essere utilizzato per sviluppare il progetto. DB2 UDB è un DBMS commerciale di elevate prestazioni che è stato acquisito gratuitamente nell'ambito del DB2 Scholars Program.

Attualmente DB2 UDB (versione 5.0) è installato su biferno (Solaris) ed è in programma l'installazione su una macchina Linux. Sono comunque disponibili i CD per Linux, Windows, ecc.

SQL

SQL (Structured Query Language) è il linguaggio standard "de facto" per interagire con DBMS relazionali. La versione attuale, nota come SQL2 o SQL-92, non è ancora supportata completamente dai DBMS commerciali più diffusi.

Laboratorio III annuale: primo elaborato

Le risorse contenute in questa sezione sono utili per la preparazione del primo elaborato di Laboratorio III annuale.

Metodi di accesso

Per soddisfare efficientemente interrogazioni poste su insiemi di dati di notevoli dimensioni è indispensabile fare uso di metodi di accesso (indici) appropriati, scelti in funzione delle query da supportare e della natura dei dati (tipo, dimensionalità, volatilità, ecc.)

Dati, dati, ...

Il primo elaborato prevede la realizzazione di un metodo di accesso e la relativa analisi sperimentale delle prestazioni, per la quale occorre disporre di dataset di dimensioni ragguardevoli (decine-centinaia di migliaia di oggetti). Se in alcuni casi la generazione di dataset sintetici può essere sufficiente, in altri è sicuramente preferibile fare uso di dataset reali

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Dati spaziali


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