Információ integráció (Datalog, Veder algoritmus, GAV példa) 6. Előadás
|
|
- Hunor Kiss
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Információ integráció (Datalog, Veder algoritmus, GAV példa) 6. Előadás Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1
2 Szolgáltatáso Felhasználói lekérdezések megfogalmazása a mediált sémán. Adatok tárolva lokális sémában. Forrás leírás Ontológiák, Forrás és szolgáltatás leírások Teszt lekérdezések Weblapok Strukturált adatok A tárolt információ (tartalom) ismerete alapján megfogalmazható a leképezés a sémák között. A mediátor alkalmazza a leképezést a felhasználói kérdés lefordítására a forrás lekérdezésekre. Forrás fúzionálás Lekérdezés tervezés Számos cél együttese, Szolgáltatások kompozíciója, Forrás minőség, átfedés Szenzorok (soros adatok) Információ menedzser Válasz Végrehajtás Kezel: forrás és hálózati kapcsolatokat, futtatási bizonytalanságokat, újratervezést Monitor 2
3 Source Trust Ontologies; Source/Service Descriptions Probing Queries Services Webpages Structured data Virtuális integrációs séma Adatok a forrásokban maradnak Query Preference/Utility Model Answers Source Fusion/ Query Planning Needs to handle: Multiple objectives, Service composition, Source quality & overlap Executor Needs to handle Source/network Interruptions, Runtime uncertainity, replanning Replanning Requests Source Calls Updating Statistics Monitor Sensors (streaming Data) Lekérdezés végrehajtásakor: Releváns források meghatározása Lekérdezés szétválasztása forrásokra vonatkozó lekérdezésekre. Válaszok begyűjtése a forrásokból, és megfelelő kombinálása a válasz előállításához. Friss adatok A megoldás skálázható Mediátor: wrapper Adat forrás Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper Adat forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás Garlic [IBM], Hermes[UMD];Tsimmis, InfoMaster[Stanford]; DISCO[INRIA]; Information Manifold [AT&T]; SIMS/Ariadne[USC];Emerac/Havasu[ASU] 3
4 Forrás mediátor relációs sémával szembeni elvárások Kifejező erő: hasonló adattartalommal rendelkező források megkülönböztetése, irreleváns források felismerése. Egyszerű bővíthetőség: tegyük könnyűvé források hozzáadását. Fordítás/átalakítás: felhasználói lekérdezés lefordítása forrásokon értelmezett lekérdezésekre hatékonyan és eredményesen. Vesztességmentesség: minden lehetséges adatelérés biztosítása Mediátor: wrapper Adat forrás Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper Adat forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás Lekérdezés átalakítás Adott: Egy Q lekérdezés a mediátor sémára vonatkozóan Adat források leírása Létrehozandó: Egy Q lekérdezés az adat forrásokra vonatkozóan, amely: Q csakhelyes válaszokat ad a Q lekérdezéshez és Q minden lehetséges választ megtalál Q-hoz az elérhető forrásokból. 4
5 Fordítási/átfogalmazási probléma Adott: Egy Q lekérdezés a mediátor sémára vonatkozóan Adat források leírása Létrehozandó: Egy Q lekérdezés az adat forrásokra vonatkozóan, amely: Q csak helyes válaszokat ad aq lekérdezéshez és Q minden lehetséges választ megtalál Q hoz az elérhető forrásokból. Mediátor: Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper wrapper Adat Adat forrás forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás 5
6 Forrás és felhasználói sémák reláció leírásának megközelítései Globális mediált sémák(global as view, GAV): a mediált séma kifejezése a forrásokra vonatkozó nézetek relációjaként Lokális mediált sémák (Local as view, LAV): forrás relációk kifejezése a mediált sémákon értelmezett relációkkal. Módszerek kombinációja? 6
7 GAV vs. LAV Nem moduláris Források hozzáadása módosítja a meglévő mediált séma definícióját Nehézkes lehet veszteségmentes mediátort készíteni. Lekérdezés átalakítás egyszerű Nézetek kibontását jelenti (polinomiális) Hierarchikus mediátor sémák létrehozása lehetséges Moduláris új forrás hozzáadása egyszerű Igen rugalmas a lekérdező nyelv közvetlenül alkalmazható a források leírására Lekérdezés átalakítás bonyolult Válaszokat a nézeteken keresztül kell előállítani (nem mindig megoldható) Hatékony, ha Kis számú, ritkán változó adatforrás van Feladat teljesen ismert a mediátor tervezésekor (pl. vállalati adatintegráció) Garlic, TSIMMIS, HERMES Hatékony, ha Sok, kevéssé korrelált forrás Források dinamikus hozzáadása és törlése Information Manifold, InfoMaster, Emerac, Havasu 7
8 Átalakítási algoritmusok Q(.) :- V1() & V2() Veder algoritmus S11 S12 S00 V1 S21 S22 S00 V2 Veder algoritmus Vedrek kombinációjából előállított terv Utána tartalmazási ellenőrzés S11() :- V1() S12 :- V1() S21() :- V2() S22 :- V2() S00() :- V1(), V2() Inverz szabályok Q(.) :- V1() & V2() V1() :- S11() V1() :- S12() V1() :- S00() V2() :- S21() V2() :- S22() V2() :- S00() Inverz szabályok Rész lekérdezések tervezés [Levy] P 1 contains P 2 if P 2 = P 1 [Duschka] 8
9 Példa integrátor rendszerekre Tsimmis Stanford IBM Manager of Multiple Information Sources Global as View (Gav) Mediátor nézetek a forrás nézetek feletti relációkként definiálva Megközelítés: Rugalmas adatmodell Általános lekérdező nyelv Egyedi eszközök
10 TSIMMIS Komponensek Adatmodell: OEM (Object Exchange Model) Lekérdező nyelv: LOREL (Lightweight Object REpository Language) Mediátor leírás: MSL (Mediator Specification Language) Wrapper leírás: WSL (Wrapper Specification Language)
11 TSIMMIS OEM Objektumok alkalmazása: Object Exchange Model A TSIMMIS adatmodellje önleíró (az objektum leíró információkat címkékben (label) helyezi el) Rugalmas Első rendű logikai megközelítés
12 TSIMMIS Objektum modell Objektum azonosító halmaz vagy string OID: label type value Értelmezhető (felhasználó által) halmaz vagy string
13 TSIMMIS OEM library set book set author string Aho title string Compilers
14 TSIMMIS OEM Elsőrendű predikátum logikai átírás lehetséges: 123 author string Aho author( T, Aho ) Objektum azonosító alapján elérhetőek (lekérdezhetőek) az elemek, akár az author vagy az Aho érték.
15 TSIMMIS LOREL Lekérdező nyelv: Lightweight Object REpository Language Egy OQL lekérdező nyelv OEM adatmodellhez A végfelhasználó elérése a TSIMMIS modellhez és az adatokhoz. Példa: select library.book.title from library where library.book.author = Aho
16 TSIMMIS LOREL Részleges illeszkedést megengedő szemantika: select R.A from R, S, T where R.A = S.A or R.A = T.A Csak akkor sikertelen (és nem tér vissza értékkel), ha T és S is üres.
17 TSIMMIS MSL (Mediator Specification Language) Mediátorok deklaratív leírása Objektum orientált, logikai leírás OEM adatmodellre épül
18 TSIMMIS MSL Lekérdezés library set Mediátor book set Mediátor author string Aho Wrapper Wrapper title string Compilers Adatforrás Adatforrás <booktitle X> :- <library { <book { <title X> <author Aho > } > }
19 TSIMMIS Wrapper ek Lekérdezés Wrapper-ek szerepe hasonló, mint az adatbázis meghajtóké A Wrapper-ek logikai leírása MSL nyelven történik Wrapper leírások formája: MSL template // action // Wrapper Mediátor Példa <books X> :- <library { X:<book {<title X> <author $AU>}> }>@s1 // sprintf(lookup-query, find author %s, $AU) // Mediátor Wrapper Adatforrás Adatforrás
20 Mediátor rendszer specifikálása Kliens Mediátor Mediátor leírás interpreter Mediátor leírás Wrapper Wrapper Wrapper generátor Forrás Forrás Wrapper specifikáció 7
21 Kihívás: Struktúrálatlan források elemzése Félig struktúrált irreguláris mélyen beágyazott kereszthivatkozások Hiányos séma információ autonóm dinamikus Példák HTML lapok SGML dokumentumok Gén adatbázisok kémiai elemek könyvtári információk 21
22 Adatreprezentáció TSIMMIS Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 22
23 Félig strukturált információk reprezentálása OEM modellel Szemantikus objektum azonosító label < faculty, {&f1,&l1,&r1}> <&f1, first_name, John > <&l1, last_name, Doe > <&r1, rank, professor > Értékadás Atomi érték Strukturális objektum azonosító 23
24 OEM Gráf reprezentáció < faculty, {&f1,&l1,&r1}> <&f1, first_name, John > <&l1, last_name, Doe > <&r1, rank, professor > faculty first_name John last_name Doe rank professor 24
25 OEM struktúra tetszőleges gráf reprezentációt megenged faculty name Mary Smith project Air DB paper author name John Doe author name Mary Smith title Thin Air DB faculty first_name John last_name Doe rank professor 25
26 Áttekintés Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Mediátor specifikációs példák Nyelv kifejezőerő Megvalósítás és teljesítmény Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 26
27 Információ egyesítés faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 27
28 Mediátor specifikáció példa faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 28
29 Mediátor specifikáció példa: Szabályok törzsének elemei faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 29
30 Mediátor specifikáció példa: Szabályok fejének értelmezése John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 30
31 Szemantikusan azonosított objektum hozzáadása John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 31
32 Irreguláris és hiányzó információ John Doe Mary Smith faculty name Mary Smith project Air DB <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L s1 faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers faculty name John Doe s2 rank professor person papers name John Doe faculty birthday April 1 name Mary Smith project Air DB 21
33 A második szabály további elemet rendel a nézet objektumaihoz John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 22
34 A nyelv kifejezőereje MSL nyelvvel megoldott problémák Irregularitások Hiányos struktúra információk Kereszthivatkozások kezelése Inkonzisztens és redundáns adat Tetszőleges illeszkedési kritérium 23
35 Mediátor leírás interpreter arhitektúra Eredmény Lekérdezés Lekérdezés átírás Logikai adatillesztés Költség alapú optimalizácó Mediátor leírás Lekérdezési terv Adatfeldolgozó gép Eredmények Lekérdezések a wrapperek felé 24
36 Lekérdezés átírás <N faculty {<salary S>}> :- :- <faculty {<name N> <salary <N faculty {<rankr>}> :- <person {<name N> <rank <well-paid {<name N> <salary X>}> :- <N faculty {<salary X> <rank assistant>}> AND X>
37 Lekérdezés átírás: feltételek átadása a források fele <N faculty {<salary S>}> :- :- <faculty {<name N> <salary S>}>@s1 <N faculty {<rankr>}> :- <person {<name N> <rank R>}>@s2 <well-paid {<name N> <salary X>}> :- <N faculty {<salary X> <rank assistant>}> AND X>65000 logical datamerge program <well-paid {<name N> <salary X>}> :- (<faculty {<name N> <salary X>}> AND X>65000)@s1 AND <person {<name N> <rank assistant>}>@s2 37
38 Lekötések átadása & Lokális join tervek s1 <salary X> :- <faculty {<name $N> <salary X>}> AND X>65000 s2 Lekötések átadása <name N>:-<person {<rank assistant>}> Lokális Join <a {<s X> <n N>}>:- <faculty {<name N> <salary X>}> AND X>65000 s1 N s2 <name N>:-<person {<rank assistant>}> 38
39 Lekérdezés dekomponálása ismeretlen eredet figyelembevételével <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L <X faculty {<S Y>}> :- <X faculty {<birthday 1/20 > <S Y>}> 39
40 A terv figyelembe vesz minden lehetséges forrást a birthday értékére <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 <X faculty {<S Y>}> :- <X faculty {<birthday 1/20 > <S Y>}> s1 s2 birthday name name birthday 40
41 Áttekintés Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 41
42 Lekérdezés lefordítás wrapperre Wrapper SELECT * FROM person SELECT * FROM person WHERE name= Smith Lekérdezés fordító Eredmény átalakítás Minden keresése Példány keresése forrás 42
43 Gyors lekérdezés lefordítás SELECT * FROM person SELECT * FROM person WHERE name= Smith Sablon Interpreter SELECT * FROM person {emit find -all } SELECT * FROM person WHERE name=$n {emit find -n $N } Eredmény lefordító Minden keresése Példány keresése Forrás 43
44 Lekérdezés halmazok leírása Rekurzív non-terminálisok használata Példa: Munka leírások tartalmaznak w1, w2, stb. elemeket SELECT subset(person)from person WHERE \CJob \CJob : job LIKE $W AND \CJob \CJob : TRUE 44
45 Forrás képességek figyelembevétele az átírásnál Lekérdezés Mediátor leírás Lekérdezés átírás Költségalapú Tervek optimalizáció Optimalizált terv Logikai adatillesztés Képességalapú átírás Adatillesztő gép Wrapper Támogatott lekérdezések leírása 45
46 Átalakító megtalálja a támogatott tervek leírását SELECT * FROM A WHERE salary>65000 SELECT * FROM A Támogatott lekérdezések 46
47 Képesség alapú átírás megtalálja a legpontosabb támogatott tervet SELECT * FROM B WHERE salary>65000 SELECT * FROM B WHERE salary >65000 SELECT * FROM B Támogatott lekérdezések 47
48 Képesség alapú átírás architektura Lekérdezés Lekérdezés képességek leírása Komponens lekérdezés keresés Komponens (al)lekérdezések Terv összeállítás Tervek(részlegesen optimális) Terv finomítás Algebrailag optimális terv 48
49 TSIMMIS összefoglalás Infromáció integráció heterogén forrásokra Kihívások és megoldások Félig-struktúrát adatok & hiányzó séma információk Megfelelő lekérdezés definiáló nyelv és lekérdezés lefordítás tervezése Eltérő képességű források kezelése Lekérdezések speciális átalakítása Képesség alapú átírás 49
Információ integráció (GAV példa) 6. Előadás. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Információ integráció (GAV példa) 6. Előadás Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Szolgáltatáso Felhasználói lekérdezések megfogalmazása a mediált
RészletesebbenTSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek
TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek 1 Információk heterogén információs forrásokban érhetk el WWW Társalgás Jegyzet papírok
RészletesebbenMediátor. Forrás leírás. Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés. Monitor. Végrehajtás. Válasz. Szolgáltatások. Web lapok. Strukturált adatok
1 Szolgáltatások Forrás leírás Web lapok Strukturált adatok Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés Mediátor Szenzorok (soros adatok) Végrehajtás Monitor Válasz 2 Szolgáltatáso Felhasználói lekérdezések
RészletesebbenMicskei Zoltán Strausz György. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék.
Micskei Zoltán Strausz György Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Hogyan építsünk információ gazdag megoldásokat? Információ/adat integráció
RészletesebbenMediátor. Forrás leírás. Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés. Monitor. Végrehajtás. Válasz. Szolgáltatások. Web lapok. Strukturált adatok
1 Szolgáltatások Forrás leírás Web lapok Strukturált adatok Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés Mediátor Szenzorok (soros adatok) Végrehajtás Monitor Válasz 2 Kis forrás szám melletti integráció Általában
RészletesebbenTudásalapú információ integráció
Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás
RészletesebbenInformáció integráció (Szemantikus Web megközelítés a másik irányból) 5. Előadás
Információ integráció (Szemantikus Web megközelítés a másik irányból) 5. Előadás Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Szolgáltatások Forrás
RészletesebbenSZEMANTIKUS WEB. Integrációs és ellenőrzési technikák VIMIAC04, tavasz
Integrációs és ellenőrzési technikák VIMIAC04, 2019. tavasz SZEMANTIKUS WEB Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Szolgáltatások Forrás leírás
RészletesebbenNév: Neptun kód: május 23. Komplex MI alkalmazások vizsga Rendelkezésre álló idő: 75 perc 1. Vizsgálja meg a következő RDF leírást:
1. Vizsgálja meg a következő RDF leírást:
RészletesebbenInformáció integráció Szemantikus Web megközelítés Alkalmazások
Információ integráció Szemantikus Web megközelítés Alkalmazások 1 Miért van szükségünk ilyesmire? (Alkalmazások) WWW: Összehasonlítás alapú vásárlás Portál építések több adatforrás felhasználásával B2B,
Részletesebben1. Melyik szabvány foglalkozik dokumentumok tulajdonságainak megfogalmazásával? a. RDFS b. FOAF c. Dublin Core d. DBPedia
Név: Neptun kód: 2018. június 1., 8.15-9.45. VIMIAC04 Integrációs és ellenőrzési technikák vizsga Rendelkezésre álló idő: 90 perc Vizsga maximális pontszám: 51 Megfelelt szint: 40% Teszt kérdések (max.
RészletesebbenNév: Neptun kód: április
Név: Neptun kód:.. 2019. április 2. 8.15-9.15 Integrációs és ellenőrzési technikák zárthelyi Rendelkezésre álló idő: 60 perc ZH maximális pontszám: 40 + 8 IMSC pont Megfelelt szint: 16 pont Teszt kérdések
RészletesebbenAdatbázis, adatbázis-kezelő
Adatbázisok I. rész Adatbázis, adatbázis-kezelő Adatbázis: Nagy adathalmaz Közvetlenül elérhető háttértárolón (pl. merevlemez) Jól szervezett Osztott Adatbázis-kezelő szoftver hozzáadás, lekérdezés, módosítás,
RészletesebbenADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu
ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.
RészletesebbenSzemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs
Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs rendszerek fejlesztését az elosztott információs környezetben.
RészletesebbenAdatbázis kezelés Delphiben. SQL lekérdezések
Adatbázis kezelés Delphiben. SQL lekérdezések Structured Query Language adatbázisok kezelésére szolgáló lekérdező nyelv Szabályok: Utasítások tetszés szerint tördelhetők Utasítások végét pontosvessző zárja
RészletesebbenAdatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla
Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla Áttekintés az I.zh-ig Áttekintés az 1ZH-ig // Adatbázisok-1 elıadás // Ullman (Stanford) tananyaga alapján // Hajas Csilla (ELTE IK) 1 Hol tartunk? Mit tanultunk
RészletesebbenSzemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs
Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs rendszerek fejlesztését az elosztott információs környezetben.
RészletesebbenModell alapú tesztelés mobil környezetben
Modell alapú tesztelés mobil környezetben Micskei Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A terület behatárolása Testing is an activity performed
RészletesebbenAz adatbázisrendszerek világa
Az adatbázisrendszerek világa Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 1.1. Az adatbázisrendszerek fejlődése 1.2. Az adatbázis-kezelő rendszerek áttekintése
RészletesebbenAdatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL
Adatbázisok MSc 12. téma Ontológia és SPARQL Igény az automatikus tudáskezelése Az adat és tudáskezelés szintjei adatok összesítő adatok domain leírása következtetések tudás kontexus ismerete RDBMS OLAP
RészletesebbenAdattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel. Németh Rajmund Vezető BI Szakértő március 28.
Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel Németh Rajmund Vezető BI Szakértő 2017. március 28. Szövetkezeti Integráció Központi Bank Takarékbank Zrt. Kereskedelmi Bank FHB Nyrt.
RészletesebbenAdatbázis rendszerek 7. előadás State of the art
Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán Osztott adatbázisok Osztott rendszerek Mi is ez? Mi teszi lehetővé? Nagy sebességű hálózat Egyre olcsóbb, és
RészletesebbenSZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
SZEMANTIKUS WEB Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Szolgáltatások Forrás leírás Web lapok Strukturált adatok Forrás fúzionálás/ Lekérdezés
Részletesebbenmodell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,
Informatika szigorlat 10-es tétel: Adatmodellezés Adatmodellezésnek azt az absztrakciós folyamatot nevezzük, amelyben a valós (mikró)világ tényeit, valamint a tények közötti kapcsolatokat tükröző adatokat,
RészletesebbenÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ
Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ Elméleti segédanyag Készítette: Kovács Dániel László 2007. november Tartalomjegyzék
RészletesebbenXML alapú adatbázis-kezelés. (Katona Endre diái alapján)
XML alapú adatbázis-kezelés Adatstruktúrák: Digitális kép, hang: teljesen strukturálatlan A web (linkek): részben strukturált Relációs: teljesen strukturált Motiváció: (Katona Endre diái alapján) Ismeretlen
RészletesebbenProgramozás. Adatbázis-kezelés (alapok) Fodor Attila
Programozás Adatbázis-kezelés (alapok) Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. április 22. Bevezetés Adatbáziskezelés
RészletesebbenAdatok szűrése, rendezése
Adatok szűrése, rendezése Célkitűzések Szűrést kifejező lekérdezések végrehajtása A lekérdezés eredményének rendezése &változó használata isql*plus-ban futási időben megadható feltételek céljából A lista
RészletesebbenNév: Neptun kód: május 26., VIMIAC04 Integrációs és ellenőrzési technikák vizsga Rendelkezésre álló idő: 90 perc
Vizsga maximális pontszám: 51 Megfelelt szint: 40% Teszt kérdések (max. 11 pont) Útmutató: Karikázza be a megfelelő választ, minden kérdésnél egy válasz jelölhető meg. A helyes válasz kérdésenként 1 pontot
RészletesebbenS01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2
S01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2 Tartalom 1. Komponens megvalósítása: kölcsönhatás modell, viselkedési vagy algoritmikus modell és strukturális modell. 2. Komponens megtestesítés: finomítás és
RészletesebbenCélkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése
BEVEZETÉS Célkitűzések Az Oracle10g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése A relációs adatbázis-kezelés elméleti és gyakorlati vonatkozásainak áttekintése Az SQL, PL/SQL nyelvek használatának
RészletesebbenBGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei
1. Mi az elsődleges következménye a gyenge logikai redundanciának? inkonzisztencia veszélye felesleges tárfoglalás feltételes függés 2. Az olyan tulajdonság az egyeden belül, amelynek bármely előfordulása
RészletesebbenRELÁCIÓS LEKÉRDEZÉSEK OPTIMALIZÁLÁSA. Marton József november BME TMIT
RELÁCIÓS LEKÉRDEZÉSEK OPTIMALIZÁLÁSA Marton József 2015. november BME TMIT ÁTTEKINTÉS lekérdezés (query) értelmező és fordító reláció algebrai kifejezés optimalizáló lekérdezés kimenet kiértékelő motor
RészletesebbenFicsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem
A Java EE 5 platform Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Utolsó módosítás: 2008. 04. 17. A Java EE 5 platform A Java EE 5 plattform A J2EE 1.4 után következő verzió. Alapvető továbbfejlesztési
RészletesebbenA szemantikus világháló oktatása
A szemantikus világháló oktatása Szeredi Péter Lukácsy Gergely Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ A szemantikus világháló... c. tárgy ➁ A tananyag
RészletesebbenAdatbázis-lekérdezés. Az SQL nyelv. Makány György
Adatbázis-lekérdezés Az SQL nyelv Makány György SQL (Structured Query Language=struktúrált lekérdező nyelv): relációs adatbázisok adatainak visszakeresésére, frissítésére, kezelésére szolgáló nyelv. Születési
Részletesebben11. előadás Objektumorientált adatbázisok haladóbb ismeretek
11. előadás adatbázisok haladóbb Adatbázisrendszerek előadás 2016. december 5., és Debreceni Egyetem Informatikai Kar Az előadások Elmasry & Navathe: Database Systems alapján készültek. 11.1 Vázlat és
RészletesebbenIsmeretalapú modellezés XI. Leíró logikák
XI. Leíró logikák 1 eddig volt nyílt internetes rendszerekben miért van szükség ismeretalapú re ontológia készítés kérdései ontológiák jellemzői milyen ontológiák vannak most jön mai internetes ontológiák
RészletesebbenAdatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán
Adatbázis-kezelő rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati
Részletesebben5. Gyakorlat. 5.1 Hálós adatbázis modell műveleti része. NDQL, hálós lekérdező nyelv:
5. Gyakorlat 5.1 Hálós adatbázis modell műveleti része NDQL, hálós lekérdező nyelv: A lekérdezés navigációs jellegű, vagyis a lekérdezés megfogalmazása során azt kell meghatározni, hogy milyen irányban
RészletesebbenPetőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás
Petőfi Irodalmi Múzeum A Digitális Irodalmi Akadémia megújuló rendszere technológiaváltás II. Partnerek, feladatok Petőfi Irodalmi Múzeum Megrendelő, szakmai vezetés, kontroll Konzorcium MTA SZTAKI Internet
RészletesebbenRészletes szoftver tervek ellenőrzése
Részletes szoftver tervek ellenőrzése Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék http://www.mit.bme.hu/~majzik/ Tartalomjegyzék A részletes
RészletesebbenMultimédiás adatbázisok
Multimédiás adatbázisok Multimédiás adatbázis kezelő Olyan adatbázis kezelő, mely támogatja multimédiás adatok (dokumentum, kép, hang, videó) tárolását, módosítását és visszakeresését Minimális elvárás
RészletesebbenAdatbányászat és Perszonalizáció architektúra
Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a
RészletesebbenABR ( Adatbázisrendszerek) 2. Előadás : Műveletek a relációs modellben
ABR ( Adatbázisrendszerek) 2. Előadás : Műveletek a relációs modellben 2.2 Műveletek a relációs modellben 2.2.1 Relációra vonatkozó megszorítások 2.2.2 Multihalmazon értelmezett műveletek 2.2.3 A relációs
RészletesebbenTartalomjegyzék. Tartalomjegyzék 1. Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 1 Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2 Adatbázis parancsok 2 Táblaparancsok 2 A táblázat létrehozása 2 A táblázat módosítása 3 A tábla törlése 3 Indextábla létrehozása 3
RészletesebbenVII. Keretalapú ismeretábrázolás
Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2
RészletesebbenAdatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán
Adatbázis rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati személyzeti
RészletesebbenEnterprise JavaBeans 1.4 platform (EJB 2.0)
Enterprise JavaBeans 1.4 platform (EJB 2.0) Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Utolsó módosítás: 2007. 11.13. Az Enterprise JavaBeans Az Enterprise Javabeans Az Enterprise JavaBeans
RészletesebbenInformatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára
Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára 2010-2011 Őszi félév Heizlerné Bakonyi Viktória HBV@ludens.elte.hu Titkosítás,hitelesítés Szimmetrikus DES 56 bites kulcs (kb. 1000 év) felcserél, helyettesít
RészletesebbenMicrosoft SQL Server telepítése
Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió
RészletesebbenModellező eszközök, kódgenerálás
Modellező eszközök, kódgenerálás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek
RészletesebbenMagas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I.
Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I. Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek. Alapvetés. 4.fejezet Magas szintű adatmodellek (4.1-4.3.fej.) (köv.héten folyt.köv. 4.4-4.6.fej.) Az adatbázis modellezés
RészletesebbenHasználati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban
Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban Nagy Attila Mátyás 2016.12.07. Áttekintés Bevezetés Megközelítés Pilot tanulmányok
RészletesebbenAdatbázisok. 8. gyakorlat. SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 17
Adatbázisok 8. gyakorlat SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT 2015. október 26. 2015. október 26. Adatbázisok 1 / 17 SQL nyelv Structured Query Language Struktúrált lekérdez
RészletesebbenCMDB architektúra megjelenítése SAMU-val Rugalmas megoldás. ITSMF 2015. 10. 30. Bekk Nándor Magyar Telekom / IT szolgáltatás menedzsment központ
CMDB architektúra megjelenítése SAMU-val Rugalmas megoldás ITSMF 2015. 10. 30. Bekk Nándor Magyar Telekom / IT szolgáltatás menedzsment központ Tartalom Nehézségeink CMDB adatok és függ ségek vizualizációja
RészletesebbenTudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése
Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése 1 Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Természetes nyelv feldolgozás 2 Tudásalapú információ-kereső rendszerek
RészletesebbenBevezetés: Relációs adatmodell
Bevezetés: Relációs adatmodell Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 2.1. Adatmodellek áttekintése 2.2. A relációs modell alapjai -- Megjegyzés:
RészletesebbenLekérdezések optimalizálása
Lekérdezések optimalizálása CÉL: A lekérdezéseket gyorsabbá akarjuk tenni a táblákra vonatkozó paraméterek, statisztikák, indexek ismeretében és általános érvényő tulajdonságok, heurisztikák segítségével.
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 06/7. félév 7. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalom. A projektütemezés alapjai..
RészletesebbenAdatmodellezés. 1. Fogalmi modell
Adatmodellezés MODELL: a bonyolult (és időben változó) valóság leegyszerűsített mása, egy adott vizsgálat céljából. A modellben többnyire a vizsgálat szempontjából releváns jellemzőket (tulajdonságokat)
RészletesebbenNyilvántartási Rendszer
Nyilvántartási Rendszer Veszprém Megyei Levéltár 2011.04.14. Készítette: Juszt Miklós Honnan indultunk? Rövid történeti áttekintés 2003 2007 2008-2011 Access alapú raktári topográfia Adatbázis optimalizálás,
RészletesebbenTestreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben
Testreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben Szabó János Lotus Brand Manager IBM Magyarországi Kft. 1 Testreszabott alkalmazások fejlesztése Lotus Notes és Quickr környezetben 2
RészletesebbenEnterprise JavaBeans. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem. Az Enterprise JavaBeans
Enterprise JavaBeans Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Az Enterprise JavaBeans Az Enterprise Javabeans Az Enterprise JavaBeans (EJB) server oldali komponens, amely Az üzleti
RészletesebbenAlkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.
Tudásmodellezés Kereskedelmi Alkalmazásokban Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmenedzsment Adat -> Információ -> Tudás Intézményi tudásvagyon hatékony kezelése az üzleti célok megvalósításának
RészletesebbenInteraktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel
Készítette: Szabó Gábor, 1996 Az Az IntelliCorp IntelliCorp stratégiája: stratégiája: Kifinomult, Kifinomult, objektum-orientált objektum-orientált környezetet környezetet biztosít biztosít tervezéséhez,
RészletesebbenMVC. Model View Controller
MVC Model View Controller Szoftver fejlesztés régen Console-based alkalmazások Pure HTML weboldalak Assembly, C Tipikusan kevés fejlesztő (Johm Carmack Wolfenstein, Doom, Quake..) Szűkös erőforrások optimális
RészletesebbenAdatbázis-kezelés ODBC driverrel
ADATBÁZIS-KEZELÉS ODBC DRIVERREL... 1 ODBC: OPEN DATABASE CONNECTIVITY (NYÍLT ADATBÁZIS KAPCSOLÁS)... 1 AZ ODBC FELÉPÍTÉSE... 2 ADATBÁZIS REGISZTRÁCIÓ... 2 PROJEKT LÉTREHOZÁSA... 3 A GENERÁLT PROJEKT FELÉPÍTÉSE...
RészletesebbenDCOM Áttekintés. Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék. Ficsor Lajos DCOM /1
DCOM Áttekintés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék DCOM /1 Mi a DCOM? DCOM: Distributed Component Object Model A Microsoft osztott objektum modellje Bináris együttmÿködési szabvány és annak
RészletesebbenModellkiválasztás és struktúrák tanulása
Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális
RészletesebbenLekérdezések az SQL SELECT utasítással
Lekérdezések az SQL SELECT utasítással Az SQL SELECT utasítás lehetőségei Vetítés Kiválasztás 1. tábla 1. tábla Összekapcsolás 1. tábla 2. tábla Elemi SELECT utasítások SELECT * {[DISTINCT] column expression
RészletesebbenKOMPUTER-ALGEBRA RENDSZEREK VERIFIKÁCIÓJA
KOMPUTER-ALGEBRA RENDSZEREK VERIFIKÁCIÓJA Szoftver Verifikáció és Validáció, 2015 Ősz Vaitkus Márton Tartalom Motiváció Maple MiniMaple MiniMaple típusellenőrzése MiniMaple formális specifikációja MiniMaple
RészletesebbenOracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán
Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek
RészletesebbenLOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ
LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ Lénárt Balázs tanársegéd TANTERV Hét Dátum Előadó Előadások Időpont: szerda 8:30-10:00, helye: LFSZÁMG Dátum Gyakvezető 1. 9. 11. Tokodi Adatbázis kezelés
RészletesebbenA relációs algebra egy speciális algebra, amely néhány egyszerű, de hathatós. operandusok. Egy reláció megadható a nevével vagy közvetlenül, sorainak
Informatika szigorlat 11-es tétel: Lekérdező nyelvek 1. Relációs algebra A relációs algebra egy speciális algebra, amely néhány egyszerű, de hathatós módszert ad arra nézve, hogy miként építhetünk új relációkat
RészletesebbenAdatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009
Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009 Előadás tartalma Adatbázis biztonsággal kapcsolatos fogalmak értelmezése Rendszertani alapok Rendszerezési kategóriák
RészletesebbenAz Oracle Fusion szakértői szemmel
Az Oracle Fusion szakértői szemmel Pigniczki László ügyvezető igazgató ProMigCon Kft. HOUG 2017. november 8. ProMigCon Kft. 2009 novemberében alakult. Alapvető tevékenység: Oracle E-Business Suite bevezetés,
RészletesebbenViczián István IP Systems http://jtechlog.blogspot.hu/ JUM XIX. - 2012. szeptember 18.
Viczián István IP Systems http://jtechlog.blogspot.hu/ JUM XIX. - 2012. szeptember 18. Két projekt Mindkettőben folyamatirányítás Eltérő követelmények Eltérő megoldások Dokumentum gyártási folyamat Üzemeltetés
RészletesebbenA relációs adatmodell
A relációs adatmodell E. Codd vezette be: 1970 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of ACM, 13(6). 377-387. 1982 Relational Databases: A Practical Foundation for Productivity.
RészletesebbenSzolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető
Szolgáltatásintegráció Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető Gönczy László gonczy@mit.bme.hu A tárgyról A tantárgy célja a hallgatók megismertetése a komplex informatikai rendszerek integrációs
RészletesebbenBevezetés: az SQL-be
Bevezetés: az SQL-be Tankönyv: Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 2.3. Relációsémák definiálása SQL-ben, adattípusok, kulcsok megadása 02B_BevSQLsemak
RészletesebbenSzemantikus világháló a BME-n
Szemantikus világháló a BME-n Lukácsy Gergely Szeredi Péter Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi Egyetem ßÐÙ Ý Þ Ö Ð º Ñ º Ù Számítástudományi és Információelméleti Tanszék ➀ Szemantikus technológiák
RészletesebbenAdatbázis-kezelés alapok Adatbázisok című tárgyhoz, ismétlés kapcsán
Adatbázis-kezelés alapok Adatbázisok című tárgyhoz, ismétlés kapcsán Hogyan tároljunk nagy mennyiségű adatot? Redundáns (ismétlődő) adatok Adattípusok konzisztenciáját nem biztosítja Nem kereshető, nehezen
RészletesebbenAdatbázismodellek. 1. ábra Hierarchikus modell
Eddig az adatbázisokkal általános szempontból foglalkoztunk: mire valók, milyen elemekből épülnek fel. Ennek során tisztáztuk, hogy létezik az adatbázis fogalmi modellje (adatbázisterv), amely az egyedek,
RészletesebbenProgramozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
Programozás Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. február 11. Tantárgy célja, szükséges ismeretek Tantárgy célja,
RészletesebbenTartalom DCOM. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés
Tartalom D Szoftvertechnológia elıadás Architektúra D vs CORBA Példá 2 1987 Dynamic Data Exchange (DDE) Windows 2.0-ban Windows alkalmazások közötti adatcsere Ma is használatos (pl. vágólap) NetDDE NetBIOS
RészletesebbenGráfok mindenhol. x $ SZENDI-VARGA JÁNOS IOT SOCIAL NETWORKS FRAUD DETECTION MASTER DATA MANAGEMENT RECOMMENDATION ENGINES. Internet of Things
8 b $! [ IOT RECOMMENDATION ENGINES 5 K Internet of Things a " > Gráfok mindenhol Facebook, Twitter, Google+ x $ S SOCIAL NETWORKS 9 SZENDI-VARGA JÁNOS K K # MASTER DATA MANAGEMENT Z FRAUD DETECTION Graph
RészletesebbenAz adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata:
ADATSZERVEZÉS Az adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata: fájlrendszerek (a konvencionális módszer) és adatbázis rendszerek (a haladóbb
RészletesebbenRostás Sándor szds. MH GEOSZ Műszaki és információs osztály térképész főtiszt (ov. h.)
DITAB-50 az új topográfiai adatbázis Rostás Sándor szds. MH GEOSZ Műszaki és információs osztály térképész főtiszt (ov. h.) Az előadás tartalma 1. Bevezetés 2. Célja 3. Kialakítása 4. Jelenlegi állapot
RészletesebbenS0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet)
S0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet) Tartalom 1. Absztrakt adattípus 2. Adattípus specifikációja 3. Adattípus osztály 4. Paraméterátadás 5. Reprezentációs függvény 6. Öröklődés és polimorfizmus 7.
RészletesebbenSZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
SZEMANTIKUS WEB Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1 Szolgáltatások Forrás leírás Web lapok Strukturált adatok Forrás fúzionálás/ Lekérdezés
RészletesebbenÖnálló labor feladatkiírásaim tavasz
Önálló labor feladatkiírásaim 2016. tavasz (ezekhez kapcsolódó saját témával is megkereshetnek) Mészáros Tamás http://www.mit.bme.hu/~meszaros/ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika
RészletesebbenOracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.
Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft. Oracle Information Management & Big Data Reference Architecture 2 Mi a NoSQL modellezés célja? Forrás: Insights
RészletesebbenMDAC - Microsoft Data Access Components
MDAC - Microsoft Data Access Components 1 ODBC Open DataBase Connectivity ODBC software API adatbáziskezeléshez. Nyelvfüggetlen, Adatbázisfüggetlen Operációsrendszer-független Standard adathozzáférés SQL
RészletesebbenA szemantikus Web. Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0.
Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A szemantikus Web Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 1. A hagyományos Web jellemzői
RészletesebbenCsima Judit szeptember 6.
Adatbáziskezelés, bevezető Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2017. szeptember 6. Csima Judit Adatbáziskezelés, bevezető 1 / 20 Órák, emberek heti két óra: szerda 14.15-16.00
RészletesebbenSzerializáció. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Szerializáció / 22
Szerializáció Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2014 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Szerializáció 2014 1 / 22 Tartalomjegyzék 1 Szerializációs Alapfogalmak 2 Szerializációs Megoldások Object Szerializáció XML
RészletesebbenSzemantikus technológiák területei. Rácz Gábor,
Szemantikus technológiák területei Rácz Gábor, 2011.10.14. Alkalmazások Cégek közötti együttműködés (Searchy) Telekommunikáció Mobiltelefonos tartalomszolgáltatás (KTF) DBPedia Mobile OntoWiki Mobile Kockázatkezelés
Részletesebben