Hola a todos, les dejo el parcial teorico que tomó ayer Marcelo Moscuzza. Si alguno lo quiere resolver bienvenido sea.

1) a) falso, justamente tambien se lo llama procedimiento recursivo, asi que si puede ser recursivo.
b) ni idea
c) Verdadero, el simetrico para arboles que sean de grado mayor a 2 no existe (simetrico es izq raiz der)
d) Si el puntero ledge no es nulo, quiere decir que a ese nodo le esta entrando un arco, es falso porque en los minimales solo salen arcos, no le entra ninguno
e)es falso pero porque ademas de esta condicion se tienen que cumplir otras mas:
- arbol aciclico
- todo arco es desconectante
- existe walk unico para todo x, y (camino sin direccion entre x e y)
- sumatoria de nodos = sumatoria de arcos + 1

2)a) hashing into buckets es metodo de acceso de hash pero cuando es dinamico. Aca tengo anotado lo del clustering, que es la mayor probabilidad que tiene una posicion de ser ocupada. Es para ver la performance de lo que seria la funcion de rehashing. Para evaluar la performance, el clustering se evalua en cada momento. Faltan cosas, pero viene por este lado.
2)b) Las estructuras son 4, tenes la tabla de frecuencias que siempre arranca en 1 y una vez que pasas a la frecuencia siguiente vas a pasar el puntero abajo de todo devuelta, despues tenes el arbol binario que lo armas desde las hojas hasta la raiz teniendo en cuenta que todos los caracteres son hojas. Para saber si es 0 o 1, el arco del hijo izquierdo es 0 y el arco del hijo derecho es 1. Ahora la estructura que sigue es la pila[b], porque vos metes los 0 y 1 desde la hoja hasta la raiz, cuando siga despues de la raiz va a venir un caracter porque todos los caracteres son hojas, entonces va a cortar y sabe que hasta la raiz es el codigo del caracter anterior. Y despues para leerlo haces LIFO, lo lees desde la raiz hasta la hoja y ese es el codigo del caracter. Y despues la ultima estructura es [b]la del archivo original y archivo comprimido, vos vas a poner todos los codigos de caracteres uno al lado del otro y los concatenas formando de 8 bits para obtener que caracter en ASCII es.

EDITO Y AGREGO EL PUNTO 3:

3a) Las constraints se basan en tres tipos de integridades:
-integridad de entidad: es usada para asegurar que los datos pertenecientes a una misma tabla tienen una unica manera de identificarse, es decir que cada fila tenga una PK capaz de identificar univocamente una fila y esa no puede ser nula.
-integridad referencial: es usada para asegurar la coherencia entre datos de dos tablas, aca se hace referencia a la FK. Ademas las constraints referenciales permiten a los usuarios especificar claves primarias y foraneas para asegurar una relacion padre hijo.
Hay tres tipos de constraints referenciales: ciclic referencial constraint, self referencing constraint y multiple path constraint.
-integridad semantica: es la que nos asegura que los datos que vamos a almacenar tengan una apropiada configuracion y que respeten las restricciones definidas sobre los dominios o sobre los atributos. Son data type, default, unique, not null y check.

3b) Una tabla temporal es una tabla creada cuyos datos son de existencia temporal. No son registradas en las tablas de diccionario de datos. No es posible alterarlas, si eliminarlas y crear los indices temporales que necesite una aplicacion. Las actualizaciones a una tabla temporal podrian no generar ningun log transaccional si asi se configurara. Un ejemplo en donde te conviene usarlas es como almacenamiento intermedio de consultas muy grandes ya que si usas tablas temporales podes crear tablas con resultados intermedios basados en consultas de menor tamaño en lugar de intentar ejecutar una consulta unica que sea demasiado grande y multiples joins.

Si alguien puede subir foto del otro tema, buenisimo y tambien ayudo a resolverlo. Un abrazo!

Gracias crack!!

(24-06-2017 13:28)Sir Ulrich escribió:  1) a) falso, justamente tambien se lo llama procedimiento recursivo, asi que si puede ser recursivo.
b) ni idea
c) Verdadero, el simetrico para arboles que sean de grado mayor a 2 no existe (simetrico es izq raiz der)
d) Si el puntero ledge no es nulo, quiere decir que a ese nodo le esta entrando un arco, es falso porque en los minimales solo salen arcos, no le entra ninguno
e)es falso pero porque ademas de esta condicion se tienen que cumplir otras mas:
- arbol aciclico
- todo arco es desconectante
- existe walk unico para todo x, y (camino sin direccion entre x e y)
- sumatoria de nodos = sumatoria de arcos + 1

2)a) hashing into buckets es metodo de acceso de hash pero cuando es dinamico. Aca tengo anotado lo del clustering, que es la mayor probabilidad que tiene una posicion de ser ocupada. Es para ver la performance de lo que seria la funcion de rehashing. Para evaluar la performance, el clustering se evalua en cada momento. Faltan cosas, pero viene por este lado.
2)b) Las estructuras son 4, tenes la tabla de frecuencias que siempre arranca en 1 y una vez que pasas a la frecuencia siguiente vas a pasar el puntero abajo de todo devuelta, despues tenes el arbol binario que lo armas desde las hojas hasta la raiz teniendo en cuenta que todos los caracteres son hojas. Para saber si es 0 o 1, el arco del hijo izquierdo es 0 y el arco del hijo derecho es 1. Ahora la estructura que sigue es la pila[b], porque vos metes los 0 y 1 desde la hoja hasta la raiz, cuando siga despues de la raiz va a venir un caracter porque todos los caracteres son hojas, entonces va a cortar y sabe que hasta la raiz es el codigo del caracter anterior. Y despues para leerlo haces LIFO, lo lees desde la raiz hasta la hoja y ese es el codigo del caracter. Y despues la ultima estructura es [b]la del archivo original y archivo comprimido, vos vas a poner todos los codigos de caracteres uno al lado del otro y los concatenas formando de 8 bits para obtener que caracter en ASCII es.

EDITO Y AGREGO EL PUNTO 3:

3a) Las constraints se basan en tres tipos de integridades:
-integridad de entidad: es usada para asegurar que los datos pertenecientes a una misma tabla tienen una unica manera de identificarse, es decir que cada fila tenga una PK capaz de identificar univocamente una fila y esa no puede ser nula.
-integridad referencial: es usada para asegurar la coherencia entre datos de dos tablas, aca se hace referencia a la FK. Ademas las constraints referenciales permiten a los usuarios especificar claves primarias y foraneas para asegurar una relacion padre hijo.
Hay tres tipos de constraints referenciales: ciclic referencial constraint, self referencing constraint y multiple path constraint.
-integridad semantica: es la que nos asegura que los datos que vamos a almacenar tengan una apropiada configuracion y que respeten las restricciones definidas sobre los dominios o sobre los atributos. Son data type, default, unique, not null y check.

3b) Una tabla temporal es una tabla creada cuyos datos son de existencia temporal. No son registradas en las tablas de diccionario de datos. No es posible alterarlas, si eliminarlas y crear los indices temporales que necesite una aplicacion. Las actualizaciones a una tabla temporal podrian no generar ningun log transaccional si asi se configurara. Un ejemplo en donde te conviene usarlas es como almacenamiento intermedio de consultas muy grandes ya que si usas tablas temporales podes crear tablas con resultados intermedios basados en consultas de menor tamaño en lugar de intentar ejecutar una consulta unica que sea demasiado grande y multiples joins.

Si alguien puede subir foto del otro tema, buenisimo y tambien ayudo a resolverlo. Un abrazo!

Conseguí el otro tema! Si te animas a resolverlo estaría genial!


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1)
a_ Falso. Knuth transforma arbol n-ario en binario.
b_ Creo que Verdadero. Arbol b+ almacena las claves en las hojas (maximales). Mientras que B también las guarda en nodos intermedios... Si la clave justo está en un intermedio, no necesitaría llegar a la hoja (como si pasaría en en el B+) => Menos búsqueda => Mejor performance.
Igual no estoy seguro, habría que preguntar a alguien que sepa (?)
c_ Verdadero. Leer post siguiente je
d_ Falso. "Cuadrados Medios" es una función de Hashing que sirve para encontrar la posición en la tabla en base a la clave del elemento. Pueden haber claves distintas que, al aplicarse esta función, devuelvan un mismo valor generando una colisión que deberá resolverse de alguna otra manera (rehashing, chaining, etc.)
e_ Creo que Verdadero. Por lo que entendí de los pdf, "transforma" un grafo irrestricto en uno bipartito (nodos y arcos).... (aunque quizá le estoy re pifiando).

El resto de los puntos está en los pdf..........

De paso cuento que el sábado siguiente a estos 2 parciales (24/6) algunos puntos fueron "parecidos".... No tengo foto, pero eran:
1)
a) Lo mismo sobre Knuth.
b) Árbol B es más performante para búsquedas por rango que el b+ (Falso)
c) Heap Sort está implementado sobre árbol binario (Puse verdadero, además usa un vector para mejorar performance)
d) No existe función inversa para Hash (Verdadero)
e) En pfaltz, el llink del último arco agregado siempre será nulo. (Verdadero)

2)
a) diferencia entre árbol balanceado y avl en menos de 10 renglones
b) Explicar para que sirven los algoritmos de rotación a izquierda o derecha
(Casi igual al otro parcial...)

3)
a) Explicar en menos de una carilla todo sobre Back-Up y Restore
b) Nombrar un tipo de secuenciador y describir.

(26-06-2017 13:19)Batman escribió:  1)
a_ Falso. Knuth transforma arbol n-ario en binario.
b_ Creo que Verdadero. Arbol b+ almacena las claves en las hojas (maximales). Mientras que B también las guarda en nodos intermedios... Si la clave justo está en un intermedio, no necesitaría llegar a la hoja (como si pasaría en en el B+) => Menos búsqueda => Mejor performance.
Igual no estoy seguro, habría que preguntar a alguien que sepa (?)
c_ Falso. Si los datos están desordenados entonces se realizan intercambios en el vector, si estuvieran ordenados eso no sería necesario. Entonces, la complejidad si están desordenados es mayor que si están ordenados.
d_ Falso. "Cuadrados Medios" es una función de Hashing que sirve para encontrar la posición en la tabla en base a la clave del elemento. Pueden haber claves distintas que, al aplicarse esta función, devuelvan un mismo valor generando una colisión que deberá resolverse de alguna otra manera (rehashing, chaining, etc.)
e_ Creo que Verdadero. Por lo que entendí de los pdf, "transforma" un grafo irrestricto en uno bipartito (nodos y arcos).... (aunque quizá le estoy re pifiando).

El resto de los puntos está en los pdf..........

De paso cuento que el sábado siguiente a estos 2 parciales (24/6) algunos puntos fueron "parecidos".... No tengo foto, pero eran:
1)
a) Lo mismo sobre Knuth.
b) Árbol B es más performante para búsquedas por rango que el b+ (Falso)
c) Heap Sort está implementado sobre árbol binario (Puse verdadero, además usa un vector para mejorar performance)
d) No existe función inversa para Hash (Verdadero)
e) En pfaltz, el llink del último arco agregado siempre será nulo. (Verdadero)

2)
a) diferencia entre árbol balanceado y avl en menos de 10 renglones
b) Explicar para que sirven los algoritmos de rotación a izquierda o derecha
(Casi igual al otro parcial...)

3)
a) Explicar en menos de una carilla todo sobre Back-Up y Restore
b) Nombrar un tipo de secuenciador y describir.

1)a) esta bien, es asi
1)b) Es falsa para mi, el arbol B+ es mas performante que el arbol B para manejo de consultas de clave puntual porque se tienen punteros entre los branch node y entre los leaf node, entonces para mi es mas facil acceder a una clave puntual por esto
1)c)Esta es verdadera y esta en el pdf de moscuzza de ordenamiento y busqueda y lo aclara, si los datos estan desordenados es mejor para el quicksort que si estan ordenados
1d) Yo a esta le puse verdadera (no estoy seguro) tenia entendido que se podia usar tanto para hash como para rehash, pero puede ser que sea solo para hash
1e) Esta es verdadera, la tenia anotada en la carpeta de una clase, se basa en un grafo bipartito el de Pfaltz y hay que poner las condiciones y que tenes una estructura para el arco y otra estructura para el nodo.

2a) arbol completo es aquel que los nodos que no son maximales (o sea los que no son hojas) tienen que tener el mismo grado del arbol. El arbol lleno por su parte es un arbol completo y que ademas cumple que todas sus hojas se encuentran en el mismo nivel.
2b) Los algoritmos de rotacion te sirven para balancear un arbol en el caso de estar desbalanceado.
Si la futura raiz esta a la derecha entonces roto el arbol a izquierda, por otra parte si la futura raiz esta a la izquierda entonces roto el arbol a derecha.

3a) En este punto tenes que hablar sobre las vistas con check option que es clave para que se cumpla la condicion del where cuando haces una vista y sino no se ejecuta, de las constraints que tienen los tres tipos de integridad que mencione arriba del otro parcial, de la integridad de los triggers y de los stored procedures.
3b) Aca hay que poner que los indices se usan para cuando tenes un gran volumen de datos y que se lee de a una fila por vez. Podrias hablar de las IOT (tablas organizadas por indice) diciendo ademas que la tabla y el indice se ven como una misma estructura. Despues las caracteristicas de los indices son:
-unicos/duplicados: son mutuamente excluyentes
-compuestos: si tienen mas de una columna
-clustered: si tienen los datos ordenados
-function based index: es cuando le aplicas una funcion a un dato, por ejemplo UPPER(dato)

Despues podrias complementar hablando un poco de los tipos de indices que hay, que son:
-btree index
-btree cluster index
-reverse key index
-hash
-bitmap index

Abrazo y espero que les sirva!

Hola! les adjunto el parcial que me tomaron!

Saludos!

(27-06-2017 13:53)gabrielarce escribió:  Hola! les adjunto el parcial que me tomaron!

Saludos!

1a) Verdadera, Un árbol-B se mantiene balanceado porque requiere que todos los nodos hoja se encuentren a la misma altura.
1b) Para mi falsa
1c) Verdadera, esta la dije arriba aparecia en otro parcial
1d) Para mi falsa porque la profundidad puede ser mayor, por ejemplo en la carpeta yo tenia un arbol de grado 4 y que un nodo tiene una profundidad de 6, profundidad es la cantidad de arcos que hay de distancia entre la raiz y un cierto nodo
1e) Verdadera, la dijo él en clase porque cumple las 4 condiciones

2a) y 2b) son iguales al primer parcial que resolvi de arriba

3a)Una view es un conjunto de columnas, ya sea reales o virtuales, de una misma tabla o no, con algún filtro determinado o no.
De esta forma, es una presentación adaptada de los datos contenidos en una o más tablas, o en otras vistas. Una vista toma la salida resultante de una consulta y la trata como una tabla.
Se pueden usar vistas en la mayoría de las situaciones en las que se pueden usar tablas.
Caracteristicas:
- tiene nombre especifico
-No aloca espacio de almacenamiento
-No contiene datos almacenados.
-Está definida por una consulta que consulta datos de una o varias tablas.

Las vistas se pueden utilizar para:
•Suministrar un nivel adicional de seguridad restringiendo el acceso a un conjunto predeterminado de filas o columnas de una tabla.
•Ocultar la complejidad de los datos.
•Simplificar sentencias al usuario.
•Presentar los datos desde una perspectiva diferente a la de la tabla base.
•Aislar a las aplicaciones de los cambios en la tabla base.

Tambien y con respecto a la seguridad estaria bueno mencionar el uso del with check option ya que con esto se puede actualizar siempre y cuando el checkeo de la opción en el where sea verdadero.

3b) Aca hay que encararlo por el lado de las secuencias para mi. Los generadores de secuencias proveen una serie de números secuenciales, especialmente usados en entornos multiusuarios para generar una números secuenciales y únicos sin el overheadde I/O a disco o el lockeotransaccional. Los motores de base de datos proveen diferentes formas de implementar secuencias a través de:
•Tipo de Dato de una columna (Informix)
•Propiedades de una columna (SqlServer, Mysql, DB2)
•Objeto Sequence(Oracle, Informix, PostgreSQL, DB2, SqlServer)

En el caso de propiedades de una columna, esta bueno mencionar el identity como ejemplo. Existen motores que poseen propiedades de columna que permite realizar lo mismo que una secuencia. Al insertar una fila en dicha tabla, el motor va a buscar el próximo nro. del más alto existente en la tabla.

Abrazo!

La 2.b) sobre Pfaltz creo que no estaba antes...
Serían dos listas, una para nodos y una para arcos.
La de nodos tiene: ID, Funciones, LEDGE, REDGE, y NEXT (puntero al próximo).
Y la de arcos tiene: ID, Funciones, RLink, LLink, RPoint, LPoint y NEXT (puntero al próximo).


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Este fue el recuperatorio que me acaban de tomar.
El V/F me resultó medio confuso, pero el resto era relativamente fácil, en ANSI/SPARC mencione los 3 niveles (externo, del e interno o físico).


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Y acá van mis resoluciones las cuales no sé si están bien. En el 2.a) que puse que el árbol b era altamente performante en búsquedas por rangos quise poner en búsqueda por claves exactas, pero me marie y le pifie.

Si alguno quiere revisarlo joya.






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