998 resultados para SQL (Llenguatge de programació)


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R2RML is used to specify transformations of data available in relational databases into materialised or virtual RDF datasets. SPARQL queries evaluated against virtual datasets are translated into SQL queries according to the R2RML mappings, so that they can be evaluated over the underlying relational database engines. In this paper we describe an extension of a well-known algorithm for SPARQL to SQL translation, originally formalised for RDBMS-backed triple stores, that takes into account R2RML mappings. We present the result of our implementation using queries from a synthetic benchmark and from three real use cases, and show that SPARQL queries can be in general evaluated as fast as the SQL queries that would have been generated by SQL experts if no R2RML mappings had been used.

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El paradigma de procesamiento de eventos CEP plantea la solución al reto del análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, como por ejemplo, monitorización de los valores de bolsa o el estado del tráfico de carreteras. En este paradigma los eventos recibidos deben procesarse sin almacenarse debido a que el volumen de datos es demasiado elevado y a las necesidades de baja latencia. Para ello se utilizan sistemas distribuidos con una alta escalabilidad, elevado throughput y baja latencia. Este tipo de sistemas son usualmente complejos y el tiempo de aprendizaje requerido para su uso es elevado. Sin embargo, muchos de estos sistemas carecen de un lenguaje declarativo de consultas en el que expresar la computación que se desea realizar sobre los eventos recibidos. En este trabajo se ha desarrollado un lenguaje declarativo de consultas similar a SQL y un compilador que realiza la traducción de este lenguaje al lenguaje nativo del sistema de procesamiento masivo de eventos. El lenguaje desarrollado en este trabajo es similar a SQL, con el que se encuentran familiarizados un gran número de desarrolladores y por tanto aprender este lenguaje no supondría un gran esfuerzo. Así el uso de este lenguaje logra reducir los errores en ejecución de la consulta desplegada sobre el sistema distribuido al tiempo que se abstrae al programador de los detalles de este sistema.---ABSTRACT---The complex event processing paradigm CEP has become the solution for high volume data analytics which demand scalability, high throughput, and low latency. Examples of applications which use this paradigm are financial processing or traffic monitoring. A distributed system is used to achieve the performance requisites. These same requisites force the distributed system not to store the events but to process them on the fly as they are received. These distributed systems are complex systems which require a considerably long time to learn and use. The majority of such distributed systems lack a declarative language in which to express the computation to perform over incoming events. In this work, a new SQL-like declarative language and a compiler have been developed. This compiler translates this new language to the distributed system native language. Due to its similarity with SQL a vast amount of developers who are already familiar with SQL will need little time to learn this language. Thus, this language reduces the execution failures at the time the programmer no longer needs to know every single detail of the underlying distributed system to submit a query.

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Instalación de SQL Server Management Studio Express en un MS Windows 7 Profesional.

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Primeros pasos en el uso de este programa cliente de acceso y administración de SQL Server. Este cliente, en su versión Express, es gratuito. El ejemplo del vídeo se conecta con un servidor remoto SQL Server 2008 R2.

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Segunda parte de los primeros pasos en el uso de este programa cliente de acceso y administración de SQL Server. Este cliente, en su versión Express, es gratuito. El ejemplo del vídeo se conecta con un servidor remoto SQL Server 2008 R2. Modificar tablas. Exportar definiciones del esquema. Resultados a cuadrícula o texto. Guardar resultados.

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Una introducción a los objetivos y contenidos de la sesión 2 del curso de Bases de Datos dentro del Máster Universitario en Desarrollo de Aplicaciones y Servicios Web de la Universidad de Alicante. Se describe someramente qué se entiende por una transacción y se nombran los niveles de aislamiento en SQL Server. Todo enfocado a la realización de los ejercicios-demostraciones de esos niveles de aislamiento. Ingenuo y con fallos de encuadre e iluminación clamorosos, pero no tiene más ambiciones que la de dejar constancia de algunas de las cosas que se dijeron en clase.

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Descripción de cómo facilitar la ejecución de los ejercicios de la sesión de transacciones del moodle de la asignatura. Se trata de reorganizar las ventanas y hacer espacio para tener dos consultas a la vista. En cada una de ellas se mantendrán una o varias transacciones que pretendemos ejecutar simultáneamente. De esta forma podremos ver qué transacciones esperan a las otras y pasar de una a otra consulta con facilidad.

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Una introducción a los objetivos y contenidos de la sesión 3 del curso de Bases de Datos dentro del Máster Universitario en Desarrollo de Aplicaciones y Servicios Web de la Universidad de Alicante. El trabajo que permite la calificación de esta primera parte del curso se basa, precisamente, en lo que se describe en este vídeo. La paginación de resultados es una técnica que pretende agilizar el manejo remoto de grandes cantidades de datos. El ejemplo clásico es la navegación por un catálogo de productos. Si es el servidor el que, por el procedimiento que sea, divide la lista completa en páginas y solo envía una de ellas al cliente, estamos ahorrando en tiempo y uso de red. En SQL Server, para esta tarea, es fácil encontrar opiniones que desaconsejan el uso de cursores puesto que se supone que el entorno objetivo es de alta concurrencia. No obstante, se puede usar TOP() y ROW_NUMBER(). La sesión consiste en una serie de ejemplos sobre todas estas herramientas.

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No existe el fichero T10.

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Como no existe la lección T10, tampoco hay ejercicios numerados como T10.xxx.

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Unitats bàsiques de programació, la unitat didàctica i activitats d’ensenyança-aprentatge en educació física.

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Aquest article presenta una mostra dels resultats de l’anàlisi detallada de locucions, col·locacions i altres elements fraseològics i d’ordre de mots significatius quant a la caracterització del cabal de llenguatge literari de Joan Roís de Corella. Aquesta anàlisi es fa amb metodologia interdisciplinar de base de lingüistica de corpus i de diacronia lingüistica, i amb el concurs de les tecnologies de la informació i la comunicació (humanitats digitals), que s’apliquen a l’anàlisi de l’aportació lèxica i estilística d’un autor clau com és Roís de Corella a fide calibrar el grau de sintonia i, alhora, d’especificitat del seu llenguatge literari; en quin grau coincideix el seu llenguatge literari amb el d’altres grans clàssics culturals de la Corona d’Aragó, i en què basa, alhora, Roís de Corella la clau de la seua mestria estilística.

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SQL (Structured Query Language) is one of the essential topics in foundation databases courses in higher education. Due to its apparent simple syntax, learning to use the full power of SQL can be a very difficult activity. In this paper, we introduce SQLator, which is a web-based interactive tool for learning SQL. SQLator's key function is the evaluate function, which allows a user to evaluate the correctness of his/her query formulation. The evaluate engine is based on complex heuristic algorithms. The tool also provides instructors the facility to create and populate database schemas with an associated pool of SQL queries. Currently it hosts two databases with a query pool of 300+ across the two databases. The pool is divided into 3 categories according to query complexity. The SQLator user can perform unlimited executions and evaluations on query formulations and/or view the solutions. The SQLator evaluate function has a high rate of success in evaluating the user's statement as correct (or incorrect) corresponding to the question. We will present in this paper, the basic architecture and functions of SQLator. We will further discuss the value of SQLator as an educational technology and report on educational outcomes based on studies conducted at the School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland.

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SQL Injection Attack (SQLIA) remains a technique used by a computer network intruder to pilfer an organisation’s confidential data. This is done by an intruder re-crafting web form’s input and query strings used in web requests with malicious intent to compromise the security of an organisation’s confidential data stored at the back-end database. The database is the most valuable data source, and thus, intruders are unrelenting in constantly evolving new techniques to bypass the signature’s solutions currently provided in Web Application Firewalls (WAF) to mitigate SQLIA. There is therefore a need for an automated scalable methodology in the pre-processing of SQLIA features fit for a supervised learning model. However, obtaining a ready-made scalable dataset that is feature engineered with numerical attributes dataset items to train Artificial Neural Network (ANN) and Machine Leaning (ML) models is a known issue in applying artificial intelligence to effectively address ever evolving novel SQLIA signatures. This proposed approach applies numerical attributes encoding ontology to encode features (both legitimate web requests and SQLIA) to numerical data items as to extract scalable dataset for input to a supervised learning model in moving towards a ML SQLIA detection and prevention model. In numerical attributes encoding of features, the proposed model explores a hybrid of static and dynamic pattern matching by implementing a Non-Deterministic Finite Automaton (NFA). This combined with proxy and SQL parser Application Programming Interface (API) to intercept and parse web requests in transition to the back-end database. In developing a solution to address SQLIA, this model allows processed web requests at the proxy deemed to contain injected query string to be excluded from reaching the target back-end database. This paper is intended for evaluating the performance metrics of a dataset obtained by numerical encoding of features ontology in Microsoft Azure Machine Learning (MAML) studio using Two-Class Support Vector Machines (TCSVM) binary classifier. This methodology then forms the subject of the empirical evaluation.