Составить таблицу требования к качеству соусов и сроки их реализация

Обязательно учите!

• • Назад
  • Бухгалтерский учет
  • Алгоритмы
  • Android
  • Блокчейн
  • Business Analyst
  • Создание веб-сайта
  • CCNA
  • Облачные вычисления
  • 00030003 COBOL 9000 Compiler
    9000 Встроенные системы
    • 00030002 9000 Compiler 9000
    • Ethical Hacking
    • Учебники по Excel
    • Программирование на Go
    • IoT
    • ITIL
    • Jenkins
    • MIS
    • Сеть
    • Операционная система
    • Назад
    • Управление проектами Обзоры
    • Salesforce
    • SEO
    • Разработка программного обеспечения
    • VB A

• Big Data

  • • Назад
    • AWS
    • BigData
    • Cassandra
    • Cognos
    • Хранилище данных
    00030003
    • HBOps
    • HBOps
    0003
    • MicroStrategy

Реляционная база данных и схемы Вопросы и ответы

• Дом
• разветвленных MCQ
  • Программирование
  • CS - IT - IS
    • CS
    • IT
    • IS
  • ECE - EEE - EE
    • ECE
    • EEE
    • EE
  • Гражданский
  • Механический
  • Химическая промышленность
  • Металлургия
  • Горное дело
  • Приборы
  • Аэрокосмическая промышленность
  • Авиационная
  • Биотехнологии
  • Сельское хозяйство
  • Морской
  • MCA
  • BCA
• Тест и звание
  • Тесты Sanfoundry
  • Сертификационные испытания
  • Тесты для стажировки
  • Занявшие первые позиции
• Конкурсы
• Стажировка
• Обучение

• Дом
• разветвленных MCQ
  • Программирование
  • CS - IT - IS

Проектирование и разработка баз данных. Технология программирования ORM. Распределенные, параллельные и гетерогенные базы данных.

Проектирование баз данных - процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности.

Основные задачи проектирования баз данных:

• Поддержка хранения в БД всей необходимой информации.

• Возможность сбора данных по всем необходимым запросам.

• Сокращение от избыточности и дублирования данных.

• Поддержка целостности базы данных.

Основные этапы проектирования баз данных

Концептуальный дизайн - создание модели семантической области, то есть информационной модели самого высокого уровня абстракции. Такая модель создается без ориентации на какую-либо конкретную СУБД и модель данных. Термины «семантическая модель», «концептуальная модель» являются синонимами.

Конкретный тип и содержание концептуальной модели базы данных определяется формальным устройством, выбранным для этой цели.Обычно используются графические обозначения, похожие на диаграммы ER.

Чаще всего в концептуальную модель БД входят:

• описание информационных объектов или концепций предметной области и связи между ними.

• описание ограничений целостности, то есть требований к допустимым значениям данных и связям между ними.

Логический дизайн - создание схемы базы данных на основе определенной модели данных, например, реляционной модели данных.Для реляционной модели данных логическая модель данных - набор диаграмм отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющими внешние ключи.

Преобразование концептуальной модели в логическую, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап можно существенно автоматизировать.

На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но не может быть учтена специфика конкретной СУБД.

Physical design - создание схемы базы данных для конкретной СУБД. Специфика конкретной СУБД может включать в себя ограничения на именование объектов базы данных, ограничения для поддерживаемых типов данных и т. Д. Кроме того, специфика конкретной СУБД в случае физической конструкции включает выбор решений, связанных с физическим носителем хранения данных (выбор методов управления дисковой памятью, разделения БД по файлам и устройствам, методов доступа к данным), создания индексов и т. д.

Что такое ORM?

ORM или Объектно-реляционное отображение - это технология программирования, которая позволяет преобразовывать несовместимые типы моделей в ООП, в частности, между хранилищем данных и предметами программирования. ORM используется для упрощения процесса сохранения объектов в реляционной базе данных и их извлечения, при этом ORM сам заботится о преобразовании данных между двумя несовместимыми состояниями. Большинство инструментов ORM в значительной степени полагаются на метаданные базы данных и объектов, поэтому объектам не нужно ничего знать о структуре базы данных, а базе данных - ничего о том, как данные организованы в приложении.ORM обеспечивает полное разделение задач на хорошо запрограммированные приложения, в случае которых и база данных, и приложение могут работать с данными каждая в корневой форме.

Fugure1- Работа ОРМ

Принцип работы ORM- Ключевой особенностью ORM является отображение, которое используется для привязки объекта к его данным в БД. ORM как бы создает «виртуальную» схему базы данных в памяти и позволяет манипулировать данными уже на уровне объекта. Дисплей отображается как объект, а его свойства связаны с одной или несколькими таблицами и их полями в базе данных.ORM использует информацию этого дисплея для управления процессом преобразования данных между базой и формами объектов, а также для создания SQL-запросов для вставки, обновления и удаления данных в ответ на изменения, которые приложение вносит в эти объекты.

Распределенная база данных - набор логически связанных между собой разделенных данных (и их описаний), которые физически распределены в некоторой компьютерной сети. Распределенная СУБД - программный комплекс, предназначенный для управления распределенными базами данных и позволяющий сделать распространение информации прозрачным для конечного пользователя.

Пользователи взаимодействуют с распределенной базой данных через приложения. Приложения можно разделить на те, которым не требуется доступ к данным на других веб-сайтах (локальные приложения), и те, которые требуют аналогичного доступа (глобальные приложения).

Один из подходов к интеграции объектно-ориентированных приложений с реляционными базами данных состоит в разработке разнородных информационных систем . Гетерогенные информационные системы способствуют интеграции разнородных источников информации, структурированных (с наличием регулярной (нормализованной) диаграммы), полуструктурированных, а иногда и неструктурированных.Любая разнородная информационная система строится по схеме глобальной базы данных над базами данных компонентов, поэтому пользователи получают преимущества диаграммы, то есть единые интерфейсы доступа (например, интерфейс в стиле sql) к данным, сохраненным в разных базах данных, и богатые функциональные возможности. . Такая разнородная информационная система называется системой интегрированных мультибаз данных.

Становление систем управления базами данных (СУБД) по времени совпало со значительным прогрессом в развитии технологий распределенных вычислений и параллельной обработки.В результате появились базы данных распределенных систем управления и параллельные системы управления базами данных. Эти системы становятся доминирующими инструментами для создания приложений с интенсивной обработкой данных.

Параллельный компьютер, или мультипроцессор сам по себе - это распределенная система, составленная из узлов (процессоров, компонентов памяти), соединенных быстрой сетью в общем корпусе. Технология распределенных баз данных может быть естественно пересмотрена и широко распространена в параллельных системах баз данных, т.е.е. системы баз данных на параллельных компьютерах

Распределенная и параллельная СУБД обеспечивают те же функциональные возможности, что и хост-СУБД, за исключением того факта, что они работают в среде, где данные распределяются по узлам компьютерной сети или многопроцессорной системе.

Вопросы:

1. Почему отношения являются важным аспектом баз данных?

2. В чем разница между плоскими файлами и другими моделями баз данных?

3.Что такое ORM?

4. Принцип работы ORM?

5. ORM или объектно-реляционное отображение?

Список литературы

1. Джун Дж. Парсонс и Дэн Оя, Новые перспективы компьютерных концепций, 16-е издание - всеобъемлющее, Thomson Course Technology, подразделение Thomson Learning, Inc. Кембридж, Массачусетс, АВТОРСКОЕ ПРАВО © 2014.

2. Лоренцо Кантони (Университет Лугано, Швейцария) Джеймс А. Дановски (Университет Иллинойса в Чикаго, Иллинойс, США) Коммуникация и технологии, 576 страниц.

Лекция №11 . Анализ данных.

Цель: дать общие понятия корреляции, регрессии, а также познакомиться с описательной статистикой.

План:
1. Базы анализа данных.

2. Методы сбора, классификации и прогнозирования. Деревья решений.

Базы анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных - это процесс автоматического извлечения и генарификации прогнозной информации из больших банков данных.DM включает в себя анализ наборов данных наблюдений, чтобы найти неожиданные, ранее неизвестные взаимосвязи и обобщить данные новыми способами, которые одновременно понятны и полезны для владельца данных.

Связи и сводки, полученные в результате интеллектуального анализа данных, часто называют моделями или шаблонами. Примеры включают линейные уравнения, правила, кластеры, графики, древовидные структуры и повторяющиеся шаблоны во временных рядах. Следует отметить, что дискриплайн обычно имеет дело с данными, которые уже были собраны для какой-либо цели, кроме анализа интеллектуального анализа данных (например, они могли быть собраны для поддержания актуальной записи всех транзакций в банке).Это означает, что цели интеллектуального анализа данных обычно не играют никакой роли в стратегии сбора данных. Это один из способов его отличия от многих статистических данных, в которых данные часто собираются с использованием эффективных стратегий для ответа на конкретные вопросы.

DM, широко известный как «Обнаружение знаний в базах данных» (KDD), представляет собой автоматизированное или удобное извлечение шаблонов, представляющих знания, неявно сохраненные или захваченные в больших базах данных, которые могут содержать миллионы строк, связанных с предметом базы данных, хранилищами данных, Интернетом и другой массивной информацией. репозитории или потоки данных.

Итак, читатели (которые, как мы полагаем, знают о структуре системы баз данных) могут распознать основные различия между традиционной системой баз данных и DWH, которые включают интеллектуальный анализ данных, анализ (как части обнаружения знаний в базах данных), механизм OLAP (процессы онлайн-аналитики вместо или дополнительно к процессам онлайн-транзакций) Серверы DW / Marts (набор серверов для разных отделов предприятий), Back Ground process / preprocessing (например, Очистка - решение проблемы с отсутствующими данными, данными шума) и т. д.

Замечание об истории терминов

[с https: // en. wikipedia.org/wiki/Data_mining]:

Грегори Пятецкий-Шапиро ввел термин «открытие знаний в базах данных» для первого семинара по той же теме (KDD-1989), и этот термин стал более популярным в сообществе AI и машинного обучения. Однако термин Data Mining (1990) стал более популярным в деловых кругах и в прессе. В настоящее время интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний взаимозаменяемы. Для описания этой области также используются термины «прогнозная аналитика» (с 2007 г.) и «Наука о данных» (с 2011 г.).

Фактически, мы можем сказать, что DM - это шаг в процессе KDD, связанный с алгоритмами, разнообразием методов для определения поддержки принятия решений, предсказанием, прогнозированием и оценкой с использованием методов распознавания образов, а также статистических и математических методов.

Базовые модели и задачи интеллектуального анализа данных

DM включает в себя множество различных алгоритмов для выполнения различных задач. Все эти алгоритмы пытаются подогнать модель под данные. Создаваемая модель может быть по своей природе прогнозирующей или описательной .На рис. 6.2 представлены основные задачи DM, используемые в этом типе модели.

Predictive позволяет прогнозировать значения данных, используя известные результаты из различных наборов выборочных данных.

Классификация позволяет классифицировать данные из большого банка данных по заранее определенному набору классов. Классы определяются до изучения или анализа данных в банке данных. Задачи классификации позволяют не только изучать и исследовать существующие выборочные данные, но и предсказывать будущее поведение этих выборочных данных.Например, обнаружение мошенничества при транзакции с кредитной картой для предотвращения материальных потерь; оценка вероятности ухода сотрудника из организации до завершения проекта - вот некоторые из задач, которые вы решаете, применяя методику классификации.

Регрессия - это один из статистических методов, который позволяет прогнозировать будущие значения данных на основе текущих и прошлых значений данных. Задача регрессии проверяет значения данных и вырабатывает математическую формулу.Результат, полученный при использовании этой математической формулы, позволяет прогнозировать будущую ценность существующих или даже пропущенных данных. Основным недостатком регрессии является то, что вы можете реализовать регрессию на количественных данных, таких как скорость и вес, чтобы предсказать их поведение в будущем.

Анализ временных рядов является частью Temporal Mining , позволяя прогнозировать будущие значения для текущего набора значений, которые зависят от времени. Анализ временных рядов позволяет использовать текущие и прошлые выборочные данные для прогнозирования будущих значений.Значения, которые вы используете для анализа временных рядов, равномерно распределяются по часам, дням, неделям, месяцам, годам и так далее. Вы можете нарисовать график временных рядов, чтобы визуализировать количество изменений в данных для определенных изменений во времени. Вы можете использовать анализ временных рядов для изучения тенденций на фондовом рынке для различных компаний за определенный период и, соответственно, для осуществления инвестиций.

Суть описательной модели - это определение закономерностей и взаимосвязей в выборочных данных:

Кластеризация - это обработка данных, в некотором смысле противоположная классификациям, которая позволяет создавать новые группы и классы на основе изучения закономерностей и взаимосвязи между значениями данных в банке данных.Это похоже на классификацию, но не требует предварительного определения групп или классов. Метод кластеризации иначе известен как сегментирование обучения без учителя . Все эти элементы данных, которые более похожи друг на друга, объединены в одну группу, также известную как кластеры. Примеры включают группы компаний, производящих похожие продукты или почвы с одинаковыми свойствами (например, чернозем), группу людей с одинаковыми привычками и т. Д.

Суммирование - это метод, который позволяет суммировать большой фрагмент данных, содержащихся на веб-странице или в документе.Изучение этих обобщенных данных позволяет получить суть всей веб-страницы или документа. Таким образом, обобщение также известно как характеристика или обобщение. Обобщение ищет определенные характеристики и атрибуты данных в большом наборе данных, а затем суммирует их. Примером использования технологии реферирования являются такие поисковые системы, как Google. Другие примеры включают резюмирование документа, резюмирование коллекции изображений и резюмирование видео. Резюмирование документа пытается автоматически создать репрезентативное резюме или реферат всего документа, находя наиболее информативные предложения.

Правила ассоциации позволяют установить ассоциацию и отношения между большими неклассифицированными элементами данных на основе определенных атрибутов и характеристик. Правила ассоциации определяют определенные правила ассоциативности между элементами данных, а затем используют эти правила для установления отношений. Обнаружение последовательности определяет последовательные шаблоны, которые могут существовать в большом и неорганизованном банке данных. Вы обнаруживаете последовательность в банке данных, используя фактор времени, то есть связываете элементы данных со временем, в которое они были созданы.Изучение последовательности событий при раскрытии и анализе преступлений позволяет службам безопасности и полицейским организациям раскрыть тайну преступления и принять превентивные меры, которые могут быть приняты против таких странных и неизвестных болезней.

Смотрите также

• 
  Соус брусничный к оленине
• 
  Овощи в сливочном соусе
• 
  Рецепт соус по грузински
• 
  Молочный соус приготовить
• 
  Соусы для вторых блюд
• 
  Соус из красного молотого перца
• 
  Шведский брусничный соус к мясу рецепт
• 
  Соус из молока и сметаны
• 
  Соус для утки из клюквы рецепт
• 
  С чем едят тахинный соус
• 
  Голландский соус со сливками