データ最適化とは/オンライン学習

データ最適化は、データビュースキーマから論理スキーマを準備するプロセスです。 これは、データの最適化解除に対応しています。 データの最適化は、特にデータベース管理およびデータウェアハウス管理全般において重要な側面です。 データの最適化は、データソースからデータを取得する際にいくつかのアプリケーションで使用される非特異的な手法であることが最も一般的に知られて

論理スキーマは、特定のデータベース管理ベンダーに固有のものではなく、特定のデータ管理技術の観点から特定のドメインのデータモデルを定義する非物理 より簡単な言葉では、論理スキーマは、特定のデータ操作技術を記述するセマンティクスを指し、これらの記述は、テーブル、列、XMLタグおよびオブジェクト指向

データビューは、正確なクエリに基づいて効果的なレポートを作成するためのツールです。 データビューを使用するには、データベース管理システムが目的のデータを取得し、期待される出力を表示する必要があります。 データベース、特にデータウェアハウスで使用されるデータベースなど、大量のデータを扱うデータベースは、大量のデータを取得する必要があるため、データビューの取得 データの最適化を使用すると、物理的な処理のニーズを減らすことによって必要なリソースを最適化しようとしながら、プロセスの複雑さを軽減できま

一部のデータベースアプリケーションでは、データベース管理システム自体に、クエリを直接実行してすぐにビューを生成することで、データビューのクエリを容易にする機能がロードされています。 一部のデータベースアプリケーションは、既知の統合形式からより複雑なアーキテクチャに拡張されたピアスキーマ間を仲介するための独自の柔軟

データの最適化は、データ統合の本質的な側面であるデータマッピングによって達成することができます。 データ最適化のこのプロセスには、データソースとその宛先の間のデータ変換またはデータ仲介が含まれ、この場合、データソースは論理スキーマを参照し、宛先はデー データ最適化の手段としてのデータマッピングは、さまざまな種類のデータ型とプレゼンテーション形式の間のデータを、異なるレポートツールで使用される統一された形式に変換することができます。

一部のソフトウェアアプリケーションは、XMLベースのクエリの設計と生成やデータビューに使用されるグラフィカルユーザインタフェース(GUI)ベースのツー データは異種データソースからのさまざまなソースから取得できるため、このツールを使用してクエリを実行することは、データビューを生成する効果的な手段 グラフィカルデータビューを使用すると、データ消費者は、クエリ言語の複雑な性質に焦点を当てる必要がなくなり、ツールは絵とドラッグアンドドロップマ

クエリ言語に関連するすべての複雑さから解放されていることは、多くの異なる異なるソースから来る可能性のある情報設計と概念的合成情報に 高レベルのツールは、エンドユーザーをバックエンドの複雑さから守る必要があるため、バックエンドからのデータを効率的に管理する必要があります。

グラフィカルツールを持つことには利点があるかもしれませんが、その欠点は、グラフィックがコンピュータのメモリに負荷を加える可能性があ そのため、グラフィカルツールは、グラフィカルコンポーネントからの負荷のバランスをとるために、非常に多くのデータの最適化を必要とします。

データ最適化のために設計されたいくつかのモジュールが利用可能です。 これらのモジュールは既存のソフトウェアに容易に”差し込まれる”ことができ、統合は継ぎ目が無いかもしれない。 これらのプラグ可能なデータ最適化モジュールを持つことは間違いなく、データベース関連のアプリケーションは、非技術的なデータ消費者のためのグラ