데이터 최적화 란 무엇입니까/온라인 학습

데이터 최적화는 데이터 뷰 스키마로부터 논리적 스키마를 준비하는 프로세스입니다. 이 데이터 드 최적화의 대응이다. 데이터 최적화는 특히 데이터베이스 관리 및 일반적으로 데이터 웨어하우스 관리에서 중요한 측면입니다. 데이터 최적화는 데이터 뷰 도구 및 통계 보고에 사용되는 것과 같은 응용 프로그램에서 데이터를 사용할 수 있도록 여러 응용 프로그램에서 데이터 원본에서 데이터를 가져오는 데 사용되는 비특이적 기법으로 가장 일반적으로 알려져 있습니다.

논리적 스키마는 또한 특정 데이터베이스 관리 벤더에 특정하지 않고 특정 데이터 관리 기술 측면에서 특정 도메인의 데이터 모델을 정의하는 비 물리적 종속 방법입니다. 보다 간단한 용어로 논리적 스키마는 특정 데이터 조작 기술을 설명하는 의미를 말하며 이러한 설명은 테이블,열,태그 및 객체 지향 클래스 측면에서 가능합니다.

데이터 보기는 정확한 쿼리를 기반으로 효과적인 보고서를 만들기 위한 도구입니다. 데이터 보기를 사용하려면 데이터베이스 관리 시스템에서 원하는 데이터를 검색하고 예상 출력을 표시해야 합니다. 데이터베이스,특히 데이터 웨어하우스에서 사용되는 데이터베이스와 같이 많은 양을 다루는 데이터베이스는 대량의 데이터를 검색해야 하기 때문에 데이터 보기를 얻는 것은 느리고 복잡한 과정일 수 있습니다. 데이터 최적화를 사용하면 실제 처리 요구를 줄여 필요한 리소스를 최적화하는 동안 프로세스의 복잡성을 줄일 수 있습니다.

일부 데이터베이스 응용 프로그램에서는 데이터베이스 관리 시스템 자체에 쿼리를 직접 실행하고 즉시 뷰를 생성하여 데이터 뷰를 쉽게 쿼리할 수 있는 기능이 탑재되어 있습니다. 일부 데이터베이스 응용 프로그램에는 알려진 통합 형식에서 더 복잡한 아키텍처로 확장되는 피어 스키마간에 중재 할 수있는 자체 유연한 언어가 있습니다.

데이터 최적화는 데이터 통합에 필수적인 측면인 데이터 매핑에 의해 달성될 수 있다. 이 데이터 최적화 프로세스에는 데이터 원본과 대상 간의 데이터 변환 또는 데이터 중재가 포함되며,이 경우 데이터 원본은 논리적 스키마와 대상 데이터 뷰 스키마를 참조할 수 있습니다. 데이터 최적화 수단으로서의 데이터 매핑은 다양한 종류의 데이터 유형과 프레젠테이션 형식 간의 데이터를 다른보고 도구에 사용되는 통합 형식으로 변환 할 수 있습니다.일부 소프트웨어 응용 프로그램은 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다. 데이터는 이기종 데이터 원본의 다양한 소스에서 가져올 수 있으므로 이 도구를 사용하여 쿼리를 실행하면 데이터 뷰를 생성하는 효과적인 수단이 될 수 있습니다. 그래픽 데이터 뷰를 사용하면 데이터 소비자가 그림 및 드래그 앤 드롭 매핑 접근 방식을 제공 할 수 있으므로 쿼리 언어의 복잡한 특성에 집중할 필요가 없습니다.

질의 언어와 관련된 모든 복잡한 것으로부터 자유롭다는 것은 서로 다른 여러 출처에서 나올 수 있는 정보 설계와 개념적 종합 정보에 더욱 집중할 수 있다는 것을 의미한다. 높은 수준의 도구는 백 엔드 복잡한에서 최종 사용자를 보호 할 필요가 있기 때문에,효율적으로 백 엔드에서 데이터를 관리 할 필요가있다.

그래픽 도구를 갖는 것은 그 이점을 가질 수 있지만 단점은 그래픽이 컴퓨터 메모리에 부하를 추가 할 수 있다는 것입니다. 그래서,그래픽 도구는 그래픽 구성 요소에서 부하 통행료의 균형을 위해 너무 많은 데이터 최적화가 필요합니다.

데이터 최적화를 위해 설계된 여러 모듈을 사용할 수 있습니다. 이러한 모듈은 기존 소프트웨어에 쉽게”연결”될 수 있으며 통합이 원활하지 않을 수 있습니다. 이러한 플러그 가능한 데이터 최적화 모듈을 사용하면 데이터베이스 관련 응용 프로그램이 비 기술 데이터 소비자를위한 그래픽보고 도구 개발에 더 집중할 수 있습니다.