Co To jest optymalizacja danych / nauka Online

Optymalizacja danych to proces, który przygotowuje schemat logiczny ze schematu widoku danych. Jest odpowiednikiem de-optymalizacji danych. Optymalizacja danych jest ważnym aspektem w zarządzaniu bazami danych, a w ogóle w zarządzaniu hurtownią danych. Optymalizacja danych jest najczęściej znana jako niespecyficzna technika stosowana przez kilka aplikacji w pobieraniu danych ze źródeł danych, aby dane mogły być wykorzystywane w narzędziach i aplikacjach do przeglądania danych, takich jak te używane w sprawozdawczości statystycznej.

schemat logiczny jest również niefizyczną zależną metodą definiowania modelu danych określonej domeny pod względem konkretnej technologii zarządzania danymi, nie będąc specyficznym dla konkretnego dostawcy zarządzania bazami danych. Mówiąc prościej, schemat logiczny odnosi się do semantyki opisującej konkretną technologię manipulacji danymi, a te opisy mogą być w kategoriach tabel, kolumn, znaczników XML i klas obiektowych.

widoki danych to narzędzia do tworzenia skutecznych raportów opartych na dokładnych zapytaniach. Aby mieć widok danych, system zarządzania bazą danych musi pobrać żądane dane i wyświetlić oczekiwany wynik. Ponieważ bazy danych, zwłaszcza te, które zajmują się dużymi wolumenami, takie jak te używane w hurtowniach danych, muszą pobierać duże ilości danych, uzyskanie widoku danych może być procesem powolnym i złożonym. Zastosowanie optymalizacji danych może zmniejszyć złożoność procesu, jednocześnie próbując zoptymalizować potrzebne zasoby poprzez zmniejszenie fizycznych potrzeb przetwarzania.

w niektórych aplikacjach bazodanowych sam system zarządzania Bazą Danych jest ładowany z funkcjami ułatwiającymi wyszukiwanie widoków danych poprzez bezpośrednie wykonanie zapytania i natychmiastowe generowanie widoków. Niektóre aplikacje bazodanowe mają swój własny, elastyczny język do pośredniczenia między schematami rówieśniczymi, rozciągającymi się od znanych formalizmów integracji do bardziej złożonej architektury.

optymalizację danych można osiągnąć poprzez mapowanie danych, niezbędny aspekt integracji danych. Ten proces optymalizacji danych obejmuje transformację danych lub mediację danych między źródłem danych a jego miejscem docelowym, aw tym przypadku źródła danych mogą odnosić się do schematu logicznego i miejsca docelowego schematu widoku danych. Mapowanie danych jako sposób optymalizacji danych może przełożyć dane między różnymi typami danych i formatami prezentacji na jednolity format używany w różnych narzędziach raportowania.

niektóre aplikacje oferują narzędzie oparte na graficznym interfejsie użytkownika (GUI) używane do projektowania i generowania zapytań opartych na XML i widoków danych. Ponieważ dane mogą pochodzić z różnych źródeł z heterogenicznego źródła danych, uruchamianie zapytań za pomocą tego narzędzia może być skutecznym sposobem generowania widoku danych. Korzystanie z graficznego widoku danych może uwolnić konsumenta danych od konieczności skupienia się na skomplikowanej naturze języków zapytań, ponieważ narzędzie może zapewnić podejście do mapowania obrazkowego i przeciągania i upuszczania.

bycie wolnym od wszystkich zawiłości związanych z językami zapytań oznacza, że można skupić się bardziej na projektowaniu informacji i pojęciowej syntezie informacji, które mogą pochodzić z wielu różnych różnych źródeł. Ponieważ narzędzia wysokiego poziomu muszą chronić użytkowników końcowych przed zawiłościami zaplecza, musi efektywnie zarządzać danymi z zaplecza.

posiadanie narzędzia graficznego może mieć swoje zalety, ale jego wadą jest to, że grafika może dodać obciążenie do pamięci komputera. Tak więc narzędzia graficzne potrzebują tak dużej optymalizacji danych, aby zrównoważyć obciążenie elementów graficznych.

dostępnych jest kilka modułów przeznaczonych do optymalizacji danych. Moduły te można łatwo “podłączyć” do istniejącego oprogramowania, a integracja może być bezproblemowa. Posiadanie tych wtykowych modułów optymalizacji danych może zdecydowanie sprawić, że aplikacje związane z bazami danych skupią się bardziej na rozwoju graficznego narzędzia do raportowania dla odbiorców danych nietechnicznych.