Cтраница 4
Вычислительные машины первоначально разрабатывались для осуществления численных вычислений и обработки больших объемов данных. Численным вычислениям свойственно выполнение большого t числа алгоритмов или сложных, но заранее точно К определенных вычислений над сравнительно V простыми однообразными элементами данных - числами, векторами, массивами и т.п. Наиболее эффективные суперкомпьютеры способны выполнять в настоящее время уже миллиарды операций в секунду. [46]
ЭВМ часто используются для onepajHBHoro извлечения информации и для анализа больших объемов данных, запоминаемых устройствами большой емкости. Системы, обеспечивающие запоминание данных и организующие на их основе информационный поиск, похожи друг на друга. Они обеспечивают запросы на поиск и запоминание информации, вводимые посредством терминалов, расположенных в разных местах и иногда удаленных от ЭВМ на сотни миль. Типичными примерами таких систем являются системы резервирования билетов на воздушные рейсы, различные типы баз и банков данных, информационные системы управления. Способы организации базы данных будут рассмотрены в разд. [47]
Системы управления базами данных ( СУБД) служат для хранения очень больших объемов данных, имеющих сложную структуру связей и ссылок. [48]
Разнообразие управленческих задач и методов, необходимых для их реализации, большие объемы данных, которые требуется сохранить и перерабатывать, и некоторые другие факторы организационного управления предъявляют достаточно высокие требования к техническим и функциональным характеристикам ПЭВМ. До последнего времени этим требованиям удовлетворяли лишь универсальные ПЭВМ, причем возможности автоматизации организационного управления постоянно расширялись с совершенствованием ПЭВМ. [49]
Несмотря на значительное удешевление памяти, используемой для хранения и обработки больших объемов данных, вопросы уплотнения ( сжатия) данных не теряют своей актуальности. Во многих случаях уплотнение позволяет обрабатывать еще большие объемы данных. [50]
Технология OLAP ( Online Analytical Processing) упрощает анализ и представление больших объемов данных за счет вычисления сводных показателей и структурирования данных в ответ на запросы пользователя. Сводные таблицы Excel умеют вычислять сводные показатели, но не справляются с огромными таблицами баз данных, создаваемыми большинством крупных коммерческих систем. [51]
Необходимость создания системы маркетинговой информации обусловлена потребностью в сборе, обработке больших объемов данных, предоставления руководству актуальной, а главное, достоверной информации. [52]
В результате все описанные в последних семи параграфах алгоритмы сортировки на больших объемах данных оказываются непрактичными. Обратимся теперь к другой возможности: пусть у нас есть четыре файла и инструмент их слияния. [53]
В случае больших вспомогательных запоминающих устройств, когда часто оказывается необходимым передавать большие объемы данных между этими устройствами и раЬочей памятью, главную роль начинает играть не время ожидания, а комбинация времени ожидания и времени передачи. В большом устройстве может потребоваться осуществление многократных передач под управлением со стороны целого набора команд. Нормально такие массивы данных записываются в ячейки с последовательными адресами. При этом необходимо принимать во внимание время, затрачиваемое на организацию управления между двумя последовательными передачами. Запоминающее устройство можно организовать таким образом, чтобы между двумя последовательными секциями в циклической памяти предусматривался специальный интервал, в течение которого организуются процессы управления. Таким способом можно осуществлять переход от одной секции к другой в пределах одного и того же цикла. Другое возможное решение состоит в том, чтобы при использовании небольшого количества циклических запоминающих устройств организовывать передачу всегда только целыми циклами. Тогда передачу можно начинать с любого места цикла и время ожидания практически оказывается равным нулю. [54]
Подобные машины используются для решения особенно сложных научно-технических задач, задач обработки больших объемов данных в реальном масштабе времени, поиска оптимальных решений, в задачах экономического планирования и автоматического проектирования сложных объектов. [55]