Большинство - запросы
Cтраница 1
Большинство запросов, как правило, связано с выполнением тематической справки, нередко с использованием электронных правовых баз. [1]
 |
Примеры окон запросов. [2] |
Большинство запросов Windows и Windows-программ имеют строку заголовка. В этом случае окно запроса можно передвигать по экрану, ухватившись мышью за заголовок - это может быть полезно - когда требуется увидеть область экрана, поверх которой расположилось окно запроса. [3]
 |
Примеры окон запросов. [4] |
Большинство запросов Windows и Windows-программ имеют строку заголовка. В этом случае окно запроса можно передвигать по экрану, ухватившись мышью за заголовок - это может быть полезно, когда требуется увидеть область экрана, поверх которой расположилось окно запроса. [5]
 |
Свойства данных в СППР и системах операционной обработки ( OLTP. [6] |
Для выполнения большинства аналитических запросов необходим анализ тенденций развития явлений или характера изменения значений переменных во времени. Учет хронологии достигается введением ключевых атрибутов типа ДАТА и / или ВРЕМЯ в структуры хранилища данных. [7]
 |
Пример древовидной структуры файла в системах TDMS и CDMS. На рис, показан процесс поиска информации в файле, имеющем такую структуру. [8] |
В этой системе время ответов на большинство многоаспектных запросов измеряется секундами. В настоящее время TDMS применяется в основном в системах военного назначения, однако файлы TDMS имеют структуру, характерную для коммерческих систем инвертированных файлов. Большинство существующих коммерческих систем инвертированных файлов являются частично инвертированными системами. [9]
Один из явных недостатков макроподхода состоит в том, что большинство возможных запросов руководства к системе предполагается известным заранее. Такое предположение может быть необоснованным, но даже если оно и верно, для того чтобы подготовить все необходимые ответы, требуется много времени. Вероятно, этот подход целесообразно использовать выборочно, причем только для самых больших файлов данных функциональных подсистем. Чтобы, наконец, определить, какие элементы данных следует хранить, необходимо установить категорию данных, сам элемент, частоту его использования, число пользователей, возможность получения, легкость обслуживания, источник, места использования, относительную ценность. Каждой единице информации можно приписать весовой коэффициент, который должен служить критерием отбора. [10]
Один из явных недостатков макроподхода состоит в том, что большинство возможных запросов руководства к системе предполагается известным заранее. Такое предположение может быть необоснованным, но даже если оно и верно, для того чтобы подготовить все необходимые ответы, требуется много времени. Вероятно, этот подход целесообразно использовать выборочно, причем только для самых больших файлов данных функциональных подсистем. Чтобы, наконец, определить, какие элементы данных следует хранить, необходимо установить кате -, горию данных, сам элемент, частоту его использования, число пользователей, возможность получения, легкость обслуживания, источник, места использования, относительную ценность. Каждой единице информации можно приписать весовой коэффициент, который должен служить критерием отбора. [11]
Запрос 2-го вида, являясь частным случаем запроса 1-го вида, выделяется в силу того, что большинство запросов имеют сходную с ним форму. [12]
SQL, которые передаются на выполнение в ядро базы данных Microsoft Jet. Большинство запросов можно создать в графическом режиме конструктора, но и в этом случае запрос хранится в виде инструкции SQL. При создании запроса в режиме конструктора Access автоматически создает эквивалентную инструкцию SQL, которую можно увидеть, переключившись в режим SQL. Изменения инструкции SQL в свою очередь отображаются в бланке запроса. [13]
Кроме того, обычно должна быть предусмотрена возможность введения в систему запросов или корректирующих указаний оператора, а также различных аварийных сигналов. Особенностью большинства внешних запросов является произвольный ( случайный) Момент возникновения и необходимость практически немедленного их приема и начала исполнения. [14]
Выполнение большинства аналитических запросов пользователей требует сложной статистической обработки данных, применения методов искусственного интеллекта. Современные СУБД, предназначенные для реализации аналитических систем, включают довольно обширный набор средств для статистической обработки информации. Однако задачи пользователей могут потребовать выполнения специфических операций над данными, поэтому средства анализа могут встраиваться также и в клиентские приложения. [15]
Страницы: 1 2