Разбиение - данные
Cтраница 1
 |
Основные методы доступа Утверждения. [1] |
Разбиение данных на группы наборов не влияет на прикладную программу ( иногда лишь способствует повышению эффективности ее выполнения), так что обычно группы наборов данных не являются объектом внимания прикладного программиста. Тем не менее в процедуру управления заданием для прикладной программы, которая имеет доступ к базе данных, организованной с использованием групп наборов данных, необходимо добавить дополнительные DD-предложения. Такое DD-пред-ложение требуется для каждого набора, формирующего базу данных. [2]
Схема разбиения данных значительно влияет на время реализации операций. Если ситуация требует, чтобы в каждом разбиении были кортежи, значения атрибутов которых лежат в определенном диапазоне, тогда может быть использовано горизонтальное разбиение. Горизонтальное разбиение отношений увеличивает объем данных, которые могут быть обработаны без взаимодействия процессов. [3]
Если же разбиение данных на обучающую и контрольную выборки не используется ( например, из-за малого объема наблюдений), то аналогичные обобщенные характеристики качества совокупности регрессионных моделей могут быть введены и по внутренним мерам. [4]
Во многих случаях эффективное разбиение данных на два класса удается произвести при помощи линейной разделяющей функции. Однако отыскать подобную функцию для многомерных данных далеко не просто. Невозможно построить многомерный граф, наглядно изображающий точки. Более того, как правило, нецелесообразно вычислять все возможные решающие поверхности для того, чтобы выбрать одну из них, ведущую к нужному решению. Во многих случаях успех приносит эвристический подход. [5]
Работа процедуры пересылки элемента данных обеспечивает разбиение данных на блоки и разблокирование при сортировке-слиянии, а также интерфейс с пакетами поддержки ввода-вывода. [6]
Ясно, что каждый способ перемножения сводится к процессу разбиения данных п чисел на части из одного элемента каждая. [7]
Таким образом, разбиение на слои позволяет решать задачи типизации и разбиения данных на типы, повышать эффективность интерактивной обработки и групповой автоматизированной обработки, упрощать процесс хранения информации в базах данных, включать автоматизированные методы пространственного анализа на стадии сбора данных и при моделировании, упрощать решение экспертных задач. [8]
Поскольку все допустимые разбиения даже для маленьких наборов данных не могут быть рассмотрены, исследователи разработали широкий круг эвристических процедур которые можно использовать для выбора небольшого подмножества из всех разбиений данных, чтобы найти или хотя бы приблизиться к оптимальному разбиению набора данных. Эта ситуация подобна той, с которой сталкиваются при эвристическом подходе к разработке правил объединения для иерархических агломеративных методов. Процедуры выбора разумны и правдоподобны, но только малая часть из них имеет достаточное статистическое обоснование. [9]
Распределенная база данных предполагает хранение и выполнение функций управления данными в нескольких узлах и передачу данных между этими узлами в процессе выполнения запросов. Разбиение Данных в распределенной базе данных может достигаться путем хранения различных таблиц на разных компьютерах или даже хранения разных частей и фрагментов одной таблицы на разных компьютерах. Для пользователя ( или прикладной программы) не должно иметь значение, каким образом распределены данные между компьютерами. [10]
Распределенная база данных предполагает хранение и выполнение функций управления данными в нескольких узлах и передачу данных между этими узлами в процессе выполнения запросов. Разбиение Данных в распределенной базе данных может достигаться путем хранения различных таблиц на разных компьютерах или даже хранения разных частей и фрагментов одной таблицы на разных компьютерах. Для пользователя ( или прикладной программы) не должно иметь значение, каким образом распределены данные между компьютерами. [11]
 |
Классификация затрат по категориям. [12] |
Использование системы классификации данных и модульного метода в представлении информации позволяет прогнозировать и анализировать показатели продаж и чистого дохода по продукту и группе продуктов, по клиентам и продавцам, по каналам распределения или иным другим категориям, необходимым менеджерам. Такое разбиение данных применяется в управлении сбытом, планировании прибыли, оценке качества работы, для контроля затрат. [13]
Отличия начинаются, когда потребуется хранить данные в нескольких узлах. Чтобы произвести разбиение данных, нужно секционировать таблицы глобальной схемы на фрагменты. Существует два Типа секционирования: горизонтальное и вертикальное. При секционировании таблицы по строкам выполняется горизонтальное секционирование, при разбиении по столбцам - вертикальное. [14]
Отличия начинаются, когда потребуется хранить данные в нескольких узлах. Чтобы произвести разбиение данных, нужно секционировать таблицы глобальной схемы на фрагменты. Существует два типа секционирования: горизонтальное и вертикальное. При секционировании таблицы по строкам выполняется горизонтальное секционирование, при разбиении по столбцам - вертикальное. [15]
Страницы: 1 2