Ma’lumotlar bazasi Ma’lumotlar modellarining turlari

Ma’lumotlar bazasi
Ma’lumotlar modellarining turlari

• 
  Data nima?
  
• 
  Big Data nima?
  
• 
  Katta ma'lumotlarga misol nima?
  
• 
  Katta ma'lumotlarning turlari
  
• 
  Katta ma'lumotlarning xususiyatlari
  
• 
  Katta ma'lumotlarni qayta ishlashning afzalliklari
  
• 
  Katta ma’lumotlarning xavfsizligi
  

Ma’lumot bu - elektr signallari ko'rinishida saqlanishi, uzatilishi va magnit, optik yoki mexanik yozish vositalarida qayd etilishi mumkin bo'lgan kompyuter tomonidan operatsiyalar bajariladigan miqdorlar, belgi yoki belgilar.
Katta ma'lumotlar - bu juda katta hajmdagi ma'lumotlar to'plami, ammo vaqt o'tishi bilan eksponent ravishda o'sib boradi. Bu shunchalik katta hajm va murakkablikdagi maʼlumotlar boʻlib, anʼanaviy maʼlumotlarni boshqarish vositalarining hech biri uni saqlay olmaydi yoki samarali qayta ishlay olmaydi. 

Quyida katta ma'lumotlarga misollar keltirilgan -Nyu -York fond birjasi kuniga bir terabaytga yaqin yangi savdo ma'lumotlarini ishlab chiqaradigan Big Data misolidir 

Ijtimoiy tarmoqlar
Statistik ma'lumotlar shuni ko'rsatadiki , har kuni Facebook ijtimoiy media sayti ma'lumotlar bazasiga 500+ terabayt yangi ma'lumotlar kiradi . Ushbu ma'lumotlar asosan fotosuratlar va videolarni yuklash, xabarlar almashinuvi, sharhlar qo'yish va boshqalar nuqtai nazaridan yaratiladi.
Bitta Jet dvigateli parvozning 30 daqiqasida 10+terabayt maʼlumot ishlab chiqarishi mumkin. Kuniga minglab reyslar bilan ma'lumotlarni ishlab chiqarish ko'p Petabaytgacha etadi.
Katta ma'lumotlar qisqacha aralash ma'lumotlar turlari bilan turli manbalardan to'plangan keng ko'lamli ma'lumotlar deb ataladi . Keng ma'lumotlarni to'plash va tartibga solish an'anaviy usullarda juda murakkab vazifadir . Katta ma'lumotlarni qayta ishlash ko'proq texnik muammolarni keltirib chiqarishi mumkin.
So'nggi yillarda Big Data "3Vs" bilan aniqlangan, 

ammo hozirda 

Big Dataning 5 ta xususiyati mavjud bo'lib,

1. Hajmi:
" Katta ma'lumotlar " nomining o'zi juda katta hajm bilan bog'liq.
Hajmi - bu juda katta hajmdagi ma'lumotlar.
Ma'lumotlarning qiymatini aniqlash uchun ma'lumotlar hajmi juda muhim rol o'ynaydi. Agar ma'lumotlar hajmi juda katta bo'lsa, u aslida "Katta ma'lumotlar" deb hisoblanadi. Bu shuni anglatadiki, ma'lum bir ma'lumotni katta ma'lumotlar deb hisoblash mumkinmi yoki yo'qmi, ma'lumotlar hajmiga bog'liq.
Shuning uchun Katta ma'lumotlar bilan ishlashda xarakterli "Hajm" ni hisobga olish kerak.
Misol: 2016 yilda hisoblangan global mobil trafik oyiga 6,2 Ekzabaytni (6,2 milliard GB) tashkil etdi. Shuningdek, 2020 yilga kelib bizda deyarli 40 000 ExaBytes maʼlumotlari boʻladi.
2. Tezlik:
Tezlik ma'lumotlarni to'plashning yuqori tezligini anglatadi.
Katta ma'lumotlar tezligida ma'lumotlar mashinalar, tarmoqlar, ijtimoiy media, mobil telefonlar va boshqalar kabi manbalardan keladi.
Katta va doimiy ma'lumotlar oqimi mavjud. Bu ma'lumotlarning potentsialini, talablarni qondirish uchun ma'lumotlarning qanchalik tez yaratilishi va qayta ishlanishini aniqlaydi.
Namuna olish ma'lumotlari "tezlik" kabi muammoni hal qilishda yordam beradi.
Misol: Googleda kuniga 3,5 milliarddan ortiq qidiruvlar amalga oshiriladi. Shuningdek, Facebook foydalanuvchilari yildan-yilga 22% (taxminan) ga oshib bormoqda.
3. Turli:
Bu tuzilgan, yarim tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlarning tabiatiga ishora qiladi.
Bu, shuningdek, heterojen manbalarga ham tegishli.
Turli xillik, asosan, korxona ichida ham, tashqarisida ham yangi manbalardan ma'lumotlarning kelishidir. U tuzilgan, yarim tuzilmali va tuzilmagan bo'lishi mumkin.