Мавзу: Маълумотлар базалари ва уларни бошқариш тизимлари

элементидир. У кўпинча майдон деб айтилади ва байт ва
битлардан ташкил топади. Маълумотлар агрегати -
маълумот элементини номланган тўпламидир.

---

МББТ нинг асосий 
компонентлари:
• маълумотлар ;
• фойдаланувчилар;
• Hardware (техник таъминот);
• Software (дастурий таъминот).

---

МББТ қуйидагича 
тавсифланади: 
• Бажарувчанлик;
• Минимал такрорланишлик ;
• Яхлитлик ;
• Хавфсизлик ;
• Миграция ;

---

МБ модели қуйидаги хусусиятлари
бўйича тавсифланади:
• Маълумотлар 
тузилмаларининг тури;
• Маълумотлар устида 
бажариладиган амаллар;
• Бутунликнинг чекланганлиги.

---

МБ ТУРЛАРИ
• Дарахтсимон 
моделлар(иерархик).
• Тармоқли (тўрли) моделлар.
• Реляцион моделлар.

---

МББТ архитектураси
• МБ бошқариш блоки
• Файл менежери
• Guery-protsessor
• Prekompilyator DML
• Кompilyator DDL

---

Майдон қуйидаги параметрлар билан 
ифодаланади:
• узунлиги (белги ва символларда 
ифодаланиб байтларда ўлчанади),
• номи (майдоннинг ўзига хос алоҳида 
хусусияти),
• подпись- имзо (устун сарлавҳаси
ҳақида маълумот). 

---

Майдон турлари:
•
Матнли майдон;
•
Сонли майдон;
•
Вақт ва санани ифодаловчи майдон;
•
Мантиқий майдон;
•
Пул бирликларида ифодаланган майдон;
•
OLE майдони ;
•
MEMO майдони;
•
Счетчик майдони.

---

«Big Data» o‘zi nima?
Mutaxassislar fikriga ko‘ra, «Big Data», ya’ni salmoqli ma’lumot 
atamasi kuniga 100 gb.dan ko‘p ma’lumot tushadigan oqimlarga 
nisbatan qo‘llanilgan ekan. Keyinchalik ma’lumotlarning keskin 
ko‘payishi oqibatida bu tushuncha keng qamrov kasb eta boshlagan. 
Ushbu atama odatda (terabayt, ekzabayt va petabaytlar darajasidagi) 
katta hajmdagi ma’lumotlarga nisbatan qo‘llaniladi. 
Salmoqli ma’lumot atamasi ilk bor matbuotda 2008 yili paydo bo‘lgan, 
o‘shanda «Nature» jurnali bosh muharriri Klifford Linch o‘z jurnalida 
katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlovchi texnologiyalar yordamida 
ilm-fan kelajagini rivojlantirish mavzusida maqola chop etgan. 2009 
yilgacha bu atamaga faqat ilmiy tahlil nuqtai nazaridan yondashilar edi, 
ammo matbuotda shu mavzuda yana bir necha maqolalar chop 
etilganidan so‘ng «Big Data» tushunchasidan keng foydalana 
boshlandi.

---

2010-yilda salmoqli ma’lumotlarning o‘sib borayotgan 
muammolarini hal etish uchun dastlabki urinishlar 
boshlandi. Ulkan axborotlar oqimidan foydalanganda 
xavflarni kamaytirish uchun mo‘ljallangan dasturiy 
mahsulotlar ishlab chiqishga kirishildi.
2011-yilda «Microsoft», «Oracle», EMC va IBM singari 
yirik kompaniyalar salmoqli ma’lumotlarga qiziqib 
qolishdi – ular o‘z rivojlanish strategiyalarida yetarlicha 
muvaffaqiyatga erishish uchun «Big Data» ishlanmalaridan 
birinchi bo‘lib foydalanishni boshlashdi.
Oliy ta’lim muassasalari salmoqli ma’lumotlarni alohida 
fan sifatida o‘rgatishga 2013-yildayoq kirishdi – endi 
ushbu soha muammolari bilan nafaqat ma’lumotlar 
haqidagi fan, balki hisoblash ob’yektlari bilan birlashgan 
muhandislik ham shug‘ullanadi.

---

Salmoqli ma’lumot tushunchasi katta 
o‘lchamdagi ishlarni bajara oladigan 
operatorlarga nisbatan ishlatiladi. 
Misol uchun hozirda «Google» 
kompaniyasi bir kunda bir 
petabaytdan ortiq ma’lumotlarni 
qayta ishlaydi. Ushbu ko‘rsatkich 
AQSh Kongressi kutubxonasidagi 
materiallardan 100 barobar ko‘proq 
degani.

---

Yer sharining har bir nuqtasida o‘z mijozlariga ega jahonga 
mashhur kompaniyalar («Facebook», «Google» va IBM kabi ijtimoiy 
gigantlar, shuningdek, «Master Card», VISA va «Bank of America» 
kabi moliyaviy tuzilmalar) ulardan foydalangandan so‘ng «Big Data» 
texnologiyasini zamonaviy dunyo bozoriga faol tatbiq etish boshlandi. 
Masalan, IBM pul o‘tkazmalari operatsiyalarida salmoqi ma’lumot 
uslubidan foydalanadi. Mazkur uslub yordami bilan o‘tkazmalardagi 
15 foizdan ortiq qalbaki bitimlar (tovlamachilik) aniqlangan, 
himoyalangan pul mablag‘lari esa 60 foizga oshgan. Shuningdek, 
tizimdagi yolg‘on signallar bilan bog‘liq muammolar hal qilindi —
ularning soni yarmidan qo‘prog‘iga kamaytirildi.
VISA kompaniyasi ham u yoki bu operatsiyada firibgarliklarni 
kuzatib borish uchun «Big Data» texnologiyasidan foydalanadi. 
Natijada ular har yili 2 mlrd.dan ortiq AQSh dollarini «oqish»dan 
saqlab qolmoqda.

---

Salmoqli ma’lumotlar muammosi shundaki, o‘n yillar davomida 
yig‘ilgan turli axborotlar hamon har qanday tizim uchun o‘ta muhim va 
ochiq bo‘lib qolmoqda. Yana bir eng katta muammosi ularni qayta 
ishlash xarajatlaridir. Bunga qimmat asbob-uskunalar, katta miqdordagi 
axborotlarga xizmat qo‘rsatuvchi malakali mutaxassislar ish haqi 
xarajatlarini ham qo‘shish mumkin. Shubhasiz, asbob-uskunalar 
muntazam yangilanib turishni talab etadi, ular ma’lumotlar hajmi oshishi 
jarayonida ish samaradorligini yo‘qotmasligi kerak.
Uchinchi muammo yana qayta ishlash talab etiladigan ko‘p sonli axborot 
bilan bog‘liq. Masalan, tadqiqotlar 2-3 martada emas, balki ko‘p sonli 
o‘rganishlarda natija beradi, chunki qaysidir hodisa bo‘yicha haqiqiy 
ta’sirga ega bo‘lish uchun ma’lumotlarni umumiy oqimdan ajratish va 
ob’yektiv baho berish juda qiyin.

---

Axborotni yo‘qotish muammosi. Ehtiyot choralari bir martalik 
oddiy zaxira ma’lumotlarni cheklamaslikni, saqlovning kamida 
2-3 ta zaxirasini tayyorlashni talab etadi. Ammo, hajmning 
oshib borishi zaxiralashni yanada murakkablashtiradi – AT-
mutaxassislar mazkur muammoning optimal yechimini 
topishga harakat qilishmoqda.
Xulosa o‘rnida aytish mumkinki, texnologiyalardan yashirinib 
ololmaymiz. «Big Data» dunyoni o‘zgartiryapti, asta-sekin 
shahrimizga, uyimizga va gadjetlarimizga kirib bormoqda. 
Texnologiya sayyorani qanday tezlikda egallaydi – aytish 
qiyin. Ammo, bir tushuncha aniq – «Klinika» serialida Bob 
Kelso aytganidek, urf (moda)ni ushlab qol yoki eskicha yashab 
o‘tib ket.

---

ЭЪТИБОРИНГИЗ УЧУН 
РАХМАТ