Мавзу: Маълумотлар базалари ва уларни бошқариш тизимлари
элементидир. У кўпинча майдон
Download 0.87 Mb. Pdf ko'rish
|
1 2
Bog'liqм-6. Ma\'lumotlar bazalari va Big data tex.yalari
- Bu sahifa navigatsiya:
- МББТ
- МББТ архитектураси • МБ бошқариш блоки • Файл менежери • Guery-protsessor • Prekompilyator DML • Кompilyator DDL
- Майдон қуйидаги параметрлар билан ифодаланади : • узунлиги (
- Пул бирликларида ифодаланган майдон; • OLE майдони ; • MEMO майдони; • Счетчик майдони
- ЭЪТИБОРИНГИЗ УЧУН РАХМАТ
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. 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 Download 0.87 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
1 2
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling