SISTEMI DI BASI DI DATI PDF DOWNLOAD

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Author: Elsie Durgan V
Country: Grenada
Language: English
Genre: Education
Published: 12 December 2015
Pages: 588
PDF File Size: 28.32 Mb
ePub File Size: 17.94 Mb
ISBN: 319-3-84182-264-5
Downloads: 26875
Price: Free
Uploader: Elsie Durgan V

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Tali mappature possono essere definite in due modi: A partire dal una parte del lavoro di ricerca sull'integrazione dei dati si occupa del problema dell'integrazione semantica.

In un database potrebbe significare profitti in euro espressi in numero decimalementre nell'altro potrebbe rappresentare il numero di vendite espresse in numero intero.

Una strategia comune per la risoluzione di tali problemi implica l'uso di ontologie che definiscano esplicitamente i termini dello schema e quindi aiutino a risolvere i conflitti semantici. Questo approccio rappresenta l'integrazione dei dati basata su ontologie.

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sistemi di basi di dati D'altra parte, il problema di combinare i risultati di ricerca da archivi bioinformatici differenti richiede benchmarking delle somiglianze calcolato a partire da diverse fonti di dati su un unico criterio, per esempio il valore predittivo positivo.

Modelli di dati dissimili, quando stoccati in basi di dati, formano basi di dati dissimili.

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Modelli avanzati di dati sono stati sviluppati per eliminare l'artefatto e per promuovere lo sviluppo di modelli di dati integrati. Quando i modelli di dati integrati sono istanziati come banche dati e sono adeguatamente popolati da una serie comune di dati principali, questi database vengono integrati.

Sistemi di basi di datigli approcci di maggiore interesse per la disciplina si sono rivolti maggiormente al data hub rispetto ai data warehouse completamente strutturati tipicamente relazionali.

Dal gli approcci di tipo data lake sono arrivati al livello dei data hub. Caratteristiche[ modifica modifica wikitesto ] Questo processo si rivela importante in molteplici situazioni, nell'ambito sia sistemi di basi di dati si pensi a due imprese che debbano unire i loro database sia scientifico per esempio, combinare risultati da diversi archivi bioinformatici.

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Tradizionalmente, le informazioni devono essere memorizzate in un unico database con un singolo schema. Ma ogni singola impresa avrebbe trovato difficile e costoso raccogliere informazioni con tale estensione. Anche se le risorse esistono per raccogliere dati, avrebbero duplicato i dati nei database criminologici, siti web meteorologici e dati di censimento esistenti.

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