Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimining asosiy vazifalari va xususiyatlari

|
Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimining asosiy vazifalari va xususiyatlari
|
bet | 2/3 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 446,5 Kb. | | #125568 |
Bog'liq KMBI 1M1.2 Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimining asosiy vazifalari va xususiyatlari
Ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimi (MBBT) — ma’lumotlar bazalarini yaratish, ularni saqlash va kerakli ma’lumotlarni qidirishga mo‘ljallangan dasturiy ta’minotdir. Aniqrog‘i, MBBT funksiyalarining soniga quyidagilarni kiritishimiz mumkin:
1. Tashqi xotira ma’lumotlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri boshqarish. Ushbu funksiya to‘g‘ridan-to‘g‘ri ma’lumotlar bazasiga kiritilgan ma’lumotlarni saqlash uchun ham, xizmat ko‘rsatish uchun ham ishlatiladi. Masalan, ba’zi hollarda ma’lumotlarga kirish vaqtini qisqartirish zarur bo‘lgan paytlarda (odatda shu maqsadlarda indekslardan) foydalaniladi. MBBT amallarining ba’zilarida mavjud fayl tizimlarining imkoniyatlaridan faol foydalaniladi. Boshqalarida esa tashqi xotira qurilmalari darajasiga qadar ish olib boriladi. Shuni ta’kidlash kerakki, rivojlangan MBBT foydalanuvchilari fayl tizimidan foydalanganligi yoki foydalanmaganligini bilishlari shart emas. Xususan, MBBT o‘z obyektlarini nomlash tizimiga ega.
1.3 Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari(Big Data)
Katta ma’lumotlarni o‘rganish va tahlil qilish rivojlanish va kengayishda davom etadigan murakkab va juda muhim yo‘nalishdir. Har yili inson tobora ko‘proq ma’lumot ishlab chiqaradi va uning asosiy qismi tartibsiz shaklda bo‘ladi. Shu turdagi ma’lumotlarni tahlil qilishni o‘rganish, alohida ma’lumotlar to‘plamlari orasidagi aloqalarni aniqlash davrimizning eng muhim vazifasidir. IBM korporatsiyasi ushbu vazifaning muhimligini tushunib, katta ma’lumotlar bilan ishlash vositalarini ishlab chiqishda BIG DATA sohasida katta ilmiy ish olib bormoqda.
Katta ma’lumotlar bilan ishlash deyarli barcha sohalarda zarur: fan, tibbiyot, biznes. Big Data ni qayta ishlash ayniqsa biznes yechimlari uchun foydalidir. Ushbu sohada saralanmagan ma’lumotlarni tezda qayta ishlash qobiliyati muvaffaqiyat omillaridan biridir. Axir, bu sizning xaridorlaringiz, potentsial, 2018 yil o‘rtalarida, Big Data atamasiga quyidagi ta’rifni berdi: Big Data —2000-yillarning oxirida paydo bo‘lgan va an’anaviy ma’lumotlar bazalarini boshqarish tizimlari va Business Intelligence turkumining yechimlariga muqobil bo‘lgan gorizontal ravishda kengaytiriladigan dasturiy vositalar tomonidan samarali qayta ishlangan, katta hajmdagi tizim
8.3-rasm.Google Trendsda katta big dataqidiruv natijalari. Ko‘rib turganingizdek, ushbu ta’rifda “ulkan”, “muhim”, “samarali”va “muqobil”kabi atamalar mavjud. Hatto nomining o‘zi ham juda subyektivdir.
ko‘rsatilgan
Reducefunksiyasi foydalanuvchi tomonidan belgilanadi va alohida “savat”uchun yakuniy natijani hisoblab chiqadi. Reduce funksiyasi tomonidan qaytarilgan barcha qiymatlar to‘plami MapReduce vazifasining yakuniy natijasidir.MapReduce haqida bir nechta qo‘shimcha ma’lumotlar:
1) Mapfunksiyasining barchasi mustaqil va parallel ravishda ishlaydi. Shu jumladan klasterdagi turli xil mashinalarda ham ishlashi mumkin.
2) Reducefunksiyasining barchasi mustaqil vaparallel ravishda ishlaydi. Shu jumladan klasterdagi turli xil mashinalarda ham ishlashi mumkin.
3) Shufflefunksiyasining ichki tuzilishi parallel bo‘lib, u ham klasterdagi turli xil mashinalarda ishlashi mumkin.1-3-bandlar gorizontal mashtablashtirish tamoyilini bajarishga imkon beradi.
4) Mapfunksiyasi odatda ma’lumotlar saqlanadigan o‘sha mashinada qo‘llaniladi -bu tarmoq orqali ma’lumotlar uzatilishini kamaytirishga imkon beradi (ma’lumotlar lokalligi tamoyili).
5) MapReduce –bu har indekslar mavjudligini va doim to‘liq ma’lumotlarni skanerlash degani. Bu MapReduce juda tez javob talab etilganda juda yomon ishlashini anglatadi.NoSQL(Not Only SQL) —turli norelatsion ma’lumotlar bazalari va omborlari uchun umumiy atama bo‘lib, ma’lum bir texnologiya yoki mahsulotga tegishli emas. An’anaviy relyatsion ma’lumotlar bazalari juda tez va bir xil so‘rovlar uchun juda mos keladi va aksincha katta ma’lumotlarga xos bo‘lgan murakkab va egiluvchan so‘rovlarda bosim o‘rtacha me’yordan oshib ketadi va MBBT danfoydalanish samarasiz bo‘ladi.Hadoop—yuzlab va minglab tugunlarning klasterlarida ishlaydigan tarqatiladigan dasturlarni ishlab chiqish va bajarish uchun utilita, kutubxonalar va ramkalar to‘plami.
Xulosa
Yaqinda foydalanuvchi ma’lumotlarining tarqalishi sababli yuzaga kelgan Facebook bilan bog‘liq mojaro saralanmagan ma’lumotlar hajmi o‘sib borishini va hatto raqamli asrning gigantlari ham har doim konfidensiallikni to‘liq ta’minlay olmasliklari ko‘rinib qoldi.Masalan, Master Card mijozlarning hisob varoqlari bilan bog‘liq firibgarlik operatsiyalarining oldini olish uchun katta ma’lumotlardan foydalanadi. Shunday qilib, yiliga o‘g‘irlikdan 3 milliard AQSh dollaridan ko‘proq mablag‘ni asrab qolish mumkin.O‘yin sohasida katta ma’lumotlar o‘yinchilarning xatti-harakatlarini tahlil qilish, faol auditoriyani aniqlash va shu asosda o‘yinga qiziqish darajasini taxmin qilish imkonini beradi.Bugungi kunda korxonalar o‘z mijozlari haqida ularning o‘zlaridan ham ko‘proq ma’lumotga ega. Shuning uchun Coca-Cola va boshqa korporatsiyalarning reklama kampaniyalari muvaffaqiyat qozonadi.Bank sektori yuqori xavfli guruhga mansubligini hisobga olsak, supermassiv tahlilni joriy etish juda muhimdir. Bu firibgarlikdan himoya qilib, xavfni boshqarish, xarajatlarni optimallashtirish vaxizmat sifatini yaxshilashga yordam beradi. Bu omillarning barchasi potentsial mijozning sodiqligiga sezilarli darajada ta’sir qiladi, ya’ni foyda faqat oshadi. Tizimning samaradorligi allaqachon zamonaviy bank gigantlari tomonidan sinovdan o‘tkazilgan: Sberbank, VTB24, Alfa-Bank, Tinkoff.Sanoatdagi katta ma’lumotlar. McKinsey ma’lumotiga ko‘ra ma’lumotlar ishlab chiqarishning mehnat omili va ishlab chiqarish aktivlari kabi muhim omiliga aylandi. BIG DATA dan foydalanish orqali kompaniyalar ustunliklarga ega bo‘lishlari mumkin. BIG DATA texnologiyalari quyidagi vazifalarni hal qilishda foydali bo‘lishi mumkin:bozor holatini bashorat qilish;marketingvasotuvni optimallashtirish;mahsulotni takomillashtirish;boshqaruv qarorlarini qabul qilish;mehnat unumdorligini oshirish;samarali logistika;asosiy fondlar holatini monitoring qilish.
|
| |