تحقیق درمورد مدیریت پایگاه داده

اختصاصی از یاری فایل تحقیق درمورد مدیریت پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 23

تاریخچه

پایگاه داده‌ها در اولین روزهای پیدایش محاسبات الکترونیک به کار گرفته شدند. اما اکثر آنها برنامه‌های سفارشی‌ای بودند که برای دستیبابی به پایگاه داده‌های سفارشی نوشته می‌شدند . این سیستم‌ها بر خلاف سیستم‌های مدرنی که می‌توانند در پایگاه داده‌های مختلف به کار گرفته شوند، ارتباط تنگاتنگی با پایگاه  داده‌ها دارند. انواع پایگاه داده‌ها عبارتند از:

تعریف پایگاه داده

سیستم بانک اطلاعاتی یک سیستم ک مپیوتری نگهداری رکوردهاست در وا قع آن را می توان بعنوان یک قضیه الکترونیکی برای نگهداری دادها رکوردها در نظرگرفت.

تعریف دیگری از پایگاه داده:مجموعهای از دادهای پایدار که توسط سیستم های کاربردی موجود در موسسات مورد استفاده قرار می گیرد.

انواع پایگاه داده

1-پایگاه داده پیمایشی

2-پایگاه داده رابطه ای

3-پایگاه داده چند بعدی(سلسله مراتبی)

4-پایگاه داده شی گرائی

5- پایگاه داده شبکه های

پایگاه داده‌های پیمایشی

رشد کاربری کامپیوتر، پیدایش سیستم‌های پایگاه داده‌های همه منظوره را موجب گردید. و در اواسط  1960 چنین سیستم‌هایی در بخش تجاری به کار گرفته شد. چارلز بچ من، نویسنده یکی از چنین محصولاتی با نام  IDS، گروه  Database Task Group را بنیان نهاد که این گروه مسوول ایجاد و  استاندارد سازی COBOL شد. آنها در سال 1971 استاندارد خود را عرضه نمودند. این استاندارد Codasyle approach  نام داشت. این شیوه مبتنی بر پیمایش دستی مجموعه داده‌ها بود. هنگامی که پایگاه داده‌ها برای اولین بار برنامه را باز می‌کرد، به اولین رکورد در پایگاه داده‌ها  و به همین ترتیب نیز به سایر بخش‌های داده نیز اشاره می‌شد. برنامه نویس برای دسترسی به یک رکورد خاص مجبور بود تا این اشاره‌گرها  رابه ترتیب دنبال کند تا  به رکورد موردنظر برسد. در query های ساده مانند " یافتن تمام افرادی که در سوئد زندگی می‌کنند " باید برای جستجو در کل مجموعه داده‌ها  برنامه نویسی می‌شد و دستوری به نام find  وجود نداشت. شرکت IBM سیستم مدیریت پایگاه داده‌هایی به نام IMS داشت. این سیستم از نظر مفهوم مشابه codasyle  بود، اما برخلاف آن که از مدل شبکه‌ای استفاده می‌نمود، IMS  مدل سلسله مراتبی را به کار می‌برد.

پایگاه داده‌های رابطه‌ای

ادگار کاد که در شرکت آی‌بی‌ام کار می‌کرد در سال 1970 مقالاتی در زمینه شیوه جدیدی برای ساخت پایگاه داده‌ها نوشت. یکی از مقالات وی که Relational Model of Data for Shared Data Bank  نام داشت، به بررسی سیستم جدیدی برای ذخیره سازی و کار با پایگاه داده‌های بزرگ پرداخته بود. در این شیوه به جای اینکه رکورد به صورت رکوردهای free-form همانگونه که در روش codasyle آمده بود، ذخیره شوند، از جدولی با رکوردهایی با طول ثابت استفاده می‌شد.

چنین سیستمی برای ذخیره سازی پایگاه داده‌های پراکنده  و در جاییکه بعضی از داده‌های رکورد خالی هستند، کارآیی ندارد. مدل رابطه‌ای این مشکل را حل کرده است. بدین صورت که داده‌ها به یکسری جدول تقسیم می‌شوند و عناصر اختیاری از جدول اصلی خارج می‌گردند و در صورت نیاز در جدول قرار می‌گیرند. چنین سیستمی برای ردیابی اطلاعات کاربران، اسامی و نشانی آنان و غیره به کار می‌رود. داده‌ها در روش پیمایشی در یک رکورد جای می‌گیرند و آیتم‌هایی که مورد استفاده قرار نگیرند، در پایگاه داده‌ها نیز نخواهند بود. داده‌ها در شیوه رابطه‌ای در جداول جداگانه‌ای، مثلا جدول اسامی، جدول نشانی‌ها و غیره جای می‌گیرند. برقراری ارتباط بین اطلاعات نکته مهم در این سیستم است. درمدل رابطه‌ای بعضی از بیت‌های اطلاعات به عنوان کلید معرفی می‌شوند و منحصرا بیانگر رکورد خاصی هستند. هنگامی که اطلاعات کاربر جمع آوری می‌شود، می‌توان این اطلاعات را که در جداول اختیاری ذخیره می‌شوند، با جستجوی کلید مربوطه یافت.

تحقیق درمورد الگوریتم (پایگاه داده دها)

اختصاصی از یاری فایل تحقیق درمورد الگوریتم (پایگاه داده دها) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 27

چکیده : در این گزارش ما به بررسی ویژگی های الگوریتمهای کنترل همروندی توزیعی که بر پایه مکانیزم قفل دو مرحله ای(2 Phase Locking) ایجاد شده اند خواهیم پرداخت. محور اصلی این بررسی بر مبنای تجزیه مساله کنترل همروندی به دو حالت read-wirte و write-write می‌باشد. در این مقال، تعدادی از تکنیکهای همزمان سازی برای حل هر یک از قسمتهای مساله بیان شده و سپس این تکنیکها برای حل کلی مساله با یکدیگر ترکیب می‌شوند.

در این گزارش بر روی درستی و ساختار الگوریتمها متمرکز خواهیم شد. در این راستا برای ساختار پایگاه داده توزیعی یک سطحی از انتزاع را در نظر می‌گیریم تا مساله تا حد ممکن ساده سازی شود.

1. مقدمه : کنترل همروندی فرآیندی است که طی آن بین دسترسی های همزمان به یک پایگاه داده در یک سیستم مدیریت پایگاه داده چند کاربره هماهنگی بوجود می‌آید. کنترل همروندی به کاربران اجازه می‌دهد تا در یک حالت چند برنامگی با سیستم تعامل داشته باشند در حالیکه رفتار سیستم از دیدگاه کاربر به نحو خواهد بود که کاربر تصور می‌کند در یک محیط تک برنامه در حال فعالیت است. سخت ترین حالت در این سیستم مقابله با بروز آوری های آزار دهنده ای است که یک کاربر هنگام استخراج داده توسط کاربر دیگر انجام می‌دهد. به دو دلیل ذیل کنترل همروندی در پایگاه داده های توزیعی از اهمیت بالایی برخوردار است:

کاربراان ممکن است به داده هایی که در کامپیوترهای مختلف در سیستم قرار دارند دسترسی پیدا کنند.

یک مکانیزم کنترل همروندی در یک کامپیوتر از وضعیت دسترسی در سایر کامپیوترها اطلاعی ندارد.

مساله کنترل همروندی در چندین سال قبل کاملا مورد بررسی قرار گفته است و در خصوص پایگاه‌داده‌های متمرکز کاملا شناخته شده است. در خصوص این مسال در پایگاه داده توزیعی با توجه به اینکه مساله در حوزه مساله توزیعی قرار می‌گیرد بصورت مداوم راهکارهای بهبود مختلف عرضه می‌شود. یک تئوری ریاضی وسیع برای تحلیل این مساله ارائه شده و یک راهکار قفل دو مرحله ای به عنوان راه حل استاندارد در این خصوص ارائه شده است. بیش از 20 الگوریتم کنترل همروندی توزیعی ارائه شده است که بسیاری از آنها پیاده سازی شده و در حال استفاده می‌باشند.این الگوریتمها معمولا پیچیده هستند و اثبات درستی آنها بسیار سخت می‌باشد. یکی از دلایل اینکه این پیچیدگی وجود دارد این است که آنها در اصطلاحات مختلف بیان می‌شوند و بیان های مختلفی برای آنها وجود دارد. یکی از دلایل اینکه این پیچدگی وجود دارد این است که مساله از زیر قسمتهای مختلف تشکیل شده است و برای هر یک از این زیر قسمتها یک زیر الگوریتم ارائه می‌شود. بهترین راه برای فائق آمدن بر این پیچدگی این است که زیر مساله ها و الگوریتمهای ارائه شده برای هر یک را در ی.ک سطح از انتزاع نگاه داریم.

با بررسی الگوریتمهای مختلف می‌توان به این حقیقت رسید که این الگوریتمها همگی ترکیبی از زیر الگوریتمهای محدودی هستند. در حقیقت این زیر الگوریتمها نسخه‌های متفاوتی از دو تکنیک اصلی در کنترل همروندی توزیعی به نامهای قفل دو مرحله ای و ترتیب برچسب زمانی می‌باشند.

همانطور که گفته شد، هدف کنترل همروندی مقابله با تزاحمهایی است که در اثر استفاده چند کاربر از یک سری داده واحد برای کاربران بوجود می‌آید است. حال ما با ارائه دو مثال در خصوص این مسائل بحث خواهیم نمود. این دو مثال از محک معروف TPC_A مقتبس شده اند. در این مثالها، یک سیستم اطلاعات را از پایگاه داده ها استخراج کرده و محاسبات لازم را انجام داده و در نهایت اطلاعات را در پایگاه داده ذخیره می‌نماید.

حالت اول را می‌توان بروزآوری از دست رفته نامید. حالتی را تصور کنید که دو مشتری از دو سیستم مجزا بخواهند از یک حساب مالی برداشت نمایند. در این حالت فرض کنید در غیاب سیستم کنترل همروندی، هر دو با هم اقدام به خواندن اطلاعات و درج اطلاعات جدید در سیستم میکنند. در این حالت در غیاب سیستم کنترل همروندی تنها آخرین درج در سیستم ثبت می‌شود. این حالت در شکل 1 نشان داده شده‌ است.

پاورپوینت درباره پایگاه داده ها

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت درباره پایگاه داده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 22 صفحه

مجموعه قواعدی که به کمک آنها سیستم صحت و دقت داده های ذخیره شده در پایگاه و نیز ارتباطات بین انواع موجودیتها را کنترل می کند .( Tuple هم موجودیتها را نشان می دهد و هم ارتباطات بین آنها را (دید جدولی) )

نظر Date : مفهوم Null مخرب مدل رابطه است .بلکه مفهوم دیگری به نام                                 Missing Information باید مطرح شود که ساده تر است .

پس Null ، Overhead و گرفتاریها ی خود را دارد.

دلیل قاعده C1 : زیرا کلید اصلی شناسه Tuple است .شناسه یک نمونه مشخص از یک نمونه موجودیت به معنای عام و متمایز از هر نمونه دیگر ، و کلید اصلی عامل تمیز یک نمونه با نمونه دیگر است و عامل تمیز خود نمی تواند ناشناخته باشد.

باید در تعریف رابطه ، Null-Value پذیری یا ناپذیری صفت خاصه را بیان کرد ( DBMS باید این امکان را بدهد)

دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید

اختصاصی از یاری فایل دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 32 صفحه

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش استاد : تهیه کننده : مقدمه امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .
با استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است مقدمه از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند . مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته ، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ . داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار پیشگویی میزان خرید مشتریان از طریق پست(فروش الکترونیکی) کاربردهای داده کاوی بیمه : تجزیه و تحلیل دعاوی پیشگویی میزان خرید بیمه نامه های جدید توسط مشتریان پزشکی : تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماریهای سخت کاربردهای داده کاوی بانکداری : پیش بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارتهای اعتباری تشخیص مشتریان ثابت تعیین میزان استفاده از کارتهای اعتباری بر اساس گروههای اجتماعی مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داد

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه ایران پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

بسته آموزشی کامل فصل چهارم ریاضی 10 انسانی\" کار با داده های آماری \"

اختصاصی از یاری فایل بسته آموزشی کامل فصل چهارم ریاضی 10 انسانی\" کار با داده های آماری \" دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

جزوه تایپ شده ، رنگی و مصور + فیلم های آموزشی "کار با داده های آماری " ( فصل چهارم ریاضی 10 انسانی )
کتاب ریاضی دهم انسانی از 5 فصل تشکیل شده است. در این بسته آموزشی کلیه مطالب فصل چهارم کتاب حاضر در قالب یک ویدئو و یک جزوه 18 صفحه ای در مدت زمان 2 ساعت و نیم تدریس شده است.

ویژگی های بسته آموزشی:

زمان کل : 2 ساعت و نیم

تعداد کل ویدئوها: 1

جزوه کامل : 18 صفحه

حجم فایل: 179 مگابایت

مزایای بسته آموزشی
- تدریس جامع کلیه ی مطالب مربوط به عناوین نامبرده
- حل و تحلیل مثال های مهم کتاب
- حل مسائل مهم امتحانی خارج از کتاب
- ارائه نکات ریز و ظریف کنکوری
- استفاده از جدول ، نمودار و تصاویر آموزشی و رنگی زیبا جهت بالا رفتن کیفیت آموزش
- قابل پخش بودن ویدئوها با کامپیوتر ، لب تاب و تلویزیون


عناوین آموزشی:

فصل چهارم: کار با داده های آماری

- 1 - مفاهیم بنیادی علم آمار
- 2 - متغیر و انواع آن
- 3 - پارامتر – آماره
- 4 - معیارهای گرایش به مرکز
- 5 - معیارهای پراکندگی

مطالب سایر فصل های این کتاب و سایر کتاب های درسی را می توانید از همین سایت دانلود نمایید.

در صورت بروز هر گونه مشکل احتمالی ، سوال درسی و غیر دزسی ، انتقاد یا پیشنهاد با ما تماس بگیرید. 09386178303 (همه روزه 8 صبح تا 11 شب - حتی روزهای تعطیل)