2024 Tác giả: Elizabeth Oswald | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-13 00:14
Bất chuẩn hóa là một chiến lược được sử dụngtrên cơ sở dữ liệu đã được chuẩn hóa trước đó để tăng hiệu suất. Ý tưởng đằng sau nó là thêm dữ liệu thừa vào những nơi mà chúng tôi nghĩ rằng nó sẽ giúp ích cho chúng tôi nhiều nhất. Chúng tôi có thể sử dụng các thuộc tính bổ sung trong bảng hiện có, thêm bảng mới hoặc thậm chí tạo các phiên bản của bảng hiện có.
Tại sao không chuẩn hóa được sử dụng trong cơ sở dữ liệu?
Bất chuẩn hóa là một kỹ thuật được sử dụng bởi các quản trị viên cơ sở dữ liệuđể tối ưu hóa hiệu quả của cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu của họ. Phương pháp này cho phép chúng tôi thêm dữ liệu dư thừa vào cơ sở dữ liệu chuẩn hóa để giảm bớt sự cố với các truy vấn cơ sở dữ liệu kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng thành một bảng duy nhất.
Bất chuẩn hóa là gì khi bạn sử dụng nó?
Bất chuẩn hóa là một chiến lược màquản lý cơ sở dữ liệu sử dụng để tăng hiệu suất của cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu. Nó liên quan đến việc thêm dữ liệu dư thừa vào cơ sở dữ liệu chuẩn hóa để giảm một số loại vấn đề với các truy vấn cơ sở dữ liệu kết hợp dữ liệu từ các bảng khác nhau thành một bảng.
Tại sao các nhà thiết kế sử dụng tính năng không chuẩn hóa?
Bất chuẩn hóa làsự trùng lặp có chủ ý của các cột trong nhiều bảngvà nó làm tăng độ dư thừa dữ liệu. Ví dụ 1: Hãy xem xét thiết kế trong đó cả hai bảng đều có một cột chứa địa chỉ của các kho hàng. Nếu thiết kế này làm cho các hoạt động kết hợp trở nên không cần thiết, nó có thể là một sự dư thừa đáng giá.
Tại sao bảng không chuẩn hóađược sử dụng trong kho dữ liệu?
Chiến lược lưu trữ dữ liệu này được sử dụngđể nâng cao chức năng của cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu. Chuẩn hóa gọi dữ liệu dư thừa đến kho dữ liệu chuẩn hóa để giảm thiểu thời gian chạy của các truy vấn cơ sở dữ liệu cụ thể nhằm hợp nhất dữ liệu từ nhiều bảng thành một.
Đề xuất:
Chúng ta có nên chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân cụm không?
Normalization làđược sử dụng để loại bỏ dữ liệu dư thừavà đảm bảo rằng các cụm chất lượng tốt được tạo ra có thể cải thiện hiệu quả của các thuật toán phân cụm. rất nhạy cảm với những thay đổi về sự khác biệt [3]. Chúng ta có cần chuẩn hóa dữ liệu cho phân cụm K-mean không?
Khi nào thì dùng polyacrylamide và khi nào dùng agarose?
Gelagarose được sử dụng với DNA, do kích thước của các phân tử sinh học lớn hơn (các đoạn DNA thường có kích thước hàng nghìn kDa). Đối với gel protein, polyacrylamide tạo ra độ phân giảitốt, vì kích thước nhỏ hơn nhiều (điển hình là 50 kDa) phù hợp hơn với các khoảng trống giữa các phân tử chặt chẽ hơn của gel.
Trong thí nghiệm chuẩn độ, chất chuẩn độ là?
Thuốc thử, được gọi là chất chuẩn độ hoặc chất chuẩn độ, được chuẩn bị nhưdung dịch chuẩn. Nồng độ và thể tích đã biết của chất chuẩn độ phản ứng với dung dịch của chất phân tích hoặc chất chuẩn độ để xác định nồng độ. … Có nhiều kiểu chuẩn độ với các quy trình và mục tiêu khác nhau.
Bảng dữ kiện được chuẩn hóa hay không chuẩn hóa?
Theo Kimball: Mô hình không gian kết hợp cấu trúc bảng chuẩn hóa và không chuẩn hóa. Các bảng thứ nguyên của thông tin mô tả được chuẩn hóa cao với các thuộc tính cuộn lên chi tiết và có thứ bậc trong cùng một bảng. Trong khi đó, bảng thông tinvới các chỉ số hiệu suất thường được chuẩn hóa.
Khi nào cần chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu?
Chuẩn hóa rất hữu íchkhi dữ liệu của bạn có các tỷ lệ khác nhau và thuật toán bạn đang sử dụng không đưa ra giả định về việc phân phối dữ liệu của bạn, chẳng hạn như k-láng giềng gần nhất và nơ-ron nhân tạo mạng lưới. Tiêu chuẩn hóa giả định rằng dữ liệu của bạn có phân phối Gaussian (đường cong hình chuông).