Μοντέλο δεδομένων αντικειμένου

Συγγραφέας: Eugene Taylor
Ημερομηνία Δημιουργίας: 14 Αύγουστος 2021
Ημερομηνία Ενημέρωσης: 1 Ιούλιος 2024
Anonim
Big Data (Μεγάλα Δεδομένα): Προκλήσεις και Υποσχέσεις | Minos Garofalakis | TEDxChania
Βίντεο: Big Data (Μεγάλα Δεδομένα): Προκλήσεις και Υποσχέσεις | Minos Garofalakis | TEDxChania

Περιεχόμενο

Ορισμός - Τι σημαίνει το μοντέλο δεδομένων αντικειμένου;

Ένα μοντέλο δεδομένων αντικειμένων είναι ένα μοντέλο δεδομένων που αντιμετωπίζει τα σύνολα δεδομένων ως "αντικείμενα" αναθέτοντας ιδιότητες και τιμές σε αυτά και με άλλο τρόπο τη δομή των δεδομένων ώστε να είναι περισσότερο εύπλαστο και ευπροσάρμοστο από μια απλή λίστα σημείων δεδομένων.

Εισαγωγή στη Microsoft Azure και το Microsoft Σε αυτό τον οδηγό θα μάθετε τι είναι το cloud computing και πώς η Microsoft Azure μπορεί να σας βοηθήσει να μεταφέρετε και να εκτελέσετε την επιχείρησή σας από το cloud.

Η Techopedia εξηγεί το μοντέλο δεδομένων αντικειμένων

Μοντέλα δεδομένων αντικειμένων που αναπτύχθηκαν ως εναλλακτικές λύσεις απλά μοντέλα γραμμικών δεδομένων. Εάν έχετε μια λίστα αντικειμένων, είναι εύκολο να τα αποθηκεύσετε σε ένα υπολογιστικό φύλλο, αλλά όχι τόσο εύκολο να μαζέψετε δεδομένα για να διαμορφώσετε προοπτικές μεγάλης εικόνας. Τα μοντέλα δεδομένων αντικειμένων συμβάλλουν στην εκπλήρωση μεγαλύτερων στόχων γύρω από μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις.

Ένα μοντέλο δεδομένων αντικειμένου είναι ότι τα δεδομένα ή ο κώδικας αποτελείται από ενότητες που συνδυάζουν δεδομένα και διαδικασίες που δουλεύουν στα δεδομένα. Με αυτόν τον τύπο μοντέλου, οι χειριστές δεδομένων μπορούν να ρωτήσουν σύνθετα σύνολα ερωτήσεων σχετικά με σύνολα δεδομένων, όπως: πόσες από αυτές τις "αντικείμενα" συμμορφώνονται με μια συγκεκριμένη μορφή και πόσα δεδομένα κατέχουν καθένα από αυτά;

Αυτή η ιδέα είναι επίσης χρήσιμη στον αντικειμενοστραφή προγραμματισμό, ο οποίος φέρνει το μοντέλο αντικειμένου στον κώδικα.

Καθώς τα συστήματα ασχολούνται με μεγαλύτερα και μεγαλύτερα σύνολα πληροφοριών, τα μοντέλα δεδομένων αντικειμένων βοηθούν κάνοντας τα σύνολα δεδομένων να ανταποκρίνονται περισσότερο στις ερωτήσεις και σε άλλους τύπους ανάλυσης.