Các bất thường khi cập nhật dữ liệu
Giải thích sự cần thiết phải chuẩn hóa dữ liệu
Tìm hiểu một số khái niệm:
Khóa của quan hệ
Phụ thuộc hàm
Tìm hiểu quy trình chuẩn hóa CSDL
Tìm hiểu 3 dạng chuẩn: 1NF, 2NF, 3NF
Trình tự chuẩn hóa theo 3 dạng chuẩn
Tìm hiểu khái niệm khử chuẩn
Bài 4: Lập trình với CSDL ADO.NET & Kiến trúc không kết nối & Lập trình giao ...MasterCode.vn
Giới thiệu về ADO.NET
Các thành phần của ADO.NET
DataProvider
DataSet
Các loại DataProvider
Sql Data Provider
SqlConnection
SqlDataAdapter
Ứng dụng nhiều form
Ứng dụng SDI
Ứng dụng MDI
Thêm Toolbar, Tooltip vào form
Các bất thường khi cập nhật dữ liệu
Giải thích sự cần thiết phải chuẩn hóa dữ liệu
Tìm hiểu một số khái niệm:
Khóa của quan hệ
Phụ thuộc hàm
Tìm hiểu quy trình chuẩn hóa CSDL
Tìm hiểu 3 dạng chuẩn: 1NF, 2NF, 3NF
Trình tự chuẩn hóa theo 3 dạng chuẩn
Tìm hiểu khái niệm khử chuẩn
Bài 4: Lập trình với CSDL ADO.NET & Kiến trúc không kết nối & Lập trình giao ...MasterCode.vn
Giới thiệu về ADO.NET
Các thành phần của ADO.NET
DataProvider
DataSet
Các loại DataProvider
Sql Data Provider
SqlConnection
SqlDataAdapter
Ứng dụng nhiều form
Ứng dụng SDI
Ứng dụng MDI
Thêm Toolbar, Tooltip vào form
Giới thiệu cơ bản về Big Data và các ứng dụng thực tiễnTrieu Nguyen
1. Các ứng dụng Big Data thực tiễn trên thế giới
2. Các lĩnh vực đang ứng dụng Big Data ở Việt
Nam
3. Các bài toán Big Data tiêu biểu ở Vietnam
a. Quản lý chăm sóc khách hàng (CRM)
b. Tối ưu hoá trải nghiệm truyền hình Internet
c. Quảng cáo trực tuyến AdsPlay.net
4. Giới thiệu về công việc và thị trường việc làm
Big Data ở Việt Nam
5. Kiến thức nền tảng cho các bạn sinh viên
Bài 2 : Các đối tượng trong CSDL - SQL serverMasterCode.vn
Khái niệm về cơ sở dữ liệu
• Database dùng để
− Chứa các bảng, bảng ảo, thủ tục nội,…
− Mỗi database có một danh sách các người dùng
• Người dùng phải có quyền truy cập database
• Có thể phân nhóm người dùng để cấp quyền
• Tử phiên bản SQL Server 2000 hỗ trợ Application Role
• Các database hệ thống
− Master, Model, Tempdb, msdb
• Các database ví dụ
− AdventureWorks
− AdventureWorkDWs
Bài 2: Các khái niệm trong CSDL quan hệ - Giáo trình FPTMasterCode.vn
Tìm hiểu các bước thiết kế CSDL quan hệ
Tìm hiểu các khái niệm trong thiết kế CSDL quan hệ:
Các khái niệm trong thiết kế CSDL mức khái niệm
Các khái niệm trong thiết kế CSDL mức vật lý
Làm quen với hệ quản trị CSDL Microsoft Access
Tạo các bảng và truy vấn trong Microsoft Access.
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dùng website quản lý nhà hàng, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Bài 1: Tổng quan về cơ sở dữ liệu - Giáo trình FPTMasterCode.vn
Giải thích khái niệm dữ liệu và cơ sở dữ liệu (CSDL)
Các phương pháp quản lý dữ liệu và các đặc trưng
Giải thích các mô hình dữ liệu khác nhau
Hệ quản trị CSDL (DBMS) và hệ quản trị CSDL quan hệ
(RDBMS)
Mục tiêu bài học hôm nay
Giải thích khái niệm dữ liệu và cơ sở dữ liệu (CSDL)
Các phương pháp quản lý dữ liệu và các đặc trưng
Giải thích các mô hình dữ liệu khác nhau
Hệ quản trị CSDL (DBMS) và hệ quản trị CSDL quan hệ
(RDBMS)
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Phân cụm dữ liệu: Bài toán và các giải thuật theo tiếp cận phân cấp, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Trước đây, chúng ta mới chỉ biết đến dữ liệu có cấu trúc (structure data), ngày nay, với sự kết hợp của dữ liệu và internet, đã xuất hiện một dạng khác của dữ liệu - Big
data (dịch là “dữ liệu lớn”). Dữ liệu này có thể từ các nguồn như: hồ sơ hành chính,giao dịch điện tử, dòng trạng thái (status), chia sẻ hình ảnh, bình luận, nhắn tin...của chính
chúng ta, nói cách khác chúng là dữ liệu được sản sinh qua quá trình chia sẻ thông tin trực tuyến liên tục của người sử dụng. Để cung cấp cái nhìn tổng quan, chúng tôi xin giới thiệu tóm tắt những nét chính về dữ liệu lớn cũng như những cơ hội và thách thức mà dữ liệu lớn mang lại.
Giới thiệu cơ bản về Big Data và các ứng dụng thực tiễnTrieu Nguyen
1. Các ứng dụng Big Data thực tiễn trên thế giới
2. Các lĩnh vực đang ứng dụng Big Data ở Việt
Nam
3. Các bài toán Big Data tiêu biểu ở Vietnam
a. Quản lý chăm sóc khách hàng (CRM)
b. Tối ưu hoá trải nghiệm truyền hình Internet
c. Quảng cáo trực tuyến AdsPlay.net
4. Giới thiệu về công việc và thị trường việc làm
Big Data ở Việt Nam
5. Kiến thức nền tảng cho các bạn sinh viên
Bài 2 : Các đối tượng trong CSDL - SQL serverMasterCode.vn
Khái niệm về cơ sở dữ liệu
• Database dùng để
− Chứa các bảng, bảng ảo, thủ tục nội,…
− Mỗi database có một danh sách các người dùng
• Người dùng phải có quyền truy cập database
• Có thể phân nhóm người dùng để cấp quyền
• Tử phiên bản SQL Server 2000 hỗ trợ Application Role
• Các database hệ thống
− Master, Model, Tempdb, msdb
• Các database ví dụ
− AdventureWorks
− AdventureWorkDWs
Bài 2: Các khái niệm trong CSDL quan hệ - Giáo trình FPTMasterCode.vn
Tìm hiểu các bước thiết kế CSDL quan hệ
Tìm hiểu các khái niệm trong thiết kế CSDL quan hệ:
Các khái niệm trong thiết kế CSDL mức khái niệm
Các khái niệm trong thiết kế CSDL mức vật lý
Làm quen với hệ quản trị CSDL Microsoft Access
Tạo các bảng và truy vấn trong Microsoft Access.
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dùng website quản lý nhà hàng, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Bài 1: Tổng quan về cơ sở dữ liệu - Giáo trình FPTMasterCode.vn
Giải thích khái niệm dữ liệu và cơ sở dữ liệu (CSDL)
Các phương pháp quản lý dữ liệu và các đặc trưng
Giải thích các mô hình dữ liệu khác nhau
Hệ quản trị CSDL (DBMS) và hệ quản trị CSDL quan hệ
(RDBMS)
Mục tiêu bài học hôm nay
Giải thích khái niệm dữ liệu và cơ sở dữ liệu (CSDL)
Các phương pháp quản lý dữ liệu và các đặc trưng
Giải thích các mô hình dữ liệu khác nhau
Hệ quản trị CSDL (DBMS) và hệ quản trị CSDL quan hệ
(RDBMS)
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Phân cụm dữ liệu: Bài toán và các giải thuật theo tiếp cận phân cấp, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Trước đây, chúng ta mới chỉ biết đến dữ liệu có cấu trúc (structure data), ngày nay, với sự kết hợp của dữ liệu và internet, đã xuất hiện một dạng khác của dữ liệu - Big
data (dịch là “dữ liệu lớn”). Dữ liệu này có thể từ các nguồn như: hồ sơ hành chính,giao dịch điện tử, dòng trạng thái (status), chia sẻ hình ảnh, bình luận, nhắn tin...của chính
chúng ta, nói cách khác chúng là dữ liệu được sản sinh qua quá trình chia sẻ thông tin trực tuyến liên tục của người sử dụng. Để cung cấp cái nhìn tổng quan, chúng tôi xin giới thiệu tóm tắt những nét chính về dữ liệu lớn cũng như những cơ hội và thách thức mà dữ liệu lớn mang lại.
Khi phát triển một phần mềm cần xác định những thành phần cần sử dụng để bắt tay vào công việc. Điều này đảm bảo tính logic và nhất quán cho sản phẩm phần mềm từ lúc bắt đầu xây dựng cho đến lúc duy trì, thậm chí là cải tiến. Vậy Software Stack là gì và làm thế nào để thiết lập Stack khi phát triển phần mềm!
https://growupwork.com/blog/kien-thuc-ky-thuat/software-stack-la-gi-771
6. Q: Graph tốt cho cái gì?
A: Tính kết nối dữ liệu cao
7. Q: Graph tốt cho cái gì?
A: Tính kết nối dữ liệu cao
Giới thiệu, gợi ý(Recommendations)
Kinh doanh thông minh(BI)
Điện toán xã hội(Social computing)
Không gian địa lý(Geospatial)
Quản lý dữ liệu tổng thể(MDM)
Quản lý hệ thống
Tính phả hệ
8. Các trường hợp sử dụng thực tế:
• A - Access Control List
• B - Những khuyến nghị kịp thời
• C - Hợp tác toàn cầu
10. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
11. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML D
12. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML D
Dữ liệu bán cấu trúc(semi-structured data)
Cá nhân hóa dữ liệu với tập hợp con chung
13. Xu hướng trong những dữ liệu lớn
và NoSQL
Tăng kích thước dữ liệu (dữ liệu lớn)
“Every two days now we create as much information as we
did from the dawn of civilization up until 2003” - Eric
Schmidt
Kết nối dữ liệu ngày càng tăng(graph data)
ví dụ như text document tới HTML
Dữ liệu bán cấu trúc(semi-structured data)
Cá nhân hóa dữ liệu với tập hợp con chung
Cấu trúc – bề ngoài trên nhiều dịch vụ
Từ khối tới mô đun, những ứng dụng phân tán
15. Loại Key-Value
“Dynamo: Của Amazon có khả năng
lưu trữ Key-Value cao”
Data model
-Sắp xếp toàn bộ key-value
-Khả năng mở rộng HashMap lớn
-Khả năng chịu lỗi cao(đặc trưng)
Ví dụ:
-Riak, Redis, Voldemort
16. Điểm mạnh và yếu của key-value
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Rất thích hợp cho việc nhân rộng
theo chiều ngang
-Khả năng mở rộng
-Luôn sẵn sàng để dùng
17. Điểm mạnh và yếu của key-value
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Rất thích hợp cho việc nhân rộng
theo chiều ngang
-Khả năng mở rộng
-Luôn sẵn sàng để dùng
Điểm yếu
-Mô hình dữ liệu đơn giản
-Yếu cho những dữ liệu phức tạp
18. Loại Column-Family
Google "Bigtable: Một hệ thống lưu trữ
phân tán cho cấu trúc Dữ liệu “
-Column-Family là nhân tố chính
nhái Bigtable
Data model
-Một bảng lớn với nhiều cột
-Map-reduce for querying/processing
Ví dụ:
-HBase, HyperTable, Cassandra
19. Điểm mạnh và yếu của Column-Family
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu hỗ trợ các dữ liệu bán
cấu trúc
-Naturally indexed (columns)
-Tốt tại nhân rộng ra theo chiều ngang
20. Điểm mạnh và yếu của Column-Family
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu hỗ trợ các dữ liệu bán
cấu trúc
-Naturally indexed (columns)
-Tốt tại nhân rộng ra theo chiều ngang
Điểm yếu
-Không phù hợp cho các dữ liệu kết nối
với nhau
21. Loại Document Database
Data model
-Tập hợp của các tài liệu
-Một Document là tập hợp của các
key-value
-Index trung tâm có rất nhiều map-
reduce
Ví dụ:
-CouchDB, MongoDB
22. Điểm mạnh và yếu của Document-DB
Điểm mạnh
-Đơn giản, mô hình dữ liệu mạnh
mẽ(Giống như SVN)
-Good scale (Đặc biệt nếu được hỗ
trợ sharding)
23. Điểm mạnh và yếu của Document-DB
Điểm mạnh
-Đơn giản, mô hình dữ liệu mạnh mẽ(Giống như
SVN)
-Good scale (Đặc biệt nếu được hỗ trợ
sharding)
Điểm yếu
-Không phù hợp cho các dữ liệu kết nối với
nhau
-Query model limited to keys (và indexes)
-Map-reduce cho những truy vấn lớn
24. Loại Graph Database
Data model
-Nodes & Relationships
-Hypergraph(nhiều cạnh với nhiều
điểm đầu cuối)
Ví dụ:
-Neo4j, OrientDB, InfiniteGraph,
AllegroGraph
32. Điểm mạnh và yếu của Graph-DB
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu mạnh mẽ, tổng quát như
RDBMS
-Kết nối dữ liệu nhanh
-Dễ dàng truy vấn
33. Điểm mạnh và yếu của Graph-DB
Điểm mạnh
-Mô hình dữ liệu mạnh mẽ, tổng quát như
RDBMS
-Kết nối dữ liệu nhanh
-Dễ dàng truy vấn
Điểm yếu
-sharding(Mặc dù có thể mở rộng
được, cần tiếp tục theo dõi)
-Yêu cầu thay đổi khái niệm(làm sao
để mọi người yêu thích đồ thị hơn?)
40. Cypher
A pattern-matching query language
Khai báo ngữ pháp với các điều kiện
(giống như SQL)
Tập hợp, sắp xếp, giới hạn
Các kết quả xếp thành bảng
43. Background of Neo4j
2001 - Windh Technologies, a media asset management company
•CTO Peter with Emil, Johan prototyped a proper graph interface
•first SQL-backed, then revised as a full-stack implementation
•(just like Amazon-Dynamo, Facebook-Cassandra)
2003 Neo4j went into 24/7 production
2006-2007 - Neo4j was spun off as an open source project
2009 seed funding for the company
2010 Neo4j Server was created (previously only an embedded
DB)
2011 Fully funded silicon valley start-up - Neo Technology
44. Neo4j is a Graph Database
A Graph Database:
• a Property Graph with Nodes, Relationships
and Properties on both
• perfect for complex, highly connected data
• reliable with real ACID Transactions
• Scalable: 32 Billion Nodes, 32 Billion
Relationships, 64 Billion Properties
• Server with REST API, or Embeddable on the
JVM
• High-performance with High-Availability (read
scaling)
46. Neo4j Store
A rough formula to calculate the
memory needed for the nodes:
number_of_nodes * 9 bytes
and for relationships:
number_of_relationships * 33 bytes
A graph database containing
9,006,704 nodes (pages, titles only)
and 82,537,500 relationships (links).
The whole database takes up 3.8G
on disc.