Modèle de requête au jaf
14 février 2019 / Non classé / Leave a comment
Dans Power Pivot, vous ne pouvez pas ajouter une ligne à une table en tapant directement dans une nouvelle ligne comme vous pouvez dans une feuille de calcul Excel. Mais vous pouvez ajouter des lignes en copiant et en collant, ou en mettant à jour les données source et en rafraîchissant le modèle Power Pivot. Pour vérifier le modèle de données et la sémantique de requête, nous allons construire un logiciel prototype qui prend en charge un petit nombre d`organisations physiques sur plusieurs systèmes de stockage (par exemple, disque local et HDFS) et un petit nombre de technologies de requête (par exemple SQL et SPARQL). Si nous avons défini le modèle de données et l`avons implémenté correctement, il devrait être possible de modifier à la fois les mises en page physiques et les technologies logicielles sans affecter la capacité de l`utilisateur à interroger et à obtenir des données. La sélection des technologies de stockage appropriées sera tirée par l`expérience de l`atelier 6. Chargez un modèle MIMO et interrogez les cotes d`entrée/sortie. Pour obtenir des conseils sur la façon de réduire la taille d`un modèle de données, consultez créer un modèle de données à la mémoire efficace à l`aide d`Excel et de Power Pivot. Déterminer les sources de données utilisées dans un modèle de données de classeur Supposons que vous avez importé ou copié beaucoup de données que vous souhaitez utiliser dans un modèle, mais que vous ne l`avez pas ajoutée au modèle de données. Pousser de nouvelles données dans un modèle est plus facile que vous ne le pensez. Les modèles sont créés explicitement lorsque vous utilisez le complément Power Pivot pour importer des données. Dans le complément, le modèle est représenté dans une mise en page à onglets similaire à Excel, où chaque onglet contient des données tabulaires. Voir obtenir des données à l`aide du complément Power Pivot Apprenez les bases de l`importation de données à l`aide d`une base de données SQL Server.
Ce domaine de recherche commencera par une compréhension de l`utilisation des données de haut niveau et des cas de réutilisation générés par l`atelier 1 et l`atelier 2, puis suivra en examinant les modèles de données techniques générés par chacune des expériences du LHC. Celles-ci seront regroupées en un projet de formulaire commun qui sera discuté en détail à l`atelier 3. L`atelier servira à finaliser le modèle de données et à mieux comprendre les cas d`utilisation à long terme, y compris une large applicabilité dans toutes les disciplines. Un des principes les plus importants qui a émergé du corpus de travail sur la gestion de base de données est le principe de la séparation de l`organisation logique et physique de données. En termes simples, la capacité de l`utilisateur à visualiser et manipuler les données doit être complètement indépendante de l`organisation physique des données dans le stockage. Cela libère le système de stockage pour choisir la meilleure organisation physique pour le modèle d`accès désiré, et permet également aux données de se déplacer librement entre plusieurs systèmes de stockage qui peuvent avoir des implémentations complètement différentes. Cet exemple montre comment interroger des caractéristiques de modèle telles que la stabilité, le domaine temporel et le nombre d`entrées et de sorties. Vous pouvez utiliser les techniques de cet exemple sur n`importe quel type de modèle de système dynamique. La taille pure des données du LHC a également un impact sur la conception technique-nous ne pouvons pas supposer qu`une implémentation qui peut gérer GB peut être banalement redimensionnée jusqu`à PB de données en attachant simplement un système de fichiers plus volumineux.
Dans la pratique, les consommateurs des données sont intéressés par des sous-ensembles des données, qui peuvent être définis par des conditions de déclenchement, des tranches verticales de la sortie du détecteur, ou même un échantillonnage aléatoire pour les essais. Étant donné que peu de sites (le cas échéant) au-delà du CERN auront la capacité de stocker toutes les données, les différents sous-ensembles qui se chevauchent seront stockés sur plusieurs sites. La politique et le mécanisme de déplacement des données entre les sites seront très variables et peuvent dépendre des intérêts de recherche, des investissements dans les infrastructures et des politiques de partage.
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