Ինչու՞ է հարթ տվյալների բազան ավելի քիչ արդյունավետ, քան հարաբերական տվյալների բազան:

Ինչպե՞ս ստանալ ավելի քիչ, քան ստորագրել TI 84-ում:

Ti-84 Plus Graphing Calculator Dummies-ի համար, 2nd Edition Օգտագործեք սլաքների ստեղները՝ կուրսորը ձեր սահմանած ֆունկցիայի կամ անհավասարության նշանի վրա տեղադրելու համար: Սեղմեք [ALPHA] և սեղմեք ստեղնը համապատասխան հավասարության կամ անհավասարության նշանի տակ: Առաջին էկրանը ստանալու համար սեղմեք [ALPHA][ZOOM]՝ պակաս կամ հավասար նշան մուտքագրելու համար

Ինչու է հարաբերական տվյալների բազան այդքան հզոր:

Հարաբերական տվյալների բազաները հզոր են, քանի որ դրանք պահանջում են մի քանի ենթադրություններ այն մասին, թե ինչպես են տվյալները կապված կամ ինչպես են դրանք հանվելու տվյալների բազայից: Արդյունքում նույն տվյալների շտեմարանը կարող է դիտվել տարբեր ձևերով: Հարաբերական համակարգերի կարևոր առանձնահատկությունն այն է, որ մեկ տվյալների բազան կարող է տարածվել մի քանի աղյուսակների վրա

Ինչու է հարաբերական հանրահաշիվն օգտագործվում հարաբերական տվյալների բազայի կառավարման մեջ:

ՀԱՐԱԲԵՐԱԿԱՆ ՀԱՆՐԱՀԱՇԻՆԸ լայնորեն օգտագործվող ընթացակարգային հարցումների լեզու է: Այն հավաքում է հարաբերությունների օրինակները որպես մուտքագրում և տալիս է հարաբերությունների դեպքերը որպես արդյունք: Այս գործողությունը կատարելու համար այն օգտագործում է տարբեր գործողություններ: Հարաբերական հանրահաշվի գործողությունները կատարվում են ռեկուրսիվ կերպով հարաբերության վրա

Ինչու՞ է ուսուցման սխալն ավելի քիչ, քան թեստի սխալը:

Վերապատրաստման սխալը սովորաբար ավելի քիչ կլինի, քան թեստի սխալը, քանի որ նույն տվյալները, որոնք օգտագործվում են մոդելին համապատասխանելու համար, օգտագործվում են դրա վերապատրաստման սխալը գնահատելու համար: Ուսուցման սխալի և փորձարկման սխալի միջև անհամապատասխանության մի մասը պայմանավորված է նրանով, որ ուսումնական հավաքածուն և թեստային հավաքածուն ունեն տարբեր մուտքային արժեքներ

Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:

Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ