Çfarë është ndarja në kontekstin e bazave të të dhënave?
Çfarë është ndarja në kontekstin e bazave të të dhënave?

Video: Çfarë është ndarja në kontekstin e bazave të të dhënave?

Video: Çfarë është ndarja në kontekstin e bazave të të dhënave?
Video: Leksion 1 - DB1 - Sistemet e Bazave të të Dhënave 2024, Nëntor
Anonim

Ndarje eshte bazën e të dhënave proces ku tabelat shumë të mëdha ndahen në pjesë të shumta më të vogla. Duke ndarë një tabelë të madhe në tabela më të vogla, individuale, pyetjet që aksesojnë vetëm një pjesë të të dhënave mund të ekzekutohen më shpejt sepse ka më pak të dhëna për t'u skanuar.

Në këtë mënyrë, cilat janë teknikat e ndryshme të ndarjes në bazën e të dhënave?

Duke përdorur këto procese të shpërndarjes së informacionit, bazën e të dhënave tabelat janë të ndarë në dy metoda: me një nivel ndarje dhe të përbërë ndarje.

Teknikat janë:

  • Ndarja Hash.
  • Ndarja e gamës.
  • Ndarja e listës.

Së dyti, çfarë është ndarja dhe ndarja në bazën e të dhënave? Sharding është një metodë e ndarjes dhe ruajtjes së një grupi të dhënash të vetme logjike në shumëfish bazat e të dhënave . Duke shpërndarë të dhënat ndërmjet makinave të shumta, një grup prej bazën e të dhënave sistemet mund të ruajnë të dhëna më të mëdha dhe të trajtojnë kërkesa shtesë. Sharding referohet edhe si horizontale ndarje.

Për më tepër, çfarë është një ndarje në SQL?

Tabela ndarje është një mënyrë për të ndarë një tabelë të madhe në pjesë më të vogla dhe më të menaxhueshme pa pasur nevojë të krijoni tabela të veçanta për secilën pjesë. Të dhënat në a të ndarë tabela ruhet fizikisht në grupe rreshtash të quajtura ndarjet dhe secili ndarje mund të aksesohet dhe mirëmbahet veçmas.

Çfarë është ndarja vertikale në bazën e të dhënave?

Ndarje vertikale përfshin krijimin e tabelave me më pak kolona dhe përdorimin e tabelave shtesë për të ruajtur kolonat e mbetura. Normalizimi përfshin gjithashtu këtë ndarje të kolonave nëpër tabela, por ndarje vertikale shkon përtej kësaj dhe ndarjet kolona edhe kur tashmë janë normalizuar.

Recommended: