Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: document-oriented database

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Big Data Model "Entity and Features"

Shakhovska N., Bolubash U., Veres O.

ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes

2015

Vol. 4, No 2

51--58

The article deals with the problem which led to Big Data. Big Data information technology is the set of methods and means of processing different types of structured and unstructured dynamic large amounts of data for their analysis and use of decision support. Features of NoSQL databases and categories are described. The developed Big Data Model “Entity and Features” allows determining the distance between the sources of data on the availability of information about a particular entity. The information structure of Big Data has been devised. It became a basis for further research and for concentrating on a problem of development of diverse data without their preliminary integration.

Choosing a persistent storage for data mining task

Kasprowski P.

Studia Informatica

2012

Vol. 33, nr 2B

509-520

The amount of data available for mining or machine learning is increasing. Therefore one of the main problems of nowadays mining is decision how to persistently store that data in the way that it is easy and fast to load and save by mining algorithms. When data is too big to fit in the memory, there are two common ways to handle it: text or binary file in own format or ready-to-use universal database engine. Both have advantages and disadvantages. As for database engine, the most popular storage is a relational database server. Recently another promising option became non-relational databases like document-oriented databases. The work presented in this paper analyses how different storages behave for big amounts of data. Experiments compare efficiency of these storages for some classic mining tasks.

Ilość danych dostępnych do analizy i algorytmów uczenia się z roku na rok rośnie. W związku z tym coraz większym problemem staje się przechowywanie tych danych w sposób trwały, który umożliwi szybki odczyt i jednocześnie bezpieczny zapis wyników analizy. Są dwa najpopularniejsze rozwiązania problemu trwałego zapisu danych: pliki we własnym formacie binarnym lub tekstowym albo relacyjne bazy danych. Oba te sposoby mają swoje zalety i wady. W ostatnich czasach popularność zaczynają zdobywać nierelacyjne bazy danych. W artykule zaprezentowano eksperyment mający na celu porównanie możliwości tych trzech sposobów przechowywania danych.