Tranzaksiya haqida tushuncha. Tranzaksiyalarni boshqarish va ma'lumotlar bazasi yaxlitligi

Ushbu arxitekturaning asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat:

• 
  Tengdosh turi
  
• 
  Markazsizlashtirish
  
• 
  Masshtablilik
  
• 
  Fazoviy taqsimot
  

Ushbu arxitekturaning funktsional xususiyatlari:

• 
  Ma'lumotlarni uzatish
  
• 
  Uskunaning ortiqchaligi
  
• 
  Yuk taqsimoti
  
• 
  Tezkor qayta konfiguratsiy
  

2-savol Klasterizatsiya usulidan foydalanishninig matematik modeli

Klasterlash masalasini hal qilishda loyqa mantiq va noaniq munosabatlardan [2], [3] foydalanish klasterlarning nuqtalari va markazlari emas, balki nuqtalar oʻrtasidagi munosabatni hisobga oladigan yondashuvni qoʻllash imkonini beradi. Bundan tashqari, u ko'rsatkichlarning ahamiyatini va ularning yakuniy natijaga ta'sir qilish xususiyatini hisobga olish imkonini beradi.

Ushbu maqolada keltirilgan tasniflash algoritmi noaniq munosabatlarga asoslangan klasterlash algoritmiga asoslanadi [1].
Algoritm ikkita ob'ektning yaqinligining o'lchovi sifatida ob'ektlarning bir-biriga yaqinligini ham, butun ma'lumotlar guruhiga nisbatan joylashishini ham hisobga olishi kerak. Ko'rsatkichlarning tabiiy tabiatini hisobga olish muhimligini ham hisobga olish kerak.

q
Keling, algoritmni ko'rib chiqaylik. Har bir ma'lumot namunasi uchun biz quyidagi formuladan foydalanib, oddiy o'xshashlik o'lchovini tuzamiz:

_x (x_i )  1  d (x_q , x_i ), q,i  1,Q , (1)

Bu erda d - quyidagi formulalar bo'yicha hisoblangan st ko'rsatkichlarining ahamiyatini hisobga olgan holda masofa: va ularning miqyosi h_t

 ^2
m _k ^ x_it  x _jt ^



)



t 1
^{t } max

(x_qt

• 
  x_{rt }
  

d (x_i , x _{j
)  } q,r 1,Q _{ , i,}

m
 ^kt t 1
^{j  1, Q} , (2)

h

t
2 k  ^st . (3)

Ushbu modifikatsiya  _x (x_i ) qiymatini nafaqat barcha ko'rsatkichlar bo'yicha, balki ularning har biri uchun sinflarning yaqinligi mezoni sifatidagi ko'rsatkichlarning ahamiyatini hisobga olgan holda masshtablash imkonini beradi. .

Har bir namuna uchun odatiy o'xshashlik o'lchovi asosida biz namunalar juftligi uchun nisbiy o'xshashlik o'lchovini kiritamiz:

 _x (x_i , x _j )  1 | _x (x_i )  _x (x _j ) |, i, j, q  1, Q . (4)

q q q
Keling, butun to'plam bo'yicha ma'lumotlar namunalarining o'xshashlik o'lchovini yarataylik, bu bizga ob'ektlarning bir-biriga yaqinligini va elementlarning butun to'plami bo'yicha taqqoslash tufayli ularning butun ma'lumotlar guruhiga nisbatan joylashishini hisobga olish imkonini beradi:

r₁ min_x (a, b)  r₂ _x

(x_b )

x
 (a, b)  T (
1
(a, b,...,

x
Q
(a, b)) 
i1, Q
i
2(r₁
a
 r₂ )
^{, a, b  X} . (5)

R¹  R
, (6)

 

R^q  R^q1 R , (7)
  

^X Bu munosabat a-kvazi-ekvivalent munosabatdir.

R


Ta'riflangan algoritm ishlashining umumlashtirilgan blok diagrammasi rasmda ko'rsatilgan. 1. Algoritm natijasida yechimlar to‘plami bo‘lgan elementlar to‘plami bo‘yicha a-kvazi-ekvivalentlik shkalalarini qurish imkonini beradigan α-kvazi-ekvivalent munosabatni olamiz. [1].

Algoritm operatsiyasi natijasida yaqinlik darajasiga qarab yechimlarni tanlash imkonini beruvchi a-kvazi-ekvivalentlik shkalasini olamiz. Shunday qilib, algoritm vaziyat va ob'ektlarning tabiatiga qarab to'g'ri tanlanishi mumkin bo'lgan echimlar to'plamini beradi.
Yagona yechimni tanlash, uni shakllantirish mezoni mavjud bo‘lmagan hollarda, a-kvazi-ekvivalentlik darajasiga bog‘liq bo‘lmagan holda, yechimni a-kvazi-ekvivalentlik shkalasi bo‘yicha topuvchi algoritm taklif etiladi.
Dastlabki ma'lumotlar ob'ektlar va a-kvazi-ekvivalentlik shkalasi hisoblanadi.
Birinchi ob'ektni birinchi sinfga joylashtiramiz. Keyinchalik tsiklda biz ularning sinfini aniqlash uchun barcha keyingi ob'ektlarni tanlaymiz. Har bir ob'ekt uchun biz oldingi sinflarning har biriga tegishli yoki yo'qligini tekshiramiz. Ob'ektni sinfga havola qilish mezoni sifatida biz shartni ko'rib chiqamiz:

1-savol Ma'lumotlarning yеtarli bo`lish tamoyili. Bu tamoyilning mohiyatiga ko`ra, tеgishli axboratlar MBda yagona nusxa saqlanadi va ular istalgan masalani еchish uchun o`zaro bog`lanadi hamda еtarli bo`ladi. Masalan , vatonom fayllardan iborat bo`lgan AATda ba'zi bir axboratlar takrorlansa, MBda esa ularning takrorlanishi butunlay barham topadi. 37-rasmda «Xodim», «Xodimlar» «Moliyalar» fayllari o`rtasidagi bog`lanishlar tasvirlangan.

36-rasm. MB dagi axboratlarning o`zaro aloqasi.

«Xodim» «Xodimlar»

fan

yil

mansab

manzil

.....

fan

yil

mansab

manzil

....

«Moliyalar»

fan

yil

mansab

manzil

....

«Xodim»

fan

yil

mansab

Ish staji

Ish xaqi

manzili

...

37-rasm. Ma'lumotlarning yеtarli bo`lishi