Qual é o sistema de gerenciamento de banco de dados?

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Gerenciamento de banco de dados

Como o nome sugere, O objetivo dos sistemas de gerenciamento de banco de dados é exatamente lidar com um conjunto de dados para transformá-lo em Informações relevantes para a organização, seja operacional ou estratégico.

Fá-lo através de uma série de Rotinas de software que permitam a sua utilização em segurança, Simples e organizado. É sobre, em resumo, de um conjunto de programas que realizam tarefas de forma inter-relacionada para ajudar o Construção e manipulação de bases de dados, implementando o formulário de interface entre estes, os aplicativos e os próprios usuários.

Seu uso permite que os administradores de sistema tenham melhor controle e, por outro lado, Ao mesmo tempo, obtenha melhores resultados ao fazer consultas que auxiliem a gestão empresarial, gerando a tão desejada vantagem competitiva.

Características e funcionalidades

Um sistema DBMS é sinônimo de independência, Redundância mínima, consistência da informação (Controlo da simultaneidade), abstração de informações sobre seu armazenamento físico, bem como o acesso seguro e a adoção das medidas necessárias para garantir a integridade dos dados.

Essas particularidades são algumas das características definidoras de um SGBD., cujo Processos essenciais são a manipulação e construção de bases de dados, bem como a sua definição. Estas são características que, na sua vez, facilitar o cumprimento de uma série de funções relacionados a muitos dos aspectos mencionados, Entre outros, a definição dos dados, fácil manuseio, Administração rápida, ser capaz de representar relações complexas entre os dados e outros aspectos relacionados à segurança e validade dos dados.

Na frente do seu Ótima funcionalidade, Algumas de suas desvantagens são, por outro lado: o investimento necessário para implementar um SGBD de hardware, o software e o conhecimento necessários para isso, vulnerabilidade a falhas devido à sua centralização e suas deficiências com alguns tipos de dados (como é o caso dos dados gráficos ou multimédia, entre outros.).

Os idiomas mais usados em um administrador de banco de dados (DBMS)

Com relação aos idiomas usados em um SGBD, incluir a Linguagem de Manipulação de Dados (DML) para consulta e manipulação de dados. Especialmente o SQL (Linguagem de consulta estruturada), o DML mais utilizado para gerenciamento de dados relacionais, bem como o Linguagem de definição de dados (DDL), usado para determinar estruturas e funções na consulta.

o Linguagem de controle de dados (DCL), em conclusão, ao mesmo tempo, é uma linguagem usada em um SGBD pelo administrador, desta vez para controlar o acesso aos dados no banco de dados.

O futuro do gerenciamento eficiente de banco de dados está aqui: chama-se IA

Cada vez mais, As instituições estão percebendo que a inteligência artificial (ELE) e o aprendizado de máquina aplicado ao gerenciamento e otimização de seus bancos de dados estão levando a auto-recuperação e o auto-ajuste para o próximo nível.. Estas soluções, de provedores de banco de dados e de terceiros, Permitir que os administradores de banco de dados gastem menos tempo procurando gargalos e mais tempo fazendo um trabalho mais produtivo e criativo em apoio aos objetivos estratégicos de negócios.

Entender como as novas tecnologias tornam isso possível, É necessário saber o que é inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo:

  • Inteligência artificial: É tudo o que uma máquina consegue imitando certas funções humanas. “Cognitivo” como aprender e resolver problemas. Há inúmeros exemplos, como sistemas de negociação automatizados, Veículos autônomos ou sistemas inteligentes de entrega de rotas.
  • Aprendizado de máquina, que ao mesmo tempo é conhecido como aprendizado de máquina, É um subconjunto da inteligência artificial que usa técnicas estatísticas para permitir que os computadores modelem e prevejam resultados usando conjuntos de dados.. Filtros de e-mail, Sistemas de detecção de fraudes e sistemas de classificação para impulsionar o marketing on-line são alguns exemplos.
  • O aprendizado profundo é um tipo específico de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais, Ao contrário dos algoritmos de aprendizado de máquina orientados a tarefas. Esta tecnologia permite a visão computacional, Acreditação de voz e processamento de linguagem natural.

Agora que sabemos para que servem esses avanços?, Podemos nos concentrar em Como eles se beneficiam do gerenciamento de banco de dados. Imagine que um sistema de banco de dados (DBMS) É capaz de antecipar problemas operacionais e tomar medidas prescritivas para evitá-los, Alocar recursos adicionais, adicionando ou removendo índices, ou ajustando automaticamente os planos de execução de consulta.

Isso é o que é conhecido como bancos de dados autônomos alimentados por aprendizado de máquina., que pode prever quando um incômodo pode ocorrer e avisar automaticamente o DBA ou tomar medidas.

Esse tipo de sistema é capaz de aproveitar os dados coletados de cargas de trabalho anteriores para ajustar as novas., usando o aprendizado de máquina para criar modelos que capturam como o SGBD responde a diferentes configurações. É um uso muito adequado para novas aplicações, permitindo que você recomende configurações que servem para aumentar a probabilidade de atingir um objetivo, Como reduzir a latência ou melhorar o desempenho.

o Técnicas de aprendizado de máquina e regressão estatística ao mesmo tempo podem ser aplicadas ao gerenciamento de banco de dados para identificar gargalos. e prever o desempenho de um determinado conjunto de recursos. Mais um exemplo de que a inovação nos oferece maneiras muito diferentes de aumentar a eficiência, o desempenho e a agilidade de nossos processos de negócios.

 

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