Bağlayıcı Nitelikler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

bestessayhomework@gmail.com * 0 (312) 276 75 93 *Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, Ücretli Ödev Yaptırma, Parayla Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Proje YAPTIRMA siteleri, Mühendislik proje yaptırma, Bitirme projesi YAPTIRMA, Ödev YAPTIRMA programı, En iyi ödev siteleri, Parayla ödev yapma siteleri, Ücretli ödev YAPTIRMA, Ücretli Proje Yaptırma, Tez Yaptırma

Bağlayıcı Nitelikler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

30 Mayıs 2022 Asli kaynaklar nedir Hukukun asli kaynakları nelerdir Hukukun bağlayıcı kaynakları 0
Yabancı Dil Teknolojileri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

Mantıksal Yaklaşım  

Mantıksal veri modelini tanımlamak için, ana bileşenleri belirtilen nesne yönelimli bir GDB ve küp tabanlı bir MDDB’yi ele alıyoruz.

Bağlayıcı Elemanlarla İşbirliği

Bu tür bir işbirliğine olan ihtiyacı açıklığa kavuşturmak için, coğrafi ve coğrafi olmayan verilerin farklı kombinasyonlarını içeren bir harita üzerinde bir sorgu sonucu görüntülemek isteyen bir GDB kullanıcısının durumunu ele alalım. Sorgu şu şekilde olsun: ” <Corolla> örneğinde 1990 yılında satılan araba sayısının 10.000’den fazla olduğu Toskana bölgesine komşu olan tüm İtalyan bölgelerini bulun.”

Bu sorguyu cevaplamak için sadece komşu bölgelerin alınması değil, aynı zamanda Şekil 1a’da gösterilen Car_Sales küpünün zaman ve ürün boyutları üzerinde bazı OLAP işlemlerinin yapılması da gerekmektedir. İlki, topolojik uzamsal ilişkiyi (yani bitişikliği) analiz eder ve yalnızca GDB’de gerçekleştirilebilir.

Bu tür sorguların çözümü, temel olarak, bileşen veritabanlarının işbirliği yapmasını ancak bağımsız kalmasını sağlayan bir veri modeline bağlıdır. Yaklaşımımızın ana fikri, MDDB’den GDB’ye gelebilecek ek girdileri keşfetmektir.

Gösterdiğimiz gibi, nesne yönelimli bir coğrafi veri tabanı, ortak semantikleri boşluk içerme olan hiyerarşiler aracılığıyla düzenlenen sınıflarla karakterize edilir.

MDDB modeli temel olarak boyutlarının yapısı, boyutlar üzerindeki hiyerarşiler ve ölçüler ile karakterize edilir. Gerçek işbirliği, her iki veri tabanının ortak mekansal bileşenlerini dinamik olarak bağlayarak sağlanır. Bu bağlantı iki tür yazışmaya dayanmaktadır.

• Düzey eşleşmesi, belirli bir coğrafi coğrafi sınıflandırma sınıfını, konum boyutuna ait olan karşılık gelen düzeye ve bunun tersini eşler.

• Düzey eşgörünümü eşleşmesi, önceki adımdan kaynaklanır ve bir coğrafi sınıfın genel bir örneğini, ilgili konum boyutu düzeyi örneğine eşler ve bunun tersi de geçerlidir. Bu adımda, doğru bir yazışma için herhangi bir örnek değişikliği her iki ortama da yayılmalıdır.

Bağlantı, coğrafi sınıf şemasını, alfasayısal öznitelikler kümesine eklenen bağlama öznitelikleri adı verilen bazı özel öznitelikler aracılığıyla genişletir. Bir coğrafi sınıfın bağlayıcı niteliği, coğrafi düzeyi ilgili sınıf adıyla eşlenen çok boyutlu bir veritabanındaki belirli bir küpten türetilen bir küptür.

Belirtilen λ, λ-1, tam-kapsayıcı ve tam-kapsayıcı fonksiyonların ya heterojen ortamları birbirine bağlamada ya da bir ortamda eksik olan verileri diğer bir ortamdaki verileri ve ilişkilerini bilerek sağlamada merkezi bir rol oynadığına dikkat edin. 

Örneğin, MDDB’de yalnızca coğrafi değişken Belediye’nin tanımlandığını varsayalım ve GDB’de arasında tam-içerir ilişkisinin bulunduğu iki coğrafi sınıfı ele alalım. Coğrafi düzey İl, λ ile oluşturulabilir ve tam kapsama ilişkisine eşdeğer olan tam kapsama ilişkisi Belediyeden İl’e tanımlanır.


Asli kaynaklar nedir
Tali kaynak nedir
Hukukun kaynakları
Hukukun bağlayıcı kaynakları
Hukukun Yardımcı kaynakları
Hukukun asli kaynakları nelerdir
Yazılı olmayan hukuk kuralları nelerdir
Hukukun yazılı kaynakları


Genel olarak konuşursak, bir küp daha fazla coğrafi seviye ile tanımlanabilir. Bir küpün farklı coğrafi seviyeleri, her birinin muhtemelen aynı konum hiyerarşisinin belirli bir seviyesinin uzmanlığı olduğu durumları yansıtır. Örneğin, Gösterilen Dağıtım İli, Üretim Bölgesi ve Ay ile tanımlanan Ayakkabı Satış küpünü ele alalım.

Böyle bir küpün coğrafi seviyeleri, konum boyutu hiyerarşisinde İl ve Bölge’nin iki uzmanlığıdır: Belediye→İl→Bölge. Sonuç olarak, fonksiyon tarafından elde edilen karşılıkları ë−1 ayrıca coğrafi sınıfların uzmanlıkları olabilirdi.

Bağlayıcı nitelik oluşturma süreci, yukarıda belirtilen coğrafi sınıfların şemasında gösterilen alt küpleri verecektir. Bu coğrafi sınıfların örnekleri farklı anlamlar alacaktır.

Birinci coğrafi sınıfın belirli bir örneği, birkaç bölge ve ayda yapılan ayakkabıların dağıtım ilini temsil ederken, ikinci durumda bir örnek, ürünlerin birkaç ilde dağıtıldığı bir ayakkabı üretim bölgesini temsil eder ve aylar.

Sorgu Çözünürlüğü

Bir önceki alt bölümde bahsedilen sorguyu hatırlayalım. Bu sorguyu çözme prosedürü aşağıdaki adımlarla tanımlanır.

1) Sorgudaki coğrafi operatörlerin dahil olduğu coğrafi sınıfları ve nesneleri tanımlayın ve bu işlemlerin sonuçlarını verin.

Sorgumuzda, bunlar Bölge ve Toskana’dır ve coğrafi operatör Dokunma’dır. Bu operatörün sonucu Liguria, Emilia-Romagna, Umbria ve Lazio örnekleri tarafından oluşturulur.

2) Coğrafi sınıfta bağlama özniteliğini oluşturan sorgunun hedefini belirleyin. Bizim durumumuzda, bölgelerde Car_Sales.

3) içinde bağlama özniteliği tarafından tanımlanan küpü seçin. Sorgumuzda, Car_Sales küpünü seçin.

4) Küpün boyutları üzerinde toplamalar yapın. Bizim durumumuzda Belediye, Model, Ay bazında Otomobil Satışlarından Bölge, Model, Yıl bazında Otomobil Satışı elde etmek anlamına gelmektedir. Belediye → İl ve İl → Bölge olan Konum boyutu boyunca ikinci küp üzerinde iki toplama işlemi gerçekleştirmeyi gerektirir.

Bu işlemlerden Bölge, Model, Ay bazında Araç Satışları elde edilir. Ardından Bölge, Model, Yıl bazında Otomobil Satışları elde etmek için Zaman boyutunda (Ay → Yıl) başka bir kümelenme takip edilmelidir.

5) Ölçünün aşağıdaki değerleri karşılayan değerlerini seçin.
kısıtlamalar. Sorgumuzda, kısıtlamalar Yıl = 1990, Model = Corolla ve Car_Sales > 10.000’dir. Nihai ölçü, bir zar (veya seçim) işlemiyle elde edilir.

6) Sorguyu karşılayan coğrafi düzey örneklerin listesini GDB’ye iletin.

Bağlayıcı Nitelikleri Çıkarma

Bağlama özniteliği kavramıyla ilgili önemli bir yön, belirli bir bağlama özniteliğinden çıkarılan maksimum küp sayısını kastettiğimiz çıkarsamadır. Çıkarsanan küpler, kaplama ve çıkarsama olarak adlandırılan iki kategoride sınıflandırılabilir.

Kaplama öznitelikleri, tam içerik ilişkisiyle birbiriyle ilişkili olan alt sınıflarının özelliklerine dayalı olarak üst sınıf için yeni bağlama öznitelikleri oluşturabilen bir sürece dayanır. Bilinen “parça-bütün” ilişkisine dayanan tam içerikle ilgili önemli bir konu da “değer yayılımı”dır.

Hiyerarşiler tarafından düzenlenen nesne sınıflarındaki değerlerin seviyeler arası akışını yansıtır ve niteliklerin “yürümesine” izin verir. Bu nedenle, tam-içerir ilişkisi bağlamında değer yayılımının gücünü özümsemek için, herhangi iki coğrafi sınıf veya nesne arasındaki türetilmiş ilişkiyi tanıtıyoruz.

Örneğin, coğrafi sınıflarını, tam-içerir ilişkisi ile ilişkili olarak ele alalım. Türetilmiş ilişkinin bir sonucu olarak, (örneğin Milano) bağlayıcı niteliği bağlayıcı nitelikten çıkarılabilir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir