გთხოვთ, გამოიყენოთ ეს იდენთიფიკატორი ამ ერთეულის ციტირებისთვის ან ბმულისთვის:
https://openscience.ge/handle/1/1590
DC ველი | მნიშვნელობა | ენა |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | არჩვაძე, მაია | ka |
dc.contributor.author | არევაძე, ირაკლი | ka |
dc.date.accessioned | 2020-01-27T09:09:49Z | - |
dc.date.available | 2020-01-27T09:09:49Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | https://openscience.ge/handle/1/1590 | - |
dc.description.abstract | ნაშრომი შეეხება დღესდღეობით ერთ-ერთ ყველაზე პოპულარულ თემას - დიდი მონაცემები, მათი დამუშავება და ანალიზი. გამომდინარე იქიდან, რომ დღევანდელ მსოფლიოში, საბანკო-საფინანსო, სავაჭრო თუ სოციალურ სფეროებში, უამრავმა ინფორმაციამ მოიყარა თავი და მათი დამუშავება და ანალიზი, რეალურ დროში, გარკვეულ სირთულეებთანაა დაკავშრებული, ჩნდება კითხვა: რა მეთოდები და ტექნოლოგიები არსებობს დიდ მონაცემებთან სამუშაოდ, როგორია მათი სიმძლავრე და წარმადობა, რა ხარჯებთან არის დაკავშრებული ამა თუ იმ ტექნოლოგიის გამოყენება და გვაძლევს თუ არა იგი სასურველ შედეგს. ამ ნაშრომში მიმოვიხილავთ დღესდღეობით ყველაზე აქტუალურ ტექნოლოგიებს დიდ მონაცემებთან სამუშაოდ. განვიხილავთ თითოეული მათგანის უპირატესობებს და ნაკლოვანებებს, უფრო ზუსტად კი ერთმანეთს შევადარებთ რელაციურ და არარელაციურ მონაცემთა ბაზებს. ვისაუბრებთ დიდ მონაცემებთან მათი მუშაობის დადებით და უარყოფით მხარეებზე. შევადარებთ მათ მოქნილობას და სისწრაფეს, კერძოდ კი აქცენტს გავაკეთებთ რელაციური და არარელაციური მონაცემთა ბაზების დღესდღეობით ყველაზე გამოყენებად წარმომადგენლებზე Microsoft Sql Servers-სა და MongoDB-ზე. | ka |
dc.language.iso | ka | en |
dc.publisher | Ivane Javakhishvili Tbilisi State University | en |
dc.publisher | ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტი | ka |
dc.subject | რელაციური მონაცემთა ბაზები | ka |
dc.subject | CAP თეორემა, SQL და NoSQL სისტემები | ka |
dc.subject | არარელაციური მონაცემთა ბაზები | ka |
dc.title | დიდი მონაცემები, მათი დამუშავების და ანალიზის სისწრაფეზე ორიენტირებული მეთოდები SQL vs NoSQL | ka |
dc.type | master thesis | en |
dc.type | სამაგისტრო ნაშრომი | ka |
thesis.degree.name | Master of Information Technology | en |
thesis.degree.name | მაგისტრი ინფორმაციულ ტექნოლოგიებში | ka |
thesis.degree.level | 1 | - |
thesis.degree.discipline | ინფორმაციული ტექნოლოგიები. Information Technology | ka |
dc.contributor.institution | Ivane Javakhishvili Tbilisi State University | en |
dc.contributor.institution | ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტი | ka |
dc.contributor.faculty | Faculty of Exact and Natural Sciences | en |
dc.contributor.faculty | ზუსტ და საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა ფაკულტეტი | ka |
item.languageiso639-1 | ka | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairetype | master thesis | - |
item.openairetype | სამაგისტრო ნაშრომი | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
ჩანს კოლექციებში: | ზუსტ და საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა ფაკულტეტი (დისერტაციები, სამაგისტრო ნაშრომები) |
ფაილები ამ ერთეულში:
ფაილი | აღწერა | ზომა | ფორმატი | |
---|---|---|---|---|
MA Thesis Arevadze Irakli.pdf | დიდი მონაცემები, მათი დამუშავების და ანალიზის სისწრაფეზე ორიენტირებული მეთოდები SQL vs NoSQL | 784.09 kB | Adobe PDF | დათვალიერება-გახსნა |
CORE Recommender
გვერდის დათვალიერება
171
checked on May 21, 2024
გადმოწერა
673
checked on May 21, 2024
Google ScholarTM
გადამოწმება
ერთეულები ციფრულ საცავში დაცულნი არიან საავტორო უფლებით, ყველა უფლების დაცვით, თუ სხვაგვარი რამ არაა მითითებული.