DBMSの一般化と特殊化の違い
この投稿では、DBMSの一般化と特殊化の違いを理解します。
一般化
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ボトムアップアプローチを使用して機能します。
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スキーマのサイズが縮小されます。
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通常、エンティティのグループに適用されます。
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継承は一般化では使用されません。
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これは、グループ化が複数のエンティティセットから作成されるプロセスとして定義できます。
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2つ以上の下位レベルのエンティティセットの和集合を取り、上位レベルのエンティティセットを生成します。
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共通の機能のいくつかは、結果として得られる上位レベルのエンティティセットで取得されます。
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ユニオン操作である必要があるエンティティ間の相違点と類似点は無視されます。
例：
ハト、イエスズメ、カラス、ハトはすべて鳥として一般化できます-
専門分野
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トップダウンアプローチを使用します。
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スキーマのサイズが大きくなります。
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単一のエンティティに適用できます。
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これは、エンティティセット内にサブグループを作成するプロセスとして定義できます。
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一般化の逆です。
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上位レベルのエンティティのサブセットを取り、下位レベルのエンティティセットを形成します。
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上位のエンティティが分割されて、1つ以上の下位のエンティティが形成されます。
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このアプローチでは継承を使用できます。
例
人には、名前、生年月日、性別などがあります。これらのプロパティは、すべての人、人間に共通です。しかし、会社では、会社でどのような役割を果たしているかに基づいて、従業員、雇用主、顧客、またはベンダーとして個人を特定できます。
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アルゴリズムとフローチャートの違い
この投稿では、フローチャートとアルゴリズムの違いを理解しましょう。 アルゴリズム これは、明確に定義された一連のステップとして定義されます。 これらの手順は、手元にある問題を解決する/解決する方法を提供します。 これは体系的で論理的なアプローチであり、手順は段階的に定義されます。 特定の問題の解決策を提供します。 このソリューションはマシンコードに変換され、システムによって実行されて関連する出力が得られます。 多くの単純な操作を組み合わせて、より複雑な操作を形成します。これは、コンピューターによって簡単に実行されます。 アルゴリズムは、自然言語、フローチャートなどを使用して表すことができます
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BFSとDFSの違い
BFSとDFSはグラフ走査アルゴリズムです。 BFS 幅優先探索（BFS）アルゴリズムは、グラフを横方向に移動し、キューを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 DFS 深さ優先探索（DFS）アルゴリズムは、グラフを深さ方向に移動し、スタックを使用して、反復で行き止まりが発生したときに、次の頂点を取得して検索を開始することを忘れないようにします。 以下は、BFSとDFSの重要な違いです。 Sr。いいえ。 キー BFS DFS 1 定義 BFS、幅優先探索の略です。 DFS、