The conventional wisdom for large-s

The conventional wisdom for large-scale databases is to always
send the computation to the data, rather than the other way around.
In other words, one should send a small program over the network
to a node, rather than importing a large amount of data from the
node. Parallel DBMSs use knowledge of data distribution and location to their advantage: a parallel query optimizer strives to balance
computational workloads while minimizing the amount data transmitted over the network connecting the nodes of the cluster.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภูมิปัญญาแบบดั้งเดิมสำหรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้เสมอส่งการคำนวณกับข้อมูล มากกว่าวิธีอื่น ๆในคำอื่น ๆ หนึ่งควรส่งโปรแกรมขนาดเล็กผ่านเครือข่ายการโหน แทนการนำเข้าข้อมูลจากจำนวนมากโหน DBMSs ขนานใช้ความรู้ในการกระจายข้อมูลและสถานที่ให้เป็นประโยชน์: optimizer แบบสอบถามแบบขนานที่มุ่งมั่นเพื่อให้สมดุลคำนวณปริมาณงานในขณะที่ลดจำนวนข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่ายที่เชื่อมต่อโหนของคลัสเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภูมิปัญญาดั้งเดิมสำหรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่อยู่เสมอส่งคำนวณข้อมูลมากกว่าวิธีอื่น ๆ . ในคำอื่น ๆ หนึ่งควรจะส่งโปรแกรมขนาดเล็กผ่านเครือข่ายไปยังโหนดมากกว่าการนำเข้าข้อมูลจำนวนมากจากโหนด DBMSs ขนานใช้ความรู้ของการกระจายข้อมูลและสถานที่เพื่อประโยชน์ของพวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถามขนานมุ่งมั่นที่จะรักษาความสมดุลของปริมาณการคำนวณในขณะที่ลดจำนวนข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่ายเชื่อมต่อโหนดของคลัสเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภูมิปัญญาปกติสำหรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเสมอ
ส่งคำนวณกับข้อมูลมากกว่าวิธีอื่น ๆ .
ในคำอื่น ๆที่ควรส่งโปรแกรมขนาดเล็กผ่านเครือข่าย
ไปยังโหนด มากกว่าการนำเข้าจำนวนมากของข้อมูลจาก
โหนด ขนาน DBMSs ใช้ความรู้ด้านการกระจายข้อมูลและสถานที่เพื่อประโยชน์ของตนเอง : การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถามขนานมุ่งมั่นเพื่อความสมดุล
ระบบคอมพิวเตอร์ในขณะที่ลดปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่ายการเชื่อมต่อโหนดคลัสเตอร์