Structured data is a form of data t

Structured data is a form of data that is normally
represented in terms of records. A record may consist
of multiple field-value pairs. For example, a record of
“Student” may contain a field of “Firstname” with a
value of “สมชาย” along with other field-value pairs
(Figure 1). Structured data is often stored in Relational
Database Management System (RDBMS), which
utilizes SQL as the query language.
Retrieval of text data in DBMS is most effective
when text string stored in each field is short. When a
field contains short text strings, DBMS allows the data
in the field to be indexed based on some efficient data
structure, e.g. B+
-Tree [1]. However, when the stored
text strings are longer than a size limit, the indexing
technique can not be applied and must be disabled.
The size of text string that can be indexed using B+
-
Tree is generally limited by disk block size. Thus,
searching fields that stores long text strings in DBMS
requires combination of sequential search and string
pattern matching technique which results in longer
processing time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โครงสร้างข้อมูลคือ รูปแบบของข้อมูลที่ปกติแสดงในรูปแบบของระเบียน ข้อมูลอาจประกอบด้วยหลายคู่ค่าในฟิลด์ ตัวอย่าง ข้อมูล"นักเรียน" อาจประกอบด้วยเขต "Firstname" มีการค่าของ "สมชาย" กับคู่ค่าเขตข้อมูลอื่น ๆ(รูป 1) โครงสร้างข้อมูลมักเก็บใน Relationalฐานข้อมูลการจัดการระบบ (RDBMS), ซึ่งใช้ SQL เป็นภาษาสอบถาม เรียกข้อความข้อมูลใน DBMS มีประสิทธิภาพสูงสุดสายอักขระข้อความที่ถูกเก็บไว้ใน แต่ละเขตเป็นระยะสั้น เมื่อเป็นฟิลด์ประกอบด้วยสายอักขระข้อความสั้น DBMS ช่วยให้ข้อมูลในฟิลด์การจัดทำดัชนีตามข้อมูลบางอย่างมีประสิทธิภาพโครงสร้าง เช่น B +-ต้นไม้ต้น [1] อย่างไรก็ตาม เวลาที่เก็บสตริงข้อความยาวเกินกว่าขีดจำกัดของขนาด การทำดัชนี เทคนิคไม่สามารถใช้ และต้องถูกปิดขนาดของสายอักขระข้อความที่สามารถถูกทำดัชนีโดยใช้ B +-ต้นไม้โดยทั่วไปถูกจำกัด ด้วยขนาดของบล็อกบนดิสก์ ดังนั้นค้นหาฟิลด์ที่เก็บสตริงข้อความที่ยาวใน DBMSต้องการค้นหาตามลำดับและสายอักขระรูปแบบเทคนิคตรงกันมีผลอีกต่อไปเวลาประมวลผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบของข้อมูลที่ปกติเป็นตัวแทนในแง่ของการบันทึก
บันทึกอาจประกอบด้วยคู่เขตที่มีมูลค่าหลาย ยกตัวอย่างเช่นบันทึกของ
"นักเรียน" อาจจะมีสาขาของ "นามสกุล"
ที่มีค่าของ"สมชาย" พร้อมกับคู่ที่สนามอื่น ๆ ค่า
(รูปที่ 1) ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะถูกเก็บไว้มักจะอยู่ในเชิงระบบการจัดการฐานข้อมูล (RDBMS) ซึ่งใช้SQL เป็นภาษาแบบสอบถาม. ดึงข้อมูลข้อความใน DBMS มีประสิทธิภาพมากที่สุดเมื่อสตริงข้อความที่เก็บไว้ในแต่ละเขตเป็นระยะสั้น เมื่อสนามมีสตริงข้อความสั้น DBMS ช่วยให้ข้อมูลในด้านการจัดทำดัชนีขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีประสิทธิภาพบางโครงสร้างเช่นB + -tree [1] แต่เมื่อเก็บไว้สตริงข้อความที่มีความยาวเกินขีด จำกัด ของขนาดการจัดทำดัชนีเทคนิคไม่สามารถนำมาใช้และจะต้องปิดการใช้งาน. ขนาดของสตริงข้อความที่สามารถจัดทำดัชนีการใช้ B + - ต้นไม้จะถูก จำกัด โดยทั่วไปขนาดของบล็อกดิสก์ ดังนั้นสาขาการค้นหาที่เก็บสตริงข้อความยาวใน DBMS ต้องมีการรวมกันของการค้นหาลำดับและสตริงรูปแบบเทคนิคการจับคู่ซึ่งส่งผลให้อีกต่อไปเวลาการประมวลผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คือ ข้อมูลที่เป็นรูปแบบของข้อมูลที่เป็นปกติ
แสดงในแง่ของระเบียน บันทึกอาจจะประกอบด้วย
คู่ค่าในเขตข้อมูลหลาย ๆ for แบบนี้กับ record เก็บกวาด " student " may contain หล่น " firstname " ฉัน
value ของสมชาย " along with 12 field value pairs
( figure 1 ) . คือ ข้อมูลที่มักจะถูกเก็บไว้ในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ( RDBMS ) ซึ่ง

ใช้ SQL เป็นภาษาแบบสอบถาม .
การสืบค้นข้อมูลที่เป็นข้อความในระบบจัดการฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพที่สุด
เมื่อสตริงข้อความที่เก็บไว้ในแต่ละสนามมันสั้น เมื่อ
เขตประกอบด้วยสตริงข้อความสั้น หรือช่วยให้ข้อมูล
ในเขตข้อมูลที่จะถูกทำดัชนีตามข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเช่น B
-
โครงสร้างต้นไม้ [ 1 ] อย่างไรก็ตาม เมื่อเก็บไว้
ข้อความสตริงยาวกว่าขนาด จำกัด , ดัชนี
เทคนิคไม่สามารถใช้ได้ และต้องเป็นคนพิการ
ขนาดของข้อความที่สามารถจัดทำดัชนีโดยใช้ B
-
ต้นไม้จํากัด โดยทั่วไปขนาดบล็อกดิสก์ ดังนั้น การค้นหาข้อมูลที่สตริงข้อความยาว

ต้องใช้ DBMS ร้านค้าในการรวมกันของการค้นหา ( และสตริง
รูปแบบเทคนิคการจับคู่ซึ่งผลลัพธ์ในเวลาการประมวลผลอีกต่อไป