1. Agrupación: Agrupación
de bases de datos es el proceso de combinar más de un servidor o instancias que se conectan a una sola base de datos. A veces, un servidor puede no ser adecuado para administrar la cantidad de datos o la cantidad de requests, es entonces cuando se necesita un clúster de datos. SQL es el lenguaje utilizado para administrar la información de la base de datos. La agrupación en clúster adopta diferentes formas, según cómo se almacenen los datos y cómo se asignen los recursos.
2. Clasificación de la base de datos:
los sistemas de gestión de bases de datos se pueden clasificar en función de varios criterios, como el modelo de datos, el número de usuarios y la distribución de la base de datos, etc., como se muestra en la siguiente figura.
Diferencia entre clasificación y agrupamiento en DBMS:
| CLASIFICACIÓN | CLÚSTER |
|---|---|
| Se trata de predecir la salida cuando se dan los datos de entrada. | Se trata de agrupar puntos de datos en función de las similitudes entre ellos y la diferencia con los demás. |
| Se proporcionan datos etiquetados. | Se proporcionaron datos sin etiquetar. |
| Esta función de modelo clasifica los datos en una de las clases definidas definidas. | Esta función mapea los datos en uno de los múltiples grupos donde la disposición de los elementos de datos se basa en las similitudes entre ellos. |
| En la clasificación, los datos se agrupan analizando objetos de datos cuya etiqueta de clase se conoce. | El agrupamiento analiza los objetos de datos sin conocer la etiqueta de clase. |
| Existe cierto conocimiento previo de los atributos de cada clasificación. | No hay conocimiento previo de los atributos de los datos para formar grupos. |
| Se realiza clasificando la salida según el valor de los datos de entrada. | Se realiza agrupando solo los datos de entrada porque la salida no está predefinida. |
| El número de clases se conoce antes de la clasificación, ya que hay datos de entrada basados en resultados predefinidos. | El número de conglomerados no se conoce antes de la agrupación. Estos se identifican después de completar la agrupación. |
| Se considera como el aprendizaje supervisado porque las etiquetas de clase se conocen antes. | Se considera aprendizaje no supervisado porque no hay un conocimiento previo de la etiqueta de clase. |
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Artículo escrito por reshmavmhs y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA