nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The growth of scientific information and the increasing automation of data collection have made databases integral to many scientific disciplines including life sciences, physics, meteorology, and chemistry. These sciences pose new data management challenges to current DBMSs. This book addresses three key challenges in scientific data management: (1) Annotation Management: Annotations are important metadata that go hand-in-hand with scientific data. However, a major challenge is how to manage large volumes of annotations along with their corresponding data items. (2) Complex Dependencies Involving Real-world Activities: The processing of scientific data is complex and may involve sequences of activities external to the database system, e.g., wet-lab experiments, and manual measurements. The challenge is how to efficiently integrate these activities within the database engine. And (3) Fast Access to Scientific Data: Scientific experiments produce large volumes of data of complex types, e.g., arrays, images, and long sequences. A major challenge is how to provide fast access to these large pools of scientific data with non-traditional data types.

N� de r�f. du vendeur 9783659256868

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D�tails bibliographiques

Titre: Challenges in Scientific Data Management : What's New in Scientific Data to DBMS: Challenges, Features, and Optimizations
�diteur: LAP LAMBERT Academic Publishing
Date de parution: 2012
Langue: anglais
ISBN � 10 chiffres: 3659256862
ISBN � 13 chiffres: 9783659256868
Reliure: Taschenbuch
�tat de l'article: Neu
Dimensions: 220�millim�tres de largeur par 150�millim�tres de hauteur par 12�millim�tres de profondeur
Poids: 286�grammes

A propos de ce titre

Synopsis

The growth of scientific information and the increasing automation of data collection have made databases integral to many scientific disciplines including life sciences, physics, meteorology, and chemistry. These sciences pose new data management challenges to current DBMSs. This book addresses three key challenges in scientific data management: (1) Annotation Management: Annotations are important metadata that go hand-in-hand with scientific data. However, a major challenge is how to manage large volumes of annotations along with their corresponding data items. (2) Complex Dependencies Involving Real-world Activities: The processing of scientific data is complex and may involve sequences of activities external to the database system, e.g., wet-lab experiments, and manual measurements. The challenge is how to efficiently integrate these activities within the database engine. And (3) Fast Access to Scientific Data: Scientific experiments produce large volumes of data of complex types, e.g., arrays, images, and long sequences. A major challenge is how to provide fast access to these large pools of scientific data with non-traditional data types.

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Nous pouvons d�duire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livr�e, si la perte est le r�sultat d'une manipulation inutile de votre part.

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