text:
What is NoSQL Graph Database?
Xem thêm: Dữ liệu Mở liên kết - Linked Open Data.
Cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL là công nghệ để quản lý dữ liệu được thiết kế để thao tác với các tập hợp rất lớn các dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có (phi) cấu trúc. Các cơ sở dữ liệu đồ thị ‘không chỉ SQL’ - NoSQL (‘not only SQL’) phục vụ cho các tổ chức để truy cập, tích hợp và phân tích cả các dữ liệu phi cấu trúc và các dữ liệu được lưu trữ trong đám mây, vì thế giúp họ phân tích các phương tiện xã hội và dữ liệu lớn.
Cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL so với Cơ sở dữ liệu Quan hệ
Tiếp cận truyền thống về quản lý dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ, từng được phát triển vào các năm 1970 để giúp các doanh nghiệp lưu trữ các thông tin có cấu trúc. Một cơ sở dữ liệu quan hệ cần sơ đồ của nó - định nghĩa cách mà dữ liệu được tổ chức và cách mà các mối quan hệ có liên quan tới nhau - sẽ được xác định trước khi bất kỳ thông tin mới nào được thêm vào.
Tuy nhiên, ngày nay, các dữ liệu di động, mạng xã hội và Internet của vạn vật - IoT (Internet of Things) là ở khắp mọi nơi, với các dữ liệu thời gian thực phi cấu trúc chất đống lên theo từng phút. Ngoài việc điều khiển lượng khổng lồ các dữ liệu của mọi dạng ra, cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL không cần sơ đồ của nó được xác định trước khi thêm vào các dữ liệu mới.
Điều này làm cho cơ sở dữ liệu đồ thị mềm dẻo, năng động và chi phí thấp hơn nhiều trong việc tích hợp các nguồn dữ liệu mới so với các cơ sở dữ liệu quan hệ.
Xem Slide: https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/
Các cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL có khả năng lưu trữ, truy xuất, tích hợp và phân tích dữ liệu tốc độ cao tới từ nhiều vị trí, khi so sánh với tốc độ dữ liệu có mức độ vừa phải từ một hoặc vài vị trí của các cơ sở dữ liệu quan hệ.
Cơ sở dữ liệu Đồ thị NoSQL Giàu về Ngữ nghĩa
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa là dạng cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL mà có khả năng tích hợp các dữ liệu hỗn tạp từ nhiều nguồn và tạo các liên kết giữa các tập hợp dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa, còn được tham chiếu tới như là bộ ba RDF (RDF triplestore), tập trung vào các mối quan hệ giữa các thực thể và có khả năng suy luận ra tri thức mới vượt ra ngoài các thông tin đang tồn tại. Đây là công cụ mạnh để sử dụng trong phân tích hướng vào các mối quan hệ và phát hiện tri thức.
Hơn nữa, khả năng điều khiển các tập hợp dữ liệu khổng lồ và tiếp cận ít sơ đồ hơn sẽ hỗ trợ để sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL trong phân tích dữ liệu lớn thời gian thực.
-
Trong các cơ sở dữ liệu quan hệ, nhu cầu phải có các sơ đồ được xác định trước khi thêm thông tin mới làm hạn chế sự tích hợp dữ liệu từ các nguồn mới vì toàn bộ sơ đồ cần phải được thay đổi mới lại.
-
Với cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL ít sơ đồ hơn, không có nhu cầu phải thay đổi các sơ đồ mỗi lần một nguồn dữ liệu mới sẽ được thêm vào, các doanh nghiệp tích hợp được dữ liệu với nỗ lực ít hơn và các chi phí thấp hơn.
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa nổi lên từ các dạng cơ sở dữ liệu đồ thị khác với khả năng của nó để hỗ trợ thêm cho sơ đồ dữ liệu ngữ nghĩa giàu có, cái gọi là bản thể học (ontologies).
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL có những điều tốt nhất của cả 2 thế giới: một mặt, dữ liệu là mềm dẻo vì nó không phụ thuộc vào sơ đồ. Mặt khác, các bản thể học trao cho cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa sự tự do và cơ hội để xây dựng các mô hình logic theo cách thức các tổ chức thích nó và thấy nó hữu ích cho các ứng dụng của họ, mà không cần phải thay đổi dữ liệu.
Những lợi ích của cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa
Ngoài các mô hình giàu ngữ nghĩa, các cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa sử dụng các tiêu chuẩn được phát triển toàn cầu của W3C trong việc trình bày các dữ liệu trên Web. Sử dụng các thực hành tiêu chuẩn làm cho sự tích hợp, trao đổi và ánh xạ dữ liệu tới các tập hợp dữ liệu khác dễ dàng hơn và làm giảm bớt rủi ro bị khóa trói vào nhà cung cấp khi làm việc với các cơ sở dữ liệu đồ thị.
Một trong các tiêu chuẩn đó là Mã Tài nguyên Thống nhất - URI (Uniform Resource Identifier), dạng mã ID duy nhất cho tất cả mọi thứ được kết nối, sao cho chúng ta có thể phân biệt được giữa những thứ đó, tích hợp chúng mà không sợ bị lẫn lộn, hoặc biết rằng một thứ từ một tập hợp dữ liệu là y hệt như một thứ khác trong một tập hợp dữ liệu khác vì chúng có một và duy nhất một URI. Sử dụng các URI không chỉ làm giảm được các chi phí trong việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn phân tán rải rác, mà còn làm cho việc xuất bản và chia sẻ dữ liệu dễ dàng hơn bằng việc ánh xạ tới Dữ liệu (Mở) Liên kết (Linked (Open) Data).
Ontotext GraphDB có khả năng sử dụng giao diện, đó là, để suy diễn các liên kết mới ngoài các lệnh rõ ràng đang tồn tại trong bộ 3 RDF. Sự suy diễn làm giàu cho cơ sở dữ liệu đồ thị bằng việc tạo ra tri thức mới và trao cho các tổ chức khả năng thấy được tất cả các dữ liệu của họ được kết nối cao độ với nhau. Vì thế, các doanh nghiệp có được sự thấu hiểu nhiều hơn trong tay để sử dụng trong các quy trình ra quyết định của họ.
Các trường hợp điển hình về cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL
Ngoài việc trình bày các dữ liệu sở hữu độc quyền của các doanh nghiệp theo một cách thức có ý nghĩa và có kết nối với nhau, cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL làm cho việc quản lý và cá nhân hóa nội dung được dễ dàng hơn, vì cách thức tích hợp và kết hợp các tập hợp dữ liệu khổng lồ một cách có hiệu quả của nó. Quản lý, cá nhân hóa nội dung và khai thác văn bản cho các Nhà xuất bản - Publishers, Khoa học đời sống - Life Sciences và Y tế - Healthcare hưởng lợi từ tiếp cận NoSQL về quản lý dữ liệu.
Công nghệ ngữ nghĩa và NoSQL còn giúp cho các tổ chức bằng các phân tích các phương tiện xã hội, hãy ngó qua báo cáo này về cách mà những người sử dụng Twitter cảm nhận về Brexit (Vương quốc Anh ra khỏi Liên minh châu Âu) một vài tuần trước khi biểu quyết ở Vương quốc Anh.
Một mặt, sự nổi lên của IoT và phương tiện xã hội, và mặt khác, sự gia tăng sử dụng các phân tích dữ liệu lớn, làm cho cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL trở thành lựa chọn được ưu tiên cho việc làm chủ các tập hợp dữ liệu khổng lồ, tích hợp các dữ liệu hỗn tạp từ các nguồn khác nhau, kết hợp và phân tích các dữ liệu được kết nối lẫn nhau cao độ, và giành được ý nghĩa và sự thấu hiểu để hỗ trợ ra quyết định.
Tải về GraphDB Free RDF triplestore
Làm quen nhanh chóng với việc tải về GraphDB Free
The NoSQL graph database is a technology for data management designed to handle very large sets of structured, semi-structured or unstructured data. NoSQL (‘not only SQL’) graph databases serve organizations to access, integrate and analyze both unstructured data and data stored in the cloud, thus helping them with their big data and social media analytics.
NoSQL Graph Database Vs. Relational Database
The traditional approach to data management, the relational database, was developed in the 1970s to help enterprises store structured information. The relational database needs its schema — the definition how data is organized and how the relations are associated – to be defined before any new information is added.
Today, however, mobile, social and IoT data is everywhere, with unstructured real-time data piling up by the minute. Apart from handling massive amount of data of all kind, the NoSQL graph database does not need its schema re-defined before adding new data.
This makes the graph database much more flexible, dynamic and lower-cost in integrating new data sources than relational databases.
Xem Slide: https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/
NoSQL graph databases are able to store, retrieve, integrate and analyze high-velocity data coming from many locations, compared to the moderate data velocity from one or few locations of the relational databases.
Semantically Rich NoSQL Graph Database
The semantic graph database is a type of NoSQL graph database that is capable of integrating heterogeneous data from many sources and making links between datasets.
The semantic graph database, also referred to as an RDF triplestore, focuses on the relationships between entities and is able to infer new knowledge out of existing information. It is a powerful tool to use in relationship-centered analytics and knowledge discovery.
In addition, the capability to handle massive datasets and the schema-less approach support the NoSQL semantic graph database usage in real-time big data analytics.
-
In relational databases, the need to have the schemas defined before adding new information restricts data integration from new sources because the whole schema needs to be changed anew.
-
With the schema-less NoSQL semantic graph database with no need to change schemas every time a new data source is about to be added, enterprises integrate data with less effort and fewer costs.
The semantic graph database stands out from the other types of graph databases with its capability to additionally support rich semantic data schema, the so-called ontologies.
The semantic NoSQL graph database gets the best of both worlds: on the one hand, data is flexible because it does not depend on schema. On the other hand, ontologies give the semantic graph database the freedom and opportunity to build logical models the way organizations like it and find it useful for their applications, without having to change the data.
The Benefits of the Semantic Graph Database
Apart from rich semantic models, semantic graph databases use the globally developed W3C standards of representing data on the Web. The use of standard practices makes data integration, exchange and mapping to other datasets easier and lowers the risk of vendor lock-in while working with a graph db.
One of those standards is the Uniform Resource Identifier (URI), a kind of unique ID for all things linked, so that we can distinguish between those things, integrate them without confusion, or know that one thing from one dataset is the same as another in a different dataset because they have one and the same URI. The use of URIs not only reduces costs in integrating data from disparate sources, it also makes data publishing and sharing easier with mapping to Linked (Open) Data.
The Ontotext GraphDB is able to use inference, that is, to infer new links out of existing explicit statements in the RDF triplestore. Inference enriches the graph database by creating new knowledge and gives organizations the ability to see all their data highly interlinked. Thus, enterprises have more insights at hand to use in their decision making processes.
NoSQL Graph Database Use Cases
Apart from representing proprietary enterprise data in a linked and meaningful way, the NoSQL graph database makes content management and personalization easier, due to its cost-effective way of integrating and combining huge sets of data. Content management, personalization and text mining for Publishers, Life Sciences and Healthcare benefit from the NoSQL approach to data management.
Semantic technology and NoSQL also help organizations with social media analytics, just take a look at this report on how Twitter users felt about Brexit a few weeks before the vote in the UK.
The rise of IoT and social media on the one hand, and the growing use of big data analytics on the other hand, makes the NoSQL graph database a preferred choice for mastering huge sets of data, integrating heterogeneous data from varied sources, combining and analyzing highly interlinked data, and obtaining meaning and insights to support decisions.
Download GraphDB Free RDF triplestore
Have a quick start with downloading GraphDB Free
Dịch: Lê Trung Nghĩa
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét
Lưu ý: Chỉ thành viên của blog này mới được đăng nhận xét.

markdown:
# What is NoSQL Graph Database?
Xem thêm:
[Dữ liệu Mở liên kết - Linked Open Data](http://vnfoss.blogspot.com/search/label/LOD).
Cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL là công nghệ để quản lý dữ liệu được thiết kế để thao tác với các tập hợp rất lớn các dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có (phi) cấu trúc. Các cơ sở dữ liệu đồ thị ‘không chỉ SQL’ - NoSQL (‘not only SQL’) phục vụ cho các tổ chức để truy cập, tích hợp và phân tích cả các dữ liệu phi cấu trúc và các dữ liệu được lưu trữ trong đám mây, vì thế giúp họ phân tích các phương tiện xã hội và dữ liệu lớn.
**Cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL so với Cơ sở dữ liệu Quan hệ**
Tiếp cận truyền thống về quản lý dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ, từng được phát triển vào các năm 1970 để giúp các doanh nghiệp lưu trữ các thông tin có cấu trúc. Một cơ sở dữ liệu quan hệ cần sơ đồ của nó - định nghĩa cách mà dữ liệu được tổ chức và cách mà các mối quan hệ có liên quan tới nhau - sẽ được xác định trước khi bất kỳ thông tin mới nào được thêm vào.
Tuy nhiên, ngày nay, các dữ liệu di động, mạng xã hội và Internet của vạn vật - IoT (Internet of Things) là ở khắp mọi nơi, với các dữ liệu thời gian thực phi cấu trúc chất đống lên theo từng phút. Ngoài việc điều khiển lượng khổng lồ các dữ liệu của mọi dạng ra, cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL không cần sơ đồ của nó được xác định trước khi thêm vào các dữ liệu mới.
Điều này làm cho cơ sở dữ liệu đồ thị mềm dẻo, năng động và chi phí thấp hơn nhiều trong việc tích hợp các nguồn dữ liệu mới so với các cơ sở dữ liệu quan hệ.
Xem Slide:
[https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/](https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/)
Các cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL có khả năng lưu trữ, truy xuất, tích hợp và phân tích dữ liệu tốc độ cao tới từ nhiều vị trí, khi so sánh với tốc độ dữ liệu có mức độ vừa phải từ một hoặc vài vị trí của các cơ sở dữ liệu quan hệ.
**Cơ sở dữ liệu Đồ thị NoSQL Giàu về Ngữ nghĩa**
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa là dạng cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL mà có khả năng tích hợp các dữ liệu hỗn tạp từ nhiều nguồn và tạo các liên kết giữa các tập hợp dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa, còn được tham chiếu tới như là
[bộ ba RDF (RDF triplestore)](http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-rdf-triplestore/), tập trung vào các mối quan hệ giữa các thực thể và có khả năng suy luận ra tri thức mới vượt ra ngoài các thông tin đang tồn tại. Đây là công cụ mạnh để sử dụng trong phân tích hướng vào các mối quan hệ và phát hiện tri thức.
Hơn nữa, khả năng điều khiển các tập hợp dữ liệu khổng lồ và tiếp cận ít sơ đồ hơn sẽ hỗ trợ để sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL trong phân tích dữ liệu lớn thời gian thực.
-
Trong các cơ sở dữ liệu quan hệ, nhu cầu phải có các sơ đồ được xác định trước khi thêm thông tin mới làm hạn chế sự tích hợp dữ liệu từ các nguồn mới vì toàn bộ sơ đồ cần phải được thay đổi mới lại.
-
Với cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL ít sơ đồ hơn, không có nhu cầu phải thay đổi các sơ đồ mỗi lần một nguồn dữ liệu mới sẽ được thêm vào, các doanh nghiệp tích hợp được dữ liệu với nỗ lực ít hơn và các chi phí thấp hơn.
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa nổi lên từ các dạng cơ sở dữ liệu đồ thị khác với khả năng của nó để hỗ trợ thêm cho sơ đồ dữ liệu ngữ nghĩa giàu có, cái gọi là bản thể học (ontologies).
Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa NoSQL có những điều tốt nhất của cả 2 thế giới: một mặt, dữ liệu là mềm dẻo vì nó không phụ thuộc vào sơ đồ. Mặt khác, các bản thể học trao cho cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa sự tự do và cơ hội để xây dựng các mô hình logic theo cách thức các tổ chức thích nó và thấy nó hữu ích cho các ứng dụng của họ, mà không cần phải thay đổi dữ liệu.
**Những lợi ích của cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa**
Ngoài các mô hình giàu ngữ nghĩa, các cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa sử dụng các tiêu chuẩn được phát triển toàn cầu của W3C trong việc trình bày các dữ liệu trên Web. Sử dụng các thực hành tiêu chuẩn làm cho sự tích hợp, trao đổi và ánh xạ dữ liệu tới các tập hợp dữ liệu khác dễ dàng hơn và làm giảm bớt rủi ro bị khóa trói vào nhà cung cấp khi làm việc với các cơ sở dữ liệu đồ thị.
Một trong các tiêu chuẩn đó là Mã Tài nguyên Thống nhất - URI (Uniform Resource Identifier), dạng mã ID duy nhất cho tất cả mọi thứ được kết nối, sao cho chúng ta có thể phân biệt được giữa những thứ đó, tích hợp chúng mà không sợ bị lẫn lộn, hoặc biết rằng một thứ từ một tập hợp dữ liệu là y hệt như một thứ khác trong một tập hợp dữ liệu khác vì chúng có một và duy nhất một URI. Sử dụng các URI không chỉ làm giảm được các chi phí trong việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn phân tán rải rác, mà còn làm cho việc xuất bản và chia sẻ dữ liệu dễ dàng hơn bằng việc ánh xạ tới Dữ liệu (Mở) Liên kết (Linked (Open) Data).
Ontotext
[GraphDB](http://ontotext.com/products/graphdb/)có khả năng sử dụng giao diện, đó là, để suy diễn các liên kết mới ngoài các lệnh rõ ràng đang tồn tại trong bộ 3 RDF. Sự suy diễn làm giàu cho cơ sở dữ liệu đồ thị bằng việc tạo ra tri thức mới và trao cho các tổ chức khả năng thấy được tất cả các dữ liệu của họ được kết nối cao độ với nhau. Vì thế, các doanh nghiệp có được sự thấu hiểu nhiều hơn trong tay để sử dụng trong các quy trình ra quyết định của họ. **Các trường hợp điển hình về cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL**
Ngoài việc trình bày các dữ liệu sở hữu độc quyền của các doanh nghiệp theo một cách thức có ý nghĩa và có kết nối với nhau, cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL làm cho việc quản lý và cá nhân hóa nội dung được dễ dàng hơn, vì cách thức tích hợp và kết hợp các tập hợp dữ liệu khổng lồ một cách có hiệu quả của nó. Quản lý, cá nhân hóa nội dung và khai thác văn bản cho các
[Nhà xuất bản - P](http://ontotext.com/semantic-solutions/dynamic-semantic-publishing-platform/) [ublishers](http://ontotext.com/semantic-solutions/dynamic-semantic-publishing-platform/), [Khoa học đời sống - L](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/) [ife Sciences](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/)và [Y](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/patient-insights/) [tế - H](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/patient-insights/) [ealthcare](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/patient-insights/)hưởng lợi từ tiếp cận NoSQL về quản lý dữ liệu.
Công nghệ ngữ nghĩa và NoSQL còn giúp cho các tổ chức bằng các phân tích các phương tiện xã hội, hãy ngó qua báo cáo này về cách mà những người sử dụng Twitter cảm nhận về Brexit (Vương quốc Anh ra khỏi Liên minh châu Âu) một vài tuần trước khi biểu quyết ở Vương quốc Anh.
Một mặt, sự nổi lên của IoT và phương tiện xã hội, và mặt khác, sự gia tăng sử dụng các phân tích dữ liệu lớn, làm cho cơ sở dữ liệu đồ thị NoSQL trở thành lựa chọn được ưu tiên cho việc làm chủ các tập hợp dữ liệu khổng lồ, tích hợp các dữ liệu hỗn tạp từ các nguồn khác nhau, kết hợp và phân tích các dữ liệu được kết nối lẫn nhau cao độ, và giành được ý nghĩa và sự thấu hiểu để hỗ trợ ra quyết định.
####
__Tải
về__ __
GraphDB Free RDF triplestore__ __Tải về__ __GraphDB Free RDF triplestore__
####
__Làm
quen nhanh chóng với việc tải về __ __GraphDB
Free__ __Làm quen nhanh chóng với việc tải về__ __GraphDB Free__
The NoSQL graph database is a technology for data management designed to handle very large sets of structured, semi-structured or unstructured data. NoSQL (‘not only SQL’) graph databases serve organizations to access, integrate and analyze both unstructured data and data stored in the cloud, thus helping them with their big data and social media analytics.
## NoSQL Graph Database Vs. Relational Database
The traditional approach to data management, the relational database, was developed in the 1970s to help enterprises store structured information. The relational database needs its schema — the definition how data is organized and how the relations are associated – to be defined before any new information is added.
Today, however, mobile, social and IoT data is everywhere, with unstructured real-time data piling up by the minute. Apart from handling massive amount of data of all kind, the NoSQL graph database does not need its schema re-defined before adding new data.
This makes the graph database much more flexible, dynamic and lower-cost in integrating new data sources than relational databases.
Xem Slide:
[https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/](https://www.slideshare.net/ontotext/thinking-outside-the-table?ref=http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/nosql-graph-database/)
NoSQL graph databases are able to store, retrieve, integrate and analyze high-velocity data coming from many locations, compared to the moderate data velocity from one or few locations of the relational databases.
## Semantically Rich NoSQL Graph Database
The semantic graph database is a type of NoSQL graph database that is capable of integrating heterogeneous data from many sources and making links between datasets.
The semantic graph database, also referred to as an
[RDF triplestore](http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-rdf-triplestore/), focuses on the relationships between entities and is able to infer new knowledge out of existing information. It is a powerful tool to use in relationship-centered analytics and knowledge discovery.
In addition, the capability to handle massive datasets and the schema-less approach support the NoSQL semantic graph database usage in real-time big data analytics.
-
In relational databases, the need to have the schemas defined before adding new information restricts data integration from new sources because the whole schema needs to be changed anew.
-
With the schema-less NoSQL semantic graph database with no need to change schemas every time a new data source is about to be added, enterprises integrate data with less effort and fewer costs.
#### The semantic graph database stands out from the other types of graph databases with its capability to additionally support rich semantic data schema, the so-called ontologies.
The semantic NoSQL graph database gets the best of both worlds: on the one hand, data is flexible because it does not depend on schema. On the other hand, ontologies give the semantic graph database the freedom and opportunity to build logical models the way organizations like it and find it useful for their applications, without having to change the data.
## The Benefits of the Semantic Graph Database
Apart from rich semantic models, semantic graph databases use the globally developed W3C standards of representing data on the Web. The use of standard practices makes data integration, exchange and mapping to other datasets easier and lowers the risk of vendor lock-in while working with a graph db.
One of those standards is the Uniform Resource Identifier (URI), a kind of unique ID for all things linked, so that we can distinguish between those things, integrate them without confusion, or know that one thing from one dataset is the same as another in a different dataset because they have one and the same URI. The use of URIs not only reduces costs in integrating data from disparate sources, it also makes data publishing and sharing easier with mapping to Linked (Open) Data.
The Ontotext
[GraphDB](http://ontotext.com/products/graphdb/)is able to use inference, that is, to infer new links out of existing explicit statements in the RDF triplestore. Inference enriches the graph database by creating new knowledge and gives organizations the ability to see all their data highly interlinked. Thus, enterprises have more insights at hand to use in their decision making processes.
## NoSQL Graph Database Use Cases
Apart from representing proprietary enterprise data in a linked and meaningful way, the NoSQL graph database makes content management and personalization easier, due to its cost-effective way of integrating and combining huge sets of data. Content management, personalization and text mining for
[Publishers](http://ontotext.com/semantic-solutions/dynamic-semantic-publishing-platform/), [Life Sciences](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/)and [Healthcare](http://ontotext.com/semantic-solutions/insights-platform/patient-insights/)benefit from the NoSQL approach to data management.
Semantic technology and NoSQL also help organizations with social media analytics, just take a look at this report on how Twitter users felt about Brexit a few weeks before the vote in the UK.
The rise of IoT and social media on the one hand, and the growing use of big data analytics on the other hand, makes the NoSQL graph database a preferred choice for mastering huge sets of data, integrating heterogeneous data from varied sources, combining and analyzing highly interlinked data, and obtaining meaning and insights to support decisions.
####
__Download
GraphDB Free RDF triplestore__ __Download GraphDB Free RDF triplestore__
####
__Have
a quick start with downloading GraphDB Free__ __Have a quick start with downloading GraphDB Free__
Dịch: Lê Trung Nghĩa
## Không có nhận xét nào:
## Đăng nhận xét
Lưu ý: Chỉ thành viên của blog này mới được đăng nhận xét.


text: Trong tuần qua có sự kiện gì nổi bật?04-10-2008 Chuẩn bị ra mắt tính năng mới cực kỳ hấp dẫn Ngoài hai 2 tính năng mới Boss Sư Môn và Đại sự kiện Sư Môn, đồng đạo còn được thử thách những sự kiện hấp dẫn tháng 10. >>>Tính năng mới cực kỳ hấp dẫn chuẩn bị ra mắt Hoạt động Trung Thu sắp kết thúc Hy vọng chút không khí của mùa Trung Thu còn đọng lại trong chuỗi sự kiện KhaiHội Đêm Rằm đã mang lại cho các Nhân sĩ võ lâm những giây phút thật thoải mái, ngập tràn niềm vui và ấm áp bên bằng hữu và người thân. >>>Khoảnh Khắc Trung Thu: Những hình ảnh vui nhộn.>>>05/09: Ra mắt sự kiện Khai Hội Đêm Rằm!!!>>>Trung Thu: Đặc sắc với Khai Hội Đêm Rằm Trao thưởng Cửu Đại Anh Hào 27 Nhân sĩ võ lâm đã bất ngờ trở thành Cửu Đại Anh Hào từ ngày 5/09/2008 đến ngày 30/09/2008 với giải thưởng hàng ngàn Xu. Nay xin thông báo đến Quý đồng đạo võ lâm gần xa, Bổn Trang đã trao thưởng cho tất cả các tài khoản đoạt giải >>>Trao thưởng cho nhân sĩ đoạt giải Cửu Đại Anh Hào Công dụng của Yếu quyết Cái Bang Tịnh Y Quyền pháp khinh linh khoái hoạt nhưng đầy uy lực của Cái Bang Tịnh Y đã làm rạng danh một bang phái. Nay với sự hiểu biết thêm về công năng của các yếu quyết sẽ làm cho Cái bang xứng danh Thiên Hạ Đệ Nhất Bang. >>>Công dụng của Yếu quyết Nga My Phật Gia>>>Khám phá công dụng Yếu quyết Thiếu Lâm Tục Gia>>>Công dụng Yếu quyết của môn phái Đường Môn Hướng dẫn kích hoạt tài khoản Ngọa Hổ Tàng Long khi kích hoạt tài khoản, Qúy đồng đạo không chỉ được nhận những trang bị tuyệt vời trong Võ lâm II mà còn có thể may mắn nhận được các giải thưởng có giá trị từ vòng quay may mắn. >>>Đồng đạo tham gia Ngọa Hổ Tàng Long chưa?>>>Hướng dẫn nhận thưởng Ngọa Hổ Tàng Long>>>Ngọa Hổ Tàng Long: Chinh phục thử thách mới Sứ giả Võ Lâm - Cơ hội thử thách chính mình Nhằm mục đích có thể hoàn thiện thế giới Võ Lâm và phục vụ tốt trong các chương trình offline của Võ Lâm Truyền Kỳ II, Bổn Trang có nhu cầu tuyển dụng đội ngũ Cộng tác viên để cùng chung vui, hỗ trợ và làm nên thành công trong các hoạt động sắp tới. >>>Mỹ nhân VLTK II tại giải đấu Long Hổ Tranh Hùng>>>Hấp dẫn thi đấu Long Hổ Tranh Hùng tại HCM và HN Chưởng quản kính bút.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: Apache

Cache-Control: no-cache, no-cache, no-cache, no-cache, public, s-maxage=3800, no-cache, no-cache

Set-Cookie: SERVERID=gameapp22; path=/

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text: Tổng kết cuộc thi Hào Khí Bang Hội31-03-2009- Tổng kết cuộc thi Hào Khí Bang Hội Hào Khí Bang Hội - cuộc thi ra mắt nhằm cổ vũ tinh thần cho giải đấu Bang Hội Tinh Anh, cuộc thi gồm 3 phần Bang Hội Tôi Yêu (17/02 - 17/03/2009), Thử Tài Mưu Lược (01/03 - 15/03/2009) và Thử Tài Dự Đoán (10 - 22/03/2009). Cuộc thi do Võ Lâm Truyền Kỳ II và Thế giới Game - VTC News phối hợp tổ chức. Sau một tháng rưỡi đồng hành cùng Quý đồng đạo, sân chơi Hào Khí Bang Hội đã khép lại song song với giải đấu BHTA. Trong thời gian qua, Bổn Trang đã nhận được rất nhiều sự tham gia đóng góp bài vở của đồng đạo. Xin chân thành cám ơn tình cảm mà Quý đồng đạo dành cho Võ Lâm Truyền Kỳ II. Chính tình cảm của đồng đạo là động lực thúc đẩy sự phát triển và hưng thịnh của Võ Lâm Truyền Kỳ II. Logo cuộc thi Hào Khí Bang Hội Dù rất nhiều bài vở gửi về cho Bổn Trang nhưng rất tiếc nhiều bài dự thi đã vi phạm quy định: không đúng chủ đề, không đúng thời gian quy định từng phần thi, ... Vì vậy, Bổn Trang và BTC cuộc thi chỉ chọn đăng trên Trang chủ được 23 bài Bang Hội Tôi Yêu và 15 Thử tài Mưu Lược theo đúng quy định cuộc thi . Riêng phần thi Thử Tài Dự Đoán, Bổn Trang nhận được hàng ngàn dự đoán của Nhân sĩ. Hiện nay, BTC cuộc thi đang tiến hành chấm giải. Dự kiến: - Ngày công bố giải thưởng: 4/04/2009.- Ngày trao giải: 7/04/2009. Thông tin chi tiết đồng đạo cập nhật thường xuyên Trang chủ Võ Lâm Truyền Kỳ II. Hào Khí Bang Hội - Phần thưởng hấp dẫn Chưởng quản kính bút. Tin liên quan: >>>Kết thúc cuộc thi Hào Khí Bang Hội >>>Ngày 22/03/2009 kết thúc Thử Tài Dự Đoán >>>Hào Khí Bang Hội - Nhìn lại một chặng đường >>>Sắp kết thúc sân chơi Hào Khí Bang Hội

Set-Cookie: SERVERID=gameapp4; path=/


text:
*. Âm Dương Hồ Điệp Phiến
Mộc Bản Pháp
12 Thế tay không đoạt súng trường .
*. Âm Dương Hồ Điệp Phiến
Mộc Bản Pháp
12 Thế tay không đoạt súng trường .
There are currently 1 users browsing this thread. (0 members and 1 guests)

markdown:
*. Âm Dương Hồ Điệp Phiến
[YouTube Video]
[YouTube Video]
[YouTube Video]
Mộc Bản Pháp
[YouTube Video]
[YouTube Video]
[YouTube Video]
[YouTube Video]
12 Thế tay không đoạt súng trường .
[YouTube Video]

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Connection: close

Pragma: private

Cache-Control: private

Set-Cookie: bb_lastactivity=0; expires=Thu, 18-Oct-2018 14:45:23 GMT; path=/

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
(VTC News) - Sáng 27/5, các đại biểu Quốc hội đã đề nghị Ban soạn thảo tăng nặng hình phạt với các nhóm đối tượng vi phạm về kinh doanh đa cấp, vệ sinh an toàn thực phẩm và xả thải gây ô nhiễm môi trường.
Đại biểu Quốc hội: 'Phạt thật nặng kinh doanh đa cấp'
Bình luận

markdown:
**(VTC News) - Sáng 27/5, các đại biểu Quốc hội đã đề nghị Ban soạn thảo tăng nặng hình phạt với các nhóm đối tượng vi phạm về kinh doanh đa cấp, vệ sinh an toàn thực phẩm và xả thải gây ô nhiễm môi trường.
**
# Đại biểu Quốc hội: 'Phạt thật nặng kinh doanh đa cấp'
## Bình luận

Server: nginx

Vary: Accept-Encoding

Pragma: no-cache

Cache-Control: public

X-Fastcgi-Cache: MISS


text:
(VTC News) - Hình ảnh chú chó đau đớn lay xác bạn qua đời vì bị xe cán giữa phố đông khiến nhiều người không cầm được nước mắt.
Rơi nước mắt nhìn chú chó đau đớn lay xác bạn bị xe đâm chết
Sự việc xảy ra hôm 17/4 tại thành phố Cù Châu, tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc. Mặc dòng xe cộ nườm nượp, chú chó trắng vẫn lưu luyến không rời, liên tục lay người bạn đang nằm bất động như thể điều đó sẽ làm người bạn xấu số tỉnh lại.
Nguồn: CGTN
>>> Đọc thêm: Rơi nước mắt khi thấy khỉ con đau buồn ôm xác mẹ qua đời vì xe cán
Bình luận

markdown:
**(VTC News) - Hình ảnh chú chó đau đớn lay xác bạn qua đời vì bị xe cán giữa phố đông khiến nhiều người không cầm được nước mắt.
**
# Rơi nước mắt nhìn chú chó đau đớn lay xác bạn bị xe đâm chết
Sự việc xảy ra hôm 17/4 tại thành phố Cù Châu, tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc. Mặc dòng xe cộ nườm nượp, chú chó trắng vẫn lưu luyến không rời, liên tục lay người bạn đang nằm bất động như thể điều đó sẽ làm người bạn xấu số tỉnh lại.
*Nguồn: CGTN*
>>> Đọc thêm:
[Rơi nước mắt khi thấy khỉ con đau buồn ôm xác mẹ qua đời vì xe cán](http://tv.vtc.vn/tv/roi-nuoc-mat-khi-thay-khi-con-dau-buon-om-xac-me-qua-doi-vi-xe-can-d308806.html)
## Bình luận


text:
TIN TỨC
Tin Trong Nước
Chính trị
Xã hội
Pháp luật
Tin Thế Giới
Tin tức
Thế giới đó đây
Kinh Tế
Bất động sản
Tài chính
Thị trường
VTV
Truyền Hình
Phim VTV
Hậu trường
Nhân vật
Chuyển động 24h
Vấn đề hôm nay
Việt Nam & thế giới
Góc khán giả
ĐỜI SỐNG
Văn Hóa - Giải Trí
Điện ảnh
Âm nhạc
Đời sống
Du lịch
Làm đẹp
Giới tính
Sức khỏe
Tấm lòng Việt
THỂ THAO
Bóng đá Việt Nam
Bóng đá quốc tế
Quần vợt
Video
Các môn khác
Bên lề
Góc doanh nghiệp
Sản phẩm
Doanh nghiệp
KHÁC
Công Nghệ
Tư vấn
Giáo Dục
Học trực tuyến
Hoạt động VTV
Lịch Phát Sóng
Văn hóa - Giải trí
Đăng nhập
Đăng ký
PV-Chủ nhật, ngày 18/06/2017 08:36 GMT+7
Cuộc thi Hoa hậu Hữu nghị ASEAN 2017 không chỉ là nơi để các thí sinh đến từ các quốc gia Đông Nam Á khoe sắc mà còn là nơi giao lưu văn hóa, thể hiện tình đoàn kết giữa đại diện của những sắc đẹp trong khu vực.
Các thí sinh đã có buổi tập huấn về tâm lý ứng xử, đồng thời cùng nhau chia sẻ về đất nước, văn hóa và phong tục của dân tộc mình. Đây cũng chính là điểm khác biệt của cuộc thi mà ban tổ chức cố gắng tạo dựng để mỗi thí sinh mang theo một thông điệp về văn hoá, tạo dựng cơ hội quảng bá danh thắng của quê hương, đất nước mình.
Các thí sinh tham gia buổi tập huấn
Đồng hành với các thí sinh trong buổi tập huấn này là Nữ hoàng Doanh nhân Ngô Thị Kim Chi - một diễn giả nổi tiếng. Các thí sinh có dịp được lắng nghe Nữ hoàng Doanh nhân Kim Chi chia sẻ về kinh nghiệm trong cách thức ứng xử. Những người đẹp cũng chia sẻ với bà về quan điểm để xây dựng những yếu tố tạo nên hình ảnh đẹp của người phụ nữ Đông Nam Á trong thời kỳ hội nhập.
Qua đó, Nữ hoàng Doanh nhân Kim Chi cho rằng, cuộc thi chính là cơ hội để mỗi thí sinh giao lưu văn hóa, nâng cao tính cộng đồng. Đồng thời, bà nhấn mạnh kỹ năng giao tiếp ứng xử cũng có ảnh hưởng không nhỏ đến thành công của mỗi cá nhân. Song song với kỹ năng mềm này, mỗi người đẹp cần trang bị cho mình khả năng hiểu biết về văn hóa, ngôn ngữ.
Nữ hoàng Doanh nhân Kim Chi (phải) đồng hành với các thí sinh trong buổi tập huấn
Ngoài ra, các thí sinh còn hào hứng chia sẻ cảm xúc của mình về ấn tượng với con người Việt Nam. Với nhiều thí sinh, đây là lần đầu tiên họ đến Việt Nam nên còn khá bỡ ngỡ nhưng sự thân thiện, nhiệt tình của con người cũng như ẩm thực, vẻ đẹp của miền đất Phú Yên đã để lại dấu ấn trong lòng những người đẹp.
Trong buổi tập huấn, các thí sinh cũng đề cập nhiều điều thú vị về nơi mình sinh ra và hiện đang sinh sống. Từ đó, mỗi thí sinh được hiểu hơn về văn hóa, phong tục của các quốc gia Đông Nam Á, có thêm những kiến thức cần thiết để trang bị cho bản thân trong hành trình chinh phục danh hiệu ở cuộc thi.
Các thí sinh đã chia sẻ về ấn tượng với con người Việt Nam và về văn hóa, quê hương mình.
Mỗi người đẹp đều khẳng định, buổi tập huấn đã mang đến cho họ khoảng thời gian bổ ích, được tìm hiểu nhiều hơn về cách ứng xử, văn hóa và vẻ đẹp đặc trưng của mỗi quốc gia trong khu vực.
Với mục tiêu thể hiện được hết vẻ đẹp và kết nối bản sắc văn hóa giữa các quốc gia ASEAN với nhau, cuộc thi đang là cầu nối quan trọng để mỗi thí sinh góp phần đưa quốc gia, dân tộc mình đến gần hơn với bạn bè trong khu vực và bạn bè quốc tế nói chung.
VTV.vn - Ghềnh Đá Dĩa - một trong những nơi "sống ảo" nổi tiếng tại Phú Yên - chính là điểm đến mới nhất trong hành trình của các thí sinh Hoa hậu Hữu nghị ASEAN 2017.
VTV.vn - Các thí sinh Hoa hậu Hữu nghị ASEAN đã có buổi giao lưu để cùng giới thiệu về bản thân và vẻ đẹp của đất nước mình.
VTV.vn - Top 30 thí sinh Hoa hậu Hữu nghị ASEAN 2017 đã đến Phú Yên để bắt đầu cho các hoạt động của vòng Chung kết. Các người đẹp vô cùng rạng rỡ với nhan sắc nổi bật.
* Mời quý độc giả theo dõi Truyền hình trực tuyến các kênh của Đài Truyền hình Việt Nam!
Từ khóa:
Cùng chuyên mục
YoonA (SNSD): Đã đến lúc nghỉ ngơi một chút
VTV.vn - Thành viên của nhóm nhạc Girls' Generation - YoonA đã có một cuộc phỏng vấn với tạp chí InStyle, nhìn lại 10 năm sự nghiệp của mình.
Monsoon 2017 - Năm của những nghệ sĩ độc lập
Phạm Băng Băng đẹp rụng rời trong loạt ảnh mới
Minh Tú tự tin phỏng vấn dàn sao của "Thor:...
Nhiều NTK danh tiếng hội ngộ tại Tuần lễ thời...
TIN MỚI
HOẠT ĐỘNG VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn

Vary: User-Agent

X-XSS-Protection: 1; mode=block

X-Cache-Status: MISS

FilterID: ft


text:
Bản tin thời tiết 18h ngày 10/01/2015: Bắc Bộ đêm nay nhiệt sẽ xuống thấp hơn chỉ khoảng 8-11 độ. Vùng núi xuất hiện băng giá, nhiệt không quá 3 độ.
HOẠT ĐỘNG VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn


text:
MỤC LỤC
VUA SỬA CHỮA chuyên thay mặt kính Lenovo K900, màn hình Lenovo K900 uy tín tại Hà Nội. Vốn đã được đầu tư từ lâu, VUA SỬA CHỮA rất chú trọng đến dịch vụ sửa chữa mặt kính dành cho Lenovo K900. Đến với chúng tôi, khách hàng sẽ được chăm sóc và hưởng dịch vụ với giá ưu đãi hợp lý nhất.Một trong những dòng dịch vụ được các bạn thường gặp phải trong quá trình sử dụng, mặt kính của Lenovo K900 liền với cảm ứng nên thường khiến cảm ứng bị hư ảnh hưởng lớn đến việc sử dụng, để khắc phục vấn đề này bạn cần phải thay mặt kính cảm ứng cho Lenovo K900. Tại VUA SỬA CHỮA, trung tâm đã tách rời được mặt kính ra và không cần phải thay màn hình cả bộ như trước
Với công nghệ ép kính hiện nay, tại VUA SỬA CHỮA việc thay mặt kính Lenovo K900 sẽ trở nên cực kỳ đơn giản. Một số cam kết của chúng tôi dành cho Lenovo K900 và Lenovo K900 của khách hàng:
Thay mặt kính điện thoại Lenovo K900 giá rẻ
Thay mặt kính điện thoại Lenovo K900 chính hãng
Thay thế mặt kính Lenovo K900 nhanh chóng
Thay thế mặt kính Lenovo K900 bảo hành dài hạn
Toàn bộ các công đoạn bóc tách mặt kính vỡ, vệ sinh ép mặt kính mới, lắp ráp hoàn chỉnh đều được thực hiện với hệ thống máy ép kính tự động, được vận hành bởi các kỹ thuật viên tay nghề cao. Nhân viên tư vấn nhiệt tình rõ ràng, quy trình nhận máy minh bạch, quý khách ký tên lên từng linh kiện và chờ nhận lại máy nhanh chóng.
Chế độ bảo hành thay mặt kính Lenovo K900 dài hạn cùng như chế độ hậu mãi, tri ân khách hàng tốt. VUA SỬA CHỮA mong muốn mang lại cho bạn những gì tốt nhất với mặt kính Lenovo K900 chính hãng “Sự hài lòng của khách hàng là động lực của chúng tôi !”.
Vì vậy, trung tâm rất mong nhận được sự ủng hộ cũng như đóng góp ý kiến xây dựng của khách hàng, để từ đó chúng tôi ngày một hoàn thiện và cung cấp đến quý khách dịch vụ thay thế mặt kính Lenovo K900 tốt hơn nữa. Xin chân thành cảm ơn quý khách.
Bước 1: Nhân viên lễ tân tiếp nhận và kiểm tra lỗi mặt kính, cảm ứng cần thay thế trên điện thoại Lenovo K900 của Quý khách
Bước 2: Nhân viên viết phiếu xác thực các lỗi và linh kiện cần thay thế có chữ ký xác thực của Khách hàng.
Bước 3: Kiểm tra linh kiện mới (mặt kính Lenovo K900) nếu cần phải thay trước khi thay thế.
Bước 4: Sau khi đã thay mặt kính Lenovo K900, kỹ thuật viên vệ sinh và kiểm tra toàn bộ máy thêm một lần nữa trước khi bàn giao
Bước 5: Nhân viên lễ tân hướng dẫn Khách hàng kiểm tra lại máy sau khi thay mặt kính. Nhân viên lễ tân viết phiếu bảo hành cho dịch vụ thay mặt kính Lenovo K900, 960, 930 gửi lại Khách hàng cùng điện thoại đã sửa chữa xong.
– Hệ thống cửa hàng đã hoạt có kinh nghiệm lâu năm về dịch vụ sửa chữa và đã xây dựng được uy tín trên thị trường.
– Đội ngũ nhân viên nhiệt tình và tận tâm.
– Chi phí Sửa chữa cạnh tranh với chế độ bảo hành chu đáo.
– Quy trình làm việc rõ ràng và nghiêm túc.
– Sửa chữa và thay thế lấy ngay, quý khách có thể trực tiếp theo dõi quá trình thay thế.
– Linh kiện, phụ kiện trên chiếc máy của bạn được bảo vệ cẩn thận, hạn chế thấp nhất vấn đề trầy xước trong quá trình thay thế.
– Linh kiện thay thế đều là hàng zin, chính hãng.
Địa chỉ: 128 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội
SĐT: 098.884.3636 – 0938.91.66.56
Website: Vuasuachua.com

markdown:
MỤC LỤC
[VUA SỬA CHỮA](http://vuasuachua.com/) chuyên thay mặt kính Lenovo K900, màn hình Lenovo K900 uy tín tại Hà Nội. Vốn đã được đầu tư từ lâu, VUA SỬA CHỮA rất chú trọng đến dịch vụ sửa chữa mặt kính dành cho Lenovo K900. Đến với chúng tôi, khách hàng sẽ được chăm sóc và hưởng dịch vụ với giá ưu đãi hợp lý nhất.Một trong những dòng dịch vụ được các bạn thường gặp phải trong quá trình sử dụng, mặt kính của Lenovo K900 liền với cảm ứng nên thường khiến cảm ứng bị hư ảnh hưởng lớn đến việc sử dụng, để khắc phục vấn đề này bạn cần phải thay mặt kính cảm ứng cho Lenovo K900. Tại VUA SỬA CHỮA, trung tâm đã tách rời được mặt kính ra và không cần phải thay màn hình cả bộ như trước
Với công nghệ ép kính hiện nay, tại VUA SỬA CHỮA việc thay mặt kính Lenovo K900 sẽ trở nên cực kỳ đơn giản. Một số cam kết của chúng tôi dành cho Lenovo K900 và Lenovo K900 của khách hàng:
Thay mặt kính điện thoại Lenovo K900 giá rẻ
Thay mặt kính điện thoại Lenovo K900 chính hãng
Thay thế mặt kính Lenovo K900 nhanh chóng
Thay thế mặt kính Lenovo K900 bảo hành dài hạn
Toàn bộ các công đoạn bóc tách mặt kính vỡ, vệ sinh ép mặt kính mới, lắp ráp hoàn chỉnh đều được thực hiện với hệ thống máy ép kính tự động, được vận hành bởi các kỹ thuật viên tay nghề cao. Nhân viên tư vấn nhiệt tình rõ ràng, quy trình nhận máy minh bạch, quý khách ký tên lên từng linh kiện và chờ nhận lại máy nhanh chóng.
Chế độ bảo hành thay mặt kính Lenovo K900 dài hạn cùng như chế độ hậu mãi, tri ân khách hàng tốt. VUA SỬA CHỮA mong muốn mang lại cho bạn những gì tốt nhất với mặt kính Lenovo K900 chính hãng “Sự hài lòng của khách hàng là động lực của chúng tôi !”.
Vì vậy, trung tâm rất mong nhận được sự ủng hộ cũng như đóng góp ý kiến xây dựng của khách hàng, để từ đó chúng tôi ngày một hoàn thiện và cung cấp đến quý khách dịch vụ thay thế mặt kính Lenovo K900 tốt hơn nữa. Xin chân thành cảm ơn quý khách.
Bước 1: Nhân viên lễ tân tiếp nhận và kiểm tra lỗi mặt kính, cảm ứng cần thay thế trên điện thoại Lenovo K900 của Quý khách
Bước 2: Nhân viên viết phiếu xác thực các lỗi và linh kiện cần thay thế có chữ ký xác thực của Khách hàng.
Bước 3: Kiểm tra linh kiện mới (mặt kính Lenovo K900) nếu cần phải thay trước khi thay thế.
Bước 4: Sau khi đã thay mặt kính Lenovo K900, kỹ thuật viên vệ sinh và kiểm tra toàn bộ máy thêm một lần nữa trước khi bàn giao
Bước 5: Nhân viên lễ tân hướng dẫn Khách hàng kiểm tra lại máy sau khi thay mặt kính. Nhân viên lễ tân viết phiếu bảo hành cho dịch vụ thay mặt kính Lenovo K900, 960, 930 gửi lại Khách hàng cùng điện thoại đã sửa chữa xong.
– Hệ thống cửa hàng đã hoạt có kinh nghiệm lâu năm về dịch vụ sửa chữa và đã xây dựng được uy tín trên thị trường.
– Đội ngũ nhân viên nhiệt tình và tận tâm.
– Chi phí Sửa chữa cạnh tranh với chế độ bảo hành chu đáo.
– Quy trình làm việc rõ ràng và nghiêm túc.
– Sửa chữa và thay thế lấy ngay, quý khách có thể trực tiếp theo dõi quá trình thay thế.
– Linh kiện, phụ kiện trên chiếc máy của bạn được bảo vệ cẩn thận, hạn chế thấp nhất vấn đề trầy xước trong quá trình thay thế.
– Linh kiện thay thế đều là hàng zin, chính hãng.
Địa chỉ:
**128 Thái Hà, Đống Đa, Hà Nội**
SĐT:
**098.884.3636 – 0938.91.66.56**
Website:
**Vuasuachua.com**

Link: <http://vuasuachua.com/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <http://vuasuachua.com/?p=6418>; rel=shortlink


text:
I. Giới thiệu chung
1. Nguyên tắc của nén dữ liệu
Thông thường, hầu hết các tập tin trong máy tính có rất nhiều thông tin dư thừa, việc thực hiện nén tập tin thực chất là mã hoá lại các tập tin để loại bỏ các thông tin dư thừa.
Nhìn chung không thể có phương phát nén tổng quát nào cho kết quả tốt đối với tất cả các loại tập tin vì nếu không ta sẽ áp dụng n lần phương pháp nén này để đạt được một tập tin nhỏ tuỳ ý! Kỹ thuật nén tập tin thường được áp dụng cho các tập tin văn bản (Trong đó có một số kí tự nào đó có xác suất xuất hiện nhiều hơn các kí tự khác), các tập tin ảnh bitmap (Mà có thể có những mảng lớn đồng nhất), các tập tin dùng để biểu diễn âm thanh dưới dạng số hoá và các tín hiệu tương tự (analog signal) khác (Các tín hiệu này có thể có các mẫu được lặp lại nhiều lần). Ðối với các tập tin nhị phân như tập tin chương trình thì sau khi nén cũng không tiết kiệm được nhiều.
Ngoài ra, trong một số trường hợp để nâng cao hệ số nén người ta có thể bỏ bớt một số thông tin của tập tin (Ví dụ như kỹ thật nén ảnh JPEG).
2. Tầm quan trọng của nén dữ liệu trong truyền tin nối tiếp
Trong kỹ thuật truyền tin nối tiếp, do các bit dữ liệu được truyền đi nối tiếp, lại bị giới hạn về dãi thông của kênh truyền và giới hạn về các chuẩn ghép nối...nên tốc độ truyền tin tương đối chậm. Ðể tăng tốc độ truyền ta có thể dùng nhiều phương pháp như sử dụng kỹ thuật điều chế pha nhiều mức, điều chế QAM, TCM...
Nén dữ liệu trước khi truyền đi cũng là một trong các phương pháp nhằm tăng tốc độ truyền dữ liệu. Trong các modem hiện đại, việc thực hiện nén dữ liệu trước khi truyền đi có thể được thực hiện ngay trong modem theo các giao thức V42bis, MNP5. Phương pháp này đòi hỏi hai modem phải có cùng một giao thức nén dữ liệu, điều này nhiều khi khó thoã mãn.
Có một phương pháp khác là thực hiện nén các tập tin ngay tại các máy vi tính trước khi truyền đi, tại các máy tính nhận, các tập tin lại được giải nén để phục hồi lại dạng ban đầu. Phương pháp này có ưu điểm là bên phát và bên thu chỉ cần có chung phần mềm nén và giải nén, ngoài ra còn có thể áp dụng được để truyền dữ liệu qua các modem không hỗ trợ nén dữ liệu hoặc truyền dữ liệu trực tiếp qua cổng COM của máy tính. Nhược điểm của phương pháp này là các máy vi tính phải tốn thêm thời gian nén và giải nén, nhưng do sự phát triển nhanh chóng của các bộ vi xử lý mà thời gian thực hiện nén và giải nén được giảm nhỏ hơn rất nhiều thời gian để truyền dữ liệu. Ví dụ, khi truyền một tập tin có kích thước là 100Kbyte với dạng thức của một SDU là: 8 bits dữ liệu, 2 bit STOP và 1 bit START, không dùng bit chẵn lẻ, tốc độ truyền là 9600bits/giây thì mất khoảng 120 giây, trong khi một máy vi tính với bộ vi xử lí 80386 có thể thực hiện nén tập tin trên xuống còn 50Kbyte chỉ mất chưa đến 10 giây
II. Một số phương pháp nén dữ liệu
1. Phương pháp mã hoá độ dài loạt (Run-Length Encoding)
Loại dư thừa đơn giản nhất trong một tập tin là các đường chạy dài gồm các kí tự lặp lại, điều này thường thấy trong các tập tin đồ hoạ bitmap, các vùng dữ liệu hằng của các tập tin chương trình, một số tập tin văn bản...
Ví dụ, xét chuỗi sau:
AAAABBBAABBBBBCCCCCCCCDABCBAAABBBBCCCD
Chuỗi này có thể được mã hoá một cách cô đọng hơn bằng cách thay thế chuỗi kí tự lặp lại bằng một thể hiện duy nhất của kí tự lặp lại cùng với một biến đếm số lần kí tự đó được lặp lại. Ta muốn nói rằng chuỗi này gồm bốn chữ A theo sau bởi ba chữ B rồi lại theo sau bởi hai chữ A, rồi lại theo sau bởi năm chữ B... Việc nén một chuỗi theo phương pháp này được gọi là mã hoá độ dài loạt. Khi có những loạt dài, việc tiết kiệm có thể là đáng kể. Có nhiều cách để thực hiện ý tưởng này, tuỳ thuộc vào các đặc trưng của ứng dụng (các loạt chạy có khuynh hướng tương đối dài hay không ? Có bao nhiêu bit được dùng để mã hoá các kí tự đang được mã ?).
Nếu ta biết rằng chuỗi của chúng ta chỉ chứa các chữ cái, thì ta có thể mã hoá biến đếm một cách đơn giản bằng cách xen kẻ các con số với các chữ cái. Vì vậy chuỗi kí tự trên được mã hoá lại như sau:
4A3BAA5B8CDABCB3A4B3CD
Ở ÐÂY "4A" có nghĩa là "bốn chữ A"... Chú ý là không đáng để mã hoá các loạt chạy có độ dài 1 hoặc 2 vì cần đến hai kí tự để mã hoá.
Ðối với các tập tin nhị phân một phiên bản được tinh chế của phương pháp này được dùng để thu được sự tiết kiệm ÐÁNG KỂ. Ý tưởng ở đây là lưu lại các độ dài loạt, tận dụng sự kiện các loạt chạy thay đổi giữa 0 và 1 để tránh phải lưu chính các số 0 và 1 đó. Ðiều này giả định rằng có một vài loạt chạy ngắn (Ta tiết kiệm các bit trên một loạt chạy chỉ khi độ dài của đường chạy là lớn hơn số bit cần để biễu diễn chính nó trong dạng nhị phân), nhưng khó có phương pháp mã hoá độ dài loạt nào hoạt động thật tốt trừ phi hầu hết các loạt chạy đều dài.
Việc mã hoá độ dài loạt cần đến các biễu diễn riêng biệt cho tập tin và cho bản đã được mã hoá của nó, vì vậy nó không thể dùng cho mọi tập tin, điều này có thể hoàn toàn bất lợi, ví dụ, phương pháp nén tập tin kí tự đã được đề nghị ở trên sẽ không dùng được đối với các chuỗi kí tự có chứa số. Nếu những kí tự khác được sử dụng để mã hoá các số đếm, thì nó sẽ không làm việc với các chuỗi chứa các kí tự đó. Giả sử ta phải mã hoá bất kì kí tự nào từ một bảng chữ cái cố định bằng cách chỉ dùng các kí tự từ bảng chữ cái đó. Ðể minh hoạ, giả sử ta phải mã hoá bất kì một chuỗi nào từ một chữ cái đó, ta sẽ giả định rằng ta chỉ có 26 chữ cái trong bảng chữ cái (và cả khoảng trống) để làm việc.
Ðể có thể dùng vài chữ cái để biểu diễn các số và các kí tự khác biểu diễn các phần tử của chuỗi sẽ được mã hoá, ta phải chọn một kí tự được gọi là kí tự "Escape". Mỗi một sự xuất hiện của kí tự đó báo hiệu rằng hai chữ cái tiếp theo sẽ tạo thành một cặp (số đếm, kí tự) với các số đếm được biểu diễn bằng cách dùng kí tự thứ i của bảng chữ cái để biểu diễn số i. Vì vậy, chuỗi ví dụ của chúng ta sẽ được biểu diễn như sau với Q được xem là các kí tự "Escape"
QDABBBAABQHCDABCBAAAQDBCCCD
Tổ hợp của kí tự "Escape", số đếm và một kí tự lặp lại được gọi là một dãy Escape. Chú ý rằng không đáng để mã hoá các đường chạy có chiều dài ít hơn bốn kí tự, vì ít nhất là cần đến ba kí tự để mã hoá bất kì một loạt chạy nào.
Trong trường hợp bản thân kí tự "Escape" xuất hiện trong dãy kí tự cần mã hoá ta sử dụng một dãy "Escape" với số đếm là 0 (kí tự space) để biểu diễn kí tự "Escape". Như vậy trong trường hợp kí tự "Escape" xuất hiện nhiều thì có thể làm cho tập tin nén phình to hơn trước.
Các loạt chạy dài có thể được cắt ra để mã hoá bằng nhiều dãy Escape, ví dụ, một loạt chạy gồm 51 chữ A sẽ được mã hoá như QZAQYA bằng cách dùng trên.
Phương pháp mã hoá độ dài loạt thường được áp dụng cho các tập tin đồ hoạ bitmap vì ở đó thường có các mảng lớn cùng màu được biểu diễn dưới dạng bitmap là các chuỗi bit có đường chạy dài. Trên thực tế, nó được dùng trong các tập tin .PCX, .RLE.
2. Phương pháp mã hoá Huffman
Các tập tin của máy tính được lưu dưới dạng các kí tự có chiều dài không đổi là 8 bits. Trong nhiều tập tin, xác suất xuất hiện các kí tự này là nhiều hơn các kí tự khác, từ đó ta thấy ngay rằng nếu chỉ dùng một vài bit để biểu diễn cho các kí tự có xác suất xuất hiện lớn và dùng nhiều bit hơn để biểu diễn cho các kí tự có xác suất xuất hiện nhỏ thì có thể tiết kiệm được độ dài tập tin một cách đáng kể. Ví dụ, để mã hoá một chuỗi như sau:
"ABRACADABRA"
Nếu mã hoá chuỗi trên trong dạng mã nhị phân 5 bit ta sẽ có dãy bit sau:
00001000101001000001000110000100100000010001010010 00001
Ðể giải mã thông điệp này, chỉ đơn giản là đọc ra 5 bits ở từng thời điểm và chuyển đổi nó tương ứng với việc mã hoá nhị phân đã được định nghĩa ở trên. Trong mã chuẩn này, chữ D xuất hiện chỉ một lần sẽ cần số lượng bit giống chữ A xuất hiện nhiều lần.
Ta có thể gán các chuỗi bit ngắn nhất cho các kí tự được dùng phổ biến nhất, giả sử ta gán: A là 0, B là 1, R là 01, C là 10 và D là 11 thì chuỗi trên được biễu diễn như sau:
0 1 01 0 10 0 11 0 1 01 0
Ví dụ này chỉ dùng 15 bits so với 55 bits như ở trên, nhưng nó không thực sự là một mã vì phải lệ thuộc vào khoảng trống để phân cách các kí tự. Nếu không có dấu phân cách thì ta không thể giải mã được thông điệp này. Ta cũng có thể chọn các từ mã sao cho thông điệp có thể được giải mã mà không cần dấu phân cách, ví dụ như: A là 11, B là 00, C là 010, D là 10 và R là 011, các từ mã này gọi là các từ mã có tính prefix (Không có từ mã nào là tiền tố của từ mã khác). Với các từ mã này ta có thể mã hoá thông điệp trên như sau:
1100011110101110110001111
Với chuỗi đã mã hoá này ta hoàn toàn có thể giải mã được mà không cần dấu phân cách. Nhưng bằng cách nào để tìm ra bảng mã một cách tốt nhất ? Vào năm 1952, D.Huffman đã phát minh ra một cách tổng quát để tìm ra bảng mã này một cách tốt nhất.
- Bước đầu tiên trong việc xây dựng mã Huffman là đếm số lần xuất hiện của mỗi kí tự trong tập tin sẽ được mã hoá.
- Bước tiếp theo là xây dựng một cây nhị phân với các tần số được chứa trong các nút. Hai nút có tấn số bé nhất được tìm thấy và một nút mới được tạo ra với hai nút con là các nút đó với giá trị tần số của nút mới bằng tổng tần suất của hai nút con. Tiếp theo hai nút mới với tần số nhỏ nhất lại được tìm thấy và một nút mới nữa lại được tao ra theo cách trên. Lặp lại như vậy cho đến khi tất cả các nút được tổ hợp thành một cây duy nhất.
- Sau khi có cây nhị phân, bảng mã Huffman được phát sinh bằng cách thay thế các tần số ở nút đáy bằng các kí tự tương ứng.
Ưu điểm của phương pháp mã hoá Huffman là đạt được hệ số nén cao (Hệ số nén tuỳ thuộc vào cấu trúc của các tập tin). Nhược điểm của phương pháp này là bên nhận muốn giải mã được thông điệp thì phải có một bảng mã giống như bảng mã ở bên gửi, do đó khi nén các tập tin bé hệ số nén không được cao.
3. Phương pháp nén LZW
Phương pháp nén LZW được phát minh bởi Lempel - Zip và Welch. Nó hoạt động đựa trên một ý tưởng rất đơn giản là người mã hoá và người giải mã cùng xây dựng bản mã.
Nguyên tắc hoạt động của nó như sau:
- Một xâu kí tự là một tập hợp từ hai kí tự trở lên.
- Nhớ tất cả các xâu kí tự đã gặp và gán cho nó một dấu hiệu (token) riêng.
- Nếu lần sau gặp lại xâu kí tự đó, xâu kí tự sẽ được thay thế bằng dấu hiệu của nó.
Phần quan trọng nhất của phương pháp nén này là phải tạo một mảng rất lớn dùng để lưu giữ các xâu kí tự đã gặp (Mảng này được gọi là "Từ điển"). Khi các byte dữ liệu cần nén được đem đến, chúng liền được giữ lại trong một bộ đệm chứa (Accumulator) và đem so sánh với các chuỗi đã có trong "từ điển". Nếu chuỗi dữ liệu trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển" thì nó được bổ sung thêm vào "từ điển" và chỉ số của chuỗi ở trong "từ điển" chính là dấu hiệu của chuỗi. Nếu chuỗi trong bộ đệm chứa đã có trong "từ điển" thì dấu hiệu của chuỗi được đem ra thay cho chuỗi ở dòng dữ liệu ra. Có bốn qui tắc để thực hiên việc nén dữ liệu theo thuật toán LZW là:
qui tắc 1: 256 dấu hiệu đầu tiên được dành cho các kí tự đơn (0 - 0ffh).
qui tắc 2: Cố gắng so sánh với "từ điển" khi trong bộ đệm chứa đã có nhiều hơn hai kí tự.
qui tắc 3: Các kí tự ở đầu vào (Nhận từ tập tin sẽ được nén) được bổ sung vào bộ đệm chứa đến khi chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển".
qui tắc 4: Khi bộ đệm chứa có một chuỗi mà trong "từ điển" không có thì chuỗi trong bộ đệm chứa được đem vào "từ điển". Kí tự cuối cùng của chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa phải ở lại trong bộ đệm chứa để tiếp tục tạo thành chuỗi mới.
Ví dụ: Các bước để mã hoá chuỗi "!BAN!BA!BAA!BAR!" như sau (Bảng 4. 1):
- bước 1: Kí tự thứ nhất ‘!’ được cất vào bộ đệm chứa để chuẩn bị tạo nên một chuỗi.
- bước 2: Kí tự thứ hai ‘B’ nối thêm vào sau kí tự !. Vì trong "từ điển" chưa có chuỗi "!B" nên chuỗi này được thêm vào "từ điển" và được gán dấu hiệu là 100h (Vì từ 000h đến 0ffh được dành riêng cho các kí tự đơn: Qui tắc 1). ‘!’ được gửi ra còn ‘B’ phải ở lại trong bộ đệm chứa.
- bước 3: Kí tự thứ ba ‘A’ thêm vào sau ‘B’. Chuỗi "BA" cũng chưa có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 101h. ‘A’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘B’ được gửi ra.
- bước 4: Kí tự thứ tư ‘N’ thêm vào sau ‘A’ tạo thành chuỗi "AN" cũng chưa có trong "từ điển" nên được thêm vào "từ điển" và có dâu hiệu là 102h. ‘N’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘A’ được gửi ra.
- bước 5: Kí tự thứ năm ‘!’ thêm vào sau ‘N’ để tạo thành chuỗi "N!", "N!" được thêm vào "từ điển" với dấu hiệu là 103h. ‘!’ ở lại còn ‘N’ được gửi ra.
- bước 6: Kí tự thứ sáu ‘B’ thêm vào sau ‘!’. Lần này thì chuỗi "B!" đã có trong "từ điển" nên không có kí tự nào được gửi ra. "B!" tiếp tục ở lại trong "từ điển" để tạo ra chuỗi mới.
- bước 7: Kí tự thứ bảy ‘A’ thêm vào sau ‘B’ để tạo thành chuỗi "B!A", do "B!A" không có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 104h đồng thời dấu hiệu 100h được gửi ra thay cho "B!" (Qui tắc 4). A tiếp tục ở lại trong bộ đệm chứa để tạo thành chuỗi mới.
Các bước trên cứ thế tiếp tục cho đến khi hết tập tin cần nén. Việc giảm kích thước chỉ thực sự bắt đầu tại bước 7 khi mà một dấu hiệu 12 bits là <100h> được gửi ra thay cho hai byte "B!".
Trong thuật toán nén này, phần lớn thời gian khi bắt đầu nén chủ yếu mất vào việc tạo "từ điển". Khi "từ điển" đủ lớn, xác suất gặp chuỗi ở bộ đệm chứa trong "từ điển" tăng lên và càng nén được nhiều hơn. Một điều cần chú ý ở đây là mỗi một dấu hiệu, ta phải lưu một chuỗi trong "từ điển" để so sánh. Vì dấu hiệu được biểu diễn bằng một số 12 bits nên "từ điển" sẽ có 4096 lối vào, khi tăng số bit dể biễu diễn dấu hiệu lên thì hiệu quả nén sẽ tốt hơn nhưng lại bị giới hạn bởi bộ nhớ của máy tính. Vì dụ, khi dùng 16 bits để biểu diễn một dấu hiệu thì "từ điển" phải có đến 65536 lối vào, nếu mỗi lối vào có khoảng 20 kí tự thì "từ điển" phải lớn khoảng 1,2 MB. Với một từ điển có dung lượng như vậy rất khó có thể thực hiện trên các máy tính PC hoạt động dưới hệ điều hành DOS vì giới hạn của một đoạn (Segment) là 64KB. Ưu điểm của phương pháp nén LZW là bên nhận có thể tự xây dựng bảng mã mà không cần bên gửi phải gửi kèm theo bản tin nén.
4. Chọn phương pháp nén
Qua ba phương pháp nén được dùng phổ biến trên, ta thấy rằng, thuật toán nén độ dài loạt (Runlength) không thể áp dụng cho mhiều loại tập tin được, ví dụ như tập tin chương trình, tập tin cơ sở dữ liệu... vì ở đó các loạt chạy là rất ngắn, do đó nếu áp dụng thuật toán này không những không làm bé tập tin mà còn làm phình to chúng.
Hai thuật toán còn lại (Huffman và LZW) đều có thể áp dụng được để nén nhiều loại tập tin trên các máy vi tính.
Thuật toán Huffman có ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực hiện tương đối đơn giản, đòi hỏi ít bộ nhớ, có thể xây dựng dựa trên các mảng bé hơn 64KB. Nhược điểm của nó là phải chứa cả bảng mã vào tập tin nén thì phía nhận mới có thể giải mã được do đó hiệu suất nén chỉ cao khi ta thực hiện nén các tập tin lớn.
Thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. Nhược điểm của thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ, khó thực hiện dựa trên các mảng đơn giản (bé hơn 64KB).
Từ các ưu và nhược điểm trên, ta chọn phương pháp nén Huffman vì tính đơn giản của nó hệ số nén lại cao. Nhược điểm của phương pháp nén này có thể khắc phục bằng cách thực hiện nén một lần nhiều tập tin chuẩn bị truyền, làm như vậy coi như chúng ta đang thực hiện nén một tập tin lớn.
Sưu tầm!
Pharaoh s Gold II slot
2 tháng trước
0 comments:
Đăng nhận xét

markdown:
**I. Giới thiệu chung**
1. Nguyên tắc của nén dữ liệu
1. Nguyên tắc của nén dữ liệu
Thông thường, hầu hết các tập tin trong máy tính có rất nhiều thông tin dư thừa, việc thực hiện nén tập tin thực chất là mã hoá lại các tập tin để loại bỏ các thông tin dư thừa.
Nhìn chung không thể có phương phát nén tổng quát nào cho kết quả tốt đối với tất cả các loại tập tin vì nếu không ta sẽ áp dụng n lần phương pháp nén này để đạt được một tập tin nhỏ tuỳ ý! Kỹ thuật nén tập tin thường được áp dụng cho các tập tin văn bản (Trong đó có một số kí tự nào đó có xác suất xuất hiện nhiều hơn các kí tự khác), các tập tin ảnh bitmap (Mà có thể có những mảng lớn đồng nhất), các tập tin dùng để biểu diễn âm thanh dưới dạng số hoá và các tín hiệu tương tự (analog signal) khác (Các tín hiệu này có thể có các mẫu được lặp lại nhiều lần). Ðối với các tập tin nhị phân như tập tin chương trình thì sau khi nén cũng không tiết kiệm được nhiều.
Ngoài ra, trong một số trường hợp để nâng cao hệ số nén người ta có thể bỏ bớt một số thông tin của tập tin (Ví dụ như kỹ thật nén ảnh JPEG).
**2. Tầm quan trọng của nén dữ liệu trong truyền tin nối tiếp**
Trong kỹ thuật truyền tin nối tiếp, do các bit dữ liệu được truyền đi nối tiếp, lại bị giới hạn về dãi thông của kênh truyền và giới hạn về các chuẩn ghép nối...nên tốc độ truyền tin tương đối chậm. Ðể tăng tốc độ truyền ta có thể dùng nhiều phương pháp như sử dụng kỹ thuật điều chế pha nhiều mức, điều chế QAM, TCM...
Nén dữ liệu trước khi truyền đi cũng là một trong các phương pháp nhằm tăng tốc độ truyền dữ liệu. Trong các modem hiện đại, việc thực hiện nén dữ liệu trước khi truyền đi có thể được thực hiện ngay trong modem theo các giao thức V42bis, MNP5. Phương pháp này đòi hỏi hai modem phải có cùng một giao thức nén dữ liệu, điều này nhiều khi khó thoã mãn.
Có một phương pháp khác là thực hiện nén các tập tin ngay tại các máy vi tính trước khi truyền đi, tại các máy tính nhận, các tập tin lại được giải nén để phục hồi lại dạng ban đầu. Phương pháp này có ưu điểm là bên phát và bên thu chỉ cần có chung phần mềm nén và giải nén, ngoài ra còn có thể áp dụng được để truyền dữ liệu qua các modem không hỗ trợ nén dữ liệu hoặc truyền dữ liệu trực tiếp qua cổng COM của máy tính. Nhược điểm của phương pháp này là các máy vi tính phải tốn thêm thời gian nén và giải nén, nhưng do sự phát triển nhanh chóng của các bộ vi xử lý mà thời gian thực hiện nén và giải nén được giảm nhỏ hơn rất nhiều thời gian để truyền dữ liệu. Ví dụ, khi truyền một tập tin có kích thước là 100Kbyte với dạng thức của một SDU là: 8 bits dữ liệu, 2 bit STOP và 1 bit START, không dùng bit chẵn lẻ, tốc độ truyền là 9600bits/giây thì mất khoảng 120 giây, trong khi một máy vi tính với bộ vi xử lí 80386 có thể thực hiện nén tập tin trên xuống còn 50Kbyte chỉ mất chưa đến 10 giây
**II. Một số phương pháp nén dữ liệu**
1. Phương pháp mã hoá độ dài loạt (Run-Length Encoding)
1. Phương pháp mã hoá độ dài loạt (Run-Length Encoding)
Loại dư thừa đơn giản nhất trong một tập tin là các đường chạy dài gồm các kí tự lặp lại, điều này thường thấy trong các tập tin đồ hoạ bitmap, các vùng dữ liệu hằng của các tập tin chương trình, một số tập tin văn bản...
Ví dụ, xét chuỗi sau:
AAAABBBAABBBBBCCCCCCCCDABCBAAABBBBCCCD
Chuỗi này có thể được mã hoá một cách cô đọng hơn bằng cách thay thế chuỗi kí tự lặp lại bằng một thể hiện duy nhất của kí tự lặp lại cùng với một biến đếm số lần kí tự đó được lặp lại. Ta muốn nói rằng chuỗi này gồm bốn chữ A theo sau bởi ba chữ B rồi lại theo sau bởi hai chữ A, rồi lại theo sau bởi năm chữ B... Việc nén một chuỗi theo phương pháp này được gọi là mã hoá độ dài loạt. Khi có những loạt dài, việc tiết kiệm có thể là đáng kể. Có nhiều cách để thực hiện ý tưởng này, tuỳ thuộc vào các đặc trưng của ứng dụng (các loạt chạy có khuynh hướng tương đối dài hay không ? Có bao nhiêu bit được dùng để mã hoá các kí tự đang được mã ?).
Nếu ta biết rằng chuỗi của chúng ta chỉ chứa các chữ cái, thì ta có thể mã hoá biến đếm một cách đơn giản bằng cách xen kẻ các con số với các chữ cái. Vì vậy chuỗi kí tự trên được mã hoá lại như sau:
4A3BAA5B8CDABCB3A4B3CD
Ở ÐÂY "4A" có nghĩa là "bốn chữ A"... Chú ý là không đáng để mã hoá các loạt chạy có độ dài 1 hoặc 2 vì cần đến hai kí tự để mã hoá.
Ðối với các tập tin nhị phân một phiên bản được tinh chế của phương pháp này được dùng để thu được sự tiết kiệm ÐÁNG KỂ. Ý tưởng ở đây là lưu lại các độ dài loạt, tận dụng sự kiện các loạt chạy thay đổi giữa 0 và 1 để tránh phải lưu chính các số 0 và 1 đó. Ðiều này giả định rằng có một vài loạt chạy ngắn (Ta tiết kiệm các bit trên một loạt chạy chỉ khi độ dài của đường chạy là lớn hơn số bit cần để biễu diễn chính nó trong dạng nhị phân), nhưng khó có phương pháp mã hoá độ dài loạt nào hoạt động thật tốt trừ phi hầu hết các loạt chạy đều dài.
Việc mã hoá độ dài loạt cần đến các biễu diễn riêng biệt cho tập tin và cho bản đã được mã hoá của nó, vì vậy nó không thể dùng cho mọi tập tin, điều này có thể hoàn toàn bất lợi, ví dụ, phương pháp nén tập tin kí tự đã được đề nghị ở trên sẽ không dùng được đối với các chuỗi kí tự có chứa số. Nếu những kí tự khác được sử dụng để mã hoá các số đếm, thì nó sẽ không làm việc với các chuỗi chứa các kí tự đó. Giả sử ta phải mã hoá bất kì kí tự nào từ một bảng chữ cái cố định bằng cách chỉ dùng các kí tự từ bảng chữ cái đó. Ðể minh hoạ, giả sử ta phải mã hoá bất kì một chuỗi nào từ một chữ cái đó, ta sẽ giả định rằng ta chỉ có 26 chữ cái trong bảng chữ cái (và cả khoảng trống) để làm việc.
Ðể có thể dùng vài chữ cái để biểu diễn các số và các kí tự khác biểu diễn các phần tử của chuỗi sẽ được mã hoá, ta phải chọn một kí tự được gọi là kí tự "Escape". Mỗi một sự xuất hiện của kí tự đó báo hiệu rằng hai chữ cái tiếp theo sẽ tạo thành một cặp (số đếm, kí tự) với các số đếm được biểu diễn bằng cách dùng kí tự thứ i của bảng chữ cái để biểu diễn số i. Vì vậy, chuỗi ví dụ của chúng ta sẽ được biểu diễn như sau với Q được xem là các kí tự "Escape"
QDABBBAABQHCDABCBAAAQDBCCCD
Tổ hợp của kí tự "Escape", số đếm và một kí tự lặp lại được gọi là một dãy Escape. Chú ý rằng không đáng để mã hoá các đường chạy có chiều dài ít hơn bốn kí tự, vì ít nhất là cần đến ba kí tự để mã hoá bất kì một loạt chạy nào.
Trong trường hợp bản thân kí tự "Escape" xuất hiện trong dãy kí tự cần mã hoá ta sử dụng một dãy "Escape" với số đếm là 0 (kí tự space) để biểu diễn kí tự "Escape". Như vậy trong trường hợp kí tự "Escape" xuất hiện nhiều thì có thể làm cho tập tin nén phình to hơn trước.
Các loạt chạy dài có thể được cắt ra để mã hoá bằng nhiều dãy Escape, ví dụ, một loạt chạy gồm 51 chữ A sẽ được mã hoá như QZAQYA bằng cách dùng trên.
Phương pháp mã hoá độ dài loạt thường được áp dụng cho các tập tin đồ hoạ bitmap vì ở đó thường có các mảng lớn cùng màu được biểu diễn dưới dạng bitmap là các chuỗi bit có đường chạy dài. Trên thực tế, nó được dùng trong các tập tin .PCX, .RLE.
**2. Phương pháp mã hoá Huffman**
Các tập tin của máy tính được lưu dưới dạng các kí tự có chiều dài không đổi là 8 bits. Trong nhiều tập tin, xác suất xuất hiện các kí tự này là nhiều hơn các kí tự khác, từ đó ta thấy ngay rằng nếu chỉ dùng một vài bit để biểu diễn cho các kí tự có xác suất xuất hiện lớn và dùng nhiều bit hơn để biểu diễn cho các kí tự có xác suất xuất hiện nhỏ thì có thể tiết kiệm được độ dài tập tin một cách đáng kể. Ví dụ, để mã hoá một chuỗi như sau:
"ABRACADABRA"
Nếu mã hoá chuỗi trên trong dạng mã nhị phân 5 bit ta sẽ có dãy bit sau:
00001000101001000001000110000100100000010001010010 00001
Ðể giải mã thông điệp này, chỉ đơn giản là đọc ra 5 bits ở từng thời điểm và chuyển đổi nó tương ứng với việc mã hoá nhị phân đã được định nghĩa ở trên. Trong mã chuẩn này, chữ D xuất hiện chỉ một lần sẽ cần số lượng bit giống chữ A xuất hiện nhiều lần.
Ta có thể gán các chuỗi bit ngắn nhất cho các kí tự được dùng phổ biến nhất, giả sử ta gán: A là 0, B là 1, R là 01, C là 10 và D là 11 thì chuỗi trên được biễu diễn như sau:
0 1 01 0 10 0 11 0 1 01 0
Ví dụ này chỉ dùng 15 bits so với 55 bits như ở trên, nhưng nó không thực sự là một mã vì phải lệ thuộc vào khoảng trống để phân cách các kí tự. Nếu không có dấu phân cách thì ta không thể giải mã được thông điệp này. Ta cũng có thể chọn các từ mã sao cho thông điệp có thể được giải mã mà không cần dấu phân cách, ví dụ như: A là 11, B là 00, C là 010, D là 10 và R là 011, các từ mã này gọi là các từ mã có tính prefix (Không có từ mã nào là tiền tố của từ mã khác). Với các từ mã này ta có thể mã hoá thông điệp trên như sau:
1100011110101110110001111
Với chuỗi đã mã hoá này ta hoàn toàn có thể giải mã được mà không cần dấu phân cách. Nhưng bằng cách nào để tìm ra bảng mã một cách tốt nhất ? Vào năm 1952, D.Huffman đã phát minh ra một cách tổng quát để tìm ra bảng mã này một cách tốt nhất.
- Bước đầu tiên trong việc xây dựng mã Huffman là đếm số lần xuất hiện của mỗi kí tự trong tập tin sẽ được mã hoá.
- Bước tiếp theo là xây dựng một cây nhị phân với các tần số được chứa trong các nút. Hai nút có tấn số bé nhất được tìm thấy và một nút mới được tạo ra với hai nút con là các nút đó với giá trị tần số của nút mới bằng tổng tần suất của hai nút con. Tiếp theo hai nút mới với tần số nhỏ nhất lại được tìm thấy và một nút mới nữa lại được tao ra theo cách trên. Lặp lại như vậy cho đến khi tất cả các nút được tổ hợp thành một cây duy nhất.
- Sau khi có cây nhị phân, bảng mã Huffman được phát sinh bằng cách thay thế các tần số ở nút đáy bằng các kí tự tương ứng.
Ưu điểm của phương pháp mã hoá Huffman là đạt được hệ số nén cao (Hệ số nén tuỳ thuộc vào cấu trúc của các tập tin). Nhược điểm của phương pháp này là bên nhận muốn giải mã được thông điệp thì phải có một bảng mã giống như bảng mã ở bên gửi, do đó khi nén các tập tin bé hệ số nén không được cao.
**3. Phương pháp nén LZW**
Phương pháp nén LZW được phát minh bởi Lempel - Zip và Welch. Nó hoạt động đựa trên một ý tưởng rất đơn giản là người mã hoá và người giải mã cùng xây dựng bản mã.
Nguyên tắc hoạt động của nó như sau:
- Một xâu kí tự là một tập hợp từ hai kí tự trở lên.
- Nhớ tất cả các xâu kí tự đã gặp và gán cho nó một dấu hiệu (token) riêng.
- Nếu lần sau gặp lại xâu kí tự đó, xâu kí tự sẽ được thay thế bằng dấu hiệu của nó.
Phần quan trọng nhất của phương pháp nén này là phải tạo một mảng rất lớn dùng để lưu giữ các xâu kí tự đã gặp (Mảng này được gọi là "Từ điển"). Khi các byte dữ liệu cần nén được đem đến, chúng liền được giữ lại trong một bộ đệm chứa (Accumulator) và đem so sánh với các chuỗi đã có trong "từ điển". Nếu chuỗi dữ liệu trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển" thì nó được bổ sung thêm vào "từ điển" và chỉ số của chuỗi ở trong "từ điển" chính là dấu hiệu của chuỗi. Nếu chuỗi trong bộ đệm chứa đã có trong "từ điển" thì dấu hiệu của chuỗi được đem ra thay cho chuỗi ở dòng dữ liệu ra. Có bốn qui tắc để thực hiên việc nén dữ liệu theo thuật toán LZW là:
qui tắc 1: 256 dấu hiệu đầu tiên được dành cho các kí tự đơn (0 - 0ffh).
qui tắc 2: Cố gắng so sánh với "từ điển" khi trong bộ đệm chứa đã có nhiều hơn hai kí tự.
qui tắc 3: Các kí tự ở đầu vào (Nhận từ tập tin sẽ được nén) được bổ sung vào bộ đệm chứa đến khi chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển".
qui tắc 4: Khi bộ đệm chứa có một chuỗi mà trong "từ điển" không có thì chuỗi trong bộ đệm chứa được đem vào "từ điển". Kí tự cuối cùng của chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa phải ở lại trong bộ đệm chứa để tiếp tục tạo thành chuỗi mới.
Ví dụ: Các bước để mã hoá chuỗi "!BAN!BA!BAA!BAR!" như sau (Bảng 4. 1):
- bước 1: Kí tự thứ nhất ‘!’ được cất vào bộ đệm chứa để chuẩn bị tạo nên một chuỗi.
- bước 2: Kí tự thứ hai ‘B’ nối thêm vào sau kí tự !. Vì trong "từ điển" chưa có chuỗi "!B" nên chuỗi này được thêm vào "từ điển" và được gán dấu hiệu là 100h (Vì từ 000h đến 0ffh được dành riêng cho các kí tự đơn: Qui tắc 1). ‘!’ được gửi ra còn ‘B’ phải ở lại trong bộ đệm chứa.
- bước 3: Kí tự thứ ba ‘A’ thêm vào sau ‘B’. Chuỗi "BA" cũng chưa có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 101h. ‘A’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘B’ được gửi ra.
- bước 4: Kí tự thứ tư ‘N’ thêm vào sau ‘A’ tạo thành chuỗi "AN" cũng chưa có trong "từ điển" nên được thêm vào "từ điển" và có dâu hiệu là 102h. ‘N’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘A’ được gửi ra.
- bước 5: Kí tự thứ năm ‘!’ thêm vào sau ‘N’ để tạo thành chuỗi "N!", "N!" được thêm vào "từ điển" với dấu hiệu là 103h. ‘!’ ở lại còn ‘N’ được gửi ra.
- bước 6: Kí tự thứ sáu ‘B’ thêm vào sau ‘!’. Lần này thì chuỗi "B!" đã có trong "từ điển" nên không có kí tự nào được gửi ra. "B!" tiếp tục ở lại trong "từ điển" để tạo ra chuỗi mới.
- bước 7: Kí tự thứ bảy ‘A’ thêm vào sau ‘B’ để tạo thành chuỗi "B!A", do "B!A" không có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 104h đồng thời dấu hiệu 100h được gửi ra thay cho "B!" (Qui tắc 4). A tiếp tục ở lại trong bộ đệm chứa để tạo thành chuỗi mới.
Các bước trên cứ thế tiếp tục cho đến khi hết tập tin cần nén. Việc giảm kích thước chỉ thực sự bắt đầu tại bước 7 khi mà một dấu hiệu 12 bits là <100h> được gửi ra thay cho hai byte "B!".
Trong thuật toán nén này, phần lớn thời gian khi bắt đầu nén chủ yếu mất vào việc tạo "từ điển". Khi "từ điển" đủ lớn, xác suất gặp chuỗi ở bộ đệm chứa trong "từ điển" tăng lên và càng nén được nhiều hơn. Một điều cần chú ý ở đây là mỗi một dấu hiệu, ta phải lưu một chuỗi trong "từ điển" để so sánh. Vì dấu hiệu được biểu diễn bằng một số 12 bits nên "từ điển" sẽ có 4096 lối vào, khi tăng số bit dể biễu diễn dấu hiệu lên thì hiệu quả nén sẽ tốt hơn nhưng lại bị giới hạn bởi bộ nhớ của máy tính. Vì dụ, khi dùng 16 bits để biểu diễn một dấu hiệu thì "từ điển" phải có đến 65536 lối vào, nếu mỗi lối vào có khoảng 20 kí tự thì "từ điển" phải lớn khoảng 1,2 MB. Với một từ điển có dung lượng như vậy rất khó có thể thực hiện trên các máy tính PC hoạt động dưới hệ điều hành DOS vì giới hạn của một đoạn (Segment) là 64KB. Ưu điểm của phương pháp nén LZW là bên nhận có thể tự xây dựng bảng mã mà không cần bên gửi phải gửi kèm theo bản tin nén.
**4. Chọn phương pháp nén**
Qua ba phương pháp nén được dùng phổ biến trên, ta thấy rằng, thuật toán nén độ dài loạt (Runlength) không thể áp dụng cho mhiều loại tập tin được, ví dụ như tập tin chương trình, tập tin cơ sở dữ liệu... vì ở đó các loạt chạy là rất ngắn, do đó nếu áp dụng thuật toán này không những không làm bé tập tin mà còn làm phình to chúng.
Hai thuật toán còn lại (Huffman và LZW) đều có thể áp dụng được để nén nhiều loại tập tin trên các máy vi tính.
Thuật toán Huffman có ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực hiện tương đối đơn giản, đòi hỏi ít bộ nhớ, có thể xây dựng dựa trên các mảng bé hơn 64KB. Nhược điểm của nó là phải chứa cả bảng mã vào tập tin nén thì phía nhận mới có thể giải mã được do đó hiệu suất nén chỉ cao khi ta thực hiện nén các tập tin lớn.
Thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. Nhược điểm của thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ, khó thực hiện dựa trên các mảng đơn giản (bé hơn 64KB).
Từ các ưu và nhược điểm trên, ta chọn phương pháp nén Huffman vì tính đơn giản của nó hệ số nén lại cao. Nhược điểm của phương pháp nén này có thể khắc phục bằng cách thực hiện nén một lần nhiều tập tin chuẩn bị truyền, làm như vậy coi như chúng ta đang thực hiện nén một tập tin lớn.
Sưu tầm!
## 0 comments:
Đăng nhận xét

Server: GSE

X-Content-Type-Options: nosniff

Cache-Control: private, max-age=0


Connection: Close

Cache-Control: no-cache

Content-Language: en