982 resultados para Basi di dati, Database, Linq, Entity framework, Workflow, Database


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Nello sviluppo di sistemi informatici si sono affermate numerose tecnologie, che vanno utilizzate in modo combinato e, possibilmente sinergico. Da una parte, i sistemi di gestione di basi di dati relazionali consentono una gestione efficiente ed efficace di dati persistenti, condivisi e transazionali. Dall'altra, gli strumenti e i metodi orientati agli oggetti (linguaggi di programmazione, ma anche metodologie di analisi e progettazione) consentono uno sviluppo efficace della logica applicativa delle applicazioni. E’ utile in questo contesto spiegare che cosa s'intende per sistema informativo e sistema informatico. Sistema informativo: L'insieme di persone, risorse tecnologiche, procedure aziendali il cui compito è quello di produrre e conservare le informazioni che servono per operare nell'impresa e gestirla. Sistema informatico: L'insieme degli strumenti informatici utilizzati per il trattamento automatico delle informazioni, al fine di agevolare le funzioni del sistema informativo. Ovvero, il sistema informatico raccoglie, elabora, archivia, scambia informazione mediante l'uso delle tecnologie proprie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT): calcolatori, periferiche, mezzi di comunicazione, programmi. Il sistema informatico è quindi un componente del sistema informativo. Le informazioni ottenute dall'elaborazione dei dati devono essere salvate da qualche parte, in modo tale da durare nel tempo dopo l'elaborazione. Per realizzare questo scopo viene in aiuto l'informatica. I dati sono materiale informativo grezzo, non (ancora) elaborato da chi lo riceve, e possono essere scoperti, ricercati, raccolti e prodotti. Sono la materia prima che abbiamo a disposizione o produciamo per costruire i nostri processi comunicativi. L'insieme dei dati è il tesoro di un'azienda e ne rappresenta la storia evolutiva. All'inizio di questa introduzione è stato accennato che nello sviluppo dei sistemi informatici si sono affermate diverse tecnologie e che, in particolare, l'uso di sistemi di gestione di basi di dati relazionali comporta una gestione efficace ed efficiente di dati persistenti. Per persistenza di dati in informatica si intende la caratteristica dei dati di sopravvivere all'esecuzione del programma che li ha creati. Se non fosse cosi, i dati verrebbero salvati solo in memoria RAM e sarebbero persi allo spegnimento del computer. Nella programmazione informatica, per persistenza si intende la possibilità di far sopravvivere strutture dati all'esecuzione di un programma singolo. Occorre il salvataggio in un dispositivo di memorizzazione non volatile, come per esempio su un file system o su un database. In questa tesi si è sviluppato un sistema che è in grado di gestire una base di dati gerarchica o relazionale consentendo l'importazione di dati descritti da una grammatica DTD. Nel capitolo 1 si vedranno più in dettaglio cosa di intende per Sistema Informativo, modello client-server e sicurezza dei dati. Nel capitolo 2 parleremo del linguaggio di programmazione Java, dei database e dei file XML. Nel capitolo 3 descriveremo un linguaggio di analisi e modellazione UML con esplicito riferimento al progetto sviluppato. Nel capitolo 4 descriveremo il progetto che è stato implementato e le tecnologie e tools utilizzati.

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Oggi l’esigenza di permettere all’utente di riuscire a formulare interrogazioni su database a grafo in maniera più semplice e soprattutto intuitiva ha portato gli istituti di ricerca a proporre metodi di interrogazione visuale. Uno dei sistemi che sono stati proposti è GraphVista. Tale sistema si basa sull’idea di dividere l’interrogazione in due macro-fasi. La prima fase permette di avvicinarsi al risultato richiesto escludendo da successive analisi dati che sicuramente non potranno far parte del risultato finale, mentre la seconda fase permette all’utente di essere protagonista. Infatti ad esso è concessa la possibilità di manipolare a proprio piacimento i risultati ottenuti dalla prima fase al fine di “ricercare” da sé le informazioni desiderate. Il tutto viene supportato grazie a un’interfaccia intuitiva ed efficace che permette all’utente di navigare interattivamente all’interno di una base di dati a grafo. Le caratteristiche dell’interfaccia e la possibilità di formulare interrogazioni visuali fanno in modo che l’utente non necessiti di conoscere alla perfezione un linguaggio di query specifico. Nel corso di questa tesi viene descritto il sistema GraphVista e la tecnologia sulla quale si fonda. Infine, viene effettuata una comparazione sull’efficacia e la semplicità d’uso del sistema GraphVista rispetto alla formulazione di query tramite un linguaggio standard come SPARQL.

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La frenetica evoluzione sociale e culturale, data dal crescente e continuo bisogno di conoscenza dell’uomo, ha portato oggi a navigare in un oceano sconfinato di dati e informazioni. Esse assumono una propria peculiare importanza, un valore sia dal punto di vista del singolo individuo, sia all’interno di un contesto sociale e di un settore di riferimento specifico e concreto. La conseguente mutazione dell’interazione e della comunicazione a livello economico della società, ha portato a parlare oggi di economia dell’informazione. In un contesto in cui l’informazione rappresenta la risorsa principale per l’attività di crescita e sviluppo economico, è fondamentale possedere la più adeguata strategia organizzativa per la gestione dei dati grezzi. Questo per permetterne un’efficiente memorizzazione, recupero e manipolazione in grado di aumentare il valore dell’organizzazione che ne fa uso. Un’informazione incompleta o non accurata può portare a valutazioni errate o non ottimali. Ecco quindi la necessità di gestire i dati secondo specifici criteri al fine di creare un proprio vantaggio competitivo. La presente rassegna ha lo scopo di analizzare le tecniche di ottimizzazione di accesso alle basi di dati. La loro efficiente implementazione è di fondamentale importanza per il supporto e il corretto funzionamento delle applicazioni che ne fanno uso: devono garantire un comportamento performante in termini di velocità, precisione e accuratezza delle informazioni elaborate. L’attenzione si focalizzerà sulle strutture d’indicizzazione di tipo gerarchico: gli alberi di ricerca. Verranno descritti sia gli alberi su dati ad una dimensione, sia quelli utilizzati nel contesto di ricerche multi dimensionali (come, ad esempio, punti in uno spazio). L’ingente sforzo per implementare strutture di questo tipo ha portato gli sviluppatori a sfruttare i principi di ereditarietà e astrazione della programmazione ad oggetti al fine di ideare un albero generalizzato che inglobasse in sé tutte le principali caratteristiche e funzioni di una struttura di indicizzazione gerarchica, così da aumentarne la riusabilità per i più particolari utilizzi. Da qui la presentazione della struttura GiST: Generalized Search Tree. Concluderà una valutazione dei metodi d’accesso esposti nella dissertazione con un riepilogo dei principali dati relativi ai costi computazionali, vantaggi e svantaggi.

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L’avanzamento tecnologico degli ultimi anni ha portato ad un aumento sostanziale dei dati generati giornalmente. L’analisi di queste ingenti quantità di dati si è rivelata essere troppo complessa per i sistemi tradizionali ed è stato pertanto necessario sviluppare nuovi approcci basati sul calcolo distribuito. I nuovi strumenti sviluppati in seguito a queste nuove necessità sono framework di calcolo parallelo basati sul paradigma del MapReduce, un modello di programmazione sviluppato da Google, e sistemi di gestione di basi di dati fluidi, in grado di trattare rapidamente grandi quantità di dati non strutturati. Lo scopo alla base di entrambi è quello di costruire sistemi scalabili orizzontalmente e utilizzabili su hardware di largo consumo. L’utilizzo di questi nuovi strumenti può comunque portare alla creazione di sistemi poco ottimizzati e di difficile gestione. Nathan Marz propone un’architettura a livelli che utilizza i nuovi strumenti in maniera congiunta per creare sistemi semplici e robusti: questa prende il nome di Lambda-Architecture. In questa tesi viene introdotto brevemente il concetto di Big Data e delle nuove problematiche ad esso associate, si procede poi ad illustrare i principi su cui si basano i nuovi strumenti di calcolo distribuito sviluppati per affrontarle. Viene poi definita l’Architettura Lambda di Nathan Marz, ponendo particolare attenzione su uno dei livelli che la compone, chiamato Batch Layer. I principi della Lambda Architecture sono infine applicati nella costruzione di un Batch Layer, utilizzato per l’analisi e la gestione di dati climatici con fini statistici.

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L'elaborato presenta Google Fusion Tables, un software che fa parte dei servizi messi a disposizione da Google, funzionale per la gestione di database. Il servizio gratuito e online ha quindi lo scopo di supportare i compiti di gestori di basi di dati e fornisce operazioni di manipolazione dei dati come estrazione, aggregazione, filtraggio e fusione. Il servizio utilizza dati strutturati, i quali sono estratti dalle pagine Web con appositi motori di ricerca come WebTables, trattato nell'elaborato. Google Fusion Tables è impiegato in ambito scientifico ed è nato per esplicitare le informazioni di ricerche scientifiche che spesso sono contenute in database e fogli di calcolo difficilmente condivisi nel Web. Questo servizio è molto pratico per le aziende, le quali possono integrare dati interni ed esterni all’organizzazione per ampliare la propria conoscenza e ottenere un vantaggio competitivo sui concorrenti. Vengono quindi presentate le caratteristiche distintive che potrebbero indurre numerose organizzazioni a scommettere su questo nuovo servizio.

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In questa tesi è stato realizzato un sistema web-based, per la configurazione di modelli meccanici tridimensionali. L’intero software è basato su architettura multi-tier. Il back-end espone servizi RESTful che permettono l’interrogazione di una base di dati contenente l’anagrafica dei modelli e l’interazione con il CAD 3D SolidWorks. Il front-end è rappresentato da due pagine HTML ideate come SPA (Single Page Application), una per l’amministratore e l’altra per l’utente finale; esse sono responsabili delle chiamate asincrone verso i servizi, dell’aggiornamento automatico dell’interfaccia e dell’interazione con immagini tridimensionali.

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Gli obiettivi di questi tesi sono lo studio comparativo di alcuni DBMS non relazionali e il confronto di diverse soluzioni di modellazione logica e fisica per database non relazionali. Utilizzando come sistemi di gestione due DBMS Document-based non relazionali, MongoDB e CouchDB, ed un DBMS relazionale, Oracle, sarà effettuata un’analisi di diverse soluzione di modellazione logica dei dati in database documentali e uno studio mirato alla scelta degli attributi sui quali costruire indici. In primo luogo verrà definito un semplice caso di studio su cui effettuare i confronto, basato su due entità in relazione 1:N, sulle quali sarà costruito un opportuno carico di lavoro. Idatabase non relazionali sono schema-less, senza schema fisso, ed esiste una libertà maggiore di modellazione. In questo lavoro di tesi i dati verranno modellati secondo le tecniche del Referencing ed Embedding che consistono rispettivamente nell’inserimento di una chiave (riferimento) oppure di un intero sotto-documento (embedding) all’interno di un documento per poter esprimere il concetto di relazione tra diverse entità. Per studiare l’opportunità di indicizzare un attributo, ciascuna entità sarà poi composta da due triplette uguali di attributi definiti con differenti livelli di selettività, con la differenza che su ciascun attributo della seconda sarà costruito un indice. Il carico di lavoro sarà costituito da query definite in modo da poter testare le diverse modellazioni includendo anche predicati di join che non sono solitamente contemplati in modelli documentali. Per ogni tipo di database verranno eseguite le query e registrati i tempi, in modo da poter confrontare le performance dei diversi DBMS sulla base delle operazioni CRUD.

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La tesi si incentra nello studio e utilizzo del linguaggio Scala per aspetti di ingestion, processing e plotting di dati, prestando enfasi su time series. Questa è costituita da una prima parte introduttiva sui principali argomenti, per poi concentrarsi sull’analisi dei requisiti, il modello del dominio, il design architetturale e la sua implementazione. Termina infine con qualche nota conclusiva riguardante possibili sviluppi futuri. La parte progettuale consiste nello sviluppo di un’applicazione che supporti le librerie scelte e che favorisca il processo in modo agevole. La validazione del progetto software realizzato viene fatta tramite una sequenza di varie configurazioni a dimostrarne la differenza tra la scelta di determinate opzioni: ciascuna viene accompagnata da una o pi`u immagini che ne dimostrano i risultati ottenuti a seguito dell’uso del programma.

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Oggi piu' che mai e' fondamentale essere in grado di estrarre informazioni rilevanti e conoscenza dal grande numero di dati che ci possono arrivare da svariati contesti, come database collegati a satelliti e sensori automatici, repository generati dagli utenti e data warehouse di grandi compagnie. Una delle sfide attuali riguarda lo sviluppo di tecniche di data mining per la gestione dell’incertezza. L’obiettivo di questa tesi e' di estendere le attuali tecniche di gestione dell’incertezza, in particolare riguardanti la classificazione tramite alberi decisionali, in maniera tale da poter gestire incertezza anche sull’attributo di classe.

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In questo elaborato prenderemo in esame la questione della progettazione di un sistema software atto a gestire alcuni dei problemi legati alla raccolta dei dati in ambito medico. Da tempo infatti si è capita l'importanza di una speciale tecnica di raccolta dei dati clinici, nota in letteratura col nome di "patient-reported outcome", che prevede che siano i pazienti stessi a fornire le informazioni circa l'andamento di una cura, di un test clinico o, più semplicemente, informazioni sul loro stato di salute fisica o mentale. Vedremo in questa trattazione come ciò sia possibile e, soprattutto, come le tecniche e le tecnologie informatiche possano dare un grande contributo ai problemi di questo ambito. Mostreremo non solo come sia conveniente l'uso, in campo clinico, di tecniche automatiche di raccolta dei dati, della loro manipolazione, aggregazione e condivisione, ma anche come sia possibile realizzare un sistema moderno che risolva tutti questi problemi attraverso l'utilizzo di tecnologie esistenti, tecniche di modellazione dei dati strutturati e un approccio che, mediante un processo di generalizzazione, aiuti a semplificare lo sviluppo del software stesso.