数据库管理系统（DBMS）中分类与聚类的区别

数据库管理系统（DBMS）是一种用于创建和维护数据库的软件。DBMS 有不同的方式来组织数据及其数据库。在本文中，我们将分析“分类”和“聚类”这两种技术，并讨论它们之间的区别。

什么是分类？

分类是数据管理过程的一个组成部分。它是通过相关类别来组织数据的过程。它使我们能够轻松地定位和检索数据。数据分类的过程实际上是给数据打上标签。这些数据分类标签确保了数据可以被有效且准确地搜索和追踪。

数据库管理系统的分类

我们可以根据几个标准对数据库管理系统进行分类，例如：

• 基于 数据模型
• 基于 用户数量
• 基于 数据库分布
• 基于 数据库成本
• 基于 用途
• 基于 流量控制

下图描述了数据库的分类

!Database Classification

优点

• 分类技术可以消除重复数据。
• 它维护了 机密性、完整性和可用性。
• 数据的搜索和检索非常准确。
• 它减少了存储空间。

缺点

• 这是一种昂贵且有风险的数据存储方式。
• 可能导致错误分类的风险。
• 需要定期更新和维护。

什么是聚类？

数据库聚类 是将多个服务器或实例组合起来连接到单个数据库的过程。有时，一台服务器可能不足以管理数据量或请求的数量，在这种情况下，就需要数据集群。聚类采取不同的形式，具体取决于数据的存储方式和资源的分配。

数据库聚类通过在集群内的多个节点之间分区和分发数据来运行。

优点

• 聚类可以处理大型数据集。
• 如果数据集很大，它提供了可扩展性。
• 提供数据冗余和备份。

缺点

• 当用户流量大时，它的响应时间较慢。
• 实施和维护都很复杂。

DBMS 中分类与聚类的区别

聚类

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它的核心是基于数据点之间的相似性以及与其他数据的差异将它们分组在一起。

提供无标签的数据。

该功能将数据映射到多个聚类中的一个，其中数据项的安排依赖于它们之间的相似性。

聚类在不知道类别标签的情况下分析数据对象。

没有关于形成聚类的数据属性的先验知识。

它是仅通过将输入数据分组来完成的，因为没有预定义的输出。

聚类的数量在聚类之前是未知的。这些是在聚类完成后才确定的。

它被认为是一种无监督学习，因为没有关于类别标签的先验知识。## 结论

当面对大型复杂数据集时，分类和聚类都是必不可少的技术。它们有不同的目的和方法。分类有助于利用已知的标签对数据集进行分类，而聚类有助于在没有标签先验知识的情况下对数据集进行分组。