Google စာကြည့်တိုက်အရင်းအမြစ်ကုဒ်များ "» နည်းလမ်းများဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။ ၎င်းတွင် တစ်ဦးချင်းစီ မှတ်တမ်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းမရှိဘဲ လုံလောက်သော မြင့်မားတိကျမှုရှိသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်း။ စာကြည့်တိုက်ကုဒ်ကို C++ နဲ့ရေးထားတယ်။ Apache 2.0 အောက်တွင် လိုင်စင်ရထားသည်။
ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ဒေတာကို ခွဲခြား၍ သီးခြားပုဂ္ဂိုလ်များ၏ ယေဘုယျအချက်အလက်များမှ ကန့်သတ်ချက်များကို ခွဲထုတ်ခြင်းမပြုဘဲ စာရင်းအင်းဒေတာဘေ့စ်များမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနမူနာများကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုတွင် ကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ သုတေသီများသည် ဆေးရုံများတွင် လူနာများ၏ ပျမ်းမျှနေထိုင်မှုကြာချိန်ကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်နိုင်သော်လည်း လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားပြီး လူနာအချက်အလက်များကို မီးမောင်းထိုးပြခြင်းမရှိပေ။
အဆိုပြုထားသည့် စာကြည့်တိုက်တွင် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များပါဝင်သည့် ဂဏန်းဒေတာအစုများအပေါ်အခြေခံ၍ စုစည်းထားသော စာရင်းအင်းများထုတ်ပေးရန်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များစွာကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း ပါဝင်သည်။ algorithms ၏မှန်ကန်သောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုစစ်ဆေးရန်၊ ၎င်းကိုပေးထားသည်။ . အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သင့်အား အနိမ့်ဆုံး၊ အမြင့်ဆုံးနှင့် ပျမ်းမျှကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းအပါအဝင် ဒေတာပေါ်ရှိ summation၊ counting, mean, standard deviation, dispersion and order statistics operations ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အကောင်အထည်ဖော်မှုလည်း ပါဝင်သည်။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အကျုံးမဝင်သော တွက်ချက်မှုများအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
စာကြည့်တိုက်သည် သင့်အား လက်ရှိလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ချဲ့ထွင်ရန်နှင့် အပိုယန္တရားများ၊ ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးအဆင့်ထိန်းချုပ်မှုများကို ထည့်သွင်းနိုင်စေမည့် မော်ဂျူလာဗိသုကာကို အသုံးပြုထားသည်။
PostgreSQL 11 DBMS အတွက် စာကြည့်တိုက်ကို အခြေခံထားသည်။ ကွဲပြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသည့် အမည်မသိ ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ချက်များ- ANON_COUNT၊ ANON_SUM၊ ANON_AVG၊ ANON_VAR၊ ANON_STDDEV နှင့် ANON_NTILE။
source: opennet.ru