Row data что это
row data
Смотреть что такое «row data» в других словарях:
Data-driven testing — (DDT) is a term used in the testing of computer software to describe testing done using a table of conditions directly as test inputs and verifiable outputs as well as the process where test environment settings and control are not hard coded. In … Wikipedia
Data Efficiency — refers to efficiency of the many processes that can be applied to data such as storage, access, filtering, sharing, etc., and whether or not the processes lead to the desired outcome within resource constraints.A management definition of Data… … Wikipedia
Data efficiency — refers to efficiency of the many processes that can be applied to data such as storage, access, filtering, sharing, etc., and whether or not the processes lead to the desired outcome within resource constraints. A management definition of Data… … Wikipedia
Row — may refer to:*A series of items placed in a row (or line) *In England, a type of small street or road *Row (database), a single, implicitly structured data item in a table. *Tone row, in music, a permutation, an arrangement or ordering, of the… … Wikipedia
Data Carrier Detect — Data Carrier Detect, abbreviated as DCD, or alternately Carrier Detect abbreviated as CD, is a control signal present inside an RS 232 serial communications cable that goes between a computer and another device, such as a modem. This signal is a… … Wikipedia
Data Toolbar — Developer(s) DataTool Services Operating system Microsoft Windows Type Browser toolbar, Web scraping Website ww … Wikipedia
Row (database) — In the context of a relational database, a row also called a record or tuple represents a single, implicitly structured data item in a table. In simple terms, a database table can be thought of as consisting of rows and columns or fields. Each… … Wikipedia
Row Address Strobe — Dieser Artikel beschreibt den DRAM Chip. Für das mit diesen Chips aufgebaute DRAM Modul (ugs.: Speicherriegel), siehe Artikel Speichermodul. Dynamic Random Access Memory (DRAM), oder der halb eingedeutschte Begriff Dynamisches RAM, bezeichnet… … Deutsch Wikipedia
Row-major order — In computing, row major order and column major order describe methods for storing multidimensional arrays in linear memory. Following standard matrix notation, rows are numbered by the first index of a two dimensional array and columns by the… … Wikipedia
Data set — For IBM mainframe term for a file, see Data set (IBM mainframe). A data set (or dataset) is a collection of data, usually presented in tabular form. Each column represents a particular variable. Each row corresponds to a given member of the data… … Wikipedia
Паттерны архитектуры источников данных (PoEAA)
Row Data Gateway (Шлюз к данным записи)
Объект выступает в роли шлюза к отдельной записи в источнике данных. Один экземпляр на одну запись.
Встраивание кода доступа к БД в объекты, хранящиеся в памяти, может привести в некоторым неудобствам. Во-первых, если ваши объекты содержат бизнес-логику, добавление взаимодействия с БД увеличит сложность. Вскоре тестирование станет неудобным, если объекты, хранящиеся в памяти, завязаны на БД. Тесты станут медленнее из-за доступа к БД. Объект шлюза к записи представляется в точности, как запись в БД, но при этом даёт возможность доступа посредством штатных средств языка программирования. Все подробности доступа к БД скрыты за этим интерфейсом.Пример: объект шлюза PersonGateway, данные о записи из таблицы person и методы insert и update, которые позволяют прозрачно работать с записью.Качественная реализация этого паттерна на PHP существует в частности в Zend Framework в классе Zend_Db_Table_Row.
Active Record (Активная запись)
Объект является «обёрткой» одной строки из БД или представления, включает в себя доступ к БД и логику обращения с данными.
Пример: объект «Person» содержит данные об одной персоне и методы: добавить, обновить или удалить. По сути паттерн продвигает идею когда модель и логика сосредоточены в 1 классе.
рассмотрим диаграмму класса «Person»:
Пример реализации Active record на C#
Table Data Gateway (Шлюз к данным таблицы)
Описание:
Объект выступает в качестве шлюза между данными в приложении и в БД. Один объект работает сразу со всеми записями в таблице.
Шлюз к данным таблицы содержит весь SQL для доступа к таблице или представлению (view): selects, inserts, updates, deletes. Идея состоит в том что Table Data Gateway предоставляет «прокси-класс» (шлюз) для доступа к каждой таблицы БД.
Как это работает:
Шлюз табличных данных имеет простой интерфейс, обычно состоящий из нескольких методов поиска для получения данных из базы данных и методов обновления, вставки и удаления. Каждый метод отображает входные параметры в вызов SQL и выполняет SQL для соединения с базой данных. Шлюз табличных данных, как правило, не имеет состояния, поскольку его роль заключается в передаче данных с базы в бизнес логику и обратно.
По сути Table Data Gateway паттерн это прослойка которая отделяет SQL от бизнесс логики.
Когда нужно использовать Table data gateway?
Пример:
UML диаграмма будет выглядеть так:
Создаем POCO объект
Создаем класс PersonGateway, который содержит весь SQL для доступа к одной таблице или представлению: выбирает, вставляет, обновляет и удаляет. Другой код вызывает свои методы для всего взаимодействия с базой данных.
Data Mapper
Объектные и реляционные БД используют разные способы структурирования данных. Множество составляющих объектов, например коллекции и наследование, не представлены в реляционных БД. Когда проектируется объектная модель с большим количеством бизнес-логики, полезно применять такие механизмы для улучшения организации хранения данных и логики, которая работает c ними. Это приводит к различиям в организации. Так что объектная и реляционная схемы не идентичны.
Тем не менее, необходимость в обмене данными между двумя схемами не отпадает, и этот обмен становится, в свою очередь, сложным. Если же объект знает о реляционной структуре — изменения в одной из структур приведёт к проблемам в другой.
Raw Data: 7 причин иметь под рукой «сырые» данные
Шани Розенфельдер, ведущий менеджер по маркетингу AppsFlyer, делится советами по использованию «сырых» данных для оптимизации рекламных кампаний, выявлению махинаций с трафиком и выбору партнеров.
Когда мы говорим о данных, то обычно ссылаемся на две категории: агрегированные и «сырые». Агрегированные отчеты представляют неоспоримую ценность – все данные уже собраны в дэшборде, а измеренные показатели представляют результаты основных KPI.
Для чего же эти, на первый взгляд, бесконечные строки и колонки с цифрами «сырых» данных, если агрегированные отчеты уже связали все метрики и показатели? В конце концов, инсайты формируются на закономерностях, а не на данных отдельных пользователей. И в этом случае агрегированные отчеты действительно представляют большую ценность – они понятны, их легко использовать в работе и, опираясь на выведенные закономерности, совершать почти мгновенные действия, оптимизируя или изменяя рекламных кампаний.
Но какую бы неоспоримую ценность не представляли отчеты в дэшбордах, их явно недостаточно. Почти каждому маркетологу и аналитику нужны данные в своем первоначальном, т.е. «сыром» виде. Более того, у вас должен быть постоянный доступ к собственным «сырым» данным, даже если пока вы не можете самостоятельно управлять их передачей через Push или Pull API в реальном времени.
Рассказываем, как мошенники убивают рекламные бюджеты и как защитить ваше приложение.
Итак, зачем нам «сырые» данные?
1) Кампании с прицельным таргетингом
Возможность проводить прицельные, узкотаргетированные кампании – это, пожалуй, самая важная причина получить доступ к «сырым» данным. Тщательный анализ таких данных поможет вам составить максимально точные пользовательские списки и когорты, формирующие ядро целевой аудитории для ретаргетинговых или даже шаблонных кампаний.
Например, мы говорим о ритейл-приложении: на основе IDFA вы можете выделить аудиторию и составить список пользователей, которые просмотрели определенный товар, но не совершили покупку. А если у вас игра, и вы работаете с ретаргетинговой сетью, которая способна собирать данные о комплексных событиях внутри приложения с многочисленными параметрами (rich-in app events), вы с легкостью составите список игроков, которые дошли до 25 уровня, совершили хотя бы одну покупку, но за последние четыре недели не провели ни одной игровой сессии.
2) Собственная кастомная аналитика
В большинстве своем агрегированные отчеты достаточно подробны, но вам может потребоваться собственный анализ, сформированный под конкретные нужды. С полноценным доступом к «сырым» данным вы или ваша команда аналитиков сможет использовать их как угодно: копайте так глубоко, как нужно вам! И, вполне возможно, вы сможете открыть для себя новые инсайты по разным срезам пользователей, их поведению и жизненному циклу.
3) Регулировать расхождения
В сложной и пока еще разрозненной мобильной экосистеме расхождения в показателях установочных кампаний – данность, с которой приходиться мириться. Причин для появления таких расхождений тысячи, будь то несостыковки с цифрами апсторов или рекламных сетей.
Вот несколько примеров спорных ситуаций по установочным кампаниям в рекламных сетях. Эти «разночтения» возникают по очень распространенным причинам, таким как:
Разные методы подсчета : сеть А выставляет рекламодателю счет за 10 000 установок, а трэкинг-провайдер приписывает этому источнику только 8 000. Если у рекламодателя есть доступ к «сырым» данным, он просто выгружает отчет из дэшборда и видит, что трэкинг-провайдер распределилспорные 2 000 инсталлов между другими сетями, которые обеспечили последний клик.
Основная причина таких расхождений – разные методы подсчета. Сеть А приписывает себе установки, фиксируя совпадение «клик-инсталл». Но! Рекламная сеть не может знать, что происходило после атрибутированного клика, у нее нет доступа к данным других сетей, она попросту не может отследить всю воронку конверсии.
Технические неполадки: рекламодатель видит установки в дэшборде, но их не видит рекламная сеть, так как не получает постбэков, а это чревато заморозкой кампании. В таких ситуациях рекламодатель может отфильтровать «сырые» данные по логам и выявить проблему (будь то ошибки в настройках или конфигурации), исправить ее или оперативно поделиться информацией о сбое с партнёрами и расследовать причины позже.
Расхождения в данных случаются и с апсторами, и вот почему:
Данные магазинов нельзя оспорить. Единственное, что можно сделать в такой ситуации – понять, что привело к расхождениям и решить, какой метод подсчета будете использовать вы.
Вот несколько способов выявить мошеннические действия при помощи «сырых» данных. Предположим, что речь идет о продвинутых мошенниках, способных создать новый идентификатор устройства. Наличие «сырых» данных поможет вам отследить подозрительную активность. В таких случаях надо искать определенные закономерности: множество установок или уникальных идентификаторов, которые приходят с одного IP, нелогичные временные промежутки инсталлов (каждую секунду, каждые пять секунд и т.д.) или обратить внимание на то, что большое число IDFA привязано к одному IDFV (идентификатор производителя).
5) Повторное вовлечение пользователя через сети, которые их привели
Вы можете связать «сырые» атрибуционные данные трэкинг-провайдера с собственными шаблонами и бизнес-моделями. Такие связки помогут вам проводить кампании по повторному вовлечению (re-engagement) через рекламные сети или каналы, которые привели этих пользователей. Например, мотивировать пользователей, приобретенных через кампанию в Tвиттере, писать твиты про ваш продукт.
Настройка передачи данных в режиме реального времени через push API имеет кучу преимуществ, так что вас не должно удивлять, что этой функцией пользуются даже самые продвинутые маркетологи. Но что произойдет, если вы получаете данные от трэкинг-провайдера только в режиме реального времени, а у вас сбои со связью? Ответ прост – вы потеряет все данные за период сбоя. Опция выгрузки «сырых» данных за определенный период из дэшборда застрахует от любых потерь.
7) Меняйте вендоров когда угодно
Наличие всего массива многоуровневых данных дает вам полную свободу. Имея под рукой «сырые» данные, вы всегда можете забрать их с собой и начать работать с другим поставщиком, тогда как без них вы фактически привязаны к одному вендору, который распоряжается вашими данными. Очевидная вещь, но многие даже не задумываются об этом. Все данные по вашим кампаниям и приложениям принадлежат вам и только вам и это ваш самый ценный актив.
БЕЗ «СЫРЫХ» ДАННЫХ ВЫ ПРАКТИЧЕСКИ ПРИВЯЗАНЫ К ЕДИНСТВЕННОМУ ПОСТАВЩИКУ
Для того, чтобы выжать максимум пользы из своих данных, нужно получить все логи, в идеале через API-трансфер (если вы поддерживаете эту функцию), либо через прямой доступ из дэшборда. Ведь для того, чтобы двигаться вперед, ваши тылы должны быть надежно прикрыты в любой ситуации.
AppsFlyer– аналитическая маркетинговая платформа для продвижения мобильных приложений и атрибуции мобильного трафика. Встроенный в мобильное приложение SDK AppsFlyer предоставляет рекламодателям комплексные данные об установках, конверсии и других показателях эффективности рекламных кампаний. Официальный партнер Facebook и Twitter по мобильному маркетингу. Список интегрированных партнеров AppsFlyer насчитывает более 1000 рекламных сетей, включая Yahoo!, Google, Bing, iAd и Criteo.
Авторы: Шани Розенфельдер, Александра Шпакова
Data Row Класс
Определение
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Представляет строку данных в DataTable.
Примеры
В следующем примере создается новый DataRow путем вызова NewRow метода DataTable объекта.
Комментарии
Конструкторы
Инициализирует новый экземпляр класса DataRow, используя указанный конструктор. Только для внутреннего использования.
Свойства
Получает значение, показывающее, есть ли ошибки в строке.
Получает указанную версию данных, сохраненных в указанном объекте DataColumn.
Возвращает или задает данные, сохраненные в указанном объекте DataColumn.
Получает данные, сохраненные в столбце, указанном по индексу и версии извлекаемых данных.
Возвращает или задает данные, сохраненные в столбце, указанном по индексу.
Получает указанную версию данных, сохраненных в именованном столбце.
Возвращает или задает данные, сохраненные в столбце, указанном по имени.
Возвращает или задает все значения для этой строки с помощью массива.
Возвращает или задает настраиваемое описание ошибки для строки.
Получает текущее состояние строки, относящееся к ее отношению к коллекции DataRowCollection.
Получает объект DataTable, для которого эта строка имеет схему.
Методы
Фиксирует все изменения, внесенные в эту строку со времени последнего вызова метода AcceptChanges().
Начинает операцию изменения объекта DataRow.
Отменяет текущее изменение строки.
Очищает ошибки для строки. Это относится к свойству RowError и ошибкам, установленным с помощью метода SetColumnError(Int32, String).
Прекращает изменение строки.
Определяет, равен ли указанный объект текущему объекту.
Получает дочерние строки этого объекта DataRow с помощью указанного объекта DataRelation.
Получает дочерние строки объекта DataRow с помощью указанных объектов DataRelation и DataRowVersion.
Получает дочерние строки объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объекта DataRelation.
Получает дочерние строки объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объектов DataRelation и DataRowVersion.
Получает описание ошибки указанного объекта DataColumn.
Получает описание ошибки для столбца, указанного по индексу.
Получает описание ошибки для столбца, указанного по имени.
Получает массив столбцов с ошибками.
Служит хэш-функцией по умолчанию.
Получает родительскую строку объекта DataRow с помощью указанного объекта DataRelation.
Получает родительскую строку объекта DataRow с помощью указанных объектов DataRelation и DataRowVersion.
Получает родительскую строку объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объекта DataRelation.
Получает родительскую строку объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объектов DataRelation и DataRowVersion.
Получает родительские строки объекта DataRow с помощью указанного объекта DataRelation.
Получает родительские строки объекта DataRow с помощью указанных объектов DataRelation и DataRowVersion.
Получает родительские строки объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объекта DataRelation.
Получает родительские строки объекта DataRow с помощью указанного свойства RelationName объектов DataRelation и DataRowVersion.
Возвращает объект Type для текущего экземпляра.
Получает значение, показывающее, существует ли указанная версия.
Получает значение, показывающее, содержит ли указанный объект DataColumn значение null.
Получает значение, показывающее, содержит ли указанные объекты DataColumn и DataRowVersion значение null.
Получает значение, показывающее, содержит ли столбец по указанному индексу значение null.
Получает значение, показывающее, содержит ли названный столбец значение null.
Создает неполную копию текущего объекта Object.
Отменяет все изменения, внесенные в строку после последнего вызова метода AcceptChanges().
Задает описание ошибки для столбца, указанного как DataColumn.
Задает описание ошибки для столбца, указанного по индексу.
Задает описание ошибки для столбца, указанного по имени.
Задает значение null указанному параметру DataColumn.
Задает родительскую строку DataRow с указанным новым родительским объектом DataRow.
Задает родительскую строку DataRow с указанными новыми родительскими объектами DataRow и DataRelation.
Возвращает строку, представляющую текущий объект.
Методы расширения
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, DataColumn) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, DataColumn, DataRowVersion) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, Int32) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, Int32, DataRowVersion) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, String) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Обеспечивает строго типизированный доступ к каждому значению столбца в указанной строке. Метод Field (DataRow, String, DataRowVersion) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Задает новое значение для указанного столбца в DataRow. Метод SetField (DataRow, DataColumn, T) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Задает новое значение для указанного столбца в вызванном методе DataRow. Метод SetField (DataRow, Int32, T) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Задает новое значение для указанного столбца в DataRow. Метод SetField (DataRow, String, T) также поддерживает типы, допускающие значения null.
Применяется к
Потокобезопасность
Этот тип является надежным для многопоточных операций чтения. Необходимо синхронизировать любые операции записи.
fesor / README.md
Существует 4 основных подхода для организации рабоыт с базой данных, Table Gateway, Row Data Gateway, Active Record и Data Mapper. Все эти подходы объеденяет то, что они скрывают от нас базу данных и нюансы работы с ними (в частности SQL). На сегодняшний день самым популярным подходом являются Active Record и Data Mapper, все о них слышали, но для того что бы более полно представлять, как развивалась идея, стоит рассказать и о первых двух.
Table Data Gateway
Можно было бы конечно сделать объект, и держать логику хранения данных внутри. Но в таком случае у нас наши сущности будут зависеть от базы данных, и их будет не так уж легко тестировать. Тесты будут требовать подключения к базе данных и от того станут медленными.
Для решения этой проблемы, нам нужна прослойка между сущностью и базой данных. Row Data Gateway. При этом подходе мы проэцируем отдельные ряды нашей таблицы на объекты, которые служат промежуточным звеном и инкпсулируют все детали о том как сохраняется информация в себе. В итоге наши сущности могут работать через этот gateway используя штатные средства языка программирования.
Отдельно стоит заметить, что поскольку Row Data Gateway представляет собой отдельную строку таблицы, для выборки нужных рядов нам нужно уже делать отдельный компонент Finder.
AR и Row Data Gateway не очень удобно тестировать. Нам хочется полной независимости от базы данных.
Object Relation Mapping
Поскольку первые два подхода практически не используются, рассмотрим Active Record и Data Mapper. В чем координальное отличие?
В рамках Active Record (или Active State) мы работаем с объектами как отображением элементов нашей базы данных, как если бы у нас был прямой доступ к ним без SQL прослойки. В DataMapper мы работаем исключительно с нашими объектами, которые лежат в памяти, и просим отдельную штуку (мэппер) что бы тот синхронизировал состояние объектов в памяти и в базе (сохранил состояние по сути).
Доустим у нас есть некий граф объектов, с которым мы работаем в рамках бизнес транзакции. И мы должны сохранить изменения в базу, то есть объект на верху графа и все связанные с ним сущности. Если руководствоваться паттерном «Информационный эксперт», заниматься этим должен тот, кто знает как это делать. В случае AR эта логика выносится прямо в сущности и мы явно задаем в каком порядке что сохранять. В случае же с DM у сущности нет таких знаний и мы выделяем все в отдельный компонент, что дает нам дополнительные варианты как это организовать удобнее для нас. От тупого разруливания графа «руками», до алгоритмов, которые разруливают это автоматически.
На негодняшний день в чистом виде в рамках существующих ORM вы можете встретить только DataMapper. ORM на основе Active Record так или иначе внутри используют намного более сложные концепции, дабы упростить разработчикам жизнь и снизить сложность.
Реализации ORM использующие Data Mapper
Реализации ORM использующие Active Record