Penyusunan Html Menggunakan Xquery

Penyusunan Html Menggunakan Xquery – Format html yang disusun dengan sangat baik menjadi salah satu kunci utama kesuksesan sebuah situs html. Tentu saja dengan adanya situs html yang terstruktur dengan rapi memungkinkan para penggunanya dapat menyesuaikan dengan lebih mudah.

Fleksibilitas dari prosesor xquery yang digunakan memungkinkan para pembangun website memiliki kesempatan yang lebih luas untuk membangun sebuah situs website yang lebih mudah dipahami oleh penggunanya. Xquery memberikan fasilitas kepada pembangun situs untuk membuat situs yang lebih informatif. Penggunaan bahasa program yang lebih terstruktur memungkinkan para penggunanya bisa lebih mudah dalam melakukan penyusunan html dari sumber data yang lebih akurat. Bahasa program yang lebih sederhana dan tidak terlalu menyulitkan memudahkan penggunanya untuk menyusun website dengan format yang lebih mudah.

Prosesor xquery memiliki bahasa perintah program yang sama sekali tidak rumit. Kesederhanaan dari bahasa perintah diwujudkan dalam bentuk infrastruktur program yang lebih rapi. Infrastruktur program dan perintah program yang digunakan berbentuk seperti infrastruktur berupa pohon yang lebih rapi. Penggunaan bentuk infrastruktur seperti pohon memungkinkan prosesor ini untuk bekerja dengan lebih maksimal. Infrastruktur seperti pohon merupakan infrastruktur program yang sangat sederhana. Di dalam infrastruktur tersebut terdapat banyak sekali simpul yang mudah dioperasikan. Seperti atribut, dokumen, teks, kolom komentar, kolom untuk nama dan beberapa atribut pendukung lainnya yang mendukung terciptanya sebuah website yang informatif.

Prosesor xquery bisa dikatakan sebagai salah satu prosesor yang cukup tua. Mengingat bahwa prosesor ini sudah mulai digunakan sejak awal tahun 90 an. Meskipun merupakan prosesor yang sudah cukup tua, namun untuk membangun html hingga kini masih bisa dimanfaatkan sebagai salah satu media untuk membangun situs yang akurat dan juga informatif. Akurasi dan juga semua informasi yang bersumber dari sumber data yang jelas bisa dimasukkan secara sempurna. Bahasa pemrogramannya yang sangat sederhana meskipun sudah cukup tua akan tetapi masih sesuai digunakan sampai saat ini untuk membangun sebuah website yang informatif dengan gaya yang lebih sederhana. Sebagai contohnya, Anda bisa melihat langsung ke website yang menggunakan bahasa pemrograman Prosesor xquery.

Meskipun bahasa program dan atribut-atributnya tergolong sederhana, namun pada kenyataannya komponen atribut tersebut masih layak dijadikan salah satu alat untuk membangun sebuah website yang informatif. Strukturnya yang lebih sederhana namun lebih rapi memungkinkan siapa saja yang menggunakannya bisa membuat website dengan lebih mudah dan lebih sederhana. Itulah sebabnya mengapa prosesor xquery masih dianggap sesuai untuk membangun situs html yang sederhana dengan banyak informasi dan konten yang bisa dimasukkan di dalam website. Kesesuaian inilah yang membuat xquery masih dipilih sebagai prosesor yang cukup ampuh untuk membuat situs html dengan konten yang cukup padat. Proses penyusunannya yang lebih mudah dan relatif lebih cepat memastikan bahwa xquery menjadi komponen bahasa program html yang cocok untuk digunakan sebagai pembuat html yang sesuai sepanjang masa.

Arti Spesifikasi Penting Tentang Prosesor
GPU Informasi

Arti Spesifikasi Penting Tentang Prosesor

Arti Spesifikasi Penting Tentang Prosesor – CPU di komputer adalah otak yang melakukan semua pemrosesan. Ini adalah komponen terpenting yang menentukan kinerja komputer Anda. Itu dipasang di soket pada motherboard dan dapat dengan mudah terlihat jika Anda melihatnya.

Arti Spesifikasi Penting Tentang Prosesor

zorba-xqueryCPU juga memiliki heat sink dan kipas yang terpasang tepat di atasnya, karena mereka menghasilkan panas paling banyak dari semua komponen.

Sebagian besar cpu komputer diproduksi oleh Intel atau AMD. Keluarga prosesor Intel Core utama mencakup chip i3, i5, i7, dan i9, sedangkan AMD Ryzen menyertakan Ryzen 3/5/7/9.

Semua cpu tidak sama dalam hal kinerja dan yang paling mahal lebih bertenaga. CPU seri Intel i3/Ryzen 3 adalah entry level dan anggaran rendah sedangkan seri intel i9/ryzen 9 adalah untuk komputer workstation berkinerja tinggi.

Baca Juga : Yang Perlu Kalian Ketahui Tentang XML

Selain nama dan nomor, ada banyak fitur inti atau spesifikasi CPU yang menentukan kinerjanya. Saat memilih CPU, penting untuk memperhatikan setiap detail kecil dalam spesifikasi dan memastikan bahwa komponen lain dalam build Anda kompatibel dengannya.

Spesifikasi dan Fitur CPU

Pada artikel ini kita akan melihat beberapa fitur penting dari sebuah cpu yang mempengaruhi kinerjanya dan juga mempengaruhi pemilihan komponen lain seperti motherboard, ram, psu, pendingin, kartu grafis dll.

Hitungan Inti

Sebagian besar cpu modern memiliki banyak inti mulai dari 4,6,8 hingga 32 dan 64. Setiap inti seperti cpu di dalam cpu yang dapat menjalankan program. Memiliki banyak inti memungkinkan cpu untuk menjalankan banyak program secara bersamaan sehingga membuatnya lebih cepat.

Semakin banyak inti yang dimiliki sebuah prosesor, semakin cepat ia dapat menangani banyak proses, yang penting untuk multitasking atau untuk beban kerja berat yang dapat memanfaatkan banyak inti.

Proses seperti pengeditan video/transcoding dan aplikasi seperti game menggunakan banyak inti untuk menjalankan tugas secara paralel dan melihat peningkatan kinerja yang masif dengan lebih banyak inti. Jika Anda berencana untuk mendapatkan PC atau laptop gaming, carilah laptop dengan minimal 6 core. Untuk pekerjaan pengeditan video profesional, cpu 8 inti akan ideal sedangkan untuk membangun stasiun kerja cari cpu inti 12/16.

Untuk sebagian besar pengguna rumahan dengan persyaratan dasar seperti pengeditan dokumen, penjelajahan web, menonton video, dll., prosesor 4-inti modern sudah cukup.

Dukungan hyper-threading

Fitur Hyper-Threading saat ada pada cpu memungkinkan setiap inti pada cpu bertindak sebagai 2 inti. Dengan kata lain, cpu 4 inti dengan dukungan hyperthreading akan tampak memiliki 4 x 2 = 8 inti. Sekarang ini tidak menggandakan kinerja tetapi menambah beberapa keuntungan.

Jadi cpu 4 core dengan hyperthreading akan lebih cepat dari cpu 4 core tanpa hyperthreading.

Namun cpu 4 inti dengan hyperthreading akan lebih lambat dari cpu 8 inti tanpa hyperthreading.

Perhatikan bahwa Hyper-Threading khusus untuk Intel dan AMD yang setara adalah Simultaneous Multi-Threading (SMT) yang melakukan hal serupa. Istilah yang lebih umum adalah multi-threading.

Sementara jumlah inti mewakili jumlah inti fisik dalam CPU, jumlah utas mewakili jumlah inti virtual yang dapat disimulasikan oleh prosesor. Jadi misalnya prosesor Intel i5-10400 memiliki 6 core fisik dan 12 thread.

CPU Intel menggunakan ‘hyper-threading’ dan CPU AMD menggunakan ‘multi-threading simultan’ atau SMT untuk mencapai ini, dengan kedua teknologi pada dasarnya sama.

Seperti disebutkan sebelumnya, lebih banyak inti dan utas sama dengan efisiensi dan multitasking yang lebih baik karena prosesor lebih mampu menjalankan lebih banyak tugas secara bersamaan.

Tidak semua model cpu memiliki dukungan hyper threading. Untuk memeriksa apakah cpu memiliki dukungan threading, periksa spesifikasinya secara online. Untuk memeriksa mesin, gunakan alat seperti cpu-z dan hwinfo atau Windows Task Manager. Mereka dapat mendeteksi dan melaporkan jumlah inti dan utas cpu.

Dengan dukungan hyperthreading yang tersedia, Windows Task Manager akan menampilkan “Prosesor Logis” dua kali jumlah inti.

Perhatikan bahwa mulai generasi ke-12 intel telah mulai membuat cpu dengan arsitektur hybrid core/thread. Ada 2 jenis core, yaitu Performance core (P-core) dan Efficient Core (E-core) dan hanya performance core yang hyper-threading, sedangkan yang efisien tidak. Seperti yang Anda lihat, jumlah utas (prosesor logis) sama dengan dua kali jumlah P-core ditambah dengan jumlah E-core.

P-core juga memiliki frekuensi turbo dan base clock yang lebih tinggi dibandingkan dengan E-core.

Kecepatan jam

Prosesor digerakkan oleh jam digital yang beroperasi pada frekuensi tertentu yang diukur dalam Hz. CPU dapat melakukan beberapa tugas dengan setiap siklus clock, jadi semakin tinggi kecepatan clock, semakin banyak instruksi yang dapat dieksekusi oleh cpu.

Misalnya, prosesor jam dasar 3,1 GHz berpotensi melakukan 3,1 tugas setiap detik. Yang kami maksud dengan tugas adalah instruksi program.

Semakin tinggi kecepatan clock, semakin banyak tugas yang dapat diselesaikan prosesor, dan umumnya komputer Anda akan semakin cepat berjalan.

Untuk memeriksa frekuensi jam cpu Anda, Anda dapat menggunakan alat seperti cpu-z atau hwinfo. Berikut beberapa contohnya.

Di atas adalah cpu AMD Ryzen 7 5800H yang memiliki kecepatan clock dasar 3,2Ghz dan tingkat peningkatan 4,4Ghz.

Masalah Generasi

Penting untuk diperhatikan bahwa membandingkan kecepatan clock prosesor dari generasi atau pabrikan yang berbeda tidak selalu yang terbaik.

Misalnya, prosesor quad-core lama seperti Intel Core i5-7500 generasi ke-7 yang berjalan pada 3,4 GHz akan dikalahkan oleh Intel Core i5-10500 6-core generasi ke-10 yang berjalan pada 3,1GHz.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr
Yang Perlu Kalian Ketahui Tentang XML
Informasi XQuery

Yang Perlu Kalian Ketahui Tentang XML

Yang Perlu Kalian Ketahui Tentang XML  – Membawa perubahan Agustus tanggung jawab pekerjaan harian saya bersamaan dengan itu datang dengan sejumlah gangguan, termasuk rentang waktu jauh dari membaca milis. Dilihat dari popularitasnya kolom seperti XML-Deviant, banyak pembaca berada dalam kesulitan yang sama.

Yang Perlu Kalian Ketahui Tentang XML

zorba-xquery – Bahkan berkualitas tinggi daftar seperti XML-Dev memerlukan investasi waktu untuk membaca, memproses, memfilter, dan mengekstrak yang berguna bit diskusi.

Karena kolom XML-Deviant telah berevolusi, itu telah bergeser dari surat murni daftar ringkasan untuk sesuatu yang lebih terfokus pada analisis dan observasi. Namun, ringkasan dasar sesekali mengisi peran penting. Mengejar hal-hal sering menimbulkan diskusi baru atau mengungkap hubungan yang menarik antara berbagai hal, jadi mari kita mulai.

Dimulai dengan diskusi khas XML-ish, Bryan Rasmussen bertanya-tanya dengan lantang tentang perbedaan antara validasi tipikal (di mana kesalahan terkecil menyebabkan lengkap kegagalan) dan pemrosesan hypermedia tipikal, katakanlah di browser (di mana kesalahan kecil diabaikan dan hidup terus berjalan, mungkin dengan indikator gambar yang rusak atau semacamnya). Meskipun tidak persis sebuah teori, Len Bullard menjawab dengan : “Jika wiper kaca depan Anda tidak berfungsi, sebaiknya mobil Anda menolak mulai?” Tampaknya masuk akal bagi saya, dalam banyak situasi. Dalam pemeriksaan QA terakhir sebagai kendaraan meninggalkan pabrik, bagaimanapun, mengembalikan mobil akan lebih baik daripada melanjutkan ke a dealer, meskipun mungkin aku hanya pilih-pilih.

Apakah itu cocok dengan apa yang terjadi dengan XHTML 2.0? Draf Kerja tidak datang keluar sebagai secepat yang diinginkan beberapa orang, meskipun mereka sedang dilihat. Milis dan individu blogger beramai-ramai membahas bagian kesesuaian dari May Working Draft, yang mengklaim ke membutuhkan sebuah xsi:schemaLocationatribut. Telusuri cukup jauh, dan Anda akan menemukannya Henri Sivonen Pesan , dijelaskan oleh Uche Ogbuji. Banyak blogger lain melompati ini, dengan nada umum, “Apa yang terjadi mereka minum ketika mereka menulis ini?” Untungnya, cerita ini memiliki akhir yang bahagia. Seperti diberitakan , ini adalah a kasus kesalahan ketik RFC 2119, HARUS yang benar-benar dimaksudkan untuk mengatakan MUNGKIN.

Baca Juga : Cara XQuery Untuk Mengambil Data Dari Layanan Web

XML yang tangkas

Jim Fuller memulai utas yang menarik, memodifikasi Manifesto asli untuk pengembangan perangkat lunak Agile agar sesuai dengan XML, poin nilai utama adalah:

  • Pemrosesan XML melalui pemrosesan teks (batch, make, dll…)
  • REST atas SOA (SOAP et al)
  • RelaxNG melalui Skema XML
  • XPath dan XSLT melalui XQuery

Melanjutkan: “Artinya, meskipun ada nilai pada item di sebelah kanan, kami menghargainya item di sebelah kiri lagi.”

balas Michael Champion (dalam pesan yang sepertinya lolos dari arsip retak):

Tidak jelas bagi saya bagaimana REST lebih gesit daripada SOA, RELAX lebih gesit daripada XSD, dll. Tentu saja pengembang XML yang gesit akan siap menggunakan RELAX NG dalam sebuah skenario untuk yang lebih tepat daripada XSD jika itu meningkatkan pelanggan kolaborasi, interaksi individu, dll.

Selain itu, Champion membuat analogi yang diterima dengan baik untuk alat perbaikan rumah, terkait pada akhir artikel ini.

Dalam beberapa jam setelah diskusi itu dan tanpa koneksi yang jelas ke Agile XML benang, Joe Fawcett tanya tentang pernyataannya bahwa “pertumbuhan layanan Web (XML) didorong oleh kebutuhan ke pisahkan konten dari presentasi.” Seseorang yang baru saja keluar dari utas sebelumnya mungkin Baca pertanyaannya, seberapa besar pengaruh kelincahan, khususnya dalam pemisahan konten dari presentasi, telah pada pengembangan layanan web? Michael Kay menjawab bahwa situasi “lebih didorong oleh kebutuhan untuk mengirimkan data XML ke aplikasi yang membawa keluar logika bisnis menggunakan data, bukan hanya melakukan presentasi.” Lainnya, termasuk Jim Fuller dan Anne Thomas Maines setuju.

“Pemisahan konten dari presentasi” adalah poin penting dalam semua jenis presentasi berurusan dengan XML, tetapi poin yang jarang dilihat dengan mata kritis. Xasima Xirohata Poin ini, mengatakan, “Sejauh yang saya tahu terlalu berbahaya untuk mengatakan pemisahan itu konten dari presentasi adalah keuntungan dari XML atau itu kebutuhan utama yang memaksa penampilan XML.” Pemisahan yang ketat sering memiliki manfaat, tetapi di lain waktu, kontennya adalah presentasi. Doug Rudder membidik poin kunci, bahwa pilihan desain “akan berdampak keluaran, mencari, mengindeks, menautkan, menggunakan kembali, dll. Dalam kebanyakan kasus, mendefinisikan konten untuk apa ini, bukan seperti apa (dalam contoh keluaran tertentu) yang penting.” Yang kembali ke Orang-orang XHTML 2.0, dan mengapa mereka sangat berhati-hati untuk memperbaikinya.

Prosesor Skema yang Meledak

Roger Costello menyarankan bahwa dalam Skema XML W3C, menggunakan maxOccurs=’unbounded’adalah tidak diinginkan, menggambar perbandingan dengan loop tak terbatas perangkat lunak. Joe English keberatan dengan ini berlatih dengan alasan bahwa memilih beberapa nilai untuk batas atas adalah sewenang-wenang: “dengan sangat beberapa pengecualian, setiap upaya untuk menyusun batas atas yang cocok untuk nilai ‘maxOccurs’ apa pun adalah terikat untuk melibatkan tebak-tebakan liar.” Sudut lain yang tidak mudah terlihat adalah bahwa algoritma umum yang digunakan untuk mengimplementasikan mesin negara dari pameran tata bahasa benar-benar miskin kinerja memori dalam menghadapi nilai maxOccurs yang besar tetapi tidak terbatas. Praktis pengalaman menunjukkan bahwa nilai di atas sekitar 1.000 mulai menimbulkan masalah.

Rick Jelliffe mendapat ke detail yang lebih teknis, berspekulasi bahwa masalahnya terletak pada tata bahasa tempat pertama, dan teknik validasi berbasis jalur itulah yang dibutuhkan selanjutnya.

Tapi Michael Kay mungkin menjelaskannya lebih jauh singkatnya: “komputer seharusnya tidak membatasi orang.”

Bisakah kita menarik hubungan apa pun di antara topik-topik ini? Pertama, banyak diskusi telah dilakukan secara bertahap naik ke tingkat yang lebih tinggi. Alih-alih mencari tahu bagaimana seharusnya Skema XML ke bekerja, orang-orang berbicara tentang strategi validasi keseluruhan, dan menuntaskan yang terbaik praktik untuk pemodelan skema. Diskusi juga tentang Agile XML menunjukkan peningkatan tingkat kesadaran diri di antara para peserta.

Agustus biasanya merupakan bulan yang lambat di milis, dengan semua liburan Euro berlangsung pada, tapi tahun ini hal-hal yang cukup hidup. Banyak diskusi segar dan informatif berlanjut pada. Tentu saja, beberapa lalu lintas adalah materi permathread, atau konten gratis. Untuk contoh, saya belum merangkum utas apa pun di “Web 2.0”; mencoba mencari tahu baik definisi untuk itu, atau menjelaskan bagaimana itu benar-benar hanya sebuah sikap, atau kontras buatan sendiri teknologi dengan orang-orang dari badan standar. Saring kebisingan dari percakapan itu dan tidak ada yang tersisa. Mungkin kesadaran itu sendiri yang penting mengambil jauh dari ringkasan diskusi.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Cara XQuery Untuk Mengambil Data Dari Layanan Web
Processor

Cara XQuery Untuk Mengambil Data Dari Layanan Web

Cara XQuery Untuk Mengambil Data Dari Layanan Web – Freeform SQL Editor dapat digunakan untuk terhubung ke layanan web pihak ketiga untuk mengambil dan melaporkan data. Namun, Anda tidak dapat menggunakan SQL untuk melaporkan layanan web. Sebagai gantinya, Anda harus menggunakan pernyataan XQuery.

Cara XQuery Untuk Mengambil Data Dari Layanan Web

zorba-xquery – XQuery adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil data dari dokumen atau sumber data yang dapat dilihat sebagai XML. Karena Anda membuat pernyataan XQuery Anda sendiri untuk membuat laporan dengan Freeform SQL Editor, pemahaman tentang cara membuat dan menggunakan pernyataan XQuery sangatlah penting. Beberapa teknik dasar cara membuat pernyataan XQuery disediakan di bawah ini.

Anda juga dapat menggunakan Editor dan Generator XQuery (XEG) untuk menghasilkan pernyataan XQuery untuk mengkueri sumber data tertentu. Untuk langkah-langkah menggunakan XEG, lihat Membuat Pernyataan XQuery dengan XQuery Editor and Generator (XEG) .

Pernyataan XQuery, yang digunakan untuk membuat laporan di MicroStrategy untuk melaporkan data yang diambil dari layanan web, dapat dipisahkan menjadi dua bagian logis. Kedua bagian logis ini memisahkan tugas menghubungkan ke data dan mengembalikan data sehingga dapat diintegrasikan ke dalam MicroStrategy.

Baca Juga : Memahami Alat Bantu XQuery Untuk Pengarsip 

Menghubungkan ke layanan web dan meminta data: Bagian pertama dari pernyataan XQuery mencakup semua definisi dan informasi yang diperlukan untuk terhubung ke layanan web.

Ini termasuk menentukan fungsi apa pun yang diperlukan untuk pernyataan XQuery, menentukan apakah akan menggunakan arsitektur REST atau protokol SOAP, membuat permintaan untuk mengambil data dari layanan web, dan seterusnya. Definisi ini disorot dengan kotak merah dengan batas tegas pada contoh pernyataan XQuery di atas.

Definisi yang diperlukan di bagian XQuery ini bergantung pada layanan web yang Anda akses dan data yang ingin Anda ambil.

Anda juga dapat menggunakan fungsi REST atau SOAP yang disediakan oleh vendor pihak ketiga lainnya seperti Zorba. Namun, MicroStrategy hanya secara aktif menguji dan mendukung fungsi MicroStrategy yang tercantum di atas.

Menerapkan keamanan: Dalam contoh pernyataan XQuery yang ditunjukkan di atas, tidak diperlukan informasi login untuk mengakses layanan web. Namun, layanan web dapat memerlukan berbagai jenis informasi login dan protokol keamanan untuk mengakses data. Untuk informasi tentang penerapan keamanan dalam pernyataan XQuery dan bagaimana hal ini dapat mengubah sintaks permintaan XQuery, lihat Menerapkan Keamanan Dalam Pernyataan XQuery .

Mengembalikan data dari layanan web agar dapat diintegrasikan ke dalam Strategi Mikro: Bagian kedua dari pernyataan XQuery menentukan cara mengembalikan data yang diambil dari layanan web agar dapat diintegrasikan ke dalam Strategi Mikro. Definisi ini disorot dengan kotak biru dengan batas putus-putus pada contoh pernyataan XQuery di atas.

Anda harus mengembalikan data dalam format tabel, itulah sebabnya pernyataan XQuery yang ditampilkan di atas dimulai dengan return

. Ini memastikan bahwa data dalam format yang dapat dipahami dalam MicroStrategy.Bagian pernyataan menentukan kolom data yang disertakan dalam tabel. Pernyataan XQuery yang ditunjukkan di atas membuat kolom untuk data kota, negara bagian, kode pos, kode area, dan zona waktu. Kolom ini menjadi atribut dan metrik laporan MicroStrategy.Data untuk kolom ini kemudian diambil di bagian pernyataan. Cara Anda membuat pernyataan XQuery untuk mengembalikan data bergantung pada struktur layanan web pihak ketiga, serta apakah Anda berencana untuk memanipulasi data menggunakan XQuery sebelum mengintegrasikannya ke dalam MicroStrategy.Menerapkan Keamanan Dalam Pernyataan XQueryLayanan web dapat memiliki berbagai persyaratan keamanan untuk mengakses data yang disediakan oleh layanan web. Dukungan MicroStrategy untuk pengambilan data dari layanan web menggunakan pernyataan XQuery mendukung sebagian besar mekanisme keamanan layanan web yang tersedia. Layanan web dapat memerlukan autentikasi HTTP, Keamanan Layanan Web, atau persyaratan keamanan nama pengguna dan kata sandi standar, yang semuanya dijelaskan di bawah ini:Otentikasi HTTP menyediakan otentikasi menggunakan salah satu dari beberapa mode otentikasi. MicroStrategy mendukung penggunaan autentikasi HTTP dasar dan intisari untuk fungsi REST, dan hanya autentikasi HTTP dasar untuk fungsi SOAP. Nama pengguna dan kata sandi yang Anda berikan sebagai bagian dari login database secara otomatis digunakan oleh MicroStrategy untuk menyelesaikan autentikasi HTTP apa pun yang diperlukan oleh layanan web.Membuat login database adalah bagian dari langkah-langkah yang diperlukan untuk membuat instans database untuk mengakses layanan web, yang dijelaskan dalam Mengizinkan Koneksi ke Layanan Web di Proyek. Login database default dikaitkan dengan layanan web yang Anda sambungkan. Anda juga dapat menggunakan pemetaan koneksi untuk menentukan login database yang digunakan untuk setiap pengguna MicroStrategy. Untuk informasi tentang mengonfigurasi pemetaan koneksi, lihat Bantuan Administrasi Sistem . Jika layanan web menggunakan autentikasi HTTP, Anda tidak dapat menggunakan autentikasi Keamanan Layanan Web, yang dijelaskan di bawah ini.Contoh yang diberikan dalam Using XQuery to Retrieve Data from a Web Service adalah contoh penggunaan fungsi REST dengan parameter URI. Dalam contoh tersebut, parameter URImenyediakan URL untuk mengakses layanan web serta menentukan data yang akan dikembalikan. Parameter ini mendukung autentikasi HTTP dasar dan intisari.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Memahami Alat Bantu XQuery Untuk Pengarsip
Pemrograman XQuery

Memahami Alat Bantu XQuery Untuk Pengarsip

Memahami Alat Bantu XQuery Untuk Pengarsip – XQuery adalah bahasa scripting yang sederhana, namun kuat, yang dirancang untuk memungkinkan pengguna tanpa pelatihan pemrograman formal untuk mengekstrak, mengubah, dan memanipulasi data XML.

Memahami Alat Bantu XQuery Untuk Pengarsip

zorba-xquery – Apalagi, bahasanya ialah standard yang diterima dan referensi W3C seperti standard saudaranya, XML dan XSLT. Dengan ugkap lain, raison d’etre XQuery amat pas dengan keperluan arsiparis sekarang ini. Berikut merupakan ialah rangkuman singkat, pragmatis, XQuery untuk pengarsip yang hendak memungkinkannya pengarsip dengan pengetahuan yang tajam mengenai XML, XPath, dan EAD untuk memulai melakukan eksperimen dengan merekayasa data EAD memakai XQuery.

Pengarsip tak perlu dilego dalam XML repositori di semua negeri sudah jadi pengadopsi awalnya tehnologi semenjak 1990-an. Pada intinya semua standard data arsip sudah diperkembangkan untuk XML (EAD) atau diadaptasi untuk pemakaiannya (MARC).

Transparansi, standarisasi, elastisitas sistematis, dan keringanan pemakaian sudah menunjukkan jika XML ialah alat yang baik dan sentra untuk pengarsip era ke-21. Akan tetapi, sedangkan arsiparis sudah lama simpan alat tolong penelusuran di EAD, ada ketidaksamaan ketrampilan khusus di antara menyandikan alat tolong penelusuran dan betul-betul membuat apa dengan data itu.

Baca Juga : Yang Perlu Kalian Ketahui DataDirect XQuery 

Langkah umum yang dipakai arsiparis untuk memakai data XML ialah melewati helai style XSLT, sering untuk tampilkan data dalam tabel yang panjang dan bisa digulir. Belum lama ini, ada pergerakan untuk meningkatkan mekanisme info kearsipan yang lebih hebat dan gampang dipakai.

Apalagi, arsip yang sudah banyak melakukan investasi dalam meningkatkan alat tolong penelusuran EAD akan gembira hati membuat otomatis pemakaian ulangi data ini untuk akses yang lebih gampang, kegiatan penjangkauan, dan banyak. Simpelnya, merekayasa dan memformat ulangi data XML sudah jadi ketrampilan yang berarti untuk pengarsip dan XQuery sediakan sistem yang simpel dan gampang didalami untuk melakukan.

Ini benar-benar bukan pengantar yang mendalam untuk XQuery – alhasil, pengarsip perlu cari lebih beberapa sumber daya tradisionil sebagaimana yang disiapkan pada akhir artikel ini. Akan tetapi, mengawali dengan study XQuery yang panjang dan mendalam hanya bisa tunda pengetahuan langsung dan membuat patah arang individu yang tak sabar. Pengarsip barangkali berasa lebih gampang untuk mempelajari dan melakukan eksperimen dalam bahasa itu saat sebelum cari pengetahuan yang bertambah luas. Apa yang diperlukan arsiparis ialah tutorial yang simpel dan gampang dijangkau untuk mengawalinya. Bila Anda mendapat masalah saat memakai tutorial ini, coba mencari problem Anda di Stack Overflow atau mungkin dengan mesin perayap kesukaan Anda.

XQuery dan XSLT

Saat ini, untuk pengarsip yang mempunyai pengetahuan dengan XSLT, XQuery kedengar amat serupa dengan alih bentuk helai style XML ini. XSLT dapat dipakai untuk membarui dan merekayasa data XML, dipakai secara luas jauh saat sebelum XQuery, dan mempunyai keuntungan dikompilasi oleh browser situs. Ini memiliki arti data XML bisa diolah disebelah server dengan XSLT dan browser sekarang ini tak dapat membaca XQuery tanpa add-on atau jalan keluar khusus.

Pengarsip tidak harus belajar dan menyesuaikan diri dengan piranti lunak anyar untuk coba XSLT – mereka belum lama ini melakukan eksperimen dengan alih bentuk stylesheet dengan memakai browser situs yang mereka mengenal. Ini barangkali kenapa XSLT semakin banyak dipakai dalam komune arsip. Sekolah pascasarjana biasanya mengajari XSLT dan banyak arsiparis sudah habiskan beberapa waktu untuk pelajari standard itu. Belum,

Kenapa XQuery?

Jadi kenapa memakai atau pelajari XQuery? Yang paling penting, ini lebih simpel dan tidak berbelit-belit dibanding XSLT, yang dicatat dalam XML tersebut. Ini membuat XSLT memerlukan semakin banyak watak untuk memperlihatkan sikap serupa ketimbang XQuery (saksikan tambahan untuk perbedaan). Walau ini tidak terlihat seperti keuntungan yang besar, sejatinya demikian. Skrip XQuery lebih bersih, lebih simpel, sering bisa lebih cepat untuk dicatat, serta lebih gampang untuk dipiara.

Ini membuat pemakai lebih barangkali untuk betul-betul memakai bahasa itu dan mengoptimalkan data XML mereka lebih efisien. Sebagaimana yang disebutkan oleh Steve Krug mengenai pengetesan manfaat: bila satu pekerjaan berat maka dijauhi, dan bila satu pekerjaan lebih gampang, makin besar peluangnya akan dilancarkan seringkali. Pengarsip yang menjauhi mengupdate file XSLT besar yang datang dari buku masak EAD asli tentu akan bersimpati.

Ke-2 , XQuery lebih tangguh dari XSLT. Itu bisa membuat semakin banyak peranan dan membuat beberapa tugas kompleks jadi lebih gampang. Peranan amat krusial untuk ke-2 bahasa anggaplah mereka sebagai ugkap ajaib yang sudah diprogram awalnya yang menolong pemakai untuk secara mudah memperlihatkan sikap kompleks dengan data mereka. Di XQuery, pemakai tingkat menengah bahkan juga bisa menulis peranan mereka sendiri lebih gampang ketimbang di XSLT.

Walau XSLT 3.0 sudah mengenalkan semakin banyak peranan, ini tak dapat dibanding dengan XQuery yang mempunyai 225 peranan bawaan yang bisa secara mudah mengecek apa satu komponen ada atau berisi data, mengubah string watak secara sulit, tentukan status relatif komponen, dan banyak semakin banyak alat yang memungkinkannya pemakai memetik hasil optimal dari data mereka.

Maka XQuery memungkinkannya pengarsip untuk melakukan perbuatan semakin banyak dengan data mereka, dan membuat mereka lebih barangkali untuk melakukan. Akan tetapi, keuntungan paling besar barangkali memaksakan mereka untuk menyebut file EAD sebagai data bukan sebagai tabel atau index. Tidak seperti XSLT, XQuery direncanakan untuk kueri XML ini direncanakan supaya pemakai bertanya data apa yang diinginkan dan bagaimana mereka inginkannya.

Ini bakal memaksakan arsiparis untuk menyaksikan deskripsi mereka sebagai unit info yang terpisah. Deskripsi tak hanya mempunyai komunikasi kontekstual dengan deskripsi sekelilingnya yang sampaikan posisi asli, tapi juga bermanfaat untuk kembalikan deskripsi diskrit sebagai hasil penelusuran atau membuat ulangi data untuk tampilkan info secara berlainan (dan barangkali lebih gampang dijangkau). Dengan begitu, EAD bakal menjadi penyimpan data deskripsi arsip sedangkan antar-muka tambahan atau mekanisme info menanyakan ketimbang membarui atau memformatnya kembali.Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Yang Perlu Kalian Ketahui DataDirect XQuery
Informasi Processor XQuery

Yang Perlu Kalian Ketahui DataDirect XQuery

Yang Perlu Kalian Ketahui DataDirect XQuery – DataDirect XQuery adalah komponen Java berkinerja tinggi yang mengimplementasikan XQuery dan XQuery untuk Java API, yang digunakan untuk membuat kueri XML dan data relasional secara bersamaan. Ini mendukung sebagian besar basis data relasional, berjalan pada platform Java apa pun, dan mudah disematkan ke hampir semua program Java.

Yang Perlu Kalian Ketahui DataDirect XQuery

zorba-xquery – DataDirect XQuery bekerja dengan semua Server Aplikasi J2EE, meskipun tidak diperlukan server aplikasi. Stylus Studio semakin menyederhanakan integrasi data relasional dan XML dengan menyediakan dukungan alat XQuery tingkat lanjut untuk membangun aplikasi XQuery dengan DataDirect XQuery.

Edit dan Desain Aplikasi DataDirect XQuery

Editor Stylus Studio XQuery dan mapper XQuery memberikan dukungan terintegrasi untuk mengembangkan aplikasi XQuery yang didukung oleh DataDirect XQuery. Integrasinya mulus cukup tulis kode Anda menggunakan alat XQuery produktif Stylus Studio seperti yang biasa Anda lakukan. Klik tombol properti skenario dan pilih DataDirect XQuery sebagai prosesor default Anda, seperti yang diilustrasikan di bawah ini:

Properti skenario adalah berbagai pengaturan yang Anda tentukan untuk menjelaskan konfigurasi XQuery Anda. Misalnya, Anda dapat menentukan prosesor mana yang ingin Anda gunakan, serta parameter lain seperti opsi validasi dan pemrofilan.

Baca Juga : Apa itu Kecepatan Prosesor dan Mengapa Penting? 

Mengakses Data Relasional dan XML

Manfaat utama menggunakan prosesor DataDirect XQuery dibandingkan prosesor dalam memori konvensional lainnya, dan prosesor XQuery berpemilik lainnya adalah Anda dapat memperluas aplikasi XQuery untuk mengakses basis data relasional apa pun. Mengakses data relasional dan XML menggunakan XQuery dan Stylus Studio sangatlah mudah, menggunakancollection function, bagian penting dari standar XQuery untuk mengakses tabel dan sumber data lainnya.

Untuk mengonfigurasi koleksi XQuery Anda, buka jendela properti skenario XQuery dan alihkan ke tab “Umum” seperti yang diilustrasikan dalam tangkapan layar berikut. Di area “Defined Collections”, buat koleksi baru dan wizard koneksi database akan memandu Anda melalui proses pembuatan string koneksi ke sumber data Anda. Setelah selesai, Anda dapat mengakses data relasional dari dalam XQuery seolah-olah itu adalah file XML di sistem file lokal!

Memetakan Data Relasional dan XML secara visual

Setelah Anda menentukan sumber database relasional sebagai koleksi XQuery, Anda dapat menggunakannya di mapper XQuery Stylus Studio seolah-olah itu hanyalah file XML lain di Sistem file lokal. Integrasi data sangat mudah cukup muat sumber data Anda, format output target Anda, dan gambar garis dari input ke output.

Kode XQuery yang diperlukan untuk mengimplementasikan berbagai operasi pemetaan dibuat secara otomatis untuk Anda. Menggunakan kedua alat DataDirect XQuery dan XQuery Stylus Studio bersama-sama adalah cara termudah untuk membangun aplikasi yang perlu mengakses data relasional dan XML.

Pembuatan Kode Terintegrasi

Setelah Anda membangun dan menguji aplikasi integrasi data Anda menggunakan Stylus Studio, mudah untuk kemudian mengambil kode XQuery dan menyebarkannya ke lingkungan produksi Anda menggunakan Java Code Generator terintegrasi (lisensi DataDirect XQuery runtime diperlukan untuk ini). Untuk menjalankan generator kode Java, pilih “XQuery” -> “Hasilkan Kode Java”, seperti yang diilustrasikan di bawah ini.

Stylus Studio secara otomatis membuat semua file yang diperlukan untuk menjalankan XQuery Anda dari dalam aplikasi Java apa pun. Menggunakan Java IDE terintegrasi , Anda dapat mengkompilasi dan menjalankan aplikasi Java yang dihasilkan hanya dengan satu klik mouse.

Memperluas DataDirect XQuery untuk Mengakses Data Non-Relasional

Perlu mengintegrasikan data relasional, XML, dan warisan? Tidak masalah. Pengonversi XML DataDirect menyediakan cara yang andal dan berbasis standar untuk memperluas DataDirect XQuery lebih jauh, memungkinkan akses ke semua format data lama termasuk EDI , X12, EDIFACT , data biner, TSV, CSV, DBASE, dan banyak lagi! Stylus Studio menyediakan ribuan konverter bawaan untuk format file lama yang paling umum, dan menggunakan Konversi ke XML, mudah untuk menentukan secara visual definisi pengonversi XML kustom untuk format data kepemilikan apa pun.

Semua alat yang dibahas sebelumnya dalam artikel ini (pengeditan XQuery, pemetaan, pembuatan kode, dll.) berfungsi dengan sumber data lama Anda seolah-olah itu hanyalah file lain di sistem file lokal. Singkatnya, Stylus Studio, DataDirect XML Converters, dan DataDirect XQuery menyediakan alat & komponen yang diperlukan untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi integrasi data apa pun.

Mengapa DataDirect XQuery?

DataDirect XQuery ideal untuk aplikasi yang melakukan penerbitan XML, Penulisan Laporan XML , Integrasi Data , pemrosesan XML untuk SOAP dan Layanan Web , atau situs Web Dinamis . Menggunakan DataDirect XQuery secara signifikan menyederhanakan pengembangan aplikasi dengan mengurangi jumlah pengembang kode yang menulis dan memelihara untuk menggunakan XML dan data relasional secara bersamaan. Untuk informasi selengkapnya tentang Stylus Studio dan DataDirect XQuery, tonton demonstrasi video informatif ini .

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Apa itu Kecepatan Prosesor dan Mengapa Penting?
CPU Informasi

Apa itu Kecepatan Prosesor dan Mengapa Penting?

Apa itu Kecepatan Prosesor dan Mengapa Penting? – Teknologi telah maju, dan produktivitas diharapkan meningkat dengan peningkatan kecepatan internet dan spesifikasi perangkat. Orang terbiasa mendapatkan hasil secara instan dengan mengklik tombol.

Apa itu Kecepatan Prosesor dan Mengapa Penting?

zorba-xquery – Jadi, inilah mengapa kecepatan prosesor penting dalam perangkat ini karena mereka harus mengikuti semua kemajuan ini untuk memberikan hasil yang cepat dan berkinerja tinggi.

Prosesor dianggap sebagai “otak” dari perangkat ini, jadi penting untuk bekerja dengan baik untuk memastikan umur panjang dan fungsionalitas perangkat Anda. Artikel ini akan menjelaskan apa yang dilakukan oleh prosesor yang lebih cepat , dan cara menerapkannya saat membeli perangkat baru.

Apa itu prosesor PC dan apa fungsinya?

Unit pemrosesan pusat perangkat Anda, lebih dikenal sebagai CPU, adalah komponen perangkat keras utama yang memungkinkan perangkat Anda berinteraksi dengan semua program dan aplikasi di perangkat untuk membuatnya berfungsi.

Ini dilakukan dengan menginterpretasikan perintah program dan mengeksekusi keluaran yang muncul di antarmuka perangkat. Kecepatan terjadinya seluruh proses ini pasti dapat memengaruhi pengalaman penggunaan Anda, yang dengan jelas menunjukkan pentingnya kecepatan prosesor .

Baca Juga : Apakah CPU Dan GPU Sekarang Menjadi Terlalu Boros Energi? 

Prosesor vs. kecepatan

Dua komponen CPU utama yang memengaruhi kecepatan ini adalah inti prosesor dan kecepatan jam. Untuk memahami apa itu kecepatan prosesor pada komputer , dan seberapa penting kecepatan prosesor pada laptop /desktop, penting untuk memahami kedua komponen ini terlebih dahulu.

Inti prosesor adalah unit pemrosesan mini di dalam CPU, seperti unit saraf di dalam otak. Ketika inti prosesor menerima perintah dari tugas komputasi, dengan cepat memproses informasi yang diterima dan menyimpannya dalam memori akses acak (RAM). Banyak perangkat memiliki banyak inti prosesor yang memungkinkan Anda melakukan banyak tugas secara bersamaan. Di zaman di mana multi-tasking pada perangkat Anda diberikan, penting untuk memiliki prosesor yang dapat mengimbangi. Perangkat dengan banyak inti prosesor pasti akan meningkatkan produktivitas dan output perangkat.

Kecepatan jam prosesor perangkat menentukan seberapa cepat CPU dapat menerima dan menginterpretasikan instruksi dari perintah program komputer. Semakin cepat kecepatan jam, semakin cepat tugas diselesaikan. Kecepatan jam diukur dalam gigahertz (GHz). Semakin tinggi GHz, semakin cepat keluarannya.

Meskipun kedua komponen ini sangat berbeda, keduanya bekerja menuju tujuan akhir yang sama. Mereka bekerja bersama untuk memastikan bahwa perangkat bekerja pada kecepatan terbaiknya. Memiliki kecepatan clock tinggi dengan inti tunggal atau ganda berarti perangkat Anda akan dapat memuat dan berinteraksi dengan satu aplikasi dengan cepat, sementara memiliki banyak inti prosesor dengan kecepatan clock lebih sedikit akan memungkinkan Anda melakukan banyak tugas tetapi perangkat akan berjalan lebih lambat.

Jenis prosesor

1. Prosesor game – prosesor ini menggunakan 1-4 inti, dan banyak gamer profesional menggunakan perangkat yang menggunakan lebih banyak prosesor. Game memanfaatkan teknologi multi-core ini dengan grafis, audio, dan pengalaman bermain yang disempurnakan. Kecepatan clock yang baik untuk komputer game umumnya antara 3,5 GHz hingga 4,0 GHz.

2. Prosesor yang digunakan sehari -hari – Biasanya datang dalam dual core, memungkinkan pengguna untuk melakukan banyak tugas dan mengurangi waktu tunggu aplikasi untuk memuat dan berfungsi.

3. Prosesor komputasi berkinerja tinggi – Prosesor ini biasanya digunakan pada perangkat yang terlibat dalam program yang sangat kompleks dan padat data. Penggunaannya membutuhkan banyak program untuk dijalankan secara bersamaan, dengan pertukaran data yang terjadi terus-menerus. Penggunaan semacam ini membutuhkan prosesor canggih dengan kecepatan clock tinggi.

Bagaimana memilih prosesor perangkat terbaik

Berapa kecepatan prosesor komputer yang baik untuk penggunaan Anda? Semua orang tahu untuk apa mereka menggunakan perangkat mereka, dan apa yang mereka butuhkan dalam hal program dan pengalaman. Memahami kebiasaan penggunaan merupakan faktor kunci dalam menentukan perangkat yang paling cocok untuk Anda. Bagi mereka yang menggunakan banyak aplikasi sekaligus, atau memainkan game yang kompleks, perangkat prosesor 4 atau 8 inti cocok.

Pengguna dasar akan menemukan bahwa prosesor dual-core sudah cukup untuk kebutuhan mereka. Mereka yang perlu melakukan tugas seperti mengedit video atau bermain game profesional ingin melihat perangkat dengan kecepatan clock lebih tinggi hingga 4,0GHz, sementara pengguna dasar tidak memerlukan kecepatan clock yang sangat canggih. Oleh karena itu, penting untuk menentukan gaya penggunaan Anda sebelum melihat inti prosesor atau kecepatan jam, karena tidak semua orang membutuhkan tingkat kecepatan atau inti pemrosesan yang sama.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Apakah CPU Dan GPU Sekarang Menjadi Terlalu Boros Energi?
Blog CPU GPU Informasi Modul

Apakah CPU Dan GPU Sekarang Menjadi Terlalu Boros Energi?

Apakah CPU Dan GPU Sekarang Menjadi Terlalu Boros Energi? – Setiap beberapa tahun, prosesor komputer generasi baru diluncurkan. Untuk waktu yang lama, CPU tampaknya bertahan pada tingkat daya yang sama, sedangkan GPU hanya meningkat dalam jumlah yang relatif kecil. Namun belakangan ini tampaknya model kelas atas dari semua vendor merilis model yang membutuhkan daya dalam jumlah besar.

Apakah CPU Dan GPU Sekarang Menjadi Terlalu Boros Energi?

zorba-xquery – Apakah 250W untuk CPU dan 450W untuk GPU terlalu tinggi? Apakah produsen bahkan peduli tentang ini? Dalam artikel ini, kita akan mengupas heatsink untuk melihat kebenaran di balik figur daya dan melihat dengan tepat apa yang terjadi.

Mengapa chip membutuhkan daya dan menjadi panas

CPU dan GPU diklasifikasikan sebagai sirkuit Integrasi Skala Besar (VLSI) kumpulan besar transistor, resistor, dan komponen elektronik lainnya, semuanya berukuran mikroskopis. Chip semacam itu membutuhkan listrik untuk mengalir melaluinya untuk melakukan tugas yang dirancang untuk dilakukan. Unit logika aritmatika melakukan matematika dengan mengganti sejumlah transistor, untuk mengubah berbagai voltase di tempat lain di sirkuit.

Baca Juga : Rumor Intel Dan AMD Menunjukkan Rencana CPU Yang Mengecewakan Untuk Tahun 2023

Prosesor modern menggunakan jenis transistor yang disebut FinFET (Fin Field-Effect Transistor). Pikirkan ini seperti jembatan antara dua pulau, di mana penerapan voltase kecil menurunkan jalan, memungkinkan arus mengalir dari satu tempat ke tempat lain.

Jelas, ini melibatkan arus yang melewati pulau-pulau dan melalui jembatan, maka kebutuhan tenaga listrik tanpanya, chip tidak akan melakukan apa-apa. Tapi mengapa mereka kemudian menjadi panas? Sayangnya, semua komponen tersebut memiliki hambatan terhadap aliran listrik ini. Jumlah sebenarnya sangat kecil, tetapi mengingat jumlah transistor dalam CPU dan GPU mencapai miliaran, efek kumulatifnya sangat terasa.

Sebuah CPU tipikal mungkin hanya memiliki resistansi internal total selusin atau lebih miliohm, tetapi begitu memiliki 80A atau lebih arus yang mengalir melaluinya, energi yang hilang karena resistansi akan lebih dari 90 joule setiap detik (atau watt, W).

Energi itu ditransfer ke bahan yang membentuk keseluruhan chip, itulah sebabnya setiap prosesor menjadi panas saat sedang bekerja. Keripik besar perlu didinginkan secara aktif untuk mencegah suhunya naik terlalu tinggi, jadi semua panas itu perlu dibuang ke tempat lain.

Ada faktor lain yang memengaruhi jumlah panas yang hilang, seperti kebocoran arus, tetapi jika prosesor ‘kehilangan’ energi (dalam bentuk panas), prosesor harus terus ‘mengkonsumsinya’, agar tetap berfungsi. Dengan kata lain, jumlah panas yang hilang hampir sama dengan peringkat daya chip. Jadi mari kita mulai dengan melihat unit pemrosesan pusat dan melihat bagaimana kebutuhan daya mereka telah berubah selama bertahun-tahun.

Kebenaran tersembunyi di balik angka kekuatan CPU

Selama bertahun-tahun, vendor CPU telah menyatakan konsumsi daya prosesor mereka melalui angka sederhana: Thermal Design Power atau TDP. Angka ini telah melalui berbagai definisi, sayangnya, karena desain chip telah berevolusi.

Definisi Intel saat ini adalah:

“Pengurangan daya rata-rata waktu yang divalidasi oleh prosesor agar tidak melebihi selama pembuatan saat menjalankan beban kerja kompleksitas tinggi yang ditentukan Intel pada Frekuensi Dasar dan pada suhu sambungan maksimum”

Dengan kata lain, jika CPU Intel Anda memiliki frekuensi dasar 3,4 GHz dan suhu maksimum 95 °C (203 °F), maka peringkat dayanya akan sama dengan TDP selama chip beroperasi pada batas tersebut. Jadi mari kita lihat beberapa contoh CPU selama 17 tahun terakhir. Kami telah mengambil model desktop yang paling haus daya yang dirilis setiap tahun, selama periode itu, mengabaikan model yang ditujukan untuk workstation dan sejenisnya.

Terlepas dari beberapa kasus yang terisolasi, seperti AMD FX-9590 dari tahun 2013 (dengan TDP 220W!), CPU tampaknya sangat konsisten dalam kebutuhan dayanya. Sekilas, sepertinya tidak ada tanda-tanda mereka semakin rakus akan kekuasaan, yang jelas merupakan hal yang baik. Kemajuan yang dibuat dalam pembuatan semikonduktor, serta desain sirkuit terintegrasi yang optimal, harus menjadi alasannya.

Satu-satunya masalah dengan itu adalah hampir setiap CPU di pasaran dapat berjalan dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasarnya. FX-9590 yang disebutkan di atas memiliki frekuensi dasar 4,7 GHz, tetapi dapat meningkatkan kecepatan clock hingga 5,0 GHz. Jadi apa yang terjadi kemudian?

Anda mungkin berpikir itu jawaban sederhana: itu akan menghilangkan lebih banyak daya, menarik jumlah arus yang lebih tinggi dari motherboard. Sayangnya, itu tidak selalu terjadi, karena tergantung pada pengaturan apa yang telah diaktifkan di BIOS motherboard. Baik Intel maupun AMD memiliki sejumlah opsi, semuanya dapat diaktifkan atau dinonaktifkan (tergantung apakah ada opsi untuk melakukannya, di BIOS) yang memungkinkan CPU mengatur daya dan frekuensinya sendiri.

Tetap berpegang pada Intel sejenak, sistem utama untuk melakukan ini disebut Teknologi Turbo Boost. Mengesampingkan nama gaya 1980-an, yang dilakukan adalah secara aktif mengontrol berapa banyak daya yang dapat dihamburkan CPU untuk beban tertentu, selama jangka waktu tertentu. CPU Intel biasanya memiliki dua batasan daya seperti itu, PL1 (a.k.a. TDP) dan PL2, meskipun tersedia lebih banyak…

Perhatikan bagaimana kurva daya oranye dapat melonjak ke level yang jauh lebih tinggi dari PL1 dan naik ke PL2 untuk jangka waktu tertentu. Di sini, CPU beroperasi di atas frekuensi dasarnya, tetapi belum tentu pada kecepatan clock maksimumnya.

Karena Intel menonaktifkan PL3 dan PL4 secara default, kita dapat menganggap PL2 sebagai konsumsi daya maksimum CPU yang sebenarnya, mungkin hanya untuk beberapa detik (atau tergantung pada pengaturan BIOS, ini bisa berjalan seperti itu selamanya), tetapi itu masih watt tertinggi mungkin.

Jadi berapa PL2 lebih tinggi dari PL1? Nilai ini berfluktuasi dengan setiap model prosesor baru, tetapi mari kita periksa beberapa tahun terakhir dari bagan TDP kami di atas. Tujuh tahun yang lalu, dengan Core i7-8700K, hanya ada perbedaan 30W antara PL1 dan PL2, tetapi sekarang lebih dari 100W secara efektif menggandakan kebutuhan daya, dalam beberapa kasus. AMD tidak menggunakan label dan definisi yang sama dengan Intel, tetapi CPU mereka juga dapat menghabiskan lebih banyak daya daripada batas TDP.

Batas atas diberikan sebagai Pelacakan Daya Paket (PPT) daya maksimum yang dapat dihamburkan CPU di bawah beban yang diberikan. Untuk semua prosesor desktop Ryzen dengan TDP 95W atau lebih, PPT sama dengan 1,34 x TDP. Jadi satu hal yang jelas sekarang: CPU kelas atas pasti telah meningkat dalam kebutuhan daya maksimum absolutnya selama beberapa tahun terakhir, meskipun TDP relatif statis.

Namun, vendor motherboard memperburuk keadaan, dengan mengesampingkan batas daya dan batasan waktu standar Intel, dan menetapkan nilai mereka sendiri di BIOS. Dengan kata lain, CPU di satu motherboard mungkin maksimal 120W, tetapi mencapai 200W di motherboard lain. Tetapi kita harus mengambil stok pada titik ini, karena semua angka yang ditampilkan sejauh ini adalah untuk model top-end yang memiliki kecepatan clock tertinggi dan jumlah inti terbanyak.

Untungnya, CPU kelas menengah dan anggaran tidak banyak berubah, hanya karena mereka selalu memiliki inti yang jauh lebih sedikit daripada penghenti acara. Turun ke ujung bawah pasar CPU desktop, Intel Core i3-12100F yang populer memiliki TDP 58W (dan PL2 89W), sedangkan AMD Ryzen 3 4100 diberi peringkat TDP 65W hampir sama dengan lini produk tersebut selalu begitu. Namun, AMD Ryzen 7600X kelas menengah terbaru memiliki TDP 105W, empat puluh lebih banyak dari pendahulunya, 5600X. Dan Intel Core i5-12600K memiliki TDP chip kelas atas: 125W.

Semua ini menunjukkan bahwa ada konsumsi daya yang jelas merayap, sebagian besar menuju model kelas atas tetapi tidak secara eksklusif. Jika Anda menginginkan CPU yang memiliki jumlah inti terbanyak dan kecepatan clock tertinggi, maka ada permintaan energi yang signifikan yang menyertainya. Sayangnya, orang-orang yang ingin meningkatkan ke produk kelas menengah terbaru mungkin juga harus menerima kenaikan energi yang signifikan.

Masuki kuda nil lapar kekuasaan: GPU

Di mana CPU cukup lembut dalam hal daya, bahkan memperhitungkan kenaikan baru-baru ini dalam batas maksimum, ada satu chip di PC desktop yang semakin besar dan lapar di setiap generasi baru. Chip pemrosesan grafis (GPU) sejauh ini merupakan perangkat semikonduktor terbesar dan terkompleks yang pernah dimiliki kebanyakan orang, dalam hal jumlah transistor, ukuran cetakan, dan kemampuan pemrosesan.

Tingkat ketelitian grafis dalam game saat ini berada pada skala yang hanya dapat diimpikan 17 tahun yang lalu, tetapi biaya daya untuk semua poligon, tekstur, dan piksel tersebut membuat CPU terlihat ringan, jika dibandingkan. Kami telah melakukan hal yang sama dalam bagan ini, seperti yang kami lakukan untuk CPU yang mengambil kartu grafis tingkat konsumen yang paling menuntut daya dari vendor teratas, untuk setiap tahun.

Dan seperti yang ditunjukkan grafik, ada sedikit tanda bahwa tren kartu grafis paling kuat yang membutuhkan jumlah daya yang lebih tinggi akan berkurang sama sekali, karena tren untuk kedua vendor jelas tidak menurun, meskipun korelasinya tidak terlalu kuat.

Dengan peluncuran GeForce RTX 4090 oleh Nvidia, dengan chip dengan 76 miliar transistor dan TDP 450W, standar tersebut telah meningkat secara signifikan. Jadi apakah vendor GPU benar-benar tidak peduli dengan kebutuhan daya sama sekali?

Grafik di atas menunjukkan bagaimana chip yang sama seperti sebelumnya telah diskalakan dalam hal jumlah transistor yang dikemas ke dalam setiap milimeter persegi cetakan, terhadap TDP kartu grafis. Skala kepadatan mati adalah logaritmik karena telah terjadi lompatan besar dalam kepadatan dalam beberapa tahun terakhir skala linier akan membuat hampir semua titik data dikemas ke dalam wilayah kecil.

Kita dapat melihat bahwa karena GPU telah mengemas lebih banyak sakelar berukuran nano ke dalam sirkuitnya, kebutuhan daya terus meningkat tetapi tidak secara konstan (ya, garis AMD terlihat lurus, tetapi ingat skala log). Kecenderungan non-linier sama-sama meningkat tetapi tingkat kenaikannya sendiri mengalami penurunan setiap tahunnya. Pola antara kepadatan dan TDP ini tergantung pada vendor yang merilis chip baru yang diproduksi pada node proses yang lebih baik.

Ini adalah nama yang diberikan untuk metode fabrikasi yang digunakan oleh pengecoran semikonduktor untuk membuat chip. Setiap node baru memberikan berbagai manfaat dibandingkan pendahulunya: densitas lebih tinggi, daya lebih rendah, kinerja lebih baik, dan sebagainya.

Tidak semua peningkatan ini dapat diterapkan pada saat yang sama, tetapi dalam kasus GPU, ini memungkinkan vendor untuk membuat prosesor yang sangat besar, dengan tingkat penguraian angka yang luar biasa, untuk kebutuhan daya yang wajar.

Misalnya, jika Navi 21 dibuat menggunakan node yang sama dengan yang digunakan untuk R520, daya yang dibutuhkan akan mengalir dengan baik ke wilayah kW. Jadi sementara tingkat energi cukup tinggi saat ini, bisa jadi jauh lebih buruk. Dan manfaat dari node proses baru dan desain GPU lebih dari sekadar menjaga tingkat daya tetap rendah. Kemampuan komputasi, per unit daya, dari semua GPU kelas atas telah mengalami peningkatan yang hampir konstan, pada tingkat yang mencengangkan, sejak model shader terpadu pertama kali muncul pada tahun 2006.

Jika seseorang mengambil angka di atas, peningkatan rata-rata TDP sejak 2006 adalah 102%, sedangkan peningkatan kinerja-per-watt FP32 adalah 5.700% yang mencengangkan. Meskipun throughput pemrosesan FP32 bukanlah kualitas kartu grafis yang menentukan, ini adalah salah satu kemampuan paling penting untuk bermain game dan grafis 3D. Kami hanya memiliki game dengan grafik dan fitur luar biasa hari ini, karena GPU terbaik menjadi lebih besar dan lebih kompleks.

Tetapi meskipun prosesor grafis lebih baik dari sebelumnya, dan tingkat dayanya sebenarnya tidak seburuk yang seharusnya, tingkat konsumsi energinya masih meningkat. Bahkan GPU ultra-anggaran, biasanya menggunakan 30W atau lebih rendah, telah mengalami peningkatan TDP yang signifikan selama beberapa tahun terakhir.

Jika seseorang ingin membeli kartu grafis Nvidia yang dapat menarik semua arusnya hanya melalui slot PCI Express, maka seluruh inventaris Ampere harus dilewati. GeForce RTX 3050 memiliki TDP 100W dan karena slot memiliki batas 75W, diperlukan konektor daya tambahan.

Kartu semacam itu, seperti saudara mereka yang jauh lebih besar, memiliki kekuatan pemrosesan yang jauh lebih besar daripada sebelumnya, tetapi bagi orang yang ingin membangun sistem berdaya sangat rendah, semakin sedikit pilihan untuk dipilih, jika menyangkut kartu grafis.

Dan sepertinya tidak ada tanda-tanda kenaikan permintaan listrik melambat, apalagi menurun. Misalnya, peluncuran terbaru Intel ke pasar kartu grafis, seri Arc, saat ini dipimpin oleh A770. Kartu ini menggunakan chip dengan 21,4 miliar transistor, GDDR6 16GB, dan TDP 225W. Meskipun ditargetkan pada sektor kelas menengah, permintaan daya tersebut sama dengan chip terbesar AMD dan Nvidia dari empat tahun lalu.

Ini sedikit lebih baik untuk kartu GeForce dan Radeon kelas menengah, di mana RTX 3060 membutuhkan 170W dan RX 6600 XT mengonsumsi 160W, tetapi permintaan energi di semua sektor jauh lebih tinggi daripada CPU. Jika bukan karena rekayasa yang lebih baik, permintaan itu jelas akan jauh lebih tinggi, tetapi pertanyaan penting yang benar-benar perlu dijawab di sini adalah apakah CPU dan GPU membutuhkan terlalu banyak daya untuk apa yang mereka tawarkan.

Berapa banyak itu?

Dua dari keluhan paling umum tentang peningkatan permintaan daya CPU dan GPU adalah biaya listrik dan jumlah panas yang dihasilkan. Mari kita lihat yang pertama, sebagai permulaan. Katakanlah Anda memiliki PC game yang sangat spesifik, penuh dengan beberapa komponen terbaik yang dapat Anda beli dengan uang. Mari kita asumsikan juga bahwa Anda menggunakan AMD Ryzen 9 5950X, didukung oleh Nvidia GeForce RTX 3090 Ti yang sedikit di-overclock.

Secara alami, akan ada bagian lain di sana juga (setidaknya, motherboard, beberapa RAM, dan drive penyimpanan), tetapi kita dapat mengesampingkannya karena konsumsi energi gabungannya akan jauh lebih rendah daripada CPU atau GPU. Jadi, kekuatan seperti apa yang dibutuhkan PC itu, di tengah kesibukan bermain game? Bagaimana suara 670W hingga 700W?

Sekarang bayangkan Anda menggunakan PC Anda dengan cara ini selama 2 jam, setiap hari, setiap hari dalam setahun. Jumlah energi yang dikonsumsi oleh PC akan menjadi sekitar 500 kWh (0,7 x 2 x 365) setara dengan menjalankan ketel listrik 1,5 kW selama hampir dua minggu, tanpa henti.

Tergantung di mana Anda tinggal di dunia, dan berapa tarif yang Anda bayarkan untuk listrik Anda, penggunaan PC seperti ini mungkin berkisar antara $70 hingga $280 (tidak termasuk pajak dan biaya tambahan), setiap tahun. Tetapi dibandingkan dengan total biaya PC itu sendiri, yang akan mencapai beberapa ribu dolar, itu adalah jumlah yang relatif kecil. Mengambil nilai yang lebih tinggi dan menghitung biaya listrik per jam permainan hanya setara dengan $0,38 per jam.

Skenario kasus terburuk dari komputer dengan kombinasi CPU dan GPU yang paling haus energi yang bisa Anda dapatkan saat ini (kartu di atas dan Intel Core i9-13900K), dengan keduanya berjalan pada batas daya default tertinggi, hanya akan menelan biaya sekitar $0,50 per jam, untuk rutinitas permainan yang sama.

Anda mungkin berpendapat bahwa bermain game 50 sen per jam terlalu tinggi, dan bagi jutaan orang di seluruh dunia, itu hampir pasti benar. Tapi mereka tidak mungkin memiliki PC seperti itu sejak awal. Konsol rumah lebih populer daripada PC game, dalam hal unit yang dikirim per tahun, dan berisi perangkat keras yang jauh lebih tidak mampu daripada contoh yang diberikan di atas. Namun dalam hal permintaan daya, sesuatu seperti Microsoft Xbox Series X hanya akan mengkonsumsi 153W selama bermain game aktif.

Bahkan jika Anda memperhitungkan TV OLED besar yang dapat menambah 100W lagi, gabungan kedua perangkat tersebut sebenarnya akan menggunakan energi 44% lebih sedikit daripada GeForce RTX 4090 saja. Jadi jika biaya listrik benar-benar menjadi perhatian, maka konsol adalah alternatif yang baik untuk bermain game.

Bukan berarti kamu harus menggunakan part PC terbaru atau tercanggih untuk menikmati game tentunya. Ada banyak komponen lama atau kelas menengah yang tidak membutuhkan daya terlalu tinggi, yang masih akan memberikan banyak performa. Kartu grafis Radeon RX 5700 XT bekas, GeForce RTX 2060 Super, atau bahkan GeForce GTX 1080 Ti masih sangat mumpuni dan ketiganya memiliki TDP 250W atau lebih rendah.

Singkatnya, argumen bahwa peningkatan daya adalah masalah, murni karena biaya listrik, agak diperdebatkan terlalu banyak bergantung pada harga lokal untuk satu unit listrik, kebiasaan bermain game, dll. untuk menyelesaikan debat semacam itu secara meyakinkan.

Tapi bagaimana dengan panasnya? Seperti disebutkan di awal artikel ini, hampir setiap joule energi listrik akhirnya hilang sebagai panas, ditransfer ke lingkungan sebagian besar melalui mekanisme konveksi. Komputer yang menghasilkan daya 900W, secara teori, dapat menaikkan suhu 1.000 kaki kubik udara (28 meter kubik) dari 20°C/68°F ke 40°C/104°F hanya dalam waktu 17 menit. Ini secara alami mengasumsikan perpindahan panas yang sempurna dan insulasi yang sempurna, tanpa pergerakan udara yang lebih panas keluar dari volume yang dimaksud.

Tetapi meskipun tidak secepat itu, pada kenyataannya, semua panas itu pada akhirnya masih akan ditransfer ke lingkungan sekitar PC, terlepas dari kecepatan transfernya. Kipas pendingin, berapa pun jumlah atau kinerjanya, tidak akan mengubah ini, karena hanya membantu menurunkan suhu komponen. Satu-satunya cara untuk mengurangi kenaikan panas lingkungan adalah dengan membiarkan udara panas berpindah ke tempat lain, melalui bukaan jendela, misalnya.

Jika Anda berencana menghabiskan banyak uang untuk CPU dan GPU paling kuat yang bisa Anda dapatkan, maka bersiaplah untuk fakta bahwa mereka akan membuang sejumlah besar energi panas ke ruang permainan Anda. Seperti halnya keluhan biaya listrik, ini pada akhirnya menjadi perhatian individu. Panas 900W mungkin menjadi masalah kronis bagi satu orang, tetapi tidak apa-apa bagi orang lain.

Kebutuhan lebih banyak daripada kebutuhan segelintir orang

Jadi tampaknya kekhawatiran tentang keluaran panas dan biaya listrik adalah masalah yang sangat individual. Namun, semuanya menjadi jauh lebih penting ketika diskalakan di seluruh dunia. Ada jutaan PC di luar sana, dan meskipun jumlah area yang mengemas chip 250W+ relatif kecil, pada akhirnya semua mesin ini akan diganti dengan komputer yang memiliki komponen yang membutuhkan daya lebih tinggi daripada yang mereka lakukan sekarang.

Untuk memahami hal ini, pertimbangkan bahwa diperkirakan ada 17 juta Xbox Series X dan 50 juta konsol Xbox One terjual di seluruh dunia. Yang pertama menggunakan daya sekitar 90W lebih banyak daripada yang terakhir. Jika kita berasumsi bahwa semua unit yang lebih tua diganti dengan yang lebih baru, itu adalah tambahan 3GW dari akumulasi permintaan daya dan, pada akhirnya, menghilangkan panas. Jelas, mesin-mesin ini tidak semuanya berjalan pada waktu yang sama, tetapi energi ekstra yang dibutuhkan tidak unik hanya untuk konsol ini.

Saat prosesor baru keluar untuk laptop, desktop, workstation, dan server, semuanya akan membutuhkan lebih banyak energi, baik itu beberapa watt atau seratus. Yang pada gilirannya berarti bahwa industri energi akan menghadapi permintaan yang semakin tinggi akan kemampuannya untuk memasok. Bagaimanapun, ini akan terjadi, karena pertumbuhan populasi dan ekonomi, tetapi masalahnya hanya akan diperparah oleh peningkatan daya semikonduktor ini.

Bahkan memperhitungkan penurunan penjualan PC seperti yang ditunjukkan oleh perkiraan selama beberapa tahun, ada sektor lain yang melakukan sebaliknya: Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), dan analisis data besar semuanya menunjukkan banyak hal. pertumbuhan.

AI dan data besar menggunakan banyak GPU kelas atas untuk melakukan kalkulasi yang diperlukan dan jika komponen baru untuk mesin ini tidak menunjukkan tanda-tanda mengurangi permintaan dayanya, maka industri ini hanya akan memperburuk situasi energi.

Permintaan listrik, dalam skala global, diperkirakan oleh beberapa orang mencapai 3 kali lipat dari sekarang, tumbuh 3 hingga 4% setiap tahun, pada tahun 2050. Apakah perkiraan tersebut telah memperhitungkan peningkatan konsumsi energi prosesor masih belum jelas.

Sejak tahun 2005, perkiraan produksi listrik global telah meningkat dari 18 PWh (1 PWh = 1.000.000 GWh) menjadi 28 PWh pada tahun 2021, peningkatan sebesar 56% hanya dalam 16 tahun. Dan kenaikan itu sepenuhnya karena meningkatnya permintaan. Pertumbuhan penggunaan semikonduktor hanya akan menambahnya dalam beberapa dekade mendatang.

Jadi, jika ada, apa yang dapat dilakukan tentang hal itu?

Sebagai individu, ada banyak hal yang dapat Anda coba untuk menurunkan kebutuhan daya komponen PC terbesar Anda. Dalam kasus CPU, sebagian besar motherboard memiliki beragam opsi daya di BIOS yang akan memaksa prosesor untuk mengurangi konsumsi energinya saat idle.

Konfigurasi Lanjutan dan Antarmuka Daya (ACPI) muncul di komputer desktop pada tahun 1996 dan terus diperbarui sejak saat itu. Sekarang, semua CPU konsumen memiliki fitur yang sesuai dengan ACPI dan untuk konsumsi daya, ada dua yang terkenal: P-states dan C-states.

Yang pertama mengacu pada kondisi kinerja prosesor yang beroperasi, dan ketika diaktifkan di BIOS, memungkinkan chip berjalan pada frekuensi dan voltase yang lebih rendah, untuk menghemat energi. C-states melakukan hal serupa tetapi mengontrol apa yang dapat dilakukan CPU (misalnya memelihara data dalam cache atau menghapusnya seluruhnya) saat menjalankan dalam format yang tidak terlalu membutuhkan daya.

Untuk prosesor AMD Ryzen yang lebih baru (seri 3000 dan seterusnya), mengaktifkan Mode Eco di perangkat lunak Ryzen Master mereka akan memaksa prosesor untuk bekerja dengan TDP yang jauh lebih rendah, terlepas dari opsi ACPI apa pun yang diaktifkan.

Bergantung pada sistem yang digunakan dan metrik performa yang diukur, dampak penggunaan nilai daya yang lebih rendah bisa sangat kecil. Untuk pengguna CPU Intel, hal serupa dapat dicapai dengan mempelajari pengaturan BIOS dan mencari Manajemen Daya CPU Internal (tidak semua model memilikinya).

Di bagian ini, nilai untuk PL1 dan PL2 dapat diatur lebih rendah dari default, meskipun kemungkinan besar akan dicantumkan dengan nama yang berbeda. Misalnya, Asus menggunakan Batas Durasi Paket Panjang/Pendek untuk PL1/PL2.

Kartu grafis dapat di-tweak dengan cara yang sama, dengan menggunakan perangkat lunak seperti MSI Afterburner. Aplikasi ini memberikan kendali atas batas daya maksimum kartu, ditetapkan sebagai persentase, dan jumlahnya dapat diturunkan dengan mudah.

Misalnya, RTX 2080 Super Nvidia memiliki batas daya 100% 250W. Menjatuhkan ini menjadi 70% akan membatasi konsumsi daya GPU menjadi 175W. Secara alami, ini juga akan menurunkan kinerja kartu, tetapi seperti halnya Ryzen Eco Mode, dampaknya tidak sebesar yang Anda kira.

Hal serupa dapat dicapai dengan menurunkan voltase inti GPU, yang pada gilirannya biasanya akan memerlukan penurunan kecepatan jam juga. Alternatifnya, jika game menyediakan opsi untuk membatasi frekuensi gambar, menetapkannya pada nilai yang lebih rendah juga akan menurunkan permintaan daya.

Namun untuk kesederhanaannya, penyesuaian batas daya, melalui penggunaan penggeser sederhana, tidak dapat dikalahkan. Kami menjalankan beberapa pengujian cepat, menggunakan Shadow of the Tomb Raider, dengan kartu grafis yang disebutkan di atas (RTX 2080 Super) dan Intel Core i7-9700K. Resolusi game disetel ke 4K, dengan semua detail grafis disetel ke nilai maksimum, mode Kualitas DLSS diaktifkan, tetapi ray tracing dinonaktifkan.

Tampaknya tidak masuk akal bahwa pengurangan 50% dalam daya maksimum yang tersedia hanya menghasilkan pengurangan 10% dalam frekuensi gambar rata-rata (nilai Rendah 1% turun kurang dari 5%), tetapi perlu juga dicatat bahwa game ini memiliki cukup banyak beban CPU yang tinggi.

Penggunaan DLSS juga sangat membantu dalam pengujian ini, karena game merender pada resolusi yang jauh lebih rendah daripada yang disajikan, tetapi GPU hanya akan mencoba merender pada kecepatan yang lebih cepat, dan masih mencapai batas dayanya.

Jelas, pengaturan permainan dan perangkat keras yang berbeda akan menghasilkan hasil yang berbeda dari yang terlihat di atas, tetapi dalam Red Dead Redemption 2 (1440p, kualitas maksimal), pengurangan 50% dalam batas daya menghasilkan pengurangan 15% dalam frekuensi gambar rata-rata, dan untuk Jauh Cry 6, penurunan FPS hanya 7%.

Jadi semua ini mungkin menimbulkan pertanyaan sederhana mengapa vendor perangkat keras menetapkan batas daya begitu tinggi padahal tampaknya tidak perlu? Alasan yang paling mungkin adalah yang menyangkut pemasaran dan status produk. AMD, Intel, dan Nvidia membutuhkan model mereka untuk dibedakan sejelas mungkin, terutama di ujung kisaran halo. Produk-produk ini diharapkan menjadi yang terbaik yang dapat Anda beli, sehingga chip yang digunakan akan dipilih dari proses binning yang menghasilkan chip yang dapat berjalan pada kecepatan clock tertinggi, jika diberi daya yang cukup.

Namun hal ini dapat menyebabkan situasi seperti yang terlihat pada GeForce RTX 3090 Ti yang memiliki TDP 100W lebih tinggi daripada 3090 (29% lebih tinggi), tetapi bahkan pada 4K, pengujian kami hanya menunjukkan sekitar 10% lebih cepat dalam game. Karena semua vendor besar ingin menjual setiap kemungkinan chip yang diproduksi untuk mereka, model “beberapa persen lebih baik” tidak akan hilang, tetapi desainer pasti dapat mengurangi permintaan daya.

Produsen perangkat keras perlu berbuat lebih baik

Vendor seperti AMD sangat mempromosikan aspek kinerja per watt produk mereka dan biasanya menggunakannya sebagai titik penjualan utama. Misalnya, untuk arsitektur GPU desktop berikutnya, RDNA 3, perkiraan peningkatannya sangat besar. Namun, ini tidak berarti kartu grafis seri Radeon RX 7000 akan tiba-tiba memiliki TDP yang jauh lebih rendah.

Untuk RDNA 2, AMD menyoroti bahwa ia memiliki kinerja per watt hingga 65% lebih tinggi daripada arsitektur sebelumnya. Padahal, TDP Radeon RX 6800 masih 300W. Pengujian kami sendiri memverifikasi klaim AMD untuk kinerja per unit daya yang jauh lebih baik, tetapi itu tetap tidak mengurangi fakta bahwa peningkatan dalam daya render membutuhkan energi tambahan untuk memberi makan.

Orang mungkin berpendapat bahwa vendor harus membuatnya lebih mudah untuk mengurangi permintaan daya produk mereka, bahkan mungkin membuat mereka beroperasi dalam semacam ‘mode ramah lingkungan’ secara default. Pabrikan mungkin mengatakan bahwa mereka sudah melakukan ini, dalam bentuk membuat chip mereka beroperasi di berbagai level jam (mis. Turbo Mode, Boost Clock, Gaming Clock) dan meminta mereka menurunkan voltase secara signifikan saat tidak digunakan.

Tetapi ketika Intel meluncurkan CPU desktop Core generasi ke-12 mereka, siaran pers tersebut dikemas penuh dengan klaim kinerja tetapi hanya satu bagian yang berani menyebutkan kekuatan. Desain CPU baru, memadukan dua arsitektur berbeda dalam cetakan yang sama, jelas merupakan peningkatan dari model generasi ke-11 yang setara. Seperti yang ditunjukkan gambar di atas, Intel dapat menyetel TDP ke 95W, dan PL2 ke 125W, dan masih dapat membanggakan kinerja yang lebih tinggi.

Sebaliknya, mereka mempertahankan angka yang sama seperti sebelumnya dan hanya memotong 10W dari nilai PL2. Semua atas nama memiliki produk yang sedikit lebih cepat daripada kompetisi dalam pengujian tertentu. Tentu saja, Anda tidak perlu membeli chip ini, tetapi ketika tiba waktunya untuk melakukan peningkatan atau hanya membeli komputer atau konsol baru, Anda memiliki sedikit pilihan untuk menerima penawaran yang haus daya ini, karena model lama sudah tidak diproduksi lagi.

Orang-orang pada umumnya mengubah perspektif mereka tentang produksi energi, permintaan, dan dampaknya terhadap iklim dan dompet mereka. Sementara produk halo dan selera mereka yang tak terpuaskan akan energi menjadi berita utama, pertumbuhan yang stabil dalam kebutuhan daya di seluruh sektorlah yang benar-benar penting.

Dapat dikatakan bahwa terlalu banyak produsen semikonduktor terjebak dalam pola pikir yang tampaknya bertentangan dengan dunia saat ini yang memiliki kinerja setinggi mungkin, untuk mengalahkan persaingan, dengan biaya berapa pun. Namun, ada sedikit cahaya di ujung terowongan. Apple, misalnya, telah menggeser hampir seluruh lini Mac dan MacBook untuk menggunakan prosesor M1/M2 mereka sendiri. Prosesor gabungan CPU+GPU ini dirancang agar hemat energi dan bekerja setara dengan penawaran x86 dari AMD dan Intel, dengan permintaan daya yang jauh lebih rendah (kecuali game).

Server dan workstation umumnya masih dikemas dengan prosesor Intel Xeon atau AMD Epyc, tetapi arsitektur Arm hemat daya yang digunakan oleh Apple, juga menyebar ke sektor ini. Penyedia cloud besar mengganti server mereka dengan beberapa yang ditenagai oleh model Altra Ampere.

Perubahan datang perlahan, terkadang menyakitkan, tetapi itu akan datang. Mungkin perlu bertahun-tahun lagi sebelum kita mulai melihat prosesor baru diluncurkan dengan kebutuhan energi yang lebih rendah daripada pendahulunya, tetapi ada beberapa pergerakan dalam industri menuju tujuan itu.

Sementara itu, pada tingkat pribadi, kami dapat membuat pilihan sederhana: menerima permintaan daya dari perangkat keras terbaru dan menggunakannya apa adanya (dengan atau tanpa mengutak-atik beberapa pengaturan), atau memberikan suara dengan dompet kami dan memberi tahu vendor bahwa ratusan watt daya adalah harga yang terlalu tinggi untuk dibayar.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Rumor Intel Dan AMD Menunjukkan Rencana CPU Yang Mengecewakan Untuk Tahun 2023
Berita Informasi Modul Processor

Rumor Intel Dan AMD Menunjukkan Rencana CPU Yang Mengecewakan Untuk Tahun 2023

Rumor Intel Dan AMD Menunjukkan Rencana CPU Yang Mengecewakan Untuk Tahun 2023 – Tahun depan, pertempuran prosesor desktop akan terus diperjuangkan antara Raptor Lake dengan Intel yang merencanakan kopling baru dari chip generasi ke-13 saat ini dan AMD Zen 4, menurut rumor terbaru dari seorang leaker China yang terkenal.

Rumor Intel Dan AMD Menunjukkan Rencana CPU Yang Mengecewakan Untuk Tahun 2023

zorba-xquery – Namun, kita akan melihat setidaknya beberapa silikon baru di awal tahun 2023, ketika kita dapat mengharapkan untuk disuguhi flagship Raptor Lake baru, 13900KS, sebuah CPU yang telah dibicarakan oleh Intel sebagai peningkatan kecepatan 6GHz di luar kotak yang cukup membuka mata.

Balasan AMD untuk itu menurut ECSM, akan menjadi versi 3D V-Cache baru dari prosesor Ryzen 7000 tetapi ini tidak akan melampaui model 8-inti , tampaknya. ECSM menganggap bahwa X3D 6-core dan 8-core berputar pada chip Zen 4 masuk, tetapi tidak ada lagi yang direncanakan, dan tidak ada prosesor yang lebih kuat dengan 3D V-Cache (atau setidaknya yang belum terlihat).

Baca Juga : Trik pendinginan CPU AMD Ryzen 7000 Ini Adalah Sesuatu Yang Tidak Boleh Anda Coba Di Rumah

Kami seharusnya melihat 13900KS, dan apa yang kemungkinan akan menjadi Ryzen 5 7600X3D dan Ryzen 7 7700X3D, di tengah, atau nanti, H1 2023. Jadi mungkin kita melihat April hingga Juni, atau sekitar itu, untuk chip baru untuk benar-benar dijual (pengungkapan bisa datang jauh lebih awal, mungkin).

Rupanya nanti pada kuartal ketiga tahun 2023 (September atau sekitar itu), Intel sedang merencanakan penyegaran Raptor Lake, mengambil prosesor utama dari jajaran saat ini dan meningkatkan kecepatan clock sebesar 100MHz hingga 200MHz. Jadi, ini hanya akan menjadi masalah peningkatan kecil, dan spesifikasi utama, jumlah inti, dan semacamnya, dari prosesor baru ini akan tetap sama dengan model generasi ke-13 saat ini.

Tampaknya CPU generasi berikutnya Meteor Lake dan Arrow Lake tidak akan memulai debutnya sama sekali tahun depan, dan sebagai gantinya akan keluar pada tahun 2024. Kami masih mengharapkan Meteor Lake akan muncul pada tahun 2023, meskipun tidak menurut ECSM; tetapi di tempat lain di pabrik rumor, ini masih dianggap sebagai kemungkinan. Tambahkan bumbu dalam jumlah besar dengan ini, tentu saja, dan info lain yang disampaikan oleh pembocor di sini.

Analisis: Tidak banyak yang bisa dilakukan untuk tahun 2023?

Pada dasarnya, Intel tidak akan berbuat banyak tahun depan dengan asumsi ECSM menggunakan uang dengan rumor baru ini, tentu saja dan AMD juga tidak akan melakukannya. Kita akan mendapatkan penyegaran yang sangat kecil dari silikon Raptor Lake, tetapi Meteor Lake dan Arrow Lake masih jauh. Seperti halnya Zen 5 dalam hal ini, tetapi kami tahu bahwa memang demikian rencana Intel yang tampaknya berubah yang merupakan kejutan yang lebih besar di sini.

Yang mengatakan, banyak orang mengharapkan untuk melihat varian X3D yang gemuk dari AMD, jadi itu sesuatu yang mengejutkan untuk mengetahui bahwa kita mungkin tidak mendapatkannya. Setidaknya tidak untuk memulai, meskipun dalam keadilan, model V-Cache 3D 8-core (kemungkinan 7700X3D) adalah yang akan menarik dari sudut pandang game arus utama. Itulah chip Ryzen yang diharapkan banyak orang menjadi prosesor hebat yang menyebabkan masalah Intel pada tahun 2023.

Seharusnya, Intel Meteor Lake akan dikonfigurasikan dengan chip top-end yang memiliki 6 core kinerja dan 16 core efisiensi, jadi tanpa versi CPU desktop high-end dengan kata lain (dengan spekulasi lain menunjukkan kisaran mungkin lebih terfokus pada chip seluler ).

8 core kinerja untuk model desktop teratas (Core i7, i9) diharapkan akan dibawa dengan Arrow Lake, oleh karena itu keduanya sekarang mendarat pada tahun 2024, mencakup ujung spektrum kinerja yang berbeda. Baik Meteor dan Arrow Lake akan membutuhkan soket dan platform baru, dan akan melawan Zen 5 pada tahun 2024. Namun, sementara itu, kedengarannya seperti tahun yang tenang di bagian depan prosesor untuk tahun 2023…

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Trik pendinginan CPU AMD Ryzen 7000 Ini Adalah Sesuatu Yang Tidak Boleh Anda Coba Di Rumah
Blog Informasi Modul Processor

Trik pendinginan CPU AMD Ryzen 7000 Ini Adalah Sesuatu Yang Tidak Boleh Anda Coba Di Rumah

Trik pendinginan CPU AMD Ryzen 7000 Ini Adalah Sesuatu Yang Tidak Boleh Anda Coba Di Rumah – Prosesor AMD Ryzen 7000 mendapat kecaman karena desain integrated heat spreader (IHS), dan bagaimana hal itu tidak membantu termal tetapi ada cara untuk mengatasi hal ini, yang akan memastikan chip berjalan sedikit lebih dingin. Namun, ini jelas bukan sesuatu yang kami sarankan untuk dicoba oleh rata-rata pengguna (bukan berarti mereka akan diperlengkapi).

Trik pendinginan CPU AMD Ryzen 7000 Ini Adalah Sesuatu Yang Tidak Boleh Anda Coba Di Rumah

zorba-xquery – Mengapa? Yah, karena melibatkan mengambil prosesor Zen 4 baru yang mengkilap dan mengeksposnya ke alat gerinda. Ya, solusi untuk IHS tebal untuk generasi Ryzen ini yang akan kita bahas di kemudian hari adalah membuatnya lebih tipis dengan menggilingnya.

Jelas ini bukan sesuatu yang ingin dilakukan oleh rata-rata pemilik PC, tetapi tipe yang lebih hardcore mungkin mempertimbangkan untuk menjelajahi jalan ini dan beberapa telah melakukannya dalam kasus JayzTwoCents dengan menggunakan alat gerinda ahli overclocker Der8auer seperti yang terlihat di Twitter oleh Andreas Schilling (via Tom’s Hardware). Hasil pengurangan IHS CPU Ryzen 9 7950X sebesar 0,8 mm terbukti merupakan penurunan suhu dari 94-95C, turun menjadi 85-88C, penurunan yang cukup besar (itu adalah suhu yang berjalan pada 5,1GHz di semua inti untuk CPU).

Analisis: Yang lebih rendah dari dua kejahatan? Yah, tidak persis

Pada dasarnya, ini adalah alternatif untuk prosedur berisiko lain yang dikenal sebagai ‘delidding’, di mana CPU benar-benar menghapus IHS, yang dapat mengakibatkan penurunan suhu yang lebih besar. (Der8auer menunjukkan pengurangan 20C yang sangat besar ketika mendelidding 7900X sebelumnya, meskipun itu menggunakan pelumas termal logam cair khusus yang merupakan ramuan kustom overclocker sendiri).

Baca Juga : Bocoran Ryzen 3 7300X Memberi Kami Harapan Bahwa AMD Sedang Merencanakan CPU Anggaran Zen 4

Menggiling IHS mewakili jalur yang agak kurang berisiko dan juga tidak terlalu rumit, karena ada banyak pekerjaan ekstra dalam memasang solusi pendinginan ke chip delidded (berukuran sangat berbeda) tetapi diberikan, dalam kedua kasus, Anda membatalkan garansi Anda. Dan kecuali Anda benar-benar tahu apa yang Anda lakukan, Anda berisiko merusak CPU seperti yang Anda bayangkan ketika harus melakukan tindakan drastis seperti memisahkannya atau menghancurkannya. Itulah sebabnya kami benar-benar tidak akan merekomendasikan ini kepada siapa pun kecuali penggemar ahli (yang mampu membayar biaya jika ada yang salah, dalam hal ini).

Seluruh latar belakang untuk ini adalah bahwa AMD telah menggunakan desain yang lebih tebal untuk IHS dengan chip Zen 4 pada platform AM5 (dengan soket prosesor baru). Ini untuk menjaga kompatibilitas dengan CPU Ryzen 7000 baru dalam hal pendingin yang ada (platform AM4) sehingga orang tidak perlu membeli solusi pendinginan baru karena soket baru lebih datar, artinya chip berada sedikit lebih rendah (jadi IHS yang lebih tebal menutupi perbedaan itu). Tapi ketebalan 1mm ekstra dari biasanya agak kontraproduktif untuk termal yang baik.

Sekarang, AMD menganggap itu baik-baik saja untuk Ryzen 9 7950X untuk terus berdetak pada suhu seperti 95C, tetapi beberapa penggemar berbeda, karenanya kontroversi. Dan karenanya mencukur 0,8mm untuk mengembalikan IHS ke ukuran pra-Ryzen 7000 sebelumnya, dengan menjalankan prosesor pada lebih seperti 85C, pemilik level lebih bahagia.

Selain itu, jangan lupa IHS ada untuk memberikan perlindungan bagi CPU, dan dengan delidding yang mewakili risiko ekstra dalam hal membiarkan die terbuka sementara penggilingan masih menyisakan tutup pelindung pada chip, seolah-olah.

Jika Anda khawatir tentang suhu Zen 4 Anda yang mungkin, tentu saja, bervariasi dari kasus ke kasus daripada memilih rute ini, itu adalah ide yang jauh lebih baik dan lebih layak untuk melihat solusi alternatif seperti menggunakan pengaturan mode Eco (di AMD’s perangkat lunak Ryzen Master) untuk mengendalikan panas itu. (Atau undervolting adalah pilihan lain, mungkin).

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Bocoran Ryzen 3 7300X Memberi Kami Harapan Bahwa AMD Sedang Merencanakan CPU Anggaran Zen 4
Berita Informasi Modul Processor

Bocoran Ryzen 3 7300X Memberi Kami Harapan Bahwa AMD Sedang Merencanakan CPU Anggaran Zen 4

Bocoran Ryzen 3 7300X Memberi Kami Harapan Bahwa AMD Sedang Merencanakan CPU Anggaran Zen 4AMD dapat memiliki beberapa prosesor Zen 4 baru yang masuk, salah satunya secara teori Ryzen 7 7800X, dan yang lainnya Ryzen 3 7300X. Chip Zen 4 ini telah terlihat di Geekbench oleh Benchleaks (seperti yang dilaporkan VideoCardz, meskipun mereka menghapus ceritanya segera setelah diposting), dan tampaknya 7800X akan membuat lompatan menjadi prosesor 10-inti, setidaknya jika spesifikasi yang disediakan benar. Tentu saja, kita harus memperlakukan bocoran ini dengan hati-hati seperti biasa yang harus diterapkan pada rumor apa pun.

Bocoran Ryzen 3 7300X Memberi Kami Harapan Bahwa AMD Sedang Merencanakan CPU Anggaran Zen 4

zorba-xquery – 7800X terlihat dengan 10-core dan 20-threads dengan kecepatan boost yang ditunjukkan hingga 5,4GHz. Adapun Ryzen 3 7300X teoretis, entri Geekbench-nya menunjukkan bahwa itu adalah CPU quad-core dengan peningkatan hingga 5GHz.

Bagaimana dengan hasil Geekbench sendiri? 7800X masing-masing mencapai 2.097 dan 16.163 untuk single-core dan multi-core. Itu sedikit kurang dari 7700X yang ada di yang pertama, tetapi dengan nyaman mengalahkan chip itu sekitar 15% di yang terakhir seperti yang Anda harapkan dengan sepasang inti tambahan untuk 7800X.

Baca Juga : 5 Software Akuntansi Penggajian Terbaik Tahun 2021

Ryzen 3 7300X mencapai 1.984 dan 7.682 untuk single-core dan multi-core, yang secara mengejutkan menjadikannya sebagai bagian belakang keluarga Ryzen 7000. Ini tidak terlalu jauh dari Ryzen 5 7600X untuk single-core, dan memang yang terakhir hanya 7% lebih cepat. (Ingatlah pada kedua hitungan untuk 7800X dan 7300X bahwa ini adalah prosesor pra-rilis, jadi kemungkinan besar belum menunjukkan tingkat kinerja penuhnya).

Analisis: Apakah CPU Ryzen 3 untuk Zen 4 benar-benar masuk akal sejak awal?

Ryzen 7800X dengan 10-core tampaknya menjadi pilihan yang aneh, mungkin, mengingat bahwa 5800X adalah CPU 8-core lurus. Seperti yang dapat kita lihat dari benchmark, dalam bentuk ini dengan dua core tambahan, ini akan mewakili langkah yang solid dari 7700X dan membedakan prosesor ini lebih banyak, setidaknya dalam hal kinerja multi-threaded.

Apa yang lebih mungkin menjadi perhatian di sini adalah 7300X, dan prospek penuh harapan bahwa CPU Ryzen 3 untuk generasi Zen 4 bisa masuk. Ini adalah opsi yang diinginkan oleh beberapa orang yang ingin membuat PC ramah anggaran, dan tidak didapatkan dengan kisaran Ryzen 5000. (Ada Ryzen 5 5500 yang diluncurkan awal tahun ini, tetapi selain itu, tidak ada silikon Ryzen 3, dan hanya ada chip berbasis Ryzen 4000 Zen 2 di ujung terendah pasar untuk AMD).

Akankah Ryzen 3 7300X ini benar-benar terjadi? Kami tidak yakin, dan tentu saja ada argumen untuk tetap skeptis di sini. Melepaskan chip semacam itu akan membutuhkan AMD untuk mengarahkan setidaknya beberapa sumber daya produksi untuk memproduksinya, tentu saja, dan produk-produk kelas bawah ini memiliki margin keuntungan yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan apa yang ada di meja sekarang. Jadi, apakah benar-benar masuk akal untuk melakukannya di awal permainan untuk keluarga Ryzen 7000?

Kemungkinan lain adalah menggunakan apa yang pada dasarnya ditolak untuk chip yang lebih besar (dengan inti dinonaktifkan hingga CPU quad-core), tetapi hasilnya sangat bagus akhir-akhir ini, sehingga silikon bermasalah seperti ini menjadi relatif tipis di lapangan.

Artinya jika Ryzen 3 7300X akan datang, kemungkinan besar tidak akan cukup untuk beberapa waktu untuk membangun chip yang diperlukan dan terlebih lagi, itu mungkin akan menjadi produksi terbatas juga. (Seperti situasi dengan favorit anggaran lama dengan Ryzen 3000, Ryzen 3 3100 dan 3300X, yang sulit didapat; terlebih lagi dalam kasus terakhir).

Selain itu, ada juga pertimbangan bahwa beralih ke Zen 4 adalah proposisi yang masih mahal dengan biaya motherboard AM5 yang diperlukan (dan RAM DDR5), yang sekali lagi merupakan argumen lain bahwa setiap penawaran Ryzen 3 tidak akan masuk akal sebagai hal jangka pendek (sebagai chip yang terjangkau, tetapi tanpa mobo yang sama terjangkaunya untuk melengkapinya). Jangka panjang, tentu saja, kita akan melihat harga motherboard turun dan model kelas bawah muncul bagi mereka yang ingin membangun PC bertenaga AMD baru yang mengkilap (ditambah DDR5 juga akan turun lebih jauh menurut perkiraan).

Singkatnya, kami menyarankan kegembiraan apa pun di sekitar 7300X harus diimbangi dengan dosis kenyataan yang mungkin terjadi di sini. Tapi kami tidak menyangkal senang melihat chip Ryzen 3 mengambang di tahap permainan ini, dan penampakan CPU memang menjanjikan masa depan dalam hal pembuatan PC anggaran. Sementara itu, kita tentu saja dapat menantikan chip Ryzen 5000 yang lebih murah karena generasi itu menyaring menuju pintu keluar…

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

5 Software Akuntansi Penggajian Terbaik Tahun 2021
Informasi Processor XQuery

5 Software Akuntansi Penggajian Terbaik Tahun 2021

5 Software Akuntansi Penggajian Terbaik Tahun 2021 – Layanan pemrosesan penggajianadalah layanan akuntansi yang paling biasa dan memakan waktu. Ini memotong sebagian besar waktu pemegang buku. Menurut satu laporan bisnis kecil, 11% bisnis menghabiskan lebih dari 80 jam untuk manajemen penggajian.

5 Software Akuntansi Penggajian Terbaik Tahun 2021

zorba-xquery – Itu banyak waktu! Sekarang, perusahaan tidak perlu membuang waktu berharga mereka pada manajemen penggajian ketika layanan penggajian untuk usaha kecil dapat dengan mudah diotomatisasi.

Dengan perangkat lunak penggajian yang tepat, usaha kecil dapat dengan mudah menghemat banyak waktu dan fokus pada hal-hal mendesak lainnya.

Anda tidak dapat menghindari manajemen penggajian atau memajukan bisnis Anda tanpanya. Jadi, sangat ideal bagi bisnis untuk memilih solusi penggajian yang sempurna dan terus bergerak maju.

Baca Juga :  Cara Menginstal Dan Menggunakan Prosesor Oracle XQuery

Bagaimana Memilih Software Penggajian yang Cocok untuk Bisnis Anda? 5 Tips Cepat

Ada berbagai perangkat lunak manajemen penggajian yang tersedia di pasar dari gratis hingga berbayar. Jadi, temukan perangkat lunak yang sesuai yang dapat memperlancarlayanan pemrosesan penggajiansangat sulit tapi bukan tidak mungkin.

Jika Anda mengikuti arah yang benar saat memilih perangkat lunak penggajian Anda, Anda dapat dengan cepat menemukan solusi sempurna untuk bisnis Anda.

Tip 1. Apa yang Anda Butuhkan?

Sebelum memberikanlayanan outsourcing penggajiankepada klien kami, di CapActix, kami selalu meminta mereka untuk mendefinisikan kebutuhan mereka.

Setelah klien kami menentukan kebutuhan manajemen penggajian mereka berdasarkan biaya, ukuran, persyaratan pelaporan, dan fitur lainnya, kami dengan mudah membantu mereka menemukan solusi penggajian yang sempurna.

  • Jumlah Karyawan
  • Ukuran bisnis
  • Anggaran gaji
  • Tunjangan karyawan, dll.

Tip 2. Fitur apa yang Anda inginkan?

Perangkat lunak penggajian hadir dalam berbagai fitur dan fungsi yang berbeda. Beberapa perangkat lunak bahkan menawarkan fasilitas fitur tambahan untuk meningkatkan kekuatan sistem penggajian Anda.

Ini adalah tip yang sangat penting untuk dipertimbangkan karena fitur mempengaruhi akurasi dan kegunaan perangkat lunak. Untuk menjalankan sistem penggajian yang efektif, Anda mungkin memerlukan fitur berikut.

  • Manajemen Kepatuhan
  • Periksa Pencetakan
  • Akses Seluler
  • Antarmuka pengguna yang mudah
  • Sistem Penggajian Tanpa Kertas
  • Laporan lengkap , dll.

Tip 3. Berapa Anggaran Anda?

Anda tidak dapat memilih perangkat lunak penggajian yang benar tanpa menentukan anggaran Anda. Ada berbagai solusi penggajian yang tersedia dalam kisaran harga yang berbeda dari beberapa ratus hingga ribuan perangkat lunak penggajian.

Selain itu, ada beberapa alat sumber terbuka dan gratis juga tersedia. Sejaklayanan penggajian untuk usaha kecildianggarkan dengan ketat sehingga Anda harus mencari perangkat lunak hanya setelah menentukan anggaran Anda.

Tip 4. Seberapa Amankah Perangkat Lunak Anda?

Manajemen penggajian adalah proses yang sangat sensitif. Anda berurusan dengan data rahasia karyawan dan perusahaan di dalamnya. Karena itu, carilah perangkat lunak yang menawarkan fitur keamanan kualitas premium seperti pengaturan akses pengguna, perlindungan kata sandi, keamanan otentikasi dua faktor, dll.

Tip 5. Apakah Anda Ingin Solusi Lokal atau Berbasis Cloud?

Perangkat lunak penggajian tersedia dalam struktur lokal dan berbasis cloud. Dengan perangkat lunak lokal, Anda dapat mencapai tingkat keamanan yang tinggi, tetapi biayanya mahal untuk usaha kecil.

Sebaliknya, perangkat lunak berbasis cloud fleksibel, terjangkau, dan cepat, tetapi kurang aman. Jadi, Anda perlu membaca pro dan kontra dari kedua sistem sebelum membuat keputusan.

5 Software Penggajian Terbaik untuk Bisnis Anda

Berdasarkan tips seleksi dan pengalaman real-time kami, kami ingin menyarankan beberapa solusi manajemen penggajian berperingkat teratas.

1. Penggajian Online QuickBooks

QuickBooks Online Payroll, alias, QBOP adalah perangkat lunak penggajian paling populer yang tersedia di pasar. Perangkat lunak ini dihargai oleh pakar akuntansi di seluruh dunia, termasuk AS, Inggris, Australia, dan Selandia Baru. Mudah digunakan dan beberapa fitur terintegrasi menjadikan QBOP perangkat lunak penggajian terbaik yang tersedia di luar sana.

Fitur Utama

  • Memberikan solusi penggajian yang lengkap
  • Mudah diintegrasikan dengan alat bisnis lainnya
  • Diadopsi oleh berbagai industri
  • Terjangkau untuk usaha kecil, dll.

2. Semangat

Ini adalah solusi penggajian yang sangat mudah dan revolusioner untuk bisnis kecil. Ini menghemat waktu pemegang buku dan menghilangkan kesalahan rumit yang dibuat oleh entri data manual.

Platform ini menawarkan fitur manajemen penggajian yang dinamis bersama dengan antarmuka yang menarik dan memberikan solusi inovatif yang konstan kepada pengguna.

Fitur Utama

  • Mudah untuk mengambil informasi
  • Minimalkan kesalahan
  • Otomatisasi penggajian ujung ke ujung
  • Sangat terintegrasi, dll.

3. Gaji Sage

Ini adalah salah satu solusi manajemen penggajian termurah yang tersedia di luar sana. Perangkat lunak ini mungkin tidak memiliki banyak fitur, tetapi berisi semua fungsi dasar untuk menjalankan sistem penggajian yang lancar.

Ini adalah perangkat lunak yang ideal dengan fitur keamanan kelas atas seperti cloud terenkripsi, kontrol akses pengguna, dan banyak lagi untuk bisnis kecil.

Fitur Utama

  • Solusi penggajian yang terjangkau
  • Keamanan luar biasa
  • Sesuaikan penggunaan kontrol dan akses
  • Sistem pelaporan yang kuat, dll.

4. Xero

Xero bukan hanya solusi penggajian. Ini adalah sistem akuntansi berbasis web yang dikembangkan untuk membantu usaha kecil. Tambahan untuk layanan penggajian, ini dikemas dengan manajemen aset, pelacakan inventaris, dan banyak layanan lainnya. Oleh karena itu, jika Anda sedang mencari partner akuntansi yang lengkap untuk bisnis Anda, dapatkan saja Xero.

Fitur Utama

  • Catat semua formulir transaksi dengan lengkap
  • Sesuaikan laporan dengan mudah
  • Solusi aplikasi seluler
  • Memfasilitasi pengambilan keputusan berdasarkan data
  • Uji coba gratis 30 hari untuk menguji perangkat lunak, dll.

5. Melambai

Wave sangat disukai oleh akuntan lepas dan beberapa penyedia layanan outsourcing penggajian. Sebagian besar fungsi penggajian inti ditawarkan secara gratis. Ini adalah salah satu alat untuk mengelola pekerjaan terkait akuntansi dan pengeluaran.

Dengan Wave, pengguna dapat mengadopsi model pembayaran standar atau dapat menyesuaikannya sesuai kebutuhan mereka. Selain itu, metode izin pembayaran cepat yang disediakan oleh Wave luar biasa.

Fitur Utama

  • Aplikasi penggajian gratis tanpa biaya tersembunyi
  • Izin pembayaran cepat
  • Transfer dana mudah
  • Dapat disesuaikan sesuai spesifikasi bisnis, dll.

Manajemen penggajian adalah bagian yang tidak dapat dihindari dari bisnis Anda. Jika sistem penggajian Anda tidak cepat, sempurna, dan marah, Anda tidak dapat menjalankan bisnis Anda secara efektif.

Oleh karena itu, disarankan untuk memilih perangkat lunak akuntansi penggajian yang sesuai untuk bisnis Anda dan mengotomatiskan tugas biasa.

Namun, jika Anda tidak ingin repot mencari perangkat lunak penggajian yang sesuai, Anda dapat mengalihdayakan layanan penggajian dari CapActix dan tetap fokus mengembangkan bisnis Anda.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Cara Menginstal Dan Menggunakan Prosesor Oracle XQuery
Informasi Processor XQuery

Cara Menginstal Dan Menggunakan Prosesor Oracle XQuery

Cara Menginstal Dan Menggunakan Prosesor Oracle XQuery – Sebagai Pemrogram Java, jika Anda bekerja dengan XML , Anda harus belajar tentang XQuery dan cara menggunakannya. XQuery adalah bahasa query untuk XML. Ini mirip dengan XPath karena menggunakan konstruksi yang sama atau serupa untuk mengidentifikasi bagian tertentu dari dokumen XML.

Cara Menginstal Dan Menggunakan Prosesor Oracle XQuery 

zorba-xquery – XQuery menawarkan fasilitas untuk memperbarui dan memodifikasi dokumen XML. Ini dilakukan dengan menggunakan bahasa yang mirip (setidaknya dalam konsep jika tidak dalam bentuk) dengan SQL untuk database.

Sangat mudah untuk bekerja dengan XPath di java karena ketersediaan mesin XPath di dalam java SDK. Bekerja dengan XQuery lebih menantang karena Anda harus mengintegrasikan prosesor XQuery ke dalam perangkat Java Anda. Artikel ini menunjukkan cara melakukannya.

Baca Juga :  Debugging OSB Xqueries Dengan XMLSpy Atau XQDT Dan Zorba – XQuery

Ada beberapa implementasi XQuery yang tersedia di web, beberapa di antaranya bersifat open-source sementara yang lain bersifat closed-source dan berpemilik. Pada artikel ini, kami menunjukkan kepada Anda cara mendapatkan dan menggunakan Prosesor XQuery Oracle untuk Java.

XQuery API didefinisikan oleh JSR-225 XQuery API untuk Java . Dan di sini adalah tautan ke javadocs Oracle XQuery Processor. Bahasa XQuery itu sendiri didefinisikan oleh XQuery 3.0: Bahasa Query XML.

2. Mendapatkan Prosesor Oracle XQuery untuk Java

Menemukan Prosesor Oracle XQuery untuk Java agak sulit. Sepertinya mereka menyembunyikannya dengan baik. Itu disertakan sebagai bagian dari Oracle Database (meskipun tidak dalam versi XE), tetapi siapa yang ingin menginstal Oracle Database hanya untuk mendapatkan prosesor XQuery? Tempat yang lebih baik untuk menemukan prosesor XQuery adalah Oracle Big Data Connectors .

Buka halaman ini dan klik tautan Oracle XQuery for Hadoop . Setuju dengan perjanjian lisensi yang disajikan, daftar untuk mendapatkan akun gratis, dan unduh toolkit. Itu harus berisi semua yang Anda butuhkan untuk menggunakan prosesor XQuery.

3. Memasang Guci untuk Maven

Kami menggunakan Maven jadi kami perlu mengekstrak toples dari paket yang diunduh dan menginstalnya. Kami membutuhkan toples berikut (ditunjukkan dengan path lengkap dalam paket):

  • oxh-4.9.0-cdh5.0.0/hive/lib/oxquery.jar
  • oxh-4.9.0-cdh5.0.0/hive/lib/xqjapi.jar
  • oxh-4.9.0-cdh5.0.0/hive/lib/orai18n-mapping.jar
  • oxh-4.9.0-cdh5.0.0/hive/lib/xmlparserv2_sans_jaxp_services.jar
  • oxh-4.9.0-cdh5.0.0/hive/lib/Apache-xmlbeans.jar

Instal toples sehingga Maven dapat menemukannya dengan perintah berikut. Karena versi toples ini tidak diketahui, kami menggunakan versi generik 0.1 untuk semuanya.

4. Pembaruan untuk POM.XML

Untuk membangun perangkat lunak, kita memerlukan dependensi berikut di POM.Untuk membuat JAR gemuk (atau uber jar) yang dapat dijalankan dengan mudah, gunakan maven-assembly-plugin : Dan dengan pembaruan POM ini, mari kita beralih ke kode untuk menjalankan XQuery dari dalam Java.

5. Program XQuery Hello World Sederhana

<hello-world>2</hello-world>

5.1. Impor Jawa

Kami membutuhkan impor Java berikut: Mari kita mulai dengan membangun program hello-world sederhana yang mencetak berikut ini ke stdout :

5.2. Kelas Penyelesai Entitas

Kelas berikut adalah kelas penyelesai entitas yang didefinisikan sebagai kelas dalam, dan digunakan oleh prosesor XQuery untuk menyelesaikan file: ketik URLs .

5.3. Program Utama

Dan akhirnya fungsi main() yang menjalankan potongan kode XQuery. Kompilasi dan jalankan kelas ini untuk mendapatkan output dari penambahan 1 + 1 yang disematkan di dalam output XML.

6. Menjalankan kode XQuery Dari File

Contoh di atas menunjukkan cara menjalankan potongan kode XQuery dalam sebuah string. Itu juga tidak membaca XML apa pun. Untuk dapat menjalankan kode XQuery dari file, gunakan yang berikut ini. Perhatikan bahwa kami menyetel URI dasar menggunakan XQStaticContext.setBaseURI() sehingga referensi file XML relatif diselesaikan dengan benar.

Mari kita jalankan contoh file XQuery. Berikut adalah bagian dari contoh file XML books.xml : Saat menjalankan contoh XQuery ini, hasilnya seperti yang ditunjukkan. Perhatikan bahwa hanya elemen buku yang harganya lebih besar dari 30 yang dipilih.

Kesimpulan

Artikel ini menunjukkan kepada Anda cara mengintegrasikan XQuery ke dalam aplikasi Java Anda. XQuery sangat kuat dan dapat digunakan untuk berbagai permintaan XML dan tugas pembaruan yang akan sangat merepotkan. Dalam seri artikel berikutnya, kita akan membahas cara menggunakan XQuery untuk tugas-tugas ini dan banyak lagi.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Debugging OSB Xqueries Dengan XMLSpy Atau XQDT Dan Zorba – XQuery
Informasi Processor XQuery

Debugging OSB Xqueries Dengan XMLSpy Atau XQDT Dan Zorba – XQuery

Debugging OSB Xqueries Dengan XMLSpy Atau XQDT Dan Zorba – XQuery – Saya mencoba mendebug beberapa xqueries yang ditulis untuk Oracle Service Bus, menggunakan berbagai alat seperti XmlSpy, Eclipse XQDT dengan zorba dll. Mereka semua gagal karena “grup” fungsi xquery spesifik BEA yang mungkin setara dengan fungsi xquery “grup menurut” di xquery 3.0.

Debugging OSB Xqueries Dengan XMLSpy Atau XQDT Dan Zorba – XQuery

zorba-xquery – Jadi mesin xquery yang saya gunakan tidak mengenalinya, dan karena itu saya tidak dapat melakukan debugging langkah demi langkah. Saya telah menemukan di beberapa forum lain, daftar file jar yang mengimplementasikan fungsi xquery ini.

Jadi pertanyaannya adalah, apakah ada yang tahu apakah mungkin mengimpornya dalam zorba atau XMLSPY sehingga fungsi khusus vendor ini dikenali? Sayangnya Anda tidak akan mendapatkan prosesor XQuery lain untuk mengenali grup BEA berdasarkan klausa.

Baca Juga :  Tutorial XQuery: Membangun Aplikasi Agregasi dan Pelaporan Layanan Web Berbasis XQuery

Berikut adalah dokumentasi untuk grup BEA oleh: Ini adalah ekstensi non-standar untuk bahasa yang ditambahkan sebelum klausa grup menurut ditambahkan ke XQuery 3.0.

kaitkan metode Java ke mesin xquery

Saya menggunakan XmlBeans untuk menjalankan komputasi XQuery dinamis pada beberapa data XML  melalui XmlObject.execQuery() (Saat ini saya menggunakan WL8.1sp3). Sekarang, saya perlu menanyakan tabel DB eksternal, tentu dari dalam sumber XQuery; jadi saya perlu mengonfigurasi mesin untuk memanggil metode saya setelah pemanggilan fungsi XQuery.

eisenach

Ada banyak hal tentang subjek ini yang saya tidak tahu, tetapi inilah yang disediakan Platform Layanan Data AquaLogic (sebelumnya Liquid Data). Anda akan mendapatkan pustaka fungsi XQuery yang langsung mengakses sumber data.

Hmm saya tidak bisa menggunakan AquaLogic, karena saya terikat dengan lingkungan produksi yang tidak akan berubah.Saya sedang mencari cara untuk berinteraksi langsung dengan mesin XQRL, dan sepertinya ada kemungkinan, tetapi itu sama sekali tidak terdokumentasi, saya mengerti .

Apa yang Anda maksud dengan “tidak akan berubah”? Jelas, jika Anda tidak dapat mengubahnya sama sekali, Anda tidak dapat mencapai apa pun. Dengan mengatakan ini, Anda mungkin berpikir bahwa “AquaLogic” berarti WLS 9. Tidak demikian halnya dengan ALDSP saat ini. Ini diimplementasikan pada WLS 8.1.

Saya tahu apa itu ALDSP, dan saya sudah menggunakannya dalam beberapa konteks lain. Maksudku, itu tidak akan dibeli oleh pelanggan ini, jadi itu tidak tersedia untukku : Apa yang saya coba capai adalah meniru ‘Metode Pengguna seperti yang Anda lihat dan menggunakannya oleh XQuery ke dalam kontrol transformasi Workshop: Anda menulis sebuah metode dalam Java, lalu menandainya dengan anotasi dtf:xquery-function”, et voilà , secara ajaib tersedia dalam transformasi xquery lainnya.

Masalahnya adalah area ini tidak didokumentasikan (mungkin sengaja), jadi saya terjebak untuk melewati masalah ini dengan cara lain. Tidak ada cara yang baik untuk melakukan ini. Anda akan memerlukan informasi tentang internal mesin xquery dan API pribadinya.

Memperkenalkan XMLBeans

Selamat datang di forum diskusi untuk BEA XMLBeans. XMLBeans adalah teknologi baru yang keren dari BEA yang tersedia sebagai layanan host gratis di dev2dev. XMLBeans adalah inovasi teknologi yang sangat memudahkan pengembang untuk mengakses dan memanipulasi data dan dokumen XML di Java.

  • Misi kami adalah membantu pengembang dapatkan tampilan berbasis objek Java yang familier dan nyaman dari data XML mereka tanpa kehilangan akses ke kekayaan struktur XML asli yang asli.
  • XMLBeans didasarkan pada XML Skema dan memiliki banyak keunggulan dibandingkan solusi yang ada (seperti DOM/SAX.) Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut dan memulai uji coba XMLBeans, ikuti tautan ini.
  • Ini terlihat sangat menarik. Saya menggunakan JDOM saat ini, yang menggunakan SAX Parser untuk membangun pohon DOM. Ini sangat mudah digunakan dan saya tidak perlu berurusan dengan keduanya Penguraian DOM atau SAX.

Ada beberapa dukungan untuk XPATH di JDOM dan saya percaya itu Dukungan XQuery sedang ditambahkan. Dari FAQ, saya melihat beberapa keunggulan XMLBeans dibandingkan JDOM. Saya ingin mendapatkan klarifikasi pada beberapa poin untuk memastikan bahwa saya memahami ini benar.

  1. Dari FAQ, tampak bahwa seluruh pohon XML tidak disusun. Melakukan itu berarti org.w3c.Document tidak dibuat. Dan hanya bagian itu XML dimuat yang saya minta secara khusus?. Dalam hal ini, ini akan menjadi keunggulan dibandingkan JDOM untuk file XML yang sangat besar karena seluruh DOM tidak dibuat.
  2. Tampaknya saya dapat menggunakan kursor untuk membuat perubahan pada file XML. Maukah kamu pertimbangkan untuk menambahkan cara yang lebih langsung untuk melakukan ini menggunakan metode penyetel? Juga, saya tidak melihat kelas XMLWriter yang sesuai. Bagaimana cara menulis perubahan yang saya? buat ke file XML?
  3. Masalah praktisnya adalah tidak ada cara bagi saya untuk menghasilkan kode dari skema di mesin lokal saya. Jika saya tidak memiliki akses ke Internet, atau Anda situs down atau akses lambat, maka produktivitas saya terhambat. aku percaya bahwa ini karena produknya dalam versi beta dan Anda ingin dapat membuat kode perubahan/perbaikan bug di pihak Anda dan Anda akan merilis program untuk menghasilkan stoples, setelah Anda siap. Namun demikian, saya masih ingin mendapatkannya secara lokal dan terus dapatkan pembaruan. Webstart mungkin merupakan solusi yang baik.
  4. Prasyarat JDK 1.4 akan mencegah saya menggunakannya dalam produksi. Kita masih menggunakan JDK 1.3 dan akan melakukannya selama beberapa bulan ke depan.

Apakah ada kemungkinan ini bekerja pada JDK 1.3? Fitur 1.4 apa yang digunakan? Pertanyaan 3 dan 4 Saya serahkan ke pemasaran untuk menjawab, tetapi saya dapat membantu dengan 1 dan 2.

  1. XmlBeans memuat seluruh muatan XML ke dalam memori. Namun, kami tidak membuat struktur data apa pun yang mengimplementasikan DOM W3C. Kami menggunakan model berbasis kursor untuk inspeksi dan modifikasi XML yang memungkinkan kami lebih fleksibel dan performant dalam cara XML disimpan. Saat ini, seseorang bisa mendapatkan salinan semuanya atau bagian dari XML sebagai DOM. Di masa mendatang, kami juga berencana untuk mendukung DOM langsung.
  2. Saya tidak yakin apa yang Anda maksud dengan metode setter. Kursor hari ini tidak memiliki metode penyetel untuk mengatur teks atribut, elemen, dll. Jika XML Anda dikaitkan dengan skema, Anda dapat menggunakan operasi yang sangat diketik yang dihasilkan dari skema.

Anda dapat membuat serial XML dengan memanggil salah satu dari beberapa metode dari kelas dasar dari XmlCursor atau XmlObject (XmlTokenSource).

Metode xmlText mengembalikan XML sebagai tali. Metode newInputStream membuat serial XML sebagai byte yang disandikan sungai kecil. Metode newReader membuat serial itu sebagai aliran karakter. Dan DomNode baru metode membuat DOM.

Eric

Saya membuat sederhana (.xml & xsd). Mampu menghasilkan antarmuka. Ketika saya menulis kode Java untuk mencetak nilai, saya mendapatkan nol. Ini membuat frustrasi bcos, saya dapat melihat konten file xml, tetapi pengambil/penyetel mengembalikan nol.

Anita

Selamat datang di forum diskusi untuk BEA XMLBeans. XMLBeans itu keren teknologi baru dari BEA yang tersedia sebagai layanan host gratis di dev2dev. XMLBeans adalah inovasi teknologi yang sangat memudahkan pengembang untuk akses dan memanipulasi data dan dokumen XML di Java.

Misi kami adalah membantu pengembang dapatkan tampilan berbasis objek Java yang familier dan nyaman dari data XML mereka tanpa kehilangan akses ke kekayaan struktur XML asli yang asli.

XMLBeans

didasarkan pada XML Skema dan memiliki banyak keunggulan dibandingkan solusi yang ada (seperti DOM/SAX.) Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut dan memulai uji coba XMLBeans, ikuti ini tautan: Jika Anda memiliki komentar, jangan ragu untuk memposting di sini secara publik, atau kirim umpan balik langsung ke xmlbeans.

Versi 11: EventSource tidak digunakan lagi?

saat ini saya sedang membahas contoh-contoh yang diberikan dengan versi baru dari Oracle CEP suite. Ketika saya membuat kelas yang mengimplementasikan EventSource, Eclipse menunjukkan kepada saya bahwa antarmuka ini (dan juga EventSender) tidak digunakan lagi. Bagaimana bisa? Apakah saya salah mengonfigurasi Eclipse atau apa yang terjadi?

Andreas

saat ini saya sedang membahas contoh-contoh yang diberikan dengan versi baru dari Oracle CEP suite. Ketika saya membuat kelas yang mengimplementasikan EventSource, Eclipse menunjukkan kepada saya > bahwa antarmuka ini (dan juga EventSender) tidak digunakan lagi.

Bagaimana bisa? Apakah saya salah mengkonfigurasi Eclipse atau apa yang terjadi? 11g adalah rilis pertama yang mengintegrasikan mesin CQL ke OCEP dan model pemrosesan CQL sedikit berbeda dengan EPL.

Secara khusus CQL mendukung gagasan tentang dua jenis umpan peristiwa aliran dan hubungan. Aliran hanya disisipkan dan umumnya digunakan untuk memfilter data yang bergerak cepat.

Hubungan mendukung penyisipan/pembaruan/penghapusan dan kueri kompleks. Untuk membedakan ini di EPN dan untuk membedakan dari konstruksi EPL, kami membuat dua API baru StreamSource/StreamSink dan RelationSource/RelationSink.

Tapi sekarang muncul pertanyaan lain. Apakah saya benar bahwa bekerja dengan CQL adalah ide yang bagus, karena ini adalah “barang baru”? Pada pandangan pertama saya tidak dapat menemukan petunjuk berharga tentang kapan harus menggunakan EPL dan kapan CQL. Karena saya berencana untuk bekerja dengan suite Anda untuk sementara waktu, saya kira masuk akal untuk memulai dengan yang terakhir, bukan?

Bersulang, Andreas Ya, CQL didasarkan pada standar ANSI yang muncul sehingga akan menjadi hal yang tepat untuk digunakan jika Anda memulai dengan 11g. EPL adalah satu-satunya pilihan di WLEVS 2.0 & OCEP 10.3 dan masih didukung di 11g dan seterusnya (tetapi tidak digunakan lagi dengan munculnya CQL). Di mana saya dapat menemukan Javadoc untuk kelas-kelas baru ini?

Martin

OK saya menemukan dokumen Java di: Saya perhatikan bahwa StreamSender tidak memiliki metode sendEvent melainkan sendInsertEvent. Apakah ini setara secara fungsional? Juga contoh dalam dokumentasi menunjukkan koleksi ArrayList yang diteruskan ke sendEvent, apakah itu sama untuk sendInsertEvent ?

Martin javadoc juga tersedia dalam IDE untuk API publik server CEP. Anda mengaksesnya seperti yang Anda lakukan untuk hal lain di IDE, misalnya dengan mengarahkan mouse ke kelas atau metode yang Anda minati.

Javadoc akan muncul setelah satu detik atau lebih melayang. Dalam aliran CQL hanya disisipkan dan relasi disisipkan/perbarui/hapus, penamaannya adalah untuk membedakan antara ini (RelationSender mewarisi dari StreamSender misalnya).

StreamSender mirip dengan EventSender, tetapi tidak identik aliran digunakan untuk pemfilteran daripada kueri ad-hoc dan ada aturan tentang apa yang dapat Anda gunakan di mana sendInsertEvent() hanya membutuhkan satu acara.

Fungsi Xquery

saya perlu tahu apakah mungkin memodifikasi file dengan fungsi xquery standar BEA dan jika memungkinkan di mana file itu? saya ingin melakukan itu karena, saya perlu melakukan perpustakaan sendiri dengan fungsi Xquery tetapi tidak mungkin melakukannya dengan file Xquery normal, maksud saya jika mungkin menambahkan fungsi sendiri ke file fungsi standar BEA bukannya aku sadar.

Cara standar untuk memperluas Xquery adalah dengan xpath khusus mungkin mereka bisa sesuai dengan kasus Anda Itu membantu tetapi saya bekerja dengan osb 10g, tetapi saya tidak dapat menemukan jalur yang muncul di dokumen untuk 11g. fungsi xpath khusus hanya tersedia dari versi osb11g

Dukungan xslt

FAQ menyatakan bahwa XSLT tidak diimplementasikan dalam produk, tetapi “mudah diintegrasikan” dengan mesin pihak ketiga. Tidak disebutkan lebih lanjut tentang integrasi XSLT yang diberikan di mana pun dalam literatur Oracle. Saya berharap integrasinya mudah, tetapi saya masih mencari informasi lebih lanjut.

Memang benar bahwa aplikasi apa pun yang menggunakan API juga dapat menggunakan mesin transformasi, tetapi saya memerlukan cara untuk melakukan transformasi yang menggunakan dokumen dalam database sebagai sumbernya. Dengan cara ini data terstruktur dalam database akan diubah menjadi dokumen XHTML.

Ekspresi XPath dalam template harus dijalankan oleh database, karena mengekstrak database terlebih dahulu ke dalam memori jelas akan menggagalkan tujuan database, yaitu untuk menyimpan dan menanyakan dokumen XML besar-besaran. Adakah yang bisa membantu saya mencapai tujuan ini?

Saya menggunakan aplikasi C++ karena Java akan terlalu mahal dalam waktu buka dan jejak memori. XSLT bukan fitur bawaan bdbxml; perpustakaan XQilla terintegrasi memiliki dukungan XSLT terbatas. Saya sarankan Anda mencoba salah satu dari berikut ini:

Coba manfaatkan bahasa XQuery untuk membuat transformasi yang Anda cari. Bahasa XQuery sangat kuat dan fleksibel, dan tergantung pada situasi Anda, itu akan terbukti sangat berguna tautkan ke pustaka XSLT dan integrasikan beberapa kombinasi keluaran yang dihasilkan XQuery sebagai masukan ke dalam template XSL Anda Itu adalah dua pilihan terbaik Anda.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Tutorial XQuery: Membangun Aplikasi Agregasi dan Pelaporan Layanan Web Berbasis XQuery
Informasi Pemrograman Processor

Tutorial XQuery: Membangun Aplikasi Agregasi dan Pelaporan Layanan Web Berbasis XQuery

Tutorial XQuery: Membangun Aplikasi Agregasi dan Pelaporan Layanan Web Berbasis XQuery – Adopsi luas XML telah sangat mengubah cara informasi dipertukarkan di dalam dan di antara perusahaan. XML, bahasa markup berbasis teks yang dapat diperluas, menjelaskan data dengan cara yang tidak bergantung pada perangkat keras dan perangkat lunak.

Tutorial XQuery: Membangun Aplikasi Agregasi dan Pelaporan Layanan Web Berbasis XQuery

zorba-xquery – Dengan demikian, telah menjadi standar pilihan untuk semakin banyak layanan Web dan Arsitektur Berorientasi Layanan. Dengan sejumlah besar data yang diterbitkan dalam format XML oleh berbagai sumber, kebutuhan telah muncul untuk cara yang mudah dan efisien untuk mengekstraksi dan memanipulasi informasi ini. XQuery telah muncul sebagai cara yang ideal untuk mengumpulkan data dari layanan Web , database relasional, dan aplikasi lain yang menggunakan XML.

Skenario

Untuk mengilustrasikan penggunaan XQuery untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, tutorial XQuery ini akan mencakup penggunaan data dunia nyata dari layanan Web kutipan saham, dan menggabungkan informasi tersebut dengan data perusahaan historis yang disimpan dalam database relasional dan disajikan sebagai XML.

Baca Juga : Tips untuk Mengoptimalkan XML di SQL Server

Dalam tutorial ini, data historis sedang ditingkatkan dengan data langsung tentang harga saham saat ini, yang diambil melalui panggilan layanan Web. Setelah data dikumpulkan, itu dapat disajikan dalam berbagai format. Untuk tujuan artikel ini, kami akan menggunakan Stylus Studio® untuk menampilkan data dalam HTML menggunakan XSLT .

Ada dua input XML dalam contoh ini: database relasional (RDBMS) dan layanan Web. Untuk RDBMS, Microsoft Access digunakan untuk memformat data secara otomatis ke dalam XML. Konversi ini juga dapat dilakukan oleh Wisaya Dokumen ADO-ke-XML bawaan Stylus Studio . Kutipan data hasil konversi dari RDBMS..

Hasil dari eksekusi Web service ini adalah respon SOAP yang dapat dilihat pada Gambar 3. SOAP (Simple Object Access Protocol) adalah protokol messaging yang memungkinkan aplikasi Web service untuk saling berbicara.

Ketika layanan Web diidentifikasi sebagai sumber input, Stylus Studio secara transparan memanggil layanan Web sebagai bagian dari operasi apa pun yang menggunakan sumber data tersebut.

Untuk mengekstrak dan menggabungkan data XML dari database Microsoft Access dan layanan Web, kami akan membuat model informasi umum dalam XML menggunakan Stylus Studio XML Schema Editor . Ini akan memungkinkan kami untuk lebih mudah memanipulasi hasil agregasi data untuk tujuan pelaporan.

Memisahkan presentasi dari ekstraksi data memungkinkan kami mengembangkan algoritme pelaporan secara independen, yang membuat sistem lebih mudah dirawat. Skema model informasi umum yang digunakan untuk hasil data stok digambarkan.

Menulis solusi di XQuery

Karena XQuery dirancang untuk memproses XML, ini adalah pilihan logis untuk skenario ini. Selain itu, XQuery dengan mudah mendukung gagasan “gabungan”, yang memungkinkan dua atau lebih sumber data digabungkan berdasarkan kondisi kueri. Pilihan bahasa lainnya termasuk:

Menggunakan bahasa tingkat tinggi seperti Java dan melakukan penguraian dan manipulasi data menggunakan JDOM Menggunakan XSLT
Perbedaan utama adalah bahwa dengan XSLT, logika gabungan dicapai dengan menyimpan simbol stok dalam variabel di loop luar saat memproses informasi stock-ticker SOAP, dan kemudian di loop dalam menguji variabel itu dalam “xsl:if” terhadap setiap elemen stok dari data stok historis. Ketika “xsl:if” bernilai true, Annual Revenues dan City akan ditampilkan.

Untuk solusi XQuery, pertama-tama kita buat produk silang elemen dari dua file XML, lalu batasi hasilnya dengan mengembalikan hanya item tersebut dari database Access dan sumber SOAP yang cocok. Program lengkapnya ditunjukkan di bawah ini:

Deklarasi ini diperlukan karena permintaan SOAP berisi dua ruang nama yang berbeda: satu yang menjelaskan struktur pesan, dan satu yang menjelaskan muatan pesan yang, dalam hal ini, adalah informasi stok real-time. Dua ruang nama XML mencegah konflik penamaan.

Elemen yang mengacu pada komponen SOAP dari pesan diakses dengan awalan “soap:” (/soap:Envelope/soap:Body), sedangkan elemen yang merupakan bagian dari pesan tertanam yang ditransfer sebagai bagian dari respons layanan Web digunakan awalan “a:” ($Quote/a:StockTicker).

Dua baris berikutnya memberikan petunjuk tentang bagaimana program akan beroperasi:

<Hasil>
{
Ketika XQuery mulai dijalankan, ia membangun pohon XML yang dimulai dengan elemen <Result>. Kurung berlekuk-lekuk “{” yang mengikuti adalah awal dari blok pemrosesan yang, ketika selesai, akan memiliki output yang ditambahkan ke pohon XML.

Sebagian besar pemrosesan program terjadi di loop “untuk/di mana”. untuk $Quote di /soap:Envelope/soap:Body/a:GetStockQuotesResponse/a:GetStockQuotesResult/a:Quote,
$Report2003 in document(“Report2003.xml”)/dataroot/Report2003
di mana $Quote/a:StockTicker = $Report2003 /Simbol
Loop “for” mengulangi pesan SOAP melalui elemen berulang “a:Quote”. Setiap kali melalui loop, ia menetapkan elemen “a:Quote” ke variabel “$Quote”.

Demikian pula, untuk setiap elemen berulang “Report2003” dari file “Report2003.xml”, program menetapkan elemen ke $Report2003. Setiap kali melalui loop, klausa “where” dijalankan dan ketika bernilai true, klausa tersebut memungkinkan baris XQuery berikutnya berjalan.

Perhatikan bahwa prosesor XQuery dalam banyak kasus dapat mengoptimalkan eksekusi XQuery seperti ini. Misalnya, ia dapat mengambil hasil dari $Quotevariabel ” dan menggunakannya untuk membaca lebih optimal dari Report2003.xmldokumen “, membuat atau menggunakan indeks yang ada jika perlu.

Prosesor XQuery juga dapat membaca Report2003.xmldokumen ” hanya sekali dan membuat tabel hash dalam memori dari struktur tersebut sehingga selama iterasi berikutnya melalui loop, $Quote/a:StockTicker $Report2003/Symbolperbandingan” dapat dilakukan dengan sangat efisien.

Di sini, pohon hasil XML sedang dibangun sebagai bagian dari operasi pengembalian, dengan <CompanyData>di tingkat atas, dan <Name of Company>sebagai sub-elemen bersarang. Nilai yang dievaluasi oleh kueri didefinisikan dalam tanda kurung berlekuk.

Perhatikan bahwa Anda harus menentukan tipe data yang akan diambil [di sini, ini adalah “teks ()”]; jika tidak, XQuery hanya menyalin elemen “$Report2003/Company” dan bukan konten ke pohon hasil XML tujuan.

Sebagai bagian dari debugger XSLT Stylus Studio®, hasil antara pengembalian tersedia di jendela “Variabel” produk. Ini sangat membantu untuk mengembangkan program XQuery karena, tidak seperti bahasa seperti XSLT, output tidak langsung dihasilkan. Oleh karena itu, alat ini memungkinkan untuk melihat status perantara dengan cepat selama eksekusi.

Mencapai hasil

Ketika XQuery dijalankan dalam Stylus Studio®, pohon hasil XML dikeluarkan ke Jendela Pratinjau Stylus. Dari sana, menyortir hasil menurut elemen apa pun dari input dapat bermanfaat, dan membuat ekstensi untuk mencapainya adalah hal yang mudah.

Untuk mengurutkan hasil dalam urutan abjad berdasarkan nama perusahaan, misalnya, cukup masukkan pernyataan “pesan berdasarkan” setelah “di mana” dalam loop “untuk/biarkan/di mana/kembali”. Kami kemudian dapat mengurutkan output berdasarkan nama perusahaan dengan loop berikut:

untuk $Quote di

/soap:Envelope/soap:Body/a:GetStockQuotesResponse/a:GetStockQuotesResult/a:Quote,
$Report2003 in document(“Report2003.xml”)/dataroot/Report2003
di mana $Quote/a:StockTicker = $Report2003 /Simbol
pesanan dengan $Quote/a:CompanyName
kembali

Sementara kode untuk menghasilkan XQuery di atas cukup mudah untuk ditulis, Stylus Studio menyediakan alat pemetaan yang menyederhanakan pembuatan peta dasar.

Membangun XQuery seperti yang ditunjukkan dalam artikel ini dapat diselesaikan dalam waktu kurang dari satu menit menggunakan alat pemetaan ini.

Representasi visual dari XQuery terlihat pada Gambar 5. Loop “for/let/where” dibangun dengan menyeret elemen berulang ke ikon FLWOR (di mana klausa “for” diimplementasikan); klausa “di mana” diimplementasikan dengan membuat ikon “sama” dan menyeret elemen untuk kedua sisi “sama” ke ikon itu.

Loop “for/let/where” diselesaikan dengan mengaitkan “equal” ke FLWOR dan kemudian menyeret output ekspresi FLWOR ke elemen berulang dari dokumen target. Setelah membuat struktur loop “for/let/where”, elemen dari skema sumber dapat dengan mudah diseret dan dijatuhkan ke skema target.

Melaporkan ke HTML menggunakan XSLT

Setelah model informasi umum berbasis XML diisi, ada banyak pilihan untuk menyajikan informasi tersebut kepada pengguna. Untuk melengkapi contoh ini, kami akan membuat lembar gaya menggunakan perancang XML-ke-HTML WYSIWYG Stylus Studio untuk menyajikan data sebagai HTML.

Pilihan lain termasuk menggunakan alat pelaporan seperti Crystal Reports, atau memproses XML dengan bahasa lain seperti Visual Basic atau Java dan kemudian menulis laporan kustom dari itu. Pilihan lain, tentu saja, hanya menggunakan XQuery untuk menghasilkan HTML.

Ringkasan

Dalam tutorial XQuery ini, kami mempelajari bahwa layanan Web menyediakan banyak informasi baru yang dijelaskan dan tersedia untuk aplikasi dalam XML. Seringkali, analisis data memerlukan informasi dari berbagai sumber, yang berarti bahwa data layanan Web, misalnya, perlu ditingkatkan atau digabungkan dengan data XML yang diperoleh dari sumber data lain.

Menggunakan Stylus Studio®, kami membuktikannya dengan cepat dan mudah untuk membuat XQuery yang secara efisien mengumpulkan data dari data stok historis yang disimpan dalam database relasional dengan data kuotasi stok langsung yang disediakan dari layanan Web. Model informasi umum digunakan untuk target agregasi, dan hasilnya diterjemahkan ke dalam HTML untuk tujuan presentasi.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Tips untuk Mengoptimalkan XML di SQL Server
Informasi Pemrograman Processor XQuery

Tips untuk Mengoptimalkan XML di SQL Server

Tips untuk Mengoptimalkan XML di SQL Server – Saya telah mengerjakan proyek yang banyak menggunakan XML di dalam SQL Server. Kami benar-benar memanfaatkan dukungan XML SQL Server hampir sepenuhnya, tetapi dengan beberapa dampak.

Tips untuk Mengopti malkan XML di SQL Server

zorba-xquery – Saat kami melakukan pengujian beban, kinerja menurun dan kami harus mundur dan menyesuaikan cara kami menggunakan data XML kami.

Baca  Juga : Mengembangkan Sistem Kueri Yang Efisien Untuk Dokumen XML

Jika Anda menggunakan XML dalam database Anda, Anda mungkin ingin mempertimbangkan beberapa tips ini untuk mengoptimalkan keseluruhan kueri dan kinerja yang terkait dengan data XML Anda.

1. Promosikan elemen dan atribut yang sering digunakan ke dalam kolom relasional

Jika Anda mendapati diri Anda selalu menarik nilai skalar dari kolom XML Anda untuk bergabung ke tabel lain, Anda harus mempertimbangkan untuk “mempromosikan” nilai ini ke dalam kolom.

  • Pro: Nilai ini sekarang dapat diindeks, sehingga dapat meningkatkan kinerja kueri Anda.
  • Con: Ini adalah overhead manajemen tambahan. Jika Anda perlu mengubah nilai dalam dokumen XML, Anda juga perlu mengubah nilai di kolom relasional Anda. Anda dapat mempertimbangkan untuk melakukan ini di tingkat aplikasi (yaitu mengubah nilai di kedua tempat sekaligus), atau membuat kolom kalkulasi tetap yang menggunakan UDF yang mengekstrak nilai skalar untuk Anda, atau bahkan memicu (hati-hati! pastikan Anda menguji sebelum Anda menerapkan dalam produksi).

2. Tambahkan skema ke kolom XML Anda

XML sebenarnya hanyalah sebuah dokumen teks. Ini menimbulkan overhead ke SQL Server karena setiap kali Anda melakukan operasi, SQL Server perlu “menebak” tipe data mana yang mungkin sesuai untuk operasi Anda sebelum melakukan konversi implisit. Anda dapat menghilangkan langkah ini dengan membuat kolom XML yang diketik, atau XML yang terikat ke skema (XSD).

  • Pro: Memproses XML Anda akan lebih cepat daripada jika Anda menggunakan XML yang tidak diketik. Ini menghilangkan pekerjaan tebakan tipe data dari SQL Server.
  • Con: Ini dapat membuat overhead manajemen. XML Anda sekarang tiba-tiba menjadi tidak fleksibel lagi. Setiap kali Anda perlu menambahkan elemen atau atribut baru atau fragmen bersarang baru, Anda harus MENGUBAH skema terlebih dahulu sebelum Anda dapat membuat perubahan. Perubahan ini mungkin perlu diturunkan ke semua prosedur tersimpan Anda yang menggunakan kolom ini.

3. Gunakan Indeks XML

Anda harus terlebih dahulu membuat indeks XML Primer, kemudian membuat indeks sekunder.

Contoh indeks XML utama

BUAT INDEKS XML UTAMA invoiceidx
AKTIF [Penjualan].[salesxml](xmlcontent)
PERGILAH

Ada 3 indeks XML sekunder utama:

PATH Sekunder XML Indeks berguna jika Anda menggunakan jalur, dan jika Anda tidak memiliki wildcard
PILIH

xmlcontent.value(‘(penjualan/pesanan[@ord_num=”6871″])[1]’, ‘varchar(20)’) ,
kolom lainnya
DARI
[Penjualan].[salesxml]
DI MANA
xmlcontent.exist(‘(penjualan/pesanan[@ord_num=”6871″])’) =1

PROPERTI Indeks XML Sekunder berguna jika mencari beberapa properti, tetapi mungkin tidak memiliki path lengkap
Sampel

PILIH
kolom lainnya
DARI
[Penjualan].[salesxml]
DI MANA
xmlcontent.exist(‘(//title_id)’) = 1

VALUE Indeks XML Sekunder berguna jika Anda mengetahui nilai pasti yang dicari, tetapi mungkin tidak memiliki jalur lengkap

PILIH
kolom lainnya
DARI
[Penjualan].[salesxml]
DI MANA
xmlcontent.exist(‘/sales/order[@ord_num=”6871″]/text()[. = “Sesuatu”]’) = 1

PILIH
kolom lainnya
DARI
[Penjualan].[salesxml]
DI MANA
xmlcontent.exist(‘(//title_id/@*[. = “khusus”])’) = 1

  • Pro: Seperti halnya indeks biasa, pencarian lebih cepat.
  • Con: Seperti halnya indeks biasa, menempati lebih banyak penyimpanan, dan membutuhkan lebih banyak sumber daya yang diperlukan untuk memproses ulang indeks Anda.

4. Membuat ulang XML pada Pembaruan Massal

Pernah ingin memperbarui properti elemen atau atribut secara massal di XML Anda? Tergoda untuk menggunakan dukungan SQL Server untuk XQuery? Sayangnya dalam kasus saya, untuk beberapa pembaruan yang perlu saya lakukan, XQuery tidak memotongnya.

Metode .modify() kolom atau variabel XML Anda terbatas hanya untuk memperbarui instance XML tersebut. Jika Anda ingin menggunakan XQuery .modify() untuk memperbarui lebih dari satu item, Anda harus mengulang semua instance XML dan memanggil .modify() untuk masing-masing item.

Alternatif yang mungkin, tergantung pada seberapa besar data XML Anda, adalah membuat ulang XML. Jika data yang Anda perlukan untuk XML sudah ada di kolom lain yang ada, Anda bisa melakukan kueri dengan FOR XML PATH dan menyertakan nilai baru. Gunakan dengan hati-hati. Ini berhasil untuk tujuan saya, jarak tempuh Anda mungkin berbeda.

  • Pro: Bisa lebih cepat. YMMV.
  • Con: Ini membutuhkan sedikit lebih banyak pengkodean, dan merakit ulang XML Anda.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Mengembangkan Sistem Kueri Yang Efisien Untuk Dokumen XML
Informasi Modul Pemrograman XQuery

Mengembangkan Sistem Kueri Yang Efisien Untuk Dokumen XML

Mengembangkan Sistem Kueri Yang Efisien Untuk Dokumen XML – XQuery adalah query dan bahasa pemrograman fungsional yang dirancang untuk query data dalam dokumen XML. Makalah ini membahas cara efisien mengkueri dokumen XML terenkripsi menggunakan XQuery, dengan poin kuncinya bagaimana menghilangkan dekripsi yang berlebihan sehingga mempercepat proses kueri.

Mengembangkan Sistem Kueri Yang Efisien Untuk Dokumen XML

zorba-xquery – Kami mengusulkan model yang dapat diterjemahkan secara otomatis pernyataan XQuery untuk dokumen XML terenkripsi. Implementasi dan hasil eksperimen menunjukkan kepraktisan model yang diusulkan.

Menyorot

Kami mengusulkan skema untuk kueri dokumen XML terenkripsi yang efisien. Skema kami menghilangkan dekripsi yang berlebihan untuk mempercepat proses kueri. Algoritma yang digunakan untuk mengubah program XQuery menunjukkan kinerja yang baik.

Pengantar

Bahasa XQuery (Boag et al., 2007) adalah teknologi dari W3C yang dirancang untuk dapat diterapkan secara luas di semua jenis sumber data XML. Ini menyediakan fungsionalitas kueri yang fleksibel untuk mengekstrak data dari dokumen nyata dan virtual dengan cepat atau dalam database. XQuery menggunakan model data XML yang dapat mewakili dokumen XML, urutan, atau elemen atom seperti bilangan bulat atau string. Spesifikasi XQuery menentukan model yang menentukan yang menentukan bahwa prosesor XQuery berinteraksi dengan dan langkah apa yang harus diambil untuk menemukan kueri. Program XQuery mencakup navigasi dalam dokumen XML menggunakan XPath (Clark dan DeRose, 1999), pernyataan database (yang disebut ekspresi FLWOR), konstruksi elemen XML baru, operasi pada tipe Skema XML, dan pemanggilan fungsi.

W3C Lebih dari 50 implementasi XQuery . Misalnya, Galax adalah implementasi XQuery 1.0 yang ringan dan dapat diperluas yang melacak dengan cermat definisi XQuery 1.0 seperti yang ditentukan oleh W3C, yang berarti ia juga mengimplementasikan XPath 2.0 (bagian dari XQuery 1.0). Qexo adalah implementasi parsial dari bahasa XQuery yang menunjukkan kinerja yang baik karena kueri dikompilasi ke kode byte Java menggunakan kerangka Kawa. Sedna, yang didasarkan pada toko XML asli, mengimplementasikan arsitektur yang berlapis standar menggunakan dinamis antara eksekusi berbasis tarik dan dorong saat run-time. Zorba adalah prosesor XQuery sumber terbuka yang dirancang untuk dapat disebarluaskan di berbagai lingkungan, seperti bahasa pemrograman lain yang diperluas dengan kemampuan menawarkan XML, browser, server basis data, pengirim pesan XML,

XML berguna karena mengurangi biaya dengan meningkatkan fleksibilitas manajemen data dalam berbagai cara. XML adalah platform-independen dan berdasarkan Unicode, yang berarti mendukung semua bahasa dan abjad. Format XML menjadi pengkodean data yang tersebar luas untuk aplikasi dan layanan Web, yang membuatnya semakin penting untuk menjaga keakuratan informasi yang direpresentasikan dalam dokumen XML. Misalnya, kita mungkin perlu dan mengenkripsi dokumen XML untuk memastikan tidak ada keharusan dan kerahasiaan (Schneier, 1995). enkripsi elemen-bijaksana XML (Maruyama dan Imamura, 2000), kelompok kerja enkripsi XML dari W3C (Enkripsi XML, 2001) berdasarkan spesifikasi rekomendasi untuk enkripsi XML (Imamura et al., 2002). Dokumen terenkripsi menentukan proses untuk mengenkripsi data dan mewakili hasilnya dalam XML. Data terenkripsi dapat berupa data arbitrer, elemen XML, atau konten elemen XML. Gambar 2 mengilustrasikan konsep enkripsi elemen-bijaksana. Gambar 2(A) menunjukkan informasi pembayaran Tony Chen. Nomor kredit Chen sensitif dan harus dijaga kerahasiaannya. Seluruhnya “Elemen CreditCard” dienkripsi dan ditunjukkan pada Gambar. 2(B). Gambar 2(C) menyatakan bahwa “Kartu Kredit” dan “Nomor” dalam keadaan kosong, tetapi isi data karakter “Nomor” dienkripsi. Ini memungkinkan file XML dilindungi karena data sensitif dalam XML dienkripsi dengan kunci tertentu. Elemen CreditCard” dienkripsi dan ditunjukkan pada Gambar. 2 (B). Gambar 2(C) menyatakan bahwa “Kartu Kredit” dan “Nomor” dalam keadaan kosong, tetapi berisi data karakter “Nomor” dienkripsi. Ini mendukung file XML yang dilindungi karena data sensitif dalam XML dienkripsi dengan kunci tertentu. Elemen CreditCard” dienkripsi dan ditunjukkan pada Gambar. 2 (B). Gambar 2(C) menyatakan bahwa “Kartu Kredit” dan “Nomor” dalam keadaan kosong, tetapi berisi data karakter “Nomor” dienkripsi. Ini mendukung file XML yang dilindungi karena data sensitif dalam XML dienkripsi dengan kunci tertentu.

Makalah ini membahas cara meminta data dari dokumen XML terenkripsi ini dengan XQuery. Cara yang mudah dan intuitif adalah pertama-tama mendekripsi seluruh dokumen XML terenkripsi dan kemudian menggunakan program XQuery untuk mendapatkan dokumen yang diinginkan (lihat Gambar 3). Kelemahan dari pendekatan ini adalah tidak efisien dalam situasi tertentu karena semua elemen terenkripsi dalam dokumen XML yang harus didekripsi. Menurut semantik operasionalnya, XQuery biasanya digunakan untuk mendapatkan elemen kecil dari dokumen XML target. Secara teoritis tidak perlu mendekripsi semua elemen terenkripsi dalam dokumen XML target kita hanya perlu mendekripsi elemen-elemen yang termasuk dalam elemen hasil dari kueri yang dikeluarkan.

Baca Juga : 7 Faktor yang Perlu Diperhatikan Dalam Prosesor (CPU)

Tujuan pertama adalah untuk menghilangkan dekripsi yang tidak perlu. Menurut spesifikasi enkripsi W3C XML (Imamura et al., 2002), cakupan dapat berupa “elemen”, yang mengenkripsi seluruh elemen (termasuk tag awal/akhir), atau “konten”, yang mengenkripsi elemen konten (antara tag awal/akhir) . Perhatikan dokumen XML yang ditunjukkan pada Gambar 4. Elemen “pembayar” dan “cardinfo” dienkripsi secara keseluruhan; yaitu, Cakupan enkripsi mereka diatur ke “elemen”. Dalam dokumen XML terenkripsi yang ditunjukkan pada Gambar. 5, elemen ” CipherData ” berisi data terenkripsi dari ” pembayar ” dan ” cardinfo”, dan dibungkus oleh elemen “ EncryptedData ”. Perhatikan bahwa nama tag dari elemen “ pembayar ” dan “ cardinfo ” menghilang. Gambar 5 menunjukkan bahwa setelah cakupan suatu elemen diatur ke “elemen”, nama tagnya tidak dapat diperiksa kecuali kita mendekripsi elemen tersebut terlebih dahulu. Jenis cakupan enkripsi sangat membantu untuk keamanan data karena tidak ada petunjuk tentang elemen mana yang dienkripsi. Gbr. 6 daftar program XQuery yang digunakan untuk mendapatkan nilai dari “cardinfo”element ” dari Gambar 4. Jelas bahwa kita tidak dapat menggunakan program ini untuk menanyakan dokumen terenkripsi yang ditunjukkan pada Gambar 5; kita harus mendekripsi dua elemen terenkripsi sebelum melakukan kueri. Namun, karena kami hanya ingin menanyakan salah satunya, dekripsi lainnya tidak diperlukan. Jenis cakupan enkripsi sangat membantu untuk keamanan data karena tidak ada petunjuk tentang elemen mana yang dienkripsi. Gbr. 6 daftar program XQuery yang digunakan untuk mendapatkan nilai dari “cardinfo”element ” dari Gambar 4. Jelas bahwa kita tidak dapat menggunakan program ini untuk menanyakan dokumen terenkripsi yang ditunjukkan pada Gambar 5; kita harus mendekripsi dua elemen terenkripsi sebelum melakukan kueri. Namun, karena kami hanya ingin menanyakan salah satunya, dekripsi lainnya tidak diperlukan. Jenis cakupan enkripsi sangat membantu untuk keamanan data karena tidak ada petunjuk tentang elemen mana yang dienkripsi. Gbr. 6 daftar program XQuery yang digunakan untuk mendapatkan nilai dari “cardinfo”element ” dari Gambar 4. Jelas bahwa kita tidak dapat menggunakan program ini untuk menanyakan dokumen terenkripsi yang ditunjukkan pada Gambar 5; kita harus mendekripsi dua elemen terenkripsi sebelum melakukan kueri. Namun, karena kami hanya ingin menanyakan salah satunya, dekripsi lainnya tidak diperlukan. kita harus mendekripsi dua elemen terenkripsi sebelum melakukan kueri. Namun, karena kami hanya ingin menanyakan salah satunya, dekripsi lainnya tidak diperlukan. kita harus mendekripsi dua elemen terenkripsi sebelum melakukan kueri. Namun, karena kami hanya ingin menanyakan salah satunya, dekripsi lainnya tidak diperlukan.

Beberapa peneliti telah mengerjakan kueri atas dokumen XML terenkripsi (Schrefl et al., 2005, Yang et al., 2006, Wang dan Lakshmanan, 2006, Lee dan Whang, 2006). Misalnya, Schrefl dkk. (2005) mengusulkan teknik untuk memproses kueri dan dokumen XML terenkripsi yang disimpan di server yang tidak dapat dipercaya. Dengan melakukan enkripsi dan dekripsi hanya pada klien tetapi tidak pada server, ini menjamin bahwa baik struktur dokumen maupun konten dokumen tidak di server. Yang dkk. (2006) mengusulkan XQEnc teknik enkripsi XML menggunakan vektorisasi dan kompresi kerangka. Pendekatan ini menyimpan skema dokumen XML sebagai kerangka terkompresi pada klien dan sangat efisien karena hanya mengambil data yang diperlukan klien untuk mendekripsi. Wang dan Lakshmanan (2006) mengusulkan mekanisme metadata termasuk indeks struktural dan nilai di server sisi yang mendukung evaluasi kueri yang efisien. Lee dan Whang (2006) mengusulkan gagasan Query-Aware Decryption. Pendekatan ini menyebarkan indeks XML terenkripsi bersama dengan data XML terenkripsi. Indeks ini akan informasi di mana hasil kueri berada dalam data XML terenkripsi; sehingga mencegah melakukan dekripsi yang tidak perlu di bagian lain dari data.

Untuk meningkatkan efisiensi dekripsi dokumen XML terenkripsi dalam proses kueri, kita harus menghindari melakukan dekripsi yang tidak perlu. Untuk contoh yang ditunjukkan pada Gambar. 4, Gambar. 5, Gambar. 6, menjelaskan bahwa beberapa informasi tambahan yang diperlukan untuk menghilangkan dekripsi yang berlebihan karena enkripsi dapat merusak struktur dokumen XML. kadang-kadang informasi struktur harus selama kueri. Dalam makalah ini, kami menyajikan jenis informasi yang diperlukan untuk menghilangkan dekripsi yang berlebihan dan mengusulkan model untuk diterjemahkan secara otomatis menerjemahkan program XQuery yang ditulis oleh pengguna ke program lain yang secara akurat menemukan elemen target yang harus didekripsi. Algoritme terjemahan yang disajikan optimal dalam hal perhitungan yang diperlukan untuk dekripsi.

Model Pemrosesan Untuk Menanyakan Dokumen XML Terenkripsi

Mengkueri dokumen XML terenkripsi secara optimal di XQuery memerlukan informasi tentang keamanan. Perhatikan bahwa kueri optimal didefinisikan sebagai kueri yang memerlukan dekripsi minimal untuk elemen terenkripsi dalam dokumen XML target. Secara umum, standar enkripsi dan tanda tangan yang diusulkan oleh W3C menawarkan definisi lengkap format untuk dokumen XML terenkripsi (Imamura et al., 2002, Bartel et al., 2008). Namun, bahasa tersebut tidak cukup kuat bagi programmer untuk menentukan caranya

Algoritma Transformasi XQuery Untuk Menanyakan Dokumen XML Terenkripsi

Sekarang kami menyajikan desain algoritma yang digunakan untuk mengubah program XQuery; yaitu, desain penerjemah yang ditunjukkan pada Gambar 8. Kita mulai dengan mempertimbangkan sintaks dari pernyataan XQuery. Setiap program XQuery berisi satu atau lebih ekspresi kueri. Ekspresi FLWOR adalah ekspresi XQuery yang paling kuat dan, dalam banyak hal, mirip dengan pernyataan SELECT-FROM-WHERE yang digunakan dalam SQL (ISO, 1999). Tata bahasa formal untuk ekspresi FLWOR di XQuery didefinisikan dalam (Boag et

Implementasi Dan Hasil Eksperimen

Kami menggunakan Saxon sebagai prosesor XQuery untuk menjalankan program XQuery. Saxon langsung mengkompilasi program XQuery ke dalam pohon operator dan melakukan transformasi dan optimasi tingkat lanjut pada pohon operator. Menurut model pemrosesan yang ditunjukkan pada Gambar. 8, kami mengimplementasikan penerjemah yang memungkinkan program XQuery yang ditulis oleh pengguna untuk meminta data dari dokumen XML terenkripsi sesuai dengan algoritma yang tercantum pada Gambar 9. Kami juga mengimplementasikan objek ekstensi untuk melakukan proses dekripsi.

Kesimpulan

Makalah ini berfokus pada pengembangan model untuk kueri dokumen XML terenkripsi secara efisien menggunakan XQuery. Model ini memerlukan dokumen tertentu untuk kueri yang efisien, termasuk DSL yang menentukan cara mengenkripsi dokumen XML dan Skema XML dari dokumen XML asli. Model ini mendukung kueri dokumen XML terenkripsi yang efisien, dalam hal perhitungan yang diperlukan untuk dekripsi selama proses kueri. Hasil eksperimen disajikan di sini

Tao-Ku Chang adalah asisten profesor di Departemen Ilmu Komputer dan Informasi di Universitas Nasional Dong Hwa. Ia menerima gelar Ph.D. gelar saat di Graduate Institute of Information and Computer Education di National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan, pada tahun 1998. Minat penelitiannya meliputi SOA, masalah terkait XML, keamanan Internet, dan teknologi berorientasi objek.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

7 Faktor yang Perlu Diperhatikan Dalam Prosesor (CPU)
Informasi Pemrograman Processor XQuery

7 Faktor yang Perlu Diperhatikan Dalam Prosesor (CPU)

7 Faktor yang Perlu Diperhatikan Dalam Prosesor (CPU) – Jika Anda berada di pasar untuk komputer baru dan berencana membangun sistem Anda sendiri, komponen yang mungkin akan Anda pilih pertama adalah prosesor (CPU).

7 Faktor yang Perlu Diperhatikan Dalam Prosesor (CPU)

zorba-xquery – Namun, jika Anda baru membuat komputer, apa yang harus dicari dalam CPU mungkin tidak jelas bagi Anda. Dalam artikel ini, saya membahas tujuh faktor berbeda yang harus Anda pertimbangkan agar Anda dapat membeli prosesor terbaik untuk anggaran dan kebutuhan Anda.

Daftar isi

  • Bagaimana Anda Akan Menggunakan Komputer Anda?
  • Berapa Banyak yang Harus Anda Keluarkan?
  • Intel vs. AMD
  • Apakah Anda Ingin Overclock?
  • Mencocokkan CPU Anda Dengan Soket yang Tepat
  • Dapatkan Chipset Motherboard yang Tepat
  • Dapatkan Pendingin CPU yang Tepat

1. Bagaimana Anda Akan Menggunakan Komputer Anda?

Jika Anda ingin membeli/membangun komputer atau laptop baru dan Anda bertanya-tanya CPU apa yang harus Anda dapatkan, pertama-tama Anda harus mempertimbangkan untuk apa sebenarnya komputer Anda akan digunakan.

Baca Juga : Cara Mengeksekusi dan Menjalankan Kode Java dari Terminal

Jika Anda sedang mencari komputer baru yang dapat Anda gunakan untuk menjelajah internet, mengirim email, atau menonton video, Anda tidak memerlukan komputer yang kuat seperti jika Anda ingin bermain game yang menuntut, atau menggunakan sistem Anda sebagai sebuah stasiun kerja.

Atau, jika Anda seorang gamer, tetapi Anda hanya memainkan game yang tidak menuntut seperti League of Legends, Anda dapat menghemat sedikit uang dengan mendapatkan prosesor quad-core yang lebih hemat anggaran, dan kemudian mengantongi uang ekstra, atau menggunakannya untuk dimasukkan ke dalam komponen lain.

Jika Anda ingin membuat komputer kelas atas untuk mengedit video, pekerjaan desain grafis, atau untuk memainkan game yang menuntut seperti Assassin’s Creed dan Call of Duty , Anda pasti ingin mencari prosesor kelas atas dengan lebih banyak inti/utas .

Sementara banyak game masih belum sepenuhnya menggunakan banyak inti dan hyperthreading, setiap generasi semakin banyak game yang dikembangkan untuk memanfaatkan teknologi tersebut.

Dan, untuk desain grafis, pengeditan video, dan kasus penggunaan terkait lainnya, inti/utas tambahan akan memberi Anda lebih banyak kinerja. Namun, pada akhirnya, hal pertama yang ingin Anda pertimbangkan saat membeli CPU baru adalah untuk apa sebenarnya Anda akan menggunakan sistem Anda.

2. Berapa Banyak Yang Harus Anda Keluarkan?

Salah satu faktor yang akan menjadi faktor penentu paling signifikan dalam jenis prosesor apa yang bisa Anda dapatkan adalah berapa banyak uang yang harus Anda keluarkan.

Baik Anda sedang membangun komputer atau membeli yang sudah jadi, semakin banyak uang yang harus Anda keluarkan, semakin baik prosesor yang bisa Anda dapatkan.

Namun, bahkan jika Anda memiliki banyak uang untuk dibelanjakan, itu tidak berarti Anda harus mendapatkan prosesor terbaik yang bisa dibeli dengan uang. Seperti yang kami sebutkan di atas, bagaimana Anda akan menggunakan sistem Anda juga penting untuk dipertimbangkan.

Sekali lagi, jika Anda hanya ingin membuat atau membeli komputer untuk penggunaan ringan (browsing internet, mengirim email, dll.), Anda tidak perlu menghabiskan banyak uang untuk mendapatkan mesin yang akan melakukan apa yang Anda inginkan. untuk.

Dan, jika Anda seorang gamer yang ingin memainkan game yang lebih menuntut, Anda akan ingin menghabiskan setidaknya jumlah sedang untuk prosesor Anda.

Meskipun memiliki prosesor kelas atas bagus untuk bermain game, kenyataannya adalah mengalokasikan lebih banyak uang untuk GPU yang lebih kuat akan memberikan hasil dalam game yang lebih baik. (Lihat panduan kami tentang berapa biaya untuk membangun PC gaming .) Untuk bermain game, CPU Anda tidak akan berdampak besar pada kinerja dalam game seperti halnya GPU Anda.

Jadi, jika Anda tidak memiliki anggaran tak terbatas, pastikan Anda menemukan keseimbangan antara CPU dan GPU yang Anda pilih, karena Di sisi lain, jika Anda ingin mengedit video atau melakukan pekerjaan desain, atau Anda bermain game yang lebih banyak menggunakan CPU , maka Anda akan ingin menghabiskan lebih banyak uang untuk prosesor Anda.

3. Intel vs. AMD

Jika Anda telah meneliti komponen mana yang harus dipilih untuk komputer game Anda, maka Anda pasti telah menemukan lebih dari satu artikel yang mengadu prosesor Intel versus prosesor AMD.

Intinya adalah bahwa hanya ada dua pilihan yang Anda miliki untuk CPU jika Anda berada di pasar untuk membangun atau membeli komputer baru: Intel atau AMD. Setiap produsen CPU membawa sesuatu yang berbeda ke meja.

Intel biasanya menawarkan CPU yang memberikan kinerja dan efisiensi inti tunggal yang lebih baik. Sampai sekarang, ini diterjemahkan ke dalam kinerja game yang lebih baik secara keseluruhan. AMD, di sisi lain, biasanya menawarkan CPU yang memiliki lebih banyak core.

Dan, sementara kinerja inti tunggal mereka tidak cukup sesuai dengan kinerja inti tunggal Intel, chip AMD, pada kenyataannya, mempersempit kesenjangan kinerja dengan memasang lebih banyak inti ke dalam chip mereka.

Mengenai kinerja game, dalam kebanyakan skenario, prosesor Intel memiliki sedikit keunggulan dibandingkan prosesor AMD. Namun, dalam situasi dunia nyata, perbedaan kinerja dalam game antara prosesor terbaru dari AMD dan Intel cukup tipis.

Pada akhirnya, meskipun ada banyak sudut berbeda dalam pertempuran antara Intel dan AMD untuk supremasi CPU game, intinya adalah kedua produsen prosesor menghadirkan CPU yang lebih dari cukup kuat untuk menangani game saat ini.

Jadi, apakah keputusan Anda tergantung pada harga, kinerja, atau sedikit dari keduanya, kedua perusahaan memiliki sesuatu untuk ditawarkan.

4. Apakah Anda Ingin Overclock?

Hal lain yang ingin Anda pertimbangkan jika Anda mencari prosesor yang tepat untuk kebutuhan Anda adalah apakah Anda ingin memiliki kemampuan untuk melakukan overclock atau tidak. Overclocking memungkinkan Anda untuk “meningkatkan” kecepatan pada prosesor Anda, yang dapat membantu Anda mendapatkan lebih banyak kinerja.

 

Untuk sebagian besar pengguna, overclocking tidak diperlukan. Namun, jika Anda ingin membuat komputer gaming baru, atau Anda sedang melakukan pekerjaan bertipe desain grafis, terkadang semakin banyak kekuatan pemrosesan yang Anda dapatkan, semakin baik.

Prosesor yang dapat di-overclock juga berpotensi untuk tetap relevan lebih lama. Jadi, jika Anda bekerja dengan anggaran yang lebih kecil hingga menengah dan Anda tidak ingin meningkatkan prosesor Anda dalam 3-4 tahun, memilih CPU yang dapat dibuka kuncinya mungkin merupakan cara yang baik. Jika Anda ingin melakukan overclock, perhatikan bahwa Anda harus mengeluarkan lebih banyak uang untuk mendapatkan hasil maksimal dari upaya overclocking Anda.

Misalnya, CPU “tidak terkunci” (CPU yang dapat di-overclock) biasanya lebih mahal daripada CPU “terkunci” (CPU yang tidak dapat di overclock.) CPU yang tidak terkunci juga biasanya membutuhkan motherboard dan pendingin CPU yang lebih mahal untuk mengakomodasinya.

Jadi, jika Anda ingin membuat PC gaming murah , overclocking mungkin bukan pilihan yang tepat untuk Anda. Namun, jika Anda memiliki anggaran yang lebih besar dan Anda ingin memiliki kemampuan untuk meng-overclock prosesor Anda, pastikan Anda memilih motherboard dan pendingin CPU yang akan mengakomodasi prosesor Anda.

5. Mencocokkan CPU Anda Dengan Soket yang Tepat

Jika Anda membuat komputer, Anda ingin memastikan bahwa bagian yang Anda pilih kompatibel satu sama lain. Untuk prosesor Anda, ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di bagian depan kompatibilitas.

Yang pertama adalah memastikan bahwa Anda mencocokkan CPU yang Anda pilih dengan motherboard yang memiliki soket CPU yang benar. Soket CPU adalah soket pada motherboard tempat CPU dicolokkan. Tidak semua CPU bisa masuk ke semua soket CPU. Misalnya, CPU AMD tidak dapat masuk ke soket CPU berbasis Intel dan sebaliknya.

Selain itu, karena Intel dan AMD keluar dengan arsitektur prosesor baru, mereka juga keluar dengan soket CPU baru untuk mengakomodasi arsitektur baru.

Ini berarti bahwa beberapa prosesor AMD dan Intel yang lebih lama tidak kompatibel dengan soket CPU yang dibuat untuk soket AMD dan Intel yang lebih baru. Misalnya, Intel Core i7-4770K dimaksudkan untuk bekerja dengan soket LGA 1150, sedangkan Intel Core i7-12700K dimaksudkan untuk bekerja dengan soket LGA 1200.

Anda tidak dapat menggunakan i7-4770K di motherboard soket LGA 1200 dan sebaliknya. Jadi, intinya adalah, ketika Anda memilih prosesor Anda, Anda perlu memahami untuk apa soket CPU itu dimaksudkan untuk bekerja sehingga ketika Anda memilih motherboard, Anda memilih yang tepat.

6. Dapatkan Chipset Motherboard yang Tepat

Selain memastikan bahwa Anda memahami bahwa CPU Anda hanya dapat masuk ke soket tertentu, Anda juga perlu memahami bahwa CPU yang Anda pilih harus dipasangkan dengan motherboard yang memiliki chipset yang mengakomodasi CPU Anda.

Pertama, ada berbagai jenis motherboard yang tersedia pada soket tertentu. Mereka dipisahkan oleh chipset. Pada dasarnya, chipset menentukan fitur apa yang ada pada motherboard. Beberapa chipset memiliki lebih banyak fitur/port/dibangun dengan lebih baik.

Dan, beberapa chipset memiliki fitur yang lebih sedikit tetapi lebih murah.Namun, penting untuk dicatat bahwa prosesor yang Anda pilih kemungkinan akan memiliki chipset yang paling cocok dengannya. Misalnya, CPU Intel yang dapat di-overclock harus dipasangkan dengan motherboard yang dibuat untuk overclock.

Jika Anda mendapatkan prosesor Intel Core i7-12700K LGA 1200, Anda memilih prosesor yang dapat di-overclock (ditandai dengan ‘K’) dan, Anda akan ingin memasangkannya dengan chipset motherboard LGA 1200 yang dirancang untuk overclock.

Bagaimana Dengan Penunjukan ‘F’ pada CPU Intel? Intel K vs KF: Apa Bedanya?

Ada motherboard chipset Z690 yang dirancang untuk overclocking. Dan, kemudian ada motherboard B660, H670, dan H610 pada soket LGA 1200 yang tidak dirancang untuk overclocking.

Jadi, jika Anda mendapatkan i7-12700K, Anda harus menggunakan motherboard Z690 sehingga Anda dapat melakukan overclock prosesor Anda. Jika Anda tidak ingin meng overclock prosesor Anda, Anda dapat menggunakan Intel Core i7-12700 (tanpa ‘K’) dan motherboard B660 atau H670. Tentu saja, Anda dapat memasangkan i7-12700K dengan motherboard chipset B660 atau H670 non-overclocking. Secara teknis, keduanya akan bekerja sama.

Namun, kelemahannya di sini adalah, karena perangkat keras yang mengakomodasi overclocking membutuhkan biaya lebih banyak, adalah pemborosan pengeluaran untuk memasangkan CPU yang dapat di overclock dengan motherboard yang tidak mengizinkan overclocking.

Jadi, chipset CPU dan motherboard yang tepat untuk Anda sebagian besar tergantung pada berapa banyak uang yang harus Anda keluarkan dan apakah Anda ingin melakukan overclock atau tidak. Baik AMD dan Intel menawarkan berbagai chipset untuk prosesor mereka. Mereka menyediakan chipset kelas atas untuk overclocking, serta opsi yang lebih ramah anggaran juga.

Masalah Kompatibilitas Antara Generasi CPU & Chipset Lama/Baru

Hal penting lainnya yang perlu diperhatikan pada chipset adalah bahwa, meskipun sebagian besar soket CPU kompatibel ke belakang dan ke depan, masalah dapat muncul saat Anda memasangkan CPU lama dengan chipset generasi baru dan sebaliknya meskipun secara teknis kompatibel satu sama lain.

Masalah utamanya adalah, dalam beberapa kasus, jika Anda memasangkan CPU yang lebih baru dengan chipset motherboard yang lebih lama pada soket yang sama, mereka dapat bekerja bersama, tetapi Anda mungkin harus mem-flash BIOS motherboard agar kompatibel dengan yang lebih baru. prosesor.

7. Dapatkan Pendingin CPU yang Tepat

Terakhir, jika Anda menggunakan prosesor yang dapat di-overclock, Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk mendapatkan solusi pendinginan yang lebih baik. Untuk meng-overclock prosesor Anda, pada dasarnya Anda memaksanya untuk berjalan lebih cepat daripada kehabisannya.

Dan, untuk membuatnya berjalan lebih cepat, Anda harus mengirim lebih banyak daya ke sana. Tapi, semakin banyak kekuatan yang Anda kirimkan, semakin panas.

Prosesor hanya bisa menjadi sangat panas sebelum dipaksa melambat. Namun, jika Anda dapat menyesuaikan kenaikan suhu prosesor saat Anda melakukan overclock dengan solusi pendinginan yang unggul, Anda dapat menjaga suhu CPU Anda dalam kisaran yang moderat.

Juga, semakin baik Anda dapat mendinginkan prosesor Anda, semakin tinggi Anda dapat melakukan overclock (sampai batas tertentu.) Sebagian besar CPU dilengkapi dengan pendingin CPU bawaan. Biasanya, pendingin stok tidak cukup baik untuk segala jenis overclocking yang signifikan. (Meskipun, prosesor Ryzen baru AMD hadir dengan pendingin stok yang mumpuni.)

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Cara Mengeksekusi dan Menjalankan Kode Java dari Terminal
Informasi Pemrograman Processor

Cara Mengeksekusi dan Menjalankan Kode Java dari Terminal

Cara Mengeksekusi dan Menjalankan Kode Java dari Terminal – Jika Anda bekerja dengan Java, Anda mungkin pernah menggunakan salah satu editor teks terkenal seperti Sublime Text, VS Code, Brackets, Atom, dan Notepad++ serta IDE seperti Apache NetBeans dan IntelliJ IDEA.

Cara Mengeksekusi dan Menjalankan Kode Java dari Terminal

zorba-xquery – Menjalankan kode di IDE Anda sangatlah mudah, tetapi Anda tidak sering melihat bagaimana kode tersebut mengeksekusi kode Anda (walaupun Anda dapat memeriksa perintah di terminal tentu saja!).

Namun, ini adalah praktik yang baik untuk mengetahui bagaimana kode Anda benar-benar dijalankan dan memberikan output yang diberikannya kepada Anda.

Banyak dari Anda mungkin pernah mendengar bahwa programmer profesional yang berpengalaman juga menggunakan terminal untuk menjalankan program.

Ini memberi mereka kejelasan yang lebih baik dan membantu mereka memahami cara kerja kode, di mana ia mengembalikan nilai yang diinginkan, di mana bug itu berada, dan seterusnya.

Baca Juga : Cara Menjalankan Program Java di CMD Menggunakan Notepad

Apa pun tujuan Anda, mengeksekusi kode Java langsung dari terminal adalah tugas yang sangat mudah. Pada artikel ini, saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat mengeksekusi Java langsung dari jendela terminal favorit Anda.

Jangan takut! Prosedurnya cukup mudah, dan setelah membaca seluruh artikel Anda seharusnya dapat menjalankan kode Java Anda sendiri di terminal.

Cara Menjalankan Kode Java di Terminal

Proses yang akan saya tunjukkan dalam artikel ini berlaku untuk sistem operasi apa pun baik itu Windows, MacOS, atau Linux.  Saya akan menggunakan kode Java berikut di langkah berikutnya.

public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(“Hello, World!”);
}
}

Langkah 1 Buka direktori tempat kode sumber Anda berada

Jika Anda sudah menulis kode Java Anda di editor, maka cukup masuk ke direktori itu. Anda dapat langsung masuk ke direktori melalui pengelola file Anda jika Anda mau.

Cara masuk ke direktori tempat kode sumbernya: untuk Windows

Misalkan saya memiliki kode sumber ( Main.java) di dalam This PC> Documentsfolder. Saya cukup pergi ke sana melalui file explorer saya. Atau, jika saya mau, saya juga bisa pergi ke sana menggunakan terminal saya.

Saya perlu menggunakan cduntuk menunjukkan bahwa saya ingin mengubah direktori . Dalam hal ini, saya dapat menggunakan cd “C:\Users\Md. Fahim Bin Amin\Documents”. Karena nama pengguna saya mengandung spasi putih, saya telah menggunakannya ” “untuk melampirkannya.

Kemudian jika saya memeriksa semua file di bawah direktori itu, maka saya akan mendapatkan Main.javafile juga. Saya menempatkan Main.javafile di bawah drive D saya kali ini. Jadi saya masuk ke direktori itu menggunakan cdperintah.

Saya mendapatkan file Java saya di terminal juga.

Cara masuk ke direktori tempat kode sumbernya: untuk Linux
Anda dapat masuk ke direktori tempat Anda menyimpan kode sumber dengan mengikuti cara GUI yang khas atau dari terminal menggunakan cdperintah juga. menggunakan cara GUI yang khas, Menggunakan cdperintah.

Cara Mengkompilasi Kode Java

Sebelum menjalankan kode Java kita, kita perlu mengkompilasinya terlebih dahulu. Untuk mengkompilasi kode/program Java, kita mendapatkan file kelas. Maka kita perlu mengeksekusi/menjalankan file kelas.

Cara mengkompilasi kode Java menggunakan terminal

Kita perlu menggunakan perintah javac file name with the extension. Misalnya, karena saya ingin mengkompilasi Main.java, saya akan menggunakan perintah javac Main.

java. In menunjukkan kompilasi c.javac Jika proses kompilasi berhasil, maka kita tidak akan mendapatkan error apapun. Ini akan membuat file kelas yang kita butuhkan di bawah direktori yang sama.

Perlu diingat bahwa kita menjalankan file kelas , bukan . javafile. Proses yang sama berlaku untuk semua sistem operasi di luar sana.

Cara Menjalankan Kode Java

Kami menjalankan .classfile untuk menjalankan program Java. Untuk itu, kita menggunakan perintah java class_file_name_without_the_extension. Seperti, karena .classfile kami untuk ini adalah Main.class, perintah kami adalah java Main. Program Java telah berhasil dijalankan! Prosedur yang sama persis juga berlaku untuk sistem operasi lain juga.

Bonus: Cara Menjalankan Program Java dengan Paket

Paket pada dasarnya berarti folder. Sebelumnya, saya menunjukkan cara menggunakan kode Java biasa menggunakan terminal. Di sana, saya tidak menggunakan paket apa pun di dalam kode Java.

Sekarang saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat menjalankan kode Java apa pun yang memiliki paket yang dideklarasikan di dalamnya. Kali ini, saya akan menggunakan kode Java berikut.

package myJavaProgram.Source;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(“Hello, World!”);
}
}

Di baris pertama, saya telah menulis paket sebagai package myJavaProgram.Source. Ini menunjukkan bahwa saya ingin membuat folder bernama myJavaProgram.

Kemudian, saya ingin membuat folder lain di bawah yang bernama Source. Akhirnya, saya ingin membuat file kelas kode Java saya di dalam Sourcefolder.

Pohon direktori terlihat seperti ini: myJavaProgram > Source. Untuk mengkompilasi kode Java jenis ini dengan paket, kami menggunakan perintah javac  d . file name with the extension.

Untuk saat ini, saya menggunakan Main.javafile, jadi saya akan menerapkan perintah javac  d . Main.java. Ini akan membuat folder bernama myJavaProgram , lalu buat folder lain bernama Source di bawah folder myJavaProgram di bawah direktori tempat file sumber saya sekarang.

The_Directory_Where_I_Have_Simpan_My_Source_Code

myJavaProgrammap
Sourcemap
Itu langsung membuat folder myJavaProgram .
Di dalam folder, itu membuat folder Sumber .
Di dalam folder Sumber, itu membuat .classfile kita. Kami membutuhkan file ini untuk menjalankan program Java.

Jika Anda bertanya-tanya mengapa kami mengubah perintah sekarang, itu karena sebelumnya, kami tidak mendeklarasikan paket apa pun.

Jadi kompiler Java membuat .classfile di dalam direktori tempat kode sumber kita berada. Jadi, kita bisa mendapatkan . classfile langsung dari sana dan mengeksekusi file kelas juga.

Tetapi jika kita mendeklarasikan paket-paket di dalam kode sumber seperti ini, maka kita menyuruh kompiler untuk membuat . Classfile di tempat lain (bukan di dalam direktori tempat kode sumber kita saat ini berada).

Artinya kita tidak mendapatkan file kelas langsung di sana. Karena kita ingin menjalankan file kelas, kita perlu memberi tahu kompiler secara eksplisit di mana file kelas saat ini berada sehingga ia bisa mendapatkan file kelas dan menjalankannya.

Jika Anda berpikir bahwa Anda mungkin mengacaukan langkah ini, maka Anda dapat menyalin direktori langsung dari kode Java Anda.

Tangkapan Layar-2022-03-10-135404

Pada baris 1, kita telah mendeklarasikan direktori paket (di mana kita ingin file kelas dihasilkan). Jadi jika kita hanya menyalin direktori dan menambahkan .

Classnama file tanpa ekstensi ( class) kemudian dengan titik ( .), maka memenuhi kondisi untuk mengeksekusi kode Java yang memiliki paket yang dideklarasikan dalam kode sumber. Proses yang sama juga berlaku untuk sistem operasi lain. Saya menyediakan tangkapan layar dari OS Linux di sini:

Kerja bagus! Sekarang Anda dapat menjalankan kode/program Java secara langsung menggunakan terminal. Saya juga telah membuat video di mana saya telah menunjukkan semua proses yang disebutkan di atas. Anda dapat memeriksanya di sini .

Kesimpulan

Saya harap artikel ini membantu Anda menjalankan program Java hanya dengan menggunakan terminal. Saya juga ingin mengucapkan terima kasih dari lubuk hati saya untuk membaca seluruh artikel hingga saat ini.

Jika Anda ingin tahu cara menginstal kompiler Java untuk sistem operasi Windows Anda, maka Anda dapat melihat artikel ini . Jika Anda ingin tahu cara menginstal compiler C dan C++ untuk sistem operasi Windows Anda, maka Anda dapat melihat artikel ini . Jika Anda ingin tahu cara menginstal Python di OS Windows Anda, maka Anda dapat melihat artikel ini .

Jika Anda ingin menghubungi saya, pertimbangkan untuk memeriksa platform ini: GitHub , Twitter , LinkedIn , saluran YouTube Inggris , saluran YouTube Bengali . Jika Anda ingin memeriksa sorotan saya, Anda dapat melakukannya di timeline Polywork saya .

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Cara Menjalankan Program Java di CMD Menggunakan Notepad
Informasi Pemrograman Processor

Cara Menjalankan Program Java di CMD Menggunakan Notepad

Cara Menjalankan Program Java di CMD Menggunakan Notepad – Pada bagian ini, kita akan mempelajari cara menyimpan, mengkompilasi, dan menjalankan (mengeksekusi) program Java di Command Prompt (CMD) menggunakan notepad .

Cara Menjalankan Program Java di CMD Menggunakan Notepad

zorba-xquery – Sebelum menjalankan (mengeksekusi) program Java , pastikan Java telah terinstal di sistem dan jalurnya diatur dengan benar. Jika jalur tidak diatur dengan benar, kami tidak dapat menjalankan program Java .

Baca Juga : Kiat Kinerja dan Pengoptimalan untuk XQuery

Kita harus mengikuti langkah-langkah yang diberikan di bawah ini untuk menjalankan program Java.

Buka notepad dan tulis program Java ke dalamnya.
Simpan program Java dengan menggunakan nama kelas diikuti dengan ekstensi .java .
Buka CMD, ketik perintah dan jalankan program Java.
Mari kita membuat program Java dan menjalankannya menggunakan Command Prompt.

  • Langkah 1: Buka notepad dengan menekan tombol Windows + R , ketik notepad dan tekan tombol enter , atau klik tombol Ok . Ini membuka notepad.
  • Langkah 2: Tulis program Java yang ingin Anda kompilasi dan jalankan. Kami telah menulis kode berikut di notepad.
  • Langkah 3: Untuk menyimpan program Java, tekan tombol Ctrl + S dan berikan nama file. Ingat bahwa nama file harus sama dengan nama kelas diikuti dengan ekstensi . Jika Anda menulis program Java yang sama (seperti di atas) simpan dengan memberikan nama file CharArrayToStringExample.java tekan tombol enter atau klik tombol Simpan . Kami telah menyimpan program di atas di lokasi C:\demo .

Sekarang, kami telah membuat dan menyimpan program Java. Pada langkah selanjutnya, kita akan mengkompilasi dan menjalankan program Java.

  • Langkah 4: Untuk mengkompilasi dan menjalankan program Java, buka Command Prompt dengan menekan Tombol Windows + R , ketik cmd dan tekan tombol enter atau klik tombol Ok . Ini membuka jendela Command Prompt .
  • Langkah 5: Di jendela Command Prompt, tulis perintah berikut.Sekarang kita berada di dalam folder demo tempat kita menyimpan program Java.
  • Langkah 6: Untuk mengkompilasi program Java ketik perintah berikut: Ketika kami mengkompilasi program Java tanpa kesalahan, itu membuat file .class dengan nama yang sama dengan nama file di lokasi yang sama (tempat program disimpan).
  • Langkah 7: Untuk menjalankan program Java, ketik perintah berikut.Perhatikan bahwa kami tidak menulis .java setelah nama file.Pada gambar di atas, selamat datang di Javatpoint adalah output dari program.

Cara Menjalankan Program Java Di Cmd Menggunakan Notepad

Jika Anda membaca posting ini tentang Cara Menjalankan Program Java Di Cmd maka sepertinya Anda sudah menulis program java. Ada banyak lingkungan pemrograman yang akan menyediakan Anda platform untuk menjalankan dan mengkompilasi program java . Namun ada juga cara alternatif untuk menjalankan program java yaitu menggunakan cmd prompt. Windows memiliki command prompt dan iOS serupa juga memiliki command prompt sendiri yang disebut Terminal.

Prompt perintah adalah platform yang terletak di sistem operasi windows tempat Anda dapat menjalankan perintah. Sebelum menjalankan program java di cmd prompt harus ada JDK (java development kit) yang terinstal di PC Anda. Tanpa JDK tidak mungkin untuk mengkompilasi dan menjalankan program java di cmd Prompt. Untuk menjalankan program java di command prompt, Anda perlu melakukan dua langkah utama: Instal JDk di PC Anda.

  • Instal JDK di PC Anda.
  • Atur Jalur JDK di Pengaturan Komputer.
  • Jadi, pertama-tama, kami akan menunjukkan cara mengunduh JDK di PC Anda.

Cara Mengunduh JDK di PC Anda.

  • Langkah 1: Kunjungi situs web resmi Oracle dan cari JDK.
  • Langkah 2: Temukan Versi yang Cocok dari Java JDK SE Development Kit.
  • Langkah 3: Pastikan Anda mengambil versi windows.
  • Langkah 4: Sekarang Unduh JDK dan instal di PC Anda.

Sekarang akhirnya JDK terinstal di komputer kita Sekarang mari kita belajar bagaimana menjalankan program java di Cmd menggunakan notepad.

Cara Mengatur Jalur untuk JDK

  • Langkah 1: Klik Kanan pada My Computer atau This PC dan klik Properties.
  • Langkah 2: Klik Pengaturan Sistem Lanjutan. Sekarang Di dalam Tab Lanjutan klik opsi Variabel Lingkungan.
  • Langkah 3: Sebuah jendela akan muncul Jadi di System Variable klik New. Sekarang beri nama variabel sebagai “var” dan Di jalur, bidang letakkan jalur JDK C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_251\bin .
  • Langkah 4 : Klik OK.
    Sekarang Jalan telah ditetapkan. Untuk menjalankan program java, program Anda harus diprogram dalam Aplikasi bawaan Microsoft yang disebut Notepad. Sebelum mulai belajar mari kita perhatikan contoh program java. Kami akan mengambil contoh program java Hello World.Output dari contoh java di atas adalah “ Hello World! “. Jadi kita akan melihat bagaimana mengkompilasi kode di atas dalam Cmd menggunakan Notepad.

Langkah-langkah Menjalankan Program Java Di Cmd.

  • Langkah 1: Ketik kode java yang sama di atas dalam aplikasi bawaan Microsoft bernama Notepad seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
  • Langkah 2: Sekarang simpan file Notepad di folder tertentu di mana pun Anda inginkan. saat menyimpan file ekstensi file itu harus “.java” contoh test.java seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
  • Langkah 3: Sekarang buka command prompt dari menu. Jangan langsung membuka command prompt. Pertama klik kanan pada command prompt dan kemudian klik Run as administrator seperti yang ditunjukkan pada gambar. Setelah mengklik Jalankan sebagai administrator, prompt perintah akan dibuka di layar Anda.
  • Langkah ke-4: Sekarang menggunakan perintah cd (direktori perintah), ubah lokasi direktori kerja. Di pc saya, saya telah menyimpan file java di lokasi C->users->btbj->test program->test.java. Sekarang kita akan menemukan lokasi file java yang tepat menggunakan command prompt. Kami telah menemukan file java yang tepat di command prompt.
  • Langkah ke-5: Sekarang kompilasi program menggunakan perintah kompiler java “javac” . Untuk mengkompilasi pengujian file java ketik javac(yourfilename .java ) dan tekan enter. Setelah mengkompilasi file java file .class telah ditambahkan ekstra. Untuk memeriksa apakah file .class telah ditambahkan atau belum ketik dir di command prompt.
  • Langkah 6: Sekarang jalankan program menggunakan perintah java yaitu ketik “java yourfileclassname” dan tekan enter. Sekarang compiler telah menampilkan output di layar yaitu Hello World!.

Cara Menjalankan Program Java Di Windows 10

  • Langkah 1: Ketik kode java di notepad dan simpan di folder tertentu dengan ekstensi .java .
  • Langkah 2: Sekarang buka command prompt.
  • Langkah 3: Atur jalur JDK dan cari file di command prompt.
  • Langkah 4: kompilasi file menggunakan perintah java compiler javac yourfilename.java .
  • Langkah 5: Setelah mengkompilasi file, jalankan program menggunakan perintah java classname dan tekan enter.
  • Langkah 6: Sekarang output dicetak di layar.

Cara Menjalankan Program Java di cmd Youtube

Dalam video Youtube ini , kami telah menunjukkan cara menjalankan program java di cmd Menggunakan Notepad. Video ini mencakup pengaturan jalur JDK dan proses kompilasi dan menjalankan tautan program java .

Jalankan Program Java Online

Tahukah kamu? program java juga dapat dikompilasi secara online. Ada juga kompiler java online yang tersedia. OnlineGDB adalah kompiler online terbaik yang akan saya rekomendasikan secara pribadi.

Jalankan Java Dari Baris Perintah Linux

OpenJDK adalah yang terbaik untuk bekerja di Linux. Saya tidak pernah menghadapi masalah dalam menggunakannya di Linux. Untuk Menjalankan Java dari Command Line di Linux Cukup ikuti langkah-langkahnya:

  • Langkah 1: Dengan bantuan terminal instal buka JDK menggunakan perintah “Sudo apt-get install openjdk-7-jdk”
  • Langkah 2: Sekarang tulis kode java di Text Editor dan simpan di root dengan ekstensi filename.java .
  • Langkah 3: Sekarang kompilasi program menggunakan java compiler javac yaitu ketik javac filename.java di terminal.
  • Langkah 4: Sekarang file kelas baru telah dibuat.
  • Langkah 5: Sekarang jalankan file java dengan mengetikkan nama kelas java di terminal.
  • Langkah 6: Sekarang output telah ditampilkan di layar.

Kesimpulan

Jadi kita telah melihat bagaimana program java dijalankan dan dikompilasi di command prompt. Semoga Anda telah mempelajari dan memahami cara menjalankan program java di cmd menggunakan notepad. Jika Anda memiliki keraguan dan pertanyaan, jangan ragu untuk bertanya di bagian komentar di bawah.

Facebooktwitterredditpinteresttumblr

Kiat Kinerja dan Pengoptimalan untuk XQuery
Informasi Pemrograman Processor

Kiat Kinerja dan Pengoptimalan untuk XQuery

Kiat Kinerja dan Pengoptimalan untuk XQuery – Saat pertama kali kueri dijalankan, persentase yang signifikan dari total waktu kueri dihabiskan untuk menyiapkan kueri, yang mencakup pengoptimalan kueri dan membuat rencana kueri. Karena sebagian besar program memanggil kueri lebih dari sekali, kami menghabiskan waktu yang diperlukan untuk menemukan cara yang efisien untuk memproses kueri, meskipun itu membuat kueri pertama menjadi lebih lambat. Untungnya, upaya ini tidak perlu diulang.

Kiat Kinerja dan Pengoptimalan untuk XQuery

zorba-xquery – Salah satu cara untuk memastikan bahwa kueri disiapkan hanya sekali dalam program Anda adalah dengan menggunakan kueri yang disiapkan. (Cara lain adalah dengan menggunakan Query Pooling, dijelaskan di bagian berikut).Untuk membuat parameter kueri, gunakan variabel eksternal untuk mengubah nilai yang digunakan untuk kueri setiap kali kueri dipanggil. Misalnya, kueri berikut membuat portofolio untuk pengguna tertentu:

Baca Juga : Semua Yang Perlu Anda Ketahui Sebelum Memilih Prosesor

Contoh 1. Query dengan Variabel Eksternal

declare variable $user as xs:string external;
collection(‘holdings’)/holdings[userid=$user]

Dalam kueri ini, $user adalah variabel eksternal yang harus diikat sebelum mengeksekusi kueri. Kode XQJ berikut menunjukkan cara menyiapkan kueri dan mengikat nilai ke $user.

Contoh 2. Menyiapkan Query

// Get a connection, prepare the query
XQDataSource dataSource = new DDXQDataSource();
dataSource.setJdbcUrl(“jdbc:xquery:sqlserver://server1:1433;databaseName=stocks”);
XQConnection connection = dataSource.getConnection();
XQPreparedExpression preparedExpression = connection.prepareExpression(xqueryText);
// Bind variable $user to ‘Jonathan’ and execute
preparedExpression.bindString(new QName(“user”), “Jonathan”);
XQSequence xqSequence = preparedExpression.executeQuery();

Kode berikut menunjukkan cara mengikat $user ke nilai yang berbeda dan menjalankan lagi kueri yang disiapkan.

Contoh 3. Mengeksekusi Query yang Disiapkan dengan Nilai Baru

// Bind variable $user to ‘Minollo’ and execute
preparedExpression.bindString(new QName(“user”), “Minollo”);
xqSequence = preparedExpression.executeQuery();

Tolok ukur yang mengukur kecepatan kueri harus mencerminkan penggunaan yang Anda harapkan dalam program Anda. Karena sebagian besar program menjalankan kueri berkali-kali, saat Anda mendesain tolok ukur, Anda harus menyiapkan kueri, lalu menjalankannya berkali-kali.

Pengumpulan Kueri

Ekspresi yang disiapkan memungkinkan pemrogram memutuskan kapan kueri harus disiapkan dan kapan kueri yang disiapkan tidak lagi diperlukan. Dalam program yang menggunakan ratusan atau ribuan kueri, umumnya lebih baik membiarkan DataDirect XQuery® melacak kueri mana yang benar-benar digunakan, mempersiapkannya saat pertama kali dijalankan, dan membuang kueri siap yang paling jarang digunakan jika ada banyak pertanyaan. Ini disebut pengumpulan kueri.

Di DataDirect XQuery®, Anda mengaktifkan kumpulan kueri dengan menentukan jumlah kueri yang disiapkan untuk disimpan di kumpulan. Jika Anda mengonfigurasi koneksi Anda dengan menyetel properti di Java API, Anda dapat menyetel properti MaxPooledQueries untuk melakukan ini; misalnya, kode berikut menetapkan ukuran kumpulan kueri menjadi 20:

Contoh 4. Mengaktifkan Pengumpulan Kueri dengan Java API

XQDataSource dataSource = new DDXQDataSource();
dataSource.setJdbcUrl(“jdbc:xquery:sqlserver://server1:1433;
databaseName=stocks”);
dataSource.setMaxPooledQueries(20);
XQConnection connection = dataSource.getConnection();

Jika Anda mengonfigurasi koneksi menggunakan File Konfigurasi Sumber, Anda dapat mengatur ukuran kumpulan kueri menggunakan elemen maxPooledQueries:

Contoh 5. Mengaktifkan Pengumpulan Kueri dalam File Konfigurasi

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<XQJConnection xmlns=”http://www.datadirect.com/xquery”>
<maxPooledQueries>20</maxPooledQueries>
<JDBCConnection name=”stocks”>
<url>jdbc:xquery:sqlserver://localhost:1433</url>
<sqlxmlMapping>
<forest>true</forest>
<identifierEscaping>none</identifierEscaping>
</sqlxmlMapping>
</JDBCConnection>
</XQJConnection>

Meminta File XML Besar

DataDirect XQuery menyediakan beberapa cara untuk mengkueri file XML. Di DataDirect XQuery, Anda akan mendapatkan kinerja yang lebih baik, terutama untuk file XML besar, jika Anda menggunakan fn:doc() untuk mengakses XML dalam kueri. Anda akan mendapatkan kinerja yang jauh lebih buruk jika Anda mengurai XML untuk membuat pohon DOM, mengikat pohon DOM ke variabel eksternal, dan menanyakan variabel eksternal.

Di sebagian besar prosesor XQuery, sebagian besar waktu yang diperlukan untuk kueri file XML besar dihabiskan untuk menguraikan file dan membuat representasi dalam memori yang dapat ditanyakan. Representasi dalam memori mungkin beberapa kali ukuran file XML asli, dan Java VM kehabisan memori kesalahan dapat terjadi pada waktu berjalan. Saat kueri Anda mengalamatkan file XML menggunakan fn:doc(), DataDirect XQuery menggunakan teknik yang dikenal sebagai Proyeksi Dokumen, yang memungkinkannya membuat hanya bagian dokumen yang diperlukan oleh kueri. Ini menghasilkan peningkatan dramatis dalam penggunaan memori dan skalabilitas, dan peningkatan kinerja yang signifikan. Menggunakan proyeksi dokumen, Anda biasanya dapat menanyakan dokumen berkali kali ukuran memori yang tersedia. Kebetulan, jika aplikasi Anda menggunakan XML Deployment Adapters, ini menangani adaptor ini menggunakan fn:doc(), dan DataDirect XQuery menggunakan Proyeksi Dokumen dengan tepat untuk adaptor ini seperti halnya untuk dokumen XML.

Proyeksi dokumen menggunakan ekspresi jalur dalam kueri untuk menentukan bagian dokumen apa yang perlu dibuat. Ekspresi jalur yang menggunakan karakter pengganti memberikan lebih sedikit informasi untuk proyeksi dokumen, sehingga harus dihindari saat menanyakan dokumen besar. Misalnya, dalam contoh di bawah ini, ekspresi jalur kedua akan tampil jauh lebih baik untuk dokumen besar.

Contoh 6. Hindari ekspresi jalur dengan wildcard

doc(“scenario.xml”)*[role=’teacher’]

Contoh 7. Proyeksi dokumen bantuan ekspresi jalur khusus

doc(“scenario.xml”) scenario people person[role=’teacher’]

Jika Anda mengurai dokumen untuk membuat pohon DOM, lalu mengikat pohon DOM ke variabel eksternal, Anda melewati Proyeksi Dokumen DataDirect. Ini memaksa program Anda untuk membuat seluruh representasi dalam memori dari dokumen XML Anda bukan hanya bagian yang dibutuhkan DataDirect XQuery untuk memproses kueri Anda. Selain penghematan karena Proyeksi Dokumen, representasi internal DataDirect dari dokumen XML jauh lebih efisien daripada kebanyakan implementasi DOM, jadi menggunakan fn:doc memberi Anda dua pengoptimalan substansial yang hilang jika Anda mengurai dokumen sendiri.

DataDirect XQuery juga mendukung teknik kedua yang dikenal sebagai Streaming. Streaming memproses dokumen secara berurutan, membuang bagian dokumen yang tidak lagi diperlukan untuk menghasilkan hasil kueri lebih lanjut. Ini mengurangi penggunaan memori karena hanya sebagian dari dokumen yang diperlukan pada tahap tertentu dari pemrosesan kueri yang dibuat dalam memori. Streaming dapat mengurangi konsumsi memori, tetapi umumnya melibatkan penalti kinerja (relatif kecil).

Tidak seperti proyeksi dokumen, streaming umumnya bukan merupakan kemenangan kinerja. Selain itu, beberapa kueri memerlukan banyak dokumen untuk dipakai pada waktu tertentu, sehingga mengurangi manfaat streaming. Namun, untuk beberapa kueri, streaming bisa menjadi kemenangan yang substansial, terutama jika hasil kueri melebihi memori yang tersedia; oleh karena itu, kami mengizinkan streaming untuk diaktifkan, tetapi kami tidak mengaktifkannya secara default.Untuk mengaktifkan streaming, setel opsi ddtek:xml-streaming ke ‘yes’ di XQuery Prolog:

Contoh 8. Mengaktifkan Streaming di Prolog Kueri

declare option ddtek:xml streaming ‘yes’;

Anda juga dapat mengaktifkan streaming di tingkat DataSource, yang berarti streaming akan digunakan untuk semua kueri yang menggunakan DataSource. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menyetel properti Pragmas dari kelas DDXQDataSource.

Contoh 9. Mengaktifkan Streaming untuk DataSource di Java API

XQDataSource dataSource = new DDXQDataSource();
dataSource.setJdbcUrl(“jdbc:xquery:sqlserver://server1:1433;
databaseName=stocks”);
dataSource.setPragmas(“xml-streaming=yes”);

Cara lain untuk mengaktifkan streaming di tingkat DataSource adalah dengan menentukan opsi deklarasi menggunakan elemen pragma dalam File Konfigurasi Sumber:

Contoh 10. Mengaktifkan Streaming untuk Sumber Data dalam File Konfigurasi 

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<XQJConnection
<maxPooledQueries>20</maxPooledQueries>
<pragma name=”xml-streaming”>yes</pragma>
<JDBCConnection name=”stocks”>
<url>jdbc:xquery:sqlserver://localhost:1433</url>
<sqlxmlMapping>
<forest>true</forest>
<identifierEscaping>none</identifierEscaping>
</sqlxmlMapping>
</JDBCConnection>
</XQJConnection>Facebooktwitterredditpinteresttumblr

1 2 3 5