RELYATSION MA'LUMOTLAR BAZALARIDA SUN'IY INTELLEKTNING AHAMIYATI: SAMARADORLIK, MOSLASHUVCHANLIK VA QAROR QABUL QILISHNI OSHIRISH
Keywords:
Relyatsion ma'lumotlar bazalari, ma'lumotlar bazasi, sun'iy intellekt (AI), tabiiy tilni qayta ishlash (NLP),Abstract
Relyatsion ma'lumotlar bazalari o'nlab yillar davomida ma'lumotlarni
boshqarishning asosi bo'lib, strukturaviy saqlash, samarali so'rov va ishonchli
tranzaksiyalarni qo'llab-quvvatlashni ta'minlaydi. Biroq, ma'lumotlar hajmi eksponent
sifatida o'sib borishi va ma'lumotlar munosabatlarining murakkabligi oshgani sayin,
an'anaviy relyatsion ma'lumotlar bazasi tizimlari moslashuvchanlikk, ishlash va
moslashuvchanlik bo'yicha muammolarga duch kelmoqda. Sun'iy intellekt (AI) ushbu
muammolarni hal qilishda o'zgaruvchan kuch sifatida paydo bo'ldi va relyatsion
ma'lumotlar bazalarini o'z-o'zini optimallashtirish, bashoratli tahlil va qarorlar qabul
qilishni kuchaytirishga qodir aqlli tizimlarga aylantirishga imkon berdi. Ushbu maqola
relyatsion ma'lumotlar bazalarida AIning ahamiyatini o'rganadi va uning samaradorligini,
moslashuvchanlikgini va tahliliy qobiliyatlarini oshirishdagi rolini ta'kidlaydi.
References
Codd, E. F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data
Banks." Communications of the ACM.
Pavlo, A., & Aslett, M. (2016). "What’s Really New with NewSQL?" ACM SIGMOD
Record.
Krishnan, S., et al. (2018). "Learning to Optimize Join Queries With Deep
Reinforcement Learning." arXiv preprint arXiv:1808.03196.
Hellerstein, J. M., & Stonebraker, M. (2005). Readings in Database Systems. MIT
Press.
Zhang, J., & Liu, Y. (2020). "AI-Driven Database Systems: Challenges and
Opportunities." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.
