Chapter 4 Selecting a Relevant Database

사람들이 도서관 사서와상의하는 가장 보편적 인 이유 중 하나 그들이 찾을 수없는 것을 찾고 있다는 것입니다 건초 더미에있는 속담 바늘처럼

그 사람은 그들이 얼마나 많은 수색을했는지 그리고 그들이 좌절 하는지를 알려줍니다 그들은 원하는 정보가 존재하지만 그들은 그것을 찾을 수 없다는 것을 알고 있습니다 이제 그들은 당신에게 와서 그들이 원하는 것을 말했습니다 신중하게 듣는 것이 당신의 몫입니다 데이터베이스 유니버스의 차원을 결정할 수 있습니다

건초 더미 올바른 정보를 찾기 위해 검색 바늘 데이터베이스 우주의 한 차원은 주체입니다 과목은 일반적으로 전형적인 대학 커리큘럼에서 학문 분야와 일치합니다 농업, 생물학, 화학, 공학, 임업, 지리학, 지질학, 건강 과학, 역사, 수학 등 주제는 바늘을 찾아야 할 때 데이터베이스의 세계를 생각하는 한 가지 방법입니다 또 다른 차원은 형식 또는 장르입니다 형식은 데이터베이스의 내용이 무엇인지 설명합니다

저널 기사, 책 또는 잡지와 같은 텍스트입니까? 또는 음악, 영화 또는 이미지와 같은 미디어? 또는 센서스 데이터, 의견 조사 자료 또는지도상의 공간 데이터와 같은 수치 및 통계? 형식은 바늘을 찾아야 할 때 데이터베이스의 세계를 생각할 수있는 또 다른 방법입니다 또 다른 차원은 데이터베이스의 소스 또는 대리 성격입니다 원본 데이터베이스는 실제 원본을 텍스트, 미디어, 숫자 또는 공간 데이터 형식으로 나타냅니다 이러한 소스는 사용자 쿼리에 대한 응답 가능성을 제공합니다 서로 게이트 데이터베이스는 텍스트, 미디어, 숫자 또는 공간 데이터에 대한 정보를 가지고 있습니다

대부분의 서로 게이트 데이터베이스는 실제 항목 자체가있는 원본 데이터베이스에 연결됩니다 이 링크는 전화 번호로 책, DVD, 오디오 녹음 등을 도서관의 서가에 제공합니다 대리 데이터베이스 대 소스 데이터베이스는 데이터베이스의 유니버스를 이해하는 또 다른 방법입니다 바늘을 찾아야 해 또 다른 차원은 데이터베이스의 소스에 대한 참조 또는 연구 특성입니다

바늘이 사실이거나 짧은 닫힌 상태의 대답 일 때 "플로리다 주 마이애미에서 가장 높은 기온은 어땠습니까?" 또는 "북미 대륙에서 가장 위험에 처한 언어는 무엇입니까?" 참조 데이터베이스를 참조하십시오 바늘이 끝이없고 뚜렷한 정답이나 오답이없는 경우, 연구 데이터베이스를 찾으십시오 참조 또는 연구 데이터베이스는 다른 방법입니다 바늘을 찾아야 할 때 데이터베이스의 우주를 상상해보십시오 정말 경험 많은 사서가 데이터베이스를 상상할 수 있습니다 모든 4 차원에서 동시에

사용자는 자신의 질문을 제기하고 사서는 자신을 생각합니다 이것에 대답하는 가장 좋은 데이터베이스는 소스이다 참고 문헌 | 역사 | 텍스트 데이터베이스, 아니면 대리인이야 연구 | 대중 문화 | 미디어 데이터베이스 처음에는 4 차원 모두를 동시에 데이터베이스를 생각하는 것이 어렵습니다

하지만 경험에 따라 건초 더미에서 바늘을 찾는 전문가가 될 것입니다 그 때까지 도서관의 웹 규모 발견 시스템에 질의 할 수 있습니다 발견 시스템은 학술 도서관의 Google입니다 이 시스템에는 네 차원의 데이터베이스 정보가 있습니다 검색어를 입력하면 웹 규모 검색 시스템이 거의 모든 것을 검색합니다

전체 건초 더미 불행히도 대부분의 사용자는 이미 도서관의 검색 시스템을 검색했습니다 그들이 당신과상의하기 전에 그들은 빈손으로 나왔습니다 또는 그들이 발견 한 것을 다 써 버렸습니다 이제는 사용자가 가지고있는 가장 어려운 질문에 답하는 것이 귀하의 차례입니다

그리고 열쇠는 4 차원을 따라 데이터베이스를 생각하는 것입니다 데이터베이스

Week 4 – Library Database Searching

안녕하세요, 제 이름은 크리스티 타 보르 스입니다이 강사는 득점 강사 중 한 명입니다

코스 이번 주에 저는 어떻게 지휘하는지에 대한 간단한 개요를 알려 드리고자합니다 특수 효과를 완료하기 전에 효과적인 라이브러리 데이터베이스 검색 참고 문헌 할당 그래서 내가 먼저하고 싶은 것은 연구를 진행하는 것입니다 프로세스이므로 연구 과정을 시작할 때 일반적으로 다음과 같은 주제가 있습니다

마음 그래서 오늘의 예를 들어, 다음 주제를 사용할 것입니다 : 교사 전문성 발달로 학생들의 학업 성적이 향상됩니까? 그래서이 질문을 통해 나는 내 정보가 무엇인지 생각할 필요가있다 필요한 것? 이 연구 질문에 답하기 위해 무엇을해야합니까? 이 주제를 다루는가? 교사의 배경 정보를 알아야합니까? 전문성 개발? 가능성이 가장 높습니다 의견이 필요합니까? 아마 이 시점에서 엄격하게 의견을 제시하지만 내가 더 깊이 연구하면 그것을 필요로합니다 조사가 필요합니까? 네, 지금 무슨 일이 일어나는지 알아야합니다

지금 당장이 주제에 관해 연구원이 말하는 분야 이제 나는 내 정보가 필요하다는 것을 확인 했으므로 사용할 리소스 유형을 선택해야합니다 이 주제에 대한 배경 정보를 어디에서 찾을 수 있습니까? 백과 사전에이 정보가 있을까요? 혹시 나는 볼 필요가 있겠는가? 저널 기사에요? 예 연구에 대한 저널 기사를 볼 필요가 있습니다 그래서 정보 요구와 유형을 결정한 후에는 찾고 시작할 수 있습니다

검색 도구에서 도서관 데이터베이스를 사용해야하거나 검색을 사용할 수 있습니까? 엔진? 글쎄, 이것에 대한 잘못된 대답은 없다 나는 너에게 격려해 줄 것이다 먼저 U-search 라이브러리를 사용하여 시작하십시오 검색 엔진은 잘못이 아니지만 당신은 끌어 당기는 정보를 평가하는데 조금 더 많은 작업을해야합니다

열린 웹에서 볼 수 있으므로 라이브러리의 리소스로 시작하는 것이 가장 좋습니다 유료이며 그들은 심사를받습니다 평가에 대해 조금 더 이야기하겠습니다 리소스가 조금씩 증가하여 도서관의 U- 검색을 사용하기로 결정했다 생각해야한다

검색 전략에 대해 어떤 주제가 가장 효과적 일 수 있습니까? 내가 사용할 수있는 동의어가 있습니까? 아니면 다른 검색어가 있습니까? 따라서 몇 분 안에 몇 가지 검색어를 데모 할 것이지만 지금은 연구 결과를 평가하는 마지막 단계 그래서 일단 내가 발견 한 내 연구를위한 몇 가지 항목, 내가 몇 가지 기사를 가져 왔다고 가정 해 봅시다 그들을 평가하는 것은 나의 연구 논문이 관련이 있는가? 그것은 넥타이에 그것은 맞습니까? 내 주제에 대해 아무 말도하지 않습니까? 그것은 권위 있습니까? 그러니 다른 사람들을 현장에서 인용 했습니까? 편향된 것으로 보입니까? 나는 정말로 나에게 이런 질문을 할 필요가있다 내 논문에서 사용하기로 결정하기 전에 질문을했습니다 도서관의 데이터베이스에서 가져온 것이 그들이 저에게 적합한 것을 의미하지는 않습니다 주제 그래서 나는 정말로 비판적으로 생각해야한다 나는 맹목적으로 끌어낼 수 없다

도서관에서 가져온 것들이 내가 필요로하는 방식으로 일할 것이라고 기대하고있다 그들에게 일하도록 그래서 이것은 연구 과정에 대한 간략한 개요였습니다 이제 나는 당신을 도울 수있는 몇 가지 검색 팁을 공유하고 싶습니다 이 과제로 엄청난 성과를 거두었으니 제 주제로 돌아가 봅시다

전문성 발달로 학생들의 학업 성적이 향상됩니까? 그리고하자 이 질문에서 끌어낼 수있는 몇 가지 핵심 용어 또는 개념에 대해 생각해보십시오 질문을 데이터베이스에 직접 연결하고 싶지 않기 때문입니다 우리 정말 작은 덩어리로 분해해야 할 필요가 있습니다 "선생님"AND "전문성 개발"AND "학생"AND "학업 성적"그래서 내 질문을 퍼팅하지 마라

나는 주제어로 분해하고 알고있다 어쩌면 다른 가능한 용어에 대해 생각하고 싶을 것입니다 그래서 "학문적 인 것"대신에 "아마도"학업 성취 "에 대해 이야기하고 싶을 것입니다

아마도 나는 "학생 학습"이라고 말하고 싶습니다 그래서 당신이해야 할 조언은 다음과 같습니다 탐구하고, 배우고, 검색 아이디어를 연구 조사 기록에 적어두고 보관하십시오 당신이 사용한 것을 추적하십시오 그래서 저는 여러분에게 무엇에 대한 간단한 예를 보여 드릴 것입니다

연구 기록은 다음과 같이 보일 것입니다 그래서 이것은 우리가 나의 도서관에서 여기 사용하는 것입니다 그래서 당신은 당신의 연구 주제 또는 질문, 장소를 식별하는 장소가 당신의 핵심 개념 그래서 첫 번째 단어는 내가 생각한 첫 번째 개념들입니다

그 (것)들을 거기 넣을 수 있고 나는 그 때 당신이 다른 아이디어를 생각할 지역이있다 동의어 또는 다른 단어를 시도해 볼 수 있습니다 내가 필요로하는 정보의 유형을 추적 할 수있는 곳 그것은 단지 하나의 예입니다 너는이 공상 일 필요는 없지만 나는하고 싶다

당신이 사용할 수있는 것에 대한 아이디어를 줄 수 있기를 바랍니다 당신이 찾고있는 것을 추적하고 다른 것들을 시도하십시오 좋아, 다음으로 제가 조언하고 싶은 것은 통제 된 언어를 인식하는 것입니다 실제로 수색을 시작합니다 도서관의 페이지로 가보겠습니다

내가 통제 어휘가 의미하는 것을 보여주기 위해서 알았어 내 검색어는 검색을 클릭하기 전에 검색을 연습했기 때문에 이미 여기에 있습니다 여기서 너와 너를 선택하고 싶지 않다고 지적하고 싶다 여기를 변경하고 싶지 않으므로 검색을 클릭하기 만하면됩니다

좋구나, 정말 빠르게 지적하고 싶은 것은이 번호가 여기에 있습니다 검색 결과가 너무 높습니다 내 목표는 그것을 좁히는 것입니다 나는 지금 내가 통제하고 있다고 말하고 있기 때문에 걱정하지 않을거야 어휘력이지만 내가 할 수있는 일 중 일부는 검색어와 함께 놀 수 있다는 것입니다

여기를 클릭하거나 도구를 사용하여 검색 범위를 좁힐 수 있지만 지금은 기사를 작성하고 싶습니다 그래서이 기사를 사용하고 싶습니다 기사 및 나는 진짜로 그것을 좋아하고 그것을 사용하고 싶, 나는 더 기사를 발견하고 싶다 그렇게해서 내가 할 수있는 것은 내가이 기사를 열면 이것이 전부다 자세한 정보 여기에 와서 검색어와 저자가 제공 한 키워드와 왜 이것이 중요한 이유는 데이터베이스가 우리가 인간으로하는 것과 같은 방식으로 언어를 이해하므로 이해할 수 있습니다

이미 그 안에 들어간 언어 나는 이것이 기계라는 것을 의미한다 자신의 설정에 입력 된 언어 만 이해하므로 내 언어를 이해하지만 그들이했던 언어를 이해한다 그 (것)들에게 전에 주어진, 그래서 나는 다른 정보를보기 위하여 여기에서보고 싶다 또는 용어가이 데이터베이스에 저장되어 다른 데이터베이스를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다

이 주제와 관련된 기사 또는 본 연구와 유사한 기사 그래서 "전문성 개발"대신 "선생님"을 사용하고 싶습니다 개발 "그래서 내가 갈 수있는 플러그인 또는 어쩌면 내가 사용하고 싶습니다 "교사 학습"그래서 나에게 더 많은 아이디어를 제공하므로 정말 들어가서 살펴보고 데이터베이스가 이미 알고있는 것을 볼 수있는 좋은 습관 이 언어를 이해합니다 알았어 그리고 정말로 내가 할 수있는 가장 실용적인 예 소셜 미디어에서 해시 태그에 대해 생각해보십시오

따라서 해시 태그를 검색하면 너는 그것을 정확하게 넣지 않으면 너는 네가 무엇인지 발견하지 못할거야 소셜 미디어 사이트를 찾고 있습니다 이것은 정확히 통제 된 언어가 작동하는 방식입니다 데이터베이스가 있으므로 이제는 다시 파워 포인트로 돌아가서 다시 더 나은 검색을 실험 해보는 것이 중요하다는 것을 강조하고 싶습니다 결과, 그래서 한 번의 검색 후에 포기하지 마십시오

다른 키워드를 사용해보십시오 더 관련성이 높거나 신뢰할 수있는 리소스를 찾을 수 있습니다 나는 또한 너에게 조언하지 않는다 U- 검색을 계속 사용하십시오 가장 좋은 방법은 어쩌면 시작하는 것일까? U-search를 사용하고 특정 데이터베이스를 찾아보고 당신의 주제는이 경우에 우리는 교육과 관련된 것 데이터베이스를 사용하면 확장하는 데 도움이됩니다

U-search가 데이터베이스가 아니기 때문에 검색을 수행 할 수 있으므로 도구라고 할 수 있습니다 한 번에 여러 데이터베이스에 있지만 모든 데이터베이스와 통신하지 않을 수 있습니다 도서관이 구독하는 곳 그래서 너 자신이 U- 검색에만 의존하므로 새로운 검색을 완전히 데이터베이스 A ~ Z 목록을보고 검색 할 수있는 목록을 찾으십시오 그리고 마지막으로 부울 연산자 인 일명 커넥터를 사용합니다

'OR'또는 'AND'와 같은 단어를 연결하는 키워드 및 'AND' 내가 데이터베이스에서 수행하는 모든 단일 검색 그래서 나는 다시 내 다시 검색하면 이걸 보여 주므로 여기에서 "AND"및 "AND"라고 말한 곳을 볼 수 있습니까? 이 찾고있는 단어를 연결하는 데 도움이되므로 검색 할 단어를 찾을 수 있습니다 "교사"와 "전문성 개발"그것은 단지 검색하지 않을거야 "교사"와 단지 "전문성 개발" 그것은 그들을 연결하여 데이터베이스는 당신이 찾고있는 것을 이해할 수 있으며 "OR"는 잘 검색의 범위가 넓어 지므로 "전문 개발 "또는"교사 양성 "을 선택하면 그 둘 모두를 검색 할 것입니다 그래서 그들은 데이터베이스를 검색하는 정말 좋은 방법입니다

오! 그리고 다른 한가지는 도서관 홈페이지에있는 동안 내가 어떻게 기억 하는지를 기억하고 싶다 이걸 여기에서 선택하지 말라고 했어? 피어 리뷰를 선택하지 마십시오 나도 알아 U-Search는 데이터베이스가 아니기 때문에 유혹을 느끼지 만 도구 일 뿐이다 때로는 다른 데이터베이스와 잘 이야기하지 않아서 정말 제한적입니다

그 밖의 다른 동료 리뷰 소스가 있기 때문에 어떤 이유로 든 데이터베이스가 올바르게 말을하지 않기 때문에 귀하의 검색에 참여하지 않으려 고 피어 리뷰를 클릭하면 검색을 제한하십시오 그래서 학술지가 있는지 확인하기위한 다른 방법이 있습니다 피어 리뷰를 거쳤습니다 그걸하는 법을 보여 주겠다 그리고 그것은 확실히 가치가있다

당신이해야 할 일은 데이터로 이동하는 추가 단계입니다 베이스를 선택하고 A to Z 목록으로 이동 한 다음 "U"를 클릭 한 다음 Ulrichs로 이동하십시오 그리고 이것은 실제로 당신에게 포괄적 인 정보를 제공합니다 학술 저널에 대해서 그럼 내가 기사가 있고 이미 고등 교육 기관의 리뷰에 저널 제목이 있습니다

나는 검색 할거야 그리고 이것은 단지 될 것입니다 이것은 생명의 은인입니다

그래서 이것을 끌어 올리면됩니다 같은 제목의 저널이 여러 개있는 것을 볼 수 있습니다 그래서 항상 ISSN을 다시 확인하고 싶습니다 당신이 가져간 저널 기사 너는 그걸 찾아야 만 내가 조언 할 것이다

그걸 찾고 이중 확인 하지만 왼손으로 오면 여기에 이게 내가 찾고있는 저널이야

당신이 볼 경우 이 작은 레퍼리 저지에서 저널이 동료 검토를 받았다는 것을 의미합니다 저널에서 가져온 기사는 peer-reviewed (피어 리뷰) 이것은 정말 좋은 방법이며, 귀하의 기사는 동료 검토를 거쳤으며 데이터베이스에 의존하지 않습니다 네가 항상 그들을 믿을 수는 없기 때문에 너에게 말해라 그래서 항상 이것을 가져라

추가 단계 저널을보고 동료 평가를 받았는지 확인하고 이것은 단지 당신에게 많은 시간을 절약 할 것입니다 정확한 정보를 얻으십시오 그래서이 비디오에서 아무 것도 없애면 이것은 매우 중요하고 당신이하고 싶지 않기 때문에 당신과 떨어져 있습니다 자신을 제한하십시오, 그래서 이것은 자신을 제한하지 않는 방법입니다

그럼 내가 다시 내게로 가게 해줘 PowerPoint right quick 내 말은 그저 개선 할 수있는 간단한 방법 일 뿐이라는 겁니다

귀하의 데이터베이스 검색 이 비디오가 도움이되고 기분이 좋았 으면 좋겠습니다 궁금한 점이 있으면 저에게 연락하십시오 나는 전임 사서이기 때문에 학생들의 데이터베이스 검색과 매일 자원을 찾고 사랑해 그것은 내가 열정을 가진 무언가이다

나는 도와주세요 제발 저에게 연락주세요

나는 모두에게 좋은 한 주를 보내길 바랍니다! 고맙습니다

4 ways to create an SQL Database in Azure

bonjour 안녕하세요 5 분 안에 클라우드의 다른 비디오에 오신 것을 환영합니다 저는 Frank Boucher입니다

오늘 저는 여러분에게 두 가지가 아니라 SQL을 생성하는 네 가지 방법을 보여 드리고 싶습니다 Azure의 모든 솔루션은 현재 모든 솔루션에서 필요한 데이터를 집중적으로 다루고 있습니다 SQL 데이터베이스는 물론 다양한 솔루션을 사용할 수 있습니다 하늘빛 그래서 시작하자 첫 번째 방법은 포털을 사용하므로 열어 좋아하는 인터넷 브라우저 및 포털에가 서 진정이 개발 주요 왼쪽 상단에있는 큰 녹색 더하기 버튼을 클릭하십시오 지금부터 SQL 데이터베이스를 선택하기 만하면됩니다

서버를 필요로하는 모든 데이터베이스에 해당하는 폼 서버에는 여러 개의 데이터베이스 그래서 지금 우리는 당신이 여러 가지를 선택할 수있는 서버를 만들어야합니다 여기 데이터베이스의 계층은 데모이기 때문에 지금은 기본적인 하나의 보일로 갈 것입니다 Create 버튼을 클릭하기 만하면 데이터베이스가 생성됩니다 데이터베이스가 생성 되었으면 연결하기 전에 작은 일을해야합니다 default 나는 확실히 데이터베이스를 잠글 것이다 아주 좋은 접근 방식이지만 우리는 그것을 열어야 만 할 수있는 방법을 연결할 수 있습니다

그것은 우리가 방금 만든 경우 귀하의 리소스 그룹을 잡으려고 갈 것입니다 그것은 흐리게했다 5 분 그리고 여기서 우리는 우리가 만든 서버와 서버를 데이터베이스는 데이터베이스를 클릭하여 방금 필요한 방화벽 규칙을 변경합니다 여기에서 클릭하여 여기에서 서버 방화벽을 설정하고 나만의 방화벽을 선택할 수 있습니다 IP를 입력하거나 IP 범위를 설정하면 당연히 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다 당신에게 의미있는 것을 얻고 구하기 위해 저축하는 것을 잊지 마십시오

연결 문자열 또한 여기에서 연결할 수 있습니다 그리고이 모든 정보는저기서 모든 것을 소중히 여길 것입니다 사용자 이름과 비밀번호는 해당 접속 스트림에 포함되지 않습니다 데이터베이스에는 포털 내부에 도구가 있습니다 쿼리 편집기에서 여기를 클릭하십시오

미리보기에있어 패스워드를 입력하면됩니다 이제 쿼리를 입력하면 길을 갈 때 매우 편리합니다 모든 리프팅이 필요하면 바로 쿼리를 수행하고 싶을뿐입니다 물론 이전에 사용했던 방식으로 다른 도구를 사용할 수 있습니다 그건 꽤 새롭고 멋지다

맥 데이터 리눅스는 맥 리눅스와 창문은 설치가 매우 쉽고 사용하기 쉽고 빠르게 보여 드릴 수 있습니다 내가 설치하면 Visual Studio 코드처럼 보이게됩니다 연결된 다른 도구와 마찬가지로 쿼리를 실행할 수있어 매우 가볍습니다 및 편리한 도구 나는 데이터베이스를 만드는 물론 내 모든 장치에 그것을 가지고 포털에서 매우 쉽고 편리하지만 실제로 솔루션입니다 수동 배포이므로 내부 배포를 사용하므로 두 번째 Azure CLI 또는 PowerShell 명령어를 사용하여 터미널을 열고 나는 코드로 들어가겠습니다 당신을 위해 준비된 스크립트가 있습니다

그래서 여기서 만 필요합니다 3 개의 명령은 데이터베이스를 생성하므로 여기에있는 첫 번째 명령은 물론 배포시 자원 그룹이 필요하므로 쉽게 그룹을 만들 수 있습니다 이름은 내 경우 구름 5 분 동쪽 물론 우리가 선택 당신이나 당신의 사용자와 가까운 위치에 있다면 그 서버를 만들어야합니다 쉬운 SQL Server 만들고 다음 지정 해당 서버의 이름 이전에 작성된 자원 그룹 위치를 다시 입력 한 다음 사용자 이름과 암호를 지정해야합니다 비밀 번호가 필요하다는 것을 잊지 마라

강한 대문자 소문자와 특수 문자 마지막 코멘트 데이터베이스를 가질 수 있으므로 데이터베이스를 쉽게 만들 수 있습니다 다시 SQL하지만 이번에는 데이터베이스 용 DB가 될 것입니다 이전에 작성된 자원 그룹 및 실행 된 데이터베이스 이름 이 작업을 수행하면 포털에서 데이터베이스를 만드는 것과 동일한 결과를 얻게됩니다 물론 방화벽을 설정하기 위해 더 많은 명령을 추가 할 수 있습니다 다른 것들을 만들지 만 지금은 그것들을 만드는 세 번째 방법 인 최소한입니다

데이터베이스는 하늘색 자원 관리자 팔 템플릿을 사용합니다 인접한 파일이 필요합니다 여기에 비어있는 파일이 하나 있습니다 이제 빈 템플릿을 만들어야하고 먼저 서버를 다시 만들고 우리는 서버를 만들고 사용자를 지정해야합니다 그리고 내 관리자를위한 암호 그래서 지금은 서버가 만들어집니다 우리는 여전히해야합니다 데이터베이스의 다른 노드를 추가하십시오

여기를 보면 노드 서버에 있습니다 이 노드에는 데이터베이스를 정의해야하는 리소스 목록이 있습니다 포털과 마찬가지로 서버 내부에 있으므로 여기에 새로운 노드가 생겼으니 서버 이름을 지정하는 데이터베이스가 필요합니다 데이터베이스 이름 pora 이제 데이터베이스가 정의되어 있으므로 해당 노드를 추가 할 수 있습니다 기존 팔 템플릿에서 사용하거나 그냥 중간을 사용하여 새 템플릿을 만듭니다

큰 플러스를 배포 할 때 데이터베이스가 생성됩니다 ARM 템플릿 또는 CLI 또는 부분 명령을 사용 중입니다 팔 서식 파일을 사용하면 데이터베이스가 이미 있는지 확인하지 않아도됩니다 팔 템플릿은 팔레트의 템플릿을 업데이트하기 때문에 생성하기 전에 존재합니다 자원 그룹에 누락 된 네 번째이자 마지막 방법은 DIF ups 파이프 라인을 사용한다는 것을 보여주고 싶습니다

그렇게하기 위해 우리는 다시 돌아올 것입니다 우리의 브라우저와 우리는 azure dev에 웹 사이트에 갈거야 여기에 내가 프로젝트를 가지고 이전 비디오에서 만든 Frankie 데모 파이프 라인을 만들면 출시 파이프 라인을 통해 귀하의 데이터베이스 그래서 지금은 이미 파이프 라인 정의를 가지고 있다면 아무 것도 없다면 이미 만들어져 있고 단지 원하는대로 만들면됩니다 편집을 클릭해야하는 데이터베이스를 추가하면 여기에 하나의 작업이 있습니다 더하기를 클릭하고 데이터베이스를 검색하십시오

여기에 MySQL과 SQL이 있습니다 필자의 경우 서버 SQL 데이터베이스를 사용할 것이기 때문에 마치기 전에 기본적으로이 양식은 DAC 팩을 복원 할 것을 제안합니다 공격 팩은 데이터가있는 데이터베이스의 백업으로 매우 편리합니다 하늘의 포털에서 하늘의 CLI와 같은 일을하는 것도 가능합니다 PowerShell 명령 및 SQL 실행을 선호하는 경우 팔 서식 파일에서 당신이 여기있는 SQL 스크립트를 변경하기 위해 필요한 스크립트 당신이 한 번 들어 오기를 원한다면 라인은 모든 것이 필립 일 때 파이프 라인이 실행되어 데이터베이스가 생성되고 이제는 asher CLI 또는 powershell 스크립트를 사용하여 포털에서 직접 arm 템플릿이나 azure 인터럽트에서 직접 SQL 또는 Azure의 모든 종류의 데이터베이스 당신이이 비디오를 좋아했으면 좋겠습니다

질문이 있으면 주저하지 말고 유용하다고 생각했습니다 댓글 섹션을 사용하면 미래 동영상의 주제를 정의 할 수 있습니다 5 분 만에 첫 번째 구름이 나올 때마다 기술적 인 질문을 삽입하기 위해 짧은 비디오를 게시 할 수 있습니까? 같이 공유하고 구독하면 다음 동영상을 놓치지 마세요 고맙습니다 보고있다

Module 4 – Session 1 – Introduction to DHIS2 Database Customisation

이 프리젠 테이션에서, 우리는 DHIS2 Customization 데이터베이스에 대해 논의 할 것입니다 이것은 우리가 작성한 두 번째 데이터베이스 시스템입니다

이 모듈 전반에 걸쳐 사용자 지정 연습을 수행 할 수 있습니다 Trainingland와 비교하면 조금 다릅니다 이 내용을 조금 더 자세하게 설명하려고합니다 DHIS2 Customization 데이터베이스는 기본적으로 빈 DHIS2 시스템입니다 당신이 연습을 수행 할 수 있도록 만들어진 이 사용자 정의 모듈 중에

이것은 생성하기 위해 미리 구성되었습니다 공연을위한 최적의 환경 연습 중 자신의 구성 연습 이 프레젠테이션에서 새로운 개념을 토론하고 소개 할 것입니다 그러나 세부적인 논의는하지 않을 것입니다 이러한 다양한 구성 요소를 설정하는 방법 이 아카데미에서 DHIS2 내에서 보여 드릴 것입니다

더 많은 것을 배우고 싶다면 우리가 여기에서 토론하고있는 개념에 관해서, 맞춤 설정 아카데미 정보를 살펴보십시오 그래서 우리가 논의 할 첫 번째 일은 DHIS2 공유의 개념입니다 이전에는 출력 측면에서 공유를 논의했지만, 즐겨 찾기 및 대시 보드를 다른 사용자 그룹과 공유 할 수 있습니다 그러나 공유의 개념은 더 확장 될 수 있습니다 DHIS2에서 생성하는 다양한 항목과 객체에 적용됩니다

따라서 우리는 이러한 항목을 "메타 데이터" 이것은 다음과 같은 항목 일 수 있습니다 데이터 요소 또는 데이터 세트를 예로들 수 있습니다 그리고이 모듈을 만드는 동안 이것을 만드는 법을 보여줄 것입니다 이것은 기본적으로 우리가 어떤 사용자를 제어 할 수 있는지를 의미합니다 시스템의 어떤 객체에 액세스 할 수 있는지

공유의 핵심은 공개 대 개인 액세스로 구분됩니다 이전에 공유했을 때와 비슷합니다 우리의 즐겨 찾기 및 대시 보드 공개 개체와 비공개 개체의 구분 DHIS2 유지 보수 응용 프로그램을 탐색 할 때 그리고 우리는 잠시 후에 이것을 아주 빨리 보여 드리겠습니다 이 아카데미의 목적을 위해, 개인 오브젝트를 생성 할 수 있습니다

이것이 의미하는 바는 여러분이 만든 모든 아이템 너 자신 만 볼 수있다 시스템 관리자 또는 코스 관리자 다른 참여자 중 어느 누구도 개체와 상호 작용할 수 없습니다 이 모듈에서 만드는 여기서 볼 수있는 설치 유형은 대체로 달성됩니다 사용자를 허용하는 사용자 역할을 생성하여 시스템에서 개인 오브젝트 만 작성하십시오 이제 토론 할 때 우리가 의미하는 바를 살펴 보겠습니다

DHIS2 내에서 이러한 유형의 공유 우리가 지금 바라보고있는 것은 데이터 요소들입니다 데이터 요소 관리 응용 프로그램에서 그리고 데이터 요소 관리 응용 프로그램 나중에 자세히 다룹니다 내가 한 것은 코스 관리자 중 한 명으로 로그인 한 것입니다 이 관리자는 모든 데이터 요소에 액세스 할 수 있습니다

생성 된 이 과정에서 다양한 참가자들에 의해 공개 액세스 열이 있음을 알 수 있습니다 이러한 모든 데이터 요소는 공개 권한 없음으로 표시됩니다 이것이 의미하는 바는 이러한 데이터 요소, 아직 다른 사용자 그룹과 공유되지 않은 코스 관리자 만 볼 수 있습니다 이 특정 데이터 요소를 만든 개인뿐 아니라 데이터 요소 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 공유 설정으로 이동하십시오 우리는 기본적으로 Public Access가 해제되어 있음을 알 수 있습니다

Can View와 Can Can Edit가 모두 선택되어 있지 않습니다 이 사용자 정의 모듈에서 다양한 객체를 만들면, 그들은 모두 비공개로 설정 될 것이며, 이는 대중 접근 금지라고 말할 것임을 의미합니다 우리가 만든 항목 옆의 칼럼에 즉, 다른 사용자 당신이하는 일에 간섭하지 못할 것입니다 예를 들어, 이제 로그인했습니다 코스에 등록한 사용자와 이 사용자는 다른 데이터 요소를 볼 수 없습니다

다른 참여자가 만든 이 특정 사용자는 새 개체 만 볼 수 있습니다 DHIS2 시스템 내에서 생성됩니다 기본적으로 DHIS2 사용자 지정 데이터베이스 객체를 만들 때 자신의 시스템으로 작동합니다 자신이 만든 항목 만 볼 수 있습니다 객체와 상호 작용할 수 없습니다

다른 사용자가 만들었습니다 우리가 논의 할 또 다른 항목은 조직 단위입니다 DHIS2에서 우리가 한 것은 새로운 조직 단위를 창안하는 것입니다 이 특정 과정에 등록한 모든 사람에게 이것은 사용자가 등록 할 때 자동으로 생성됩니다 이 DHIS2 사용자 지정 데이터베이스에 있습니다 다른 사용자가 볼 수 없도록이 작업을 수행했습니다

귀하가 생성하는 조직 단위 예제를 보여 드리겠습니다 시스템 자체에서 수행 된 작업을 이 모듈에서 조직 단위 관리에 대해 논의 할 것입니다 우리가 지금하고 싶었던 것은 조직 단위 이 특정 DHIS2 시스템에 등록하면 생성됩니다 그것이하는 일은 당신이 등록한 이메일을 가져가는 것입니다

ROOT 조직 단위를 만듭니다 이 기능은 다른 사용자가 볼 수 없도록합니다 귀하가 만든 조직 단위 귀하의 과제가 진행되는 동안 우리가 논의 할 마지막 항목, 사용자 정의 데이터베이스와 관련하여 데이터 세트입니다 우리는 데이터 세트의 생성을 논의 할 것이다 나중에이 모듈에서 데이터 세트를 만들 때 사용자 역할을 업데이트해야합니다

이 동작을 볼 수 있습니다 데이터 세트 생성 데모 중에 우리는 사용자 관리에 대해 자세히 설명하지 않습니다 이 기본 레벨 과정 이제는 사용자 역할을 수정하기위한 부분 액세스 만 제공 할 수 있으므로, 나중에이 기능을 직접 수행 할 수 없습니다 우리는 누군가가 실수로 사용자 역할을 변경하면, 이것은 다른 사용자의 시스템과의 상호 작용에 영향을 줄 수 있습니다

특정 기능을 수행 할 수 없기 때문에 그들이 할 수 있어야합니다 이 때문에 우리는 수정할 수있는 빈 데이터 세트를 만듭니다 계정이 생성되면 사용자 역할에 할당하십시오 이 DHIS2 사용자 정의 시스템에서 DHIS2에서 데이터 세트 관리로 이동하면, 데이터 세트가 생성되었음을 알 수 있습니다

귀하가 등록한 이메일을 사용하십시오 이는 조직 단위와 유사합니다 나중에이 데이터 세트를 편집 할 수 있습니다 당신이 임무를 수행 할 때 우리가이 일을 한 주된 이유 데이터 세트를 사용자 역할에 할당해야하기 때문입니다

언급했듯이, 우리는 사용자 관리에 관해서는 이야기하지 않습니다 이 특별한 과정에서 많은 세부 사항으로 그래서 우리는 돌 보았다 이 데이터 세트를 백그라운드에서 사용자 역할에 할당하고, 이 작업은 자동으로 수행됩니다 이것은 사용자 정의 시스템에 대한 간략한 소개였습니다 이 시스템에서 다양한 연습을 수행하게됩니다

우리는 당신에게 더 나은 아이디어를주고 싶었습니다 연습 문제 중 일부가 설정에 연결되는 방법 우리가 이러한 다양한 운동을 수행하기 위해 여러분을 위해 창조 한 것입니다 그리고 연습 중 질문이 생기면 데이터 요소들과 관련하여, 조직 단위 또는 데이터 세트를 알려주십시오

KTER Center Employment Research Database (Part 4 of 4)

ANN OUTLAW : 오늘 웹 캐스트에 오신 것을 환영합니다 KTER 센터의 고용 연구 데이터베이스 (Employment Research Database) Steven Boydston이 발표 할 예정입니다

저는 미국 연구소의 TA 컨설턴트 인 앤 아웃로입니다 연구를 위해, 또는 AIR 이 웹 캐스트는 4 부작 시리즈의 일부입니다 KTER 센터의 연구 활동에 관한 웹 캐스트 및 자원 웹 캐스트는 센터를 통해 제공됩니다

고용 연구를위한 지식 번역, 또는 KTER, 국립 연구소가 자금 지원 장애, 독립 생활 및 재활 연구 우리는 정보를 가지고 있습니다 우리 웹 사이트에 오늘 웹 캐스트 여기에는 PowerPoint 파일과 텍스트 설명이 포함됩니다 교육 자료의 KTER

org에서 정보를 찾을 수 있습니다 고용 연구 데이터베이스에 들어가기 전에, KTER 센터의 개요를 알려 드리고자합니다 목적과 활동 슬라이드에서 우리의 목적을 볼 수 있습니다 우리는 지식 번역 전략을 시험하기 위해 왔습니다

연구원 및 장애인 연구를 찾고, 사용하고, 이해한다 궁극적으로 장애인을 돕기 위해 직업을 찾아 유지하라 그럼 우리가 어떻게해야합니까? 우리는 다양한 연구와 보급을 실시합니다 활동 첫째, 관련 조사 결과를 확인하기 위해 개인간의 고용 성과 개선에 장애인

우리는 또한 무엇이 필요한지 결정하는데 도움을줍니다 연구 기반 정보는 개인과 같은 이해 관계자에게 가장 큰 압력 장애인 및 그 가족, 직업 재활 종사자, 사업 지역 사회 및 정책 입안자에게 도움이됩니다 포커스 그룹에 대한 기술 요약을 찾을 수 있습니다 최근 우리가 자폐증 환자와 함께 실시한 웹 사이트에서 장애가있는 전환기 청소년 KTERorg

그리고 우리는 조사하고 테스트하기 위해 여기에 있습니다 지식 번역 전략 이해 관계자와 함께 증가한다 그들의보고 된 필요를 충족시키는 연구 결과 우리는 프로젝트 결과를 널리 알리고, NIDILRR 연구원에게 기술 지원을 제공하고, 그들의 일의 적용을 지원하는 동시에 NIDILRR이 자금을 지원하는 연구원 들간의 협력 촉진 취업 분야에서 일하는 이들 연구자들 사이에서 혜택을 얻을 수있는 이해 관계자 그들의 연구 결과에서 우리의 연구 활동에 대해 더 많이들을 수 있습니다

이 시리즈의 다른 웹 캐스트 또는 저희 웹 사이트를 방문하십시오 이제, 소개하는 것이 기쁩니다 내 동료, 스티븐 보이드 스턴 Steven은 American Institutes의 연구원입니다 KTER 센터에서 5 년간 근무했습니다

스티븐, 고용 연구에 관해 우리에게 뭐라고 할 수 있니? 데이터 베이스? 스티븐 보이스톤 : 안녕, 앤 고맙습니다 그래서 고용 연구 데이터베이스 피어 리뷰 연구를 확인하는 진행중인 프로젝트입니다 고용 전략을 구체적으로 다루는 기사 장애인을위한 ANN OutLAW : 그렇다면 어떻게하면 될까요? 이 프로젝트가 시작 됐나요? STEVEN BOYDSTON : 예, 이것은 실제로입니다 일부 작업의 연속 이전 보너스 중 우리가하고 있었던 일 Virginia Commonwealth의 파트너와 협력 대학

우리는 새 웹 사이트에서 데이터베이스를 다시 시작했습니다 사람들이 새로운 일을 발견하는 것이 중요하다는 희망, 무슨 일이 일어나는지, 그리고 도전이있을 수있는 곳을 배우십시오 장애인 지원 ANN OutLAW : 훌륭합니다 이제 데이터베이스를 살펴 보겠습니다

지금, 괜찮다면 스티븐 볼드스톤 : 그렇습니다 그래서 여기에서 KTER 센터 홈페이지를 볼 수 있습니다 참고 자료로 이동하여 데이터베이스로 이동한다 Employment Research Database (고용 연구 데이터베이스)를 클릭합니다

화면의 중앙에서 시작, 우리는 현재 1 아웃을 표시하고 있음을 알 수 있습니다 총 250 개 레코드 중 25 개 각 레코드가 한 행에 표시됩니다 작성자의 제목과 연도가 게시됩니다 사용자는 이러한 결과 중 일부를 필터링 할 수도 있습니다 그들이 무엇을 더 정확하게 찾을 수 있는지 여러 가지 방법으로 찾고 있습니다

먼저, 다음을 사용하여 텍스트 검색을 수행 할 수 있습니다 포함 시키거나 제외시키려는 특정 구문 또는 단어 예를 들어, 우리는 "장애 재활" 이것은 우리의 수색을 총 101 개의 기록으로 좁힐 것입니다 그 모든 단어를 포함한다 그런 다음 지우기 버튼을 사용하여 검색 용어를 지울 수 있습니다 그러면 데이터베이스 홈 페이지로 돌아갑니다

두 번째 검색 방법은 검색 필터를 사용하는 것입니다 쪽 예를 들어 특정 연도를 검색하려면 예를 들어 2014 년에 기사가 게시되었습니다 또한, 우리는 NIDILRR이 자금을 지원 한 연구 예를 클릭합니다

그리고 그것은 우리의 검색을 약 5 개의 레코드로 제한합니다 ANN OutLAW : 예를 들어, 누군가 기사를 찾고있다, 아마도 뭔가 그들이 쓰는 것을 도왔다 어떻게 찾을 수 있습니까? STEVEN BOYDSTON : 좋을 것 같습니다 예를 들어 기사를 쓴다면 아직 데이터베이스에 포함되어 있지 않습니다 가장 좋은 방법은 클릭하는 것입니다

데이터베이스 정보 버튼에서 오른쪽 상단에 있습니다 고용 연구 데이터베이스 페이지에는 데이터베이스에 대한 많은 추가 정보가 있습니다 그리고 그것이 어떻게 작동하는지, 거기에 몇 가지 추가 세부 사항, 아래쪽에는 리소스 제출 옵션이 있습니다 그래서 거기에서 온라인 제출 양식이 있습니다 그들이 기사의 이름을 제출할 수있는 곳, 날짜 일부 추가 정보가 게시되었습니다

그리고 우리는 그것을 검토하고 그것을 추가 할 것입니다 가능한 한 빨리 데이터베이스에 저장하십시오 ANN OUTLAW : 감사합니다, 스티븐 포함 된 내용 중 일부가 변경된 것처럼 보입니다 올해 기준

그것에 대해 말해 줄 수 있어요? 스티븐 볼드스톤 : 네, 그렇습니다 현재 데이터베이스에 우리는 연구 논문을 포함 시켰습니다 장애인 고용 관련 앞으로 나아갈 것입니다, 우리는 집중할 것입니다 구체적으로보고하는 기사 및 연구 추가시 중재에 대해 설명하므로 장애인을위한 효과적인 고용 우선 순위가 더 높을 것입니다 ANN OutLAW : 음, 다시 한번 고맙습니다

스티븐, 취업에 대한 간단한 소개 연구 데이터베이스 나는 모든 사람들에게 생각 나게하고 격려하고 싶다 다음 평가 양식을 작성하는 슬라이드 하단의 링크 등록 된 모든 사람에게도 이메일로 보내 드리겠습니다 이 웹 캐스트 시리즈

오늘의 웹 캐스트는 KTER 센터에 대한 시리즈의 일부입니다 따라서 다른 웹 캐스트를 보는 것을 잊지 마십시오 KTERorg의 웹 사이트에서이 모든 것을 찾을 수 있습니다 나는 또한 국립 연구소에 감사하고 싶다

장애, 독립 생활 및 재활에 관한 정보 NIDILRR, 자금 지원 제공 이 방송을 위해 마지막으로이 웹 캐스트를 마무리하고 싶습니다 고마워, 스티븐 스티븐 볼드스톤 : 고마워요, 앤 천만에요

Research Tutorial 4: Database Search Basics

이 튜토리얼에서는 PubMed에서 기본 검색을 수행하는 방법을 보여줍니다 이것은 과제를 수행하기위한 연구를 수행하는 일련의 여섯 가지 자습서 중 네 번째입니다

이 시리즈의 이전 자습서에서는 PubMed에 액세스하는 방법을 보여 줬습니다 건강 과학 도서관 웹 사이트에서 이제 기본 검색을 수행 할 준비가되었습니다 우리의 연구 주제는 또 무엇입니까? "미국 대학생의 피임 사용" 우리는 이미 주요 개념과 관련 용어를 확인했습니다 우리가 검색 할 주요 컨셉은 "피임법"과 "대학생"과 "미국" 검색 범위를 넓히려면 관련 용어를 통합 할 수 있습니다

"피임"또는 "피임약"또는 "출산 통제" PubMed로 돌아가서 우리의 주요 개념과 핵심 용어를 입력 해 봅시다 : 피임 및 대학생 대문자 AND에 대해 잠깐 얘기합시다 대문자 AND는 부울 연산자입니다 데이터베이스에서 성공적으로 사용하려면 부울에 대한 모든 것을 알 필요가 없습니다 대문자 AND는 검색 주제를 좁 힙니다 대문자 OR은 검색 주제를 확장합니다

연구 주제에 대해서는 부울 AND를 사용하여 "피임"과 "대학생" AND를 사용하면 둘 중 하나가 아니라 두 주제 모두에 대한 결과를 다루는 기사가 제공됩니다 부울 논리에 대해 조금은 이해 했으므로 검색 결과를 보려면 클릭하십시오 우리는 393 개의 결과를 가지고 있지만 아직 다른 개념은 포함하지 않았습니다 "미국"

검색 문자열에 "AND US"를 추가합시다 "검색"을 클릭하십시오 이제 우리는 212 개의 결과를 얻었습니다 데이터베이스의 왼쪽에있는 필터를 살펴 보겠습니다 필터를 사용하면 신속하게 특정 유형의 기사를 찾고, 지난 5 년 이상

여기 PubMed에서 볼 수있는 것은 기본 카테고리입니다 이 목록을 변경하려면 하단의 "추가 필터 표시"를 클릭하십시오 원하는 카테고리를 선택하십시오 '표시'를 클릭하십시오 '5 년'에 대한 필터를 클릭하면 해당 결과 목록에 기사가 표시됩니다

지난 5 년 간 출판되었습니다 이제 16 개의 결과가 있습니다 일단 필터가 적용되면 필터를 끄기 전까지 켜져 있습니다 이 시리즈의 다음 자습서에서는 전체 텍스트를 찾고 검색 결과를 평가하는 방법을 설명합니다 이 튜토리얼은 PubMed에서 검색을 수행하는 방법에 대한 간략한 개요를 제공합니다

추가 질문이 있으면 Google에 문의하십시오 513-558-0127 또는 온라인, http://libappslibrariesucedu/hsl/askref

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