คำศัพท์วิชา System analysis and design Ch.3
Hierarchy : ลำดับชั้น, โครงสร้างตามลำดับขั้น
Sequential method : วิธีการทำตามลำดับขั้นตอน (ประมวลผลเรียงตามลำดับก่อน-หลัง)
Applicable : ที่สามารถนำไปใช้ได้, ที่เกี่ยวข้อง/เหมาะสม
Hierarchical : ซึ่งจัดตามลำดับชั้น (เช่น Hierarchical database = ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น)
Nodes : โหนด, จุดเชื่อมต่อในระบบเครือข่ายหรือโครงสร้างข้อมูล (เช่น ใน Structure แบบ Tree หรือ Graph)
Tuples : แถวข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) หรือชุดข้อมูลลำดับ fixed-length ในโปรแกรมมิ่ง
Attribute : คุณลักษณะ, คอลัมน์ข้อมูล (Column) ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
Normalization : การทำให้เป็นบรรทัดฐาน / การจัดโครงสร้างฐานข้อมูลเพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล
Subtract : ลบ, การหักออก (ทางคณิตศาสตร์และการประมวลผล)
Query language : ภาษาที่ใช้สอบถามหรือจัดการข้อมูล (เช่น SQL - Structured Query Language)
Corrupt : เสียหาย, ไม่สมบูรณ์ (มักใช้กับไฟล์หรือฐานข้อมูล เช่น Corrupted file/data)
Foreseeable Future : อนาคตอันใกล้ที่พอจะคาดเดาได้
Vertical scaling : การขยายระบบแบบแนวตั้ง (การอัปเกรดเพิ่มความสามารถให้เซิร์ฟเวอร์เครื่องเดิม เช่น เพิ่ม RAM, CPU)
Fragmentation : การกระจายตัวของไฟล์/ข้อมูลออกเป็นชิ้นๆ หรือการแบ่งส่วนข้อมูลในระบบจัดเก็บ
Replication : การทำสำเนาข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อสำรองหรือกระจายโหลด (เช่น Database replication)
Allocation : การจัดสรรทรัพยากร (เช่น Memory allocation = การจัดสรรหน่วยความจำ)
Homogenous data : ข้อมูลที่มีรูปแบบหรือประเภทเดียวกันทั้งหมด
Redefine : กำหนดความหมายใหม่, นิยามใหม่
Tabulation : การจัดทำตารางข้อมูล, การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบตาราง
Configuration : การตั้งค่าระบบ, การกำหนดโครงสร้างอุปกรณ์/ซอฟต์แวร์
Parse : การวิเคราะห์โครงสร้างข้อความ/โค้ด
Pertain : เกี่ยวข้องกับ, สัมพันธ์กับ (มักใช้คู่กับ to เช่น "Pertain to...")
Warranty : การรับประกัน (สินค้าหรือบริการ)
#vocabulary #คำศัพท์ภาษาอังกฤษ #studywithme #เรียนต่อต่างประเทศ #เรียนภาษาอังกฤษ
ในการเรียน System Analysis and Design การเข้าใจคำศัพท์เชิงเทคนิคเป็นสิ่งสำคัญมาก เพราะคำเหล่านี้เป็นพื้นฐานในการสื่อสารและออกแบบระบบได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่นคำว่า Hierarchy หรือ ลำดับชั้น เป็นการจัดข้อมูลหรือโครงสร้างแบบมีลำดับขั้น ทำให้ระบบเข้าใจง่ายและมีการบริหารจัดการสะดวกขึ้น สำหรับคำว่า Normalization นั้น ถือเป็นกระบวนการสำคัญในการจัดฐานข้อมูลเพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูล นอกจากนี้ การรู้จัก Query language เช่น SQL ยังสำคัญมาก เพราะเป็นภาษาที่ใช้สั่งการจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลได้โดยตรง การเข้าใจคำศัพท์เหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยในการสอบเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์มากเมื่อนำไปใช้จริงในงานพัฒนาซอฟต์แวร์หรือบริหารจัดการฐานข้อมูล ตัวอย่างเช่น Database replication ที่ช่วยให้ข้อมูลถูกสำรองแบบเรียลไทม์ หรือ Vertical scaling ที่หมายถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์โดยเพิ่มสเปคเครื่อง จากประสบการณ์ส่วนตัว การจดบันทึกและทำความเข้าใจคำศัพท์พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงช่วยให้เรียนรู้ได้เร็วและจำคำศัพท์ได้นาน อีกทั้งยังช่วยในการเชื่อมโยงแนวคิดเพิ่มความเข้าใจในกระบวนการวิเคราะห์และออกแบบระบบให้ดียิ่งขึ้น การฝึกอ่านหรือแปลคำศัพท์ไปพร้อมกับบทเรียนทำให้ได้ฝึกภาษาอังกฤษทางเทคนิคไปด้วย และทำให้เรียนรู้ได้ครบถ้วนมากขึ้น สุดท้ายนี้ การใช้คำศัพท์แบบ Homogenous data หรือ ข้อมูลที่มีลักษณะเดียวกันและ Fragmentation ซึ่งหมายถึงการแบ่งข้อมูลเป็นส่วนย่อย ถือว่ามีบทบาทสำคัญในระบบฐานข้อมูลที่ซับซ้อน ทุกคำที่เรียนรู้จึงสร้างความเข้าใจเชิงลึกและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างเหมาะสม ทั้งนี้การเรียนรู้แบบต่อยอดจึงเป็นหัวใจสำคัญที่ผู้เรียนควรให้ความสำคัญอย่างจริงจัง
