ІУС
Демидко О. І. Дослідження методів оптимізації продуктивності великих баз даних : магістерська атестаційна робота , пояснювальна записка / О. І. Демидко ; кер. роботи доц. Міхнова А.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформаційних управляючих систем. – Харків, 2015. – 78 с. : CD
Демидко О. І. Дослідження методів оптимізації продуктивності великих баз даних : магістерська атестаційна робота , пояснювальна записка / О. І. Демидко ; кер. роботи доц. Міхнова А.В. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформаційних управляючих систем. – Харків, 2015. – 78 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Об'єкт дослідження - великі БД.
Предмет дослідження - методи, моделі, алгоритми оптимізації продуктивності великих баз даних.
Мета роботи: необхідно дослідити існуючі моделі оптимізації продуктивності великих баз даних і на підставі їх оцінок розробити методику вибору методу оптимізації, який надасть можливість визначати кращий метод оптимізації продуктивності великих баз даних. Необхідно провести аналіз розробленої методики і переконатися в доцільності її застосування в рамках проектованих та існуючих БД.
Були вивчені проблеми продуктивності великих баз даних, розроблена методика вибору методу прискорення продуктивності великих баз даних, проведена експериментальна перевірка результатів реалізації методики підвищення продуктивності великих баз даних.
Аналіз достовірності отриманих рішень проведений на прикладі існуючої великий БД "Армор" і аналогічної за розмірами "Номерна" під керуванням СУБД Oracle. Був проведений порівняльний аналіз продуктивності до і після застосування розробленої методики.
ВЕЛИКІ БД, ПРОДУКТИВНІСТЬ, МЕТОД, АЛГОРИТМ, КЛАСТЕРІЗАЦІЯ.
Объект исследования - большие БД.
Предмет исследования - методы, модели, алгоритмы оптимизации производительности больших баз данных.
Цель работы: необходимо исследовать существующие модели оптимизации производительности больших баз данных и на основании их оценок разработать методику выбора метода оптимизации, который предоставит возможность определять лучший метод оптимизации производительности больших баз данных. Необходимо провести анализ разработанной методики и убедиться в целесообразности ее применения в рамках проектируемых и существующих БД.
Были изучены проблемы производительности больших баз данных, разработана методика выбора метода ускорения производительности больших баз данных, проведена экспериментальная проверка результатов реализации методики повышения производительности больших баз данных.
Анализ достоверности полученных решений проведен на примере существующей большой БД "Армор" и аналогичной по размерам "Номерная" под управлением СУБД Oracle. Был проведен сравнительный анализ производительности до и после применения разработанной методики.
БОЛЬШИЕ БД, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, МЕТОД, АЛГОРИТМ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ.
The object of study - a large database.
Subject of research - methods, models, algorithms optimize the performance of large databases.
Objective: To examine the existing models need to optimize the performance of large databases and on the basis of their assessments to develop a methodology for selecting optimization method, which will provide an opportunity to determine the best method for optimizing the performance of large databases. It is necessary to analyze the developed methodology and ensure the feasibility of its application in the framework of existing and projected database.
We studied the performance problems of large databases, developed a method of selecting a method of accelerating the performance of large databases, conducted an experimental verification of the results of the implementation of techniques for improving the performance of large databases.
Analysis of the validity of the decisions held by the example of an existing large database "Armor" and similar size "Numbering" under DBMS Oracle. A comparative analysis of performance before and after the application of the developed technique.
LARGE DATABASES, PERFORMANCE, METHOD, ALGORITHMS, CLUSTERING.
Предмет дослідження - методи, моделі, алгоритми оптимізації продуктивності великих баз даних.
Мета роботи: необхідно дослідити існуючі моделі оптимізації продуктивності великих баз даних і на підставі їх оцінок розробити методику вибору методу оптимізації, який надасть можливість визначати кращий метод оптимізації продуктивності великих баз даних. Необхідно провести аналіз розробленої методики і переконатися в доцільності її застосування в рамках проектованих та існуючих БД.
Були вивчені проблеми продуктивності великих баз даних, розроблена методика вибору методу прискорення продуктивності великих баз даних, проведена експериментальна перевірка результатів реалізації методики підвищення продуктивності великих баз даних.
Аналіз достовірності отриманих рішень проведений на прикладі існуючої великий БД "Армор" і аналогічної за розмірами "Номерна" під керуванням СУБД Oracle. Був проведений порівняльний аналіз продуктивності до і після застосування розробленої методики.
ВЕЛИКІ БД, ПРОДУКТИВНІСТЬ, МЕТОД, АЛГОРИТМ, КЛАСТЕРІЗАЦІЯ.
Объект исследования - большие БД.
Предмет исследования - методы, модели, алгоритмы оптимизации производительности больших баз данных.
Цель работы: необходимо исследовать существующие модели оптимизации производительности больших баз данных и на основании их оценок разработать методику выбора метода оптимизации, который предоставит возможность определять лучший метод оптимизации производительности больших баз данных. Необходимо провести анализ разработанной методики и убедиться в целесообразности ее применения в рамках проектируемых и существующих БД.
Были изучены проблемы производительности больших баз данных, разработана методика выбора метода ускорения производительности больших баз данных, проведена экспериментальная проверка результатов реализации методики повышения производительности больших баз данных.
Анализ достоверности полученных решений проведен на примере существующей большой БД "Армор" и аналогичной по размерам "Номерная" под управлением СУБД Oracle. Был проведен сравнительный анализ производительности до и после применения разработанной методики.
БОЛЬШИЕ БД, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, МЕТОД, АЛГОРИТМ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ.
The object of study - a large database.
Subject of research - methods, models, algorithms optimize the performance of large databases.
Objective: To examine the existing models need to optimize the performance of large databases and on the basis of their assessments to develop a methodology for selecting optimization method, which will provide an opportunity to determine the best method for optimizing the performance of large databases. It is necessary to analyze the developed methodology and ensure the feasibility of its application in the framework of existing and projected database.
We studied the performance problems of large databases, developed a method of selecting a method of accelerating the performance of large databases, conducted an experimental verification of the results of the implementation of techniques for improving the performance of large databases.
Analysis of the validity of the decisions held by the example of an existing large database "Armor" and similar size "Numbering" under DBMS Oracle. A comparative analysis of performance before and after the application of the developed technique.
LARGE DATABASES, PERFORMANCE, METHOD, ALGORITHMS, CLUSTERING.