Кибернетика и программирование
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Рецензенты > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Этические принципы > Правовая информация
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Журнал "Кибернетика и программирование" > Рубрика "Базы данных"
Базы данных
Меликов А.В. - Многомерная организация данных в информационных системах анкетирования c. 1-16

DOI:
10.7256/2306-4196.2014.1.10331

Аннотация: Автором анализируются преимущества многомерной логической схемы данных в информационных системах анкетирования. Предлагается концептуальная модель процесса анкетирования информационной системы, отличающаяся от существующих наличием процессов дополнительной обработки результатов экспертного оценивания при проведении их многомерного анализа с целью принятия управленческих решений. Разрабатывается математическая модель преобразования данных из исходной реляционной базы данных в хранилище. Такое представление многомерной модели данных обеспечивает надёжное и компактное их хранение в сложных информационных структурах и возможность выделения значимой информации в процессе обработки данных, что в совокупности повышает эффективность обработки экспертной информации, и способствует проектированию на её основе адаптивной, интегрируемой и динамичной информационной системы анкетирования. Для решения поставленных задач применялись: теория информационных процессов и систем, теория баз данных, теория множеств, теория графов. Разработана новая структура хранилища данных, основанная на алгебре кортежей, повышающая надёжность и информативность выводов, получаемых в результате обработки данных экспертных опросов, исключая обработку семантически эквивалентной информации и снижая количество пустых значений показателей в таблицах гиперкубов. Предложенная структура хранилища данных даёт возможность осуществить анализ данных, не предусмотренный планом анкетирования, что способствует повышению насыщенности полученных в результате обработки экспертной информации выводов.
Сокольников А.М. - Сравнительный анализ подходов к разработке архитектуры и систем управления базами данных для высоконагруженных WEB-сервисов c. 1-13

DOI:
10.7256/2306-4196.2014.4.12800

Аннотация: В современном мире для разработчиков все острее встает проблема обработки и хранения больших объемов данных. Сообщения в социальных сетях, фотографии, потоковое видео – все это создает высокую нагрузку на программное обеспечение, используемое на серверах. По этой причине стандартные подходы, используемые для проектирования архитектуры настольных приложений, чаще всего будут неэффективны, так как в большинстве случаев они не учитывают нагрузку на приложение со стороны огромного числа пользователей. На сегодняшний день нет четкого определения для высоконагруженных систем. В большинстве случаев этот термин применяются в ситуациях, когда приложение перестает справляться с моментальной нагрузкой, возложенной на него. Нельзя указать конкретных значений, по достижении которых система считается высоконагруженной, поскольку все приложение специфичны и одинаковое количество запросов может приводить к абсолютно разным нагрузкам на ресурсы. В ходе исследования систем управления базами данных было проведено несколько опытов замеряющих скорость выполнения основных операций с базами данных: добавление, выборка и удаление. На основании результатов этих опытов были сделаны выводы и даны рекомендации по выбору системы управления базами данных. В данной статье рассмотрены подходы к разработке высоконагруженных систем, выделены недостатки и преимущества каждого из подходов и приведены примеры использования этих подходов такими популярными сервисами, как ВКонтакте, Facebook, Google и Яндекс. Приведен сравнительный анализ систем управления базами данных MySQL и MongoDB. В заключении даны рекомендации по выбору СУБД в зависимости от подхода к проектированию архитектуры высоконагруженного проекта.
Малашкевич В.Б., Малашкевич И.А. - Эффективная структура данных c. 1-6
Аннотация: Эффективность работы информационно-поисковых систем существенно зависит от структуры данных. Выбранная структура данных определяет как скорость операций с данными (поиск, вставка, удаление) , так и необходимые затраты памяти. В связи с важностью проблемы оптимизации структуры данных в современной научно-технической литературе широко представлены реализации разнообразных структур данных и результаты анализа их эффективности . Широкий спектр известных эффективных структур данных использует свойства линейных массивов данных и бинарных деревьев. Работа посвящена исследованию одной из специальных структур данных, известной как цифровое дерево (Trie в отличие от Tree). Скорость поиска данных в предложенной структуре – величина статистическая и характеризуется наихудшим значением О(log(N/2)) и средним значением О(log(N/2)/2) операций. Она также имеет лучшие в сравнении с традиционным цифровым деревом характеристики по затратам памяти. Таким образом предложена и реализована эффективная структура данных - «вертикальное » цифровое дерево, которая характеризуется высокой скоростью поиска данных и малыми затратами памяти.
Милушков В.И., Гатчин Ю.А. - Использование бинарного поиска для оптимизации запроса на выборку данных c. 1-9
Аннотация: С ростом популярности СУБД его поддержка неизбежно начинает требовать всё больших и больших ресурсов. Первое время с нагрузкой можно (и, несомненно, нужно) бороться путём оптимизации алгоритмов и/или архитектуры самого приложения. Однако, что делать, если всё, что можно было оптимизировать, уже оптимизировано, а приложение всё равно не справляется с нагрузкой? В рамках этой статьи приведены методы и способы использования бинарного поиска для оптимизации запроса на выборку данных. Приведен обзор php+MySQL и решена задача переноса условия с полей СУБД без индексов на первичные ключи, что значительно ускоряет работу запроса и самой СУБД. Предложено решение, значительно ускоряющее поиск нужного элемента за счёт сокращения диапазонов поиска. Но при этом жертвуем некоторой точностью вычислений. Для статистики это не критично, если пару элементов из миллионов не будут учтены. В противном случае, необходимо сделать эпсилон нулевым и завершать поиск только после достижения последнего уровня дерева.
Лучинин З.С. - Метод ссылочной целостности документо-ориентированных баз данных. c. 17-22

DOI:
10.7256/2306-4196.2014.1.11081

Аннотация: Предметом настоящего исследования являются документо-ориентированные базы данных, которые позволяют хранить слабоструктурированную информацию, что относится к нереляционному подходу хранения данных. В основе исследования - ссылочная целостность. Приводится объяснение понятия ссылочная целостность не только для реляционных баз данных. На основе анализа реляционного подхода для поддержки ссылочной целостности, предложено решение задачи по обработке больших объемов данных в распределенной среде с использованием технологии документо-ориентированных баз данных, с учетом особенностей структуры данных. Предложен метод для поддержки ссылочной целостности распределенной документо-ориентированной базы данных, основанный на подсчете ссылок между документами. Метод предполагает внедрение двух видов связей между документа, а именно сильной и слабой ссылки. Данные виды ссылок имитируют стратегии по работе с внешними ключами в реляционных базах данных. Обосновано внедрения данного метода в виде отдельно модуля от системы управления базой данных.
Сучкова Е.А., Николаева Ю.В. - Разработка оптимальной структуры хранения данных для систем поддержки принятия решений c. 58-64

DOI:
10.7256/2306-4196.2016.4.18281

Аннотация: В статье проводится разработка и экспериментальное сравнение эффективности структур данных и способов их хранения. В качестве данных для построения моделей используется информация системы поддержки принятия решения на финансовом рынке и данные об экспертных оценках электронной системы проведения тендеров. Для этих двух примеров проводятся этапы построения концептуальной модели данных, реализация хранения в текстовых файлах, реляционных и нереляционных базах данных и оценивается эффективность организованной структуры с точки зрения эффективности хранения и доступа, автоматического обеспечения целостности и непротиворечивости данных. С помощью теоретических методов (абстрагирование, анализ, синтез, идеализация) разрабатываются концептуальные модели баз данных. А с помощью эмпирических методов (эксперимент, сравнение) проверяется эффективность хранения данных с использованием текстовых файлов, реляционной, нереляционной СУБД. Основными выводами проведенного исследования являются рекомендации по выбору систем хранения данных электронных систем поддержки принятия решений. С помощью экспериментального сравнения было выявлено, что для разработанной структуры хранения экспертных оценок использование реляционной системы управления базами данных является наиболее эффективным способом. Для хранения информации по финансовым рынкам для рассматриваемой системы поддержки принятия решения более целесообразным является использование текстового файла.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"