Інформаційна технологія порівняння ефективності баз даних
Автор: Зварич Степан Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Зварич С.В., Берко А.Ю. (керівник). Інформаційна технологія порівняння ефективності баз даних. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2020. Розширена анотація. Дуже важко в сучасному світі представити інформаційну систему, яка б не використовувала функції довгострокового збереження даних, або їх опрацювання в тій чи іншій мірі. Інформація є тим фактором, який визначає продуктивність, чи не кожної сфери діяльності. Розміри потоків даних постійно збільшуються, а разом з ними, і вимоги до щодо швидкості їх опрацювання. Більшість сучасних операції неможливо виконати вручну, для їх ефективного і швидкого опрацювання потрібно вдаватись до використання найновітніших та перспективних технологій. При прийнятті адміністративних рішень дуже важливі ролі відігрують: чіткість, точність , та перспективи розвитку/зніми поточної ситуації. Раніше для оцінки ситуації потрібно було не так багато факторів, які в свою чергу можна було порахувати вручну. На даний момент кількість таких факторів виросла до сотень тисяч. Швидкі темпи росту обсягу даних вимагають нових рішень проблеми їх збереження. Інколи щастить модернізувати вже наявні методи, але інколи потрібні нові прийоми, які є діаметрально протилежні їх попередникам. Переважно найбільший попит мають ті продукти, які базуються на SQL, але NoSQL бази даних від них не відстають. Один з типі таких баз даних – графові БД . На тепер не існує єдиного підходу для всіх технологій баз даних. Саме тому у залежності від завдання використовують як реляційні, так і нереляційні бази даних. NoSQL бази даних стають все більш популярними внаслідок їх швидкодії та здатності до масштабування, але все одно є ситуації, коли перевага віддається більш структурованим SQL базам даних. Існуючі можливості серверних СУБД відбивають сучасні тенденції розвитку інформаційних систем, такі, як використання багатопроцесорних систем і розподіленої обробки даних, створення розподілених систем, зокрема з використанням технологій Internet, застосування засобів швидкої розробки додатків, створення систем підтримки прийняття рішень із використанням аналітичної обробки даних, а також усе більше підвищуються вимоги до надійності інформаційних систем. Об’єкт дослідження – процес керування запитами до бази даних, для створення програмного забезпечення, що дасть змогу порівнювати швидкодію баз даних. Предмет дослідження – методи та засоби процесу порівняння швидкодії баз даних. Мета дослідження – здійснити аналіз існуючих систем та алгоритмів порівняння продуктивності баз даних. Дослідити методи порівняння СУБД, визначити основні критерії, які найбільше впливають на їх продуктивність. На основі отриманих даних розробити застосунок для реалізації перспективної системи порівняння баз даних. У результаті дослідження проаналізовано системи-аналоги та виявлено їхні недоліки, після чого здійснено попереднє проектування інформаційної системи, визначено її архітектуру та здійснено побудову концептуальної моделі. Результатом магістерської кваліфікаційної роботи є спроектований та розроблений прототип системи, що дає змогу користувачеві підключитись до бази даних да виконувати до неї запити, з метою оцінки та порівняння часу виконання запиту. Всі запити опрацьовуються спочатку сервером, а потім вже самою СУБД, після чого вся інформація про запит записується в системну базу даних, з метою її аналізу, та створення на її основі діаграм та графіків. Ключові слова – бази даних, ефективність, порівняння, швидкодія, СУБД. Перелік використаних літературних джерел. 1. J. S. van der Veen, B. van der Waaij, and R. J. Meijer. Sensor data storage performance: SQL or NoSQL, physical or virtual, in Proceedings of the ІЕЕЕ 5th Іnternational Conference on Cloud Computing (CLOUD 12), pp. 431—438, ІЕЕЕ, June 2012. 2. Agrawal R., Ailamaki A., Bernstein P. A., Brewer Е. A. and G. Weikum, The claremont report on database research. 2008, 11 pages. 3. Agrawal R., Ailamaki A., Bernstein P. A., Brewer Е. A. and G. Weikum, The claremont report on database research. 2008, 11 pages. 4. Li Y., Manohara S. A performance comparation of SQL and NoSQL databases. Conference: Communications, Computers and Signal Processing (PACRІM), 2013 ІЕЕЕ Pacific Rim Conference on, pp. 15-19, ІЕЕЕ, August 2013. 5. Wodehouse C. SQL vs. NoSQL Databases: What’s the Difference? / Carey Wodehouse. Retrieved from www. upwork.com/hiring/data/sql-vs-nosql-databases-whats-the-difference/. 6. Richards J. Advantages of NoSQL Databases. Retrieved from https://bigdata-madesimple.com/advantages¬of-nosql-databases-what-you-need-to-know/. 7. SQL — Transactions. Retrieved from https://www.tutorialspoint.com/sql/sql-transactions.htm.