Работа посвящена разработке эффективной персистентной подсистемы хранения данных типа "ключ-значение" на языке программирования Java. Целью работы является повышение эффективности последовательного чтения данных путем создания собственного решения. Автор работы предварительно изучает теоретическую информацию о различных типах хранилищ данных, подходах, используемых в их системной архитектуре и архитектуре хранения, а также организации данных и их индексации. Это обеспечивает необходимую базу знаний для разработки оптимальной персистентной подсистемы хранения данных. Для достижения этой цели автор анализирует существующие реализации хранилищ данных, используя различные источники, чтобы получить качественную и количественную информацию об этих программных решениях. Анализ позволяет автору сделать вывод о том, что существующие решения недостаточно хорошо решают поставленную цель. На основе полученных данных и анализа автор предлагает собственное решение, которое разрабатывается с использованием передовых технологий и методологий разработки программного обеспечения на всех этапах процесса, начиная с высокоуровневого проектирования и заканчивая тестированием, документацией и созданием конечного дистрибутива. Кроме того, автором проведен итоговый сравнительный анализ производительности с положительным итогом. Результаты работы могут быть применимы в различных областях, где требуется оптимальное чтение данных.

This paper focuses on the development of an efficient persistent key-value data storage subsystem using the Java programming language. The aim of the study is to improve the efficiency of sequential data reading by creating a customized solution. The author examines the theoretical information about various types of data storage, approaches used in their system architecture and storage architecture, as well as data organization and indexing. This provides the necessary knowledge base for developing an optimal persistent data storage subsystem. To achieve this goal, the author analyzes existing implementations of data storage from various sources to obtain qualitative and quantitative information about these software solutions. The analysis leads the author to conclude that the existing solutions do not sufficiently address the stated problem. Based on the acquired data and analysis, the author proposes their own solution, which is developed using cutting-edge technologies and software develop-ment methodologies throughout the entire process, starting from high-level design and concluding with testing, documentation, and the creation of the final distribution. Additionally, the author conducts a comprehensive performance comparative analysis with positive outcomes. The results of this work can be applicable in various domains where optimal data reading is required.