Детальная информация
| Название | Разработка и оптимизация базы данных по производству и продаже безмоторных средств передвижения: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.04.03_02 «Проектирование и разработка информационных систем» = Development and optimization of a database of a company for the production and sale of non-motorized vehicles |
|---|---|
| Авторы | Клешняк Владислав Александрович |
| Научный руководитель | Сабинин Олег Юрьевич |
| Другие авторы | Заковряшин Юрий Дмитриевич |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2021 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | Информационные технологии ; Базы данных ; Моделирование ; индексы ; выполнение с чередованием ; адаптивное соединение ; indexes ; interleaved execution ; adaptive join |
| УДК | 004.6 |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 02.04.03 |
| Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
| Ссылки | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-205 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\14059 |
| Дата создания записи | 03.09.2021 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В данной работе, изложен процесс построения базы данных для производственной компании на основе Microsoft SQL Server. Рассмотрены проблемы оптимизации производительности и средства оптимизации производительности Microsoft SQL Server. Данные средства оптимизации производительности применены к созданной базе данных. Построен графический пользовательский интерфейс для взаимодействия с базой данных.
In this paper, the process of building a database for a manufacturing compa-ny based on Microsoft SQL Server is outlined. Problems of performance optimiza-tion and performance optimization tools for Microsoft SQL Server are considered. These performance optimizers have been applied to the generated database. A graphical user interface for interacting with the database was built.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 6. SQL Server упрощает развертывание [24], передачу и интеграцию больших данных. Решение для обработки больших данных на основе Kubernetes, встроенное в SQL Server, позволяет легко развернуть кластер больших данных и работать с ним.
- 7. Интеграция структурированных и неструктурированных данных [24]. Данные накапливаются в своем естественном формате, не обязательно реляционном, но могут быть представлены в виде виртуальной таблицы. Виртуализация позволяет интегрировать данные разно...
- 8. Высокая производительность [24]. Microsoft подтверждает высокую производительность SQL Server транзакционными тестам и тестами производительности хранилищ данных.
- 9. Поддержка постоянной памяти (РМЕМ) [12]. Постоянная память (Persistent Memory, PMEM) – это быстрая память, обладающая возможностью хранить данные после отключения питания. Она позволяет обрабатывать данные in-memory, избавляя от необходимости перед...
- 10. Гибридная транзакционная/аналитическая обработка (НТАР) [12]. Модель HTAP позволяет одновременно осуществлять операционные транзакции и аналитику на одних и тех же данных в одной и той же памяти, также реализуя подход in memory.
- 11. Интеллектуальная обработка запросов [12]. Параллелизация запросов и улучшенное масштабирование частых запросов благодаря механизмам интеллектуальной обработки запросов делают производительность значительно выше. Отложенная компиляция табличных пер...
