Дослідження алгоритмів паралельного опрацювання інформації в базах даних

Simple item page
dc.citation.epage62
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleІнфокомунікаційні технології та електронна інженерія
dc.citation.spage51
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnik National University
dc.contributor.authorКлимаш, М.
dc.contributor.authorГордійчук-Бублівська, О.
dc.contributor.authorЧайковський, І.
dc.contributor.authorДанильченко, Т.
dc.contributor.authorKlymash, M.
dc.contributor.authorHordiichuk-Bublivska, O.
dc.contributor.authorTchaikovskyi, I.
dc.contributor.authorDanylchenko, T.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-03-03T11:09:25Z
dc.date.available2023-03-03T11:09:25Z
dc.date.created2021-04-01
dc.date.issued2021-04-01
dc.description.abstractУ роботі досліджено питання зменшення часу оброблення інформації в базах даних. Для швидкого пошуку та аналізу запитів запропоновано використовувати розподілені бази даних, в яких інфомація розподіляється і зберігається на декількох пристроях. Для взаємозв’язку всіх даних та швидкого пошуку застосовується метод колонкових індексів, у якому враховано подібність даних та передбачено можливість знаходження інформації за ключем, навіть якщо вона міститься розподілено на різних пристроях. Такий підхід спрощує проблеми пошуку великих обсягів інформаціії в базах даних і дає можливість ефективніше опрацьовувати користувацькі запити.
dc.description.abstractThe paper has been devoted to the problem of reducing the time of information processing in databases. It is suggested to use distributed databases for quick search and analysis of queries. In them the information is distributed and stored on several devices. For the interconnection of all data and quick search, it is proposed to use the method of column indexes, which takes into account the similarity of data and provides the ability to find information by key, even if it is distributed on different devices. This approach simplifies the problem of finding large amounts of information in databases
dc.format.extent51-62
dc.format.pages12
dc.identifier.citationДослідження алгоритмів паралельного опрацювання інформації в базах даних / М. Климаш, О. Гордійчук-Бублівська, І. Чайковський, Т. Данильченко // Інфокомунікаційні технології та електронна інженерія. — Львів : Видавництво Львівської політехніки — Vol 1. — № 1. — С. 51–62.
dc.identifier.citationenKlymash M., Hordiichuk-Bublivska O., Tchaikovskyi I., Danylchenko T. Doslidzhennia alhorytmiv paralelnoho opratsiuvannia informatsii v bazakh danykh [Investigation of parallel algorithms for information processing in databases]. Infocommunication Technologies and Electronic Engineering (Lviv), vol. 1, no 1, pp. 51-62 [in Ukrainian].
dc.identifier.issn2786-4553
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/57483
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofІнфокомунікаційні технології та електронна інженерія, 1 (1)
dc.relation.ispartofInfocommunication Technologies and Electronic Engineering, 1 (1)
dc.relation.references[1] F. Ortega, and A. González-Prieto, “Recommender systems and collaborative filtering”, Appl. Sci., vol. 10, 7050, 2020.
dc.relation.references[2] Z. Wang, H. Wu, Z. Jiang, P. Ju, J. Yang, Z. Zhou, and X. Chen, “Singular value decomposition-based load indexes for load profiles clustering”, Transmission Distribution IET Generation, vol. 14, issue 19, pp. 4164–4172, 2020.
dc.relation.references[3] M. Khan, Y. Jin, M. Li, Y. Xiang, and C. Jiang, “Hadoop performance modeling for job estimation and resource provisioning”, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, no. 27, issue 2, pp. 441–454, 2016.
dc.relation.references[4] V. Yeromenko, and O. Kochan, “The conditional least squares method for thermocouples error modeling”, in Proc. IEEE Conference IDAACS 2013. Berlin, Germany, 2013, pp. 157–163.
dc.relation.references[5] K. Sridharan, G. Komarasamy, and S. D. M. Raja, “Hadoop framework for efficient sentiment classification using trees”, IET Networks, vol. 9, issue 5, pp. 223–228, 2020.
dc.relation.references[6] Z. Hu, D. Li, and D. Guo, “Balance resource allocation for spark jobs based on prediction of the optimal resource”, Tsinghua Science and Technology, vol. 25, issue 4, pp. 487–497, 2020.
dc.relation.references[7] V. Iannino, C. Mocci, M. Vannocci, V. Colla, A. Caputo, and F. Ferraris, “An event-driven agent-based simulation model for industrial processes”, Appl. Sci., vol. 10, pp. 4343, 2020.
dc.relation.references[8] T. Zhao, and Z. Ding, “Distributed agent consensus-based optimal resource management for microgrids”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, no. 9, issue 1, pp. 443–452, 2018.
dc.relation.references[9] M. Beshley, N. Kryvinska, M. Seliuchenko, H. Beshley, E. M. Shakshuki, and A.-U.-H. Yasar, “End-to-End QoS “smart queue” management algorithms and traffic prioritization mechanisms for narrow-band internet of things services in 4g/5g networks”, Sensors, vol. 20, pp. 2324, 2020.
dc.relation.references[10] M. Klymash, M. Beshley, and B. Stryhaluk, “System for increasing quality of service of multimedia data in convergent networks” , in Proc. Problems of Infocommunications Science and Technology, Kharkiv, Ukraine, 2014, pp. 63–66.
dc.relation.references[11] V. Romanchuk, M. Beshley, A. Polishuk, and M. Seliuchenko, “Method for processing multiservice traffic in network node based on adaptive management of buffer resource”, in Proc. TCSET-2018, Slavske, Ukraine, 2018; pp. 1118–1122.
dc.relation.references[12] S. Jun, K. Przystupa, M. Beshley, O. Kochan, H. Beshley, M. Klymash, J. Wang, and D. Pieniak, A costefficient software based router and traffic generator for simulation and testing of IP network. Electronics, vol. 9, pp. 40, 2020.
dc.relation.referencesen[1] F. Ortega, and A. González-Prieto, "Recommender systems and collaborative filtering", Appl. Sci., vol. 10, 7050, 2020.
dc.relation.referencesen[2] Z. Wang, H. Wu, Z. Jiang, P. Ju, J. Yang, Z. Zhou, and X. Chen, "Singular value decomposition-based load indexes for load profiles clustering", Transmission Distribution IET Generation, vol. 14, issue 19, pp. 4164–4172, 2020.
dc.relation.referencesen[3] M. Khan, Y. Jin, M. Li, Y. Xiang, and C. Jiang, "Hadoop performance modeling for job estimation and resource provisioning", IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, no. 27, issue 2, pp. 441–454, 2016.
dc.relation.referencesen[4] V. Yeromenko, and O. Kochan, "The conditional least squares method for thermocouples error modeling", in Proc. IEEE Conference IDAACS 2013. Berlin, Germany, 2013, pp. 157–163.
dc.relation.referencesen[5] K. Sridharan, G. Komarasamy, and S. D. M. Raja, "Hadoop framework for efficient sentiment classification using trees", IET Networks, vol. 9, issue 5, pp. 223–228, 2020.
dc.relation.referencesen[6] Z. Hu, D. Li, and D. Guo, "Balance resource allocation for spark jobs based on prediction of the optimal resource", Tsinghua Science and Technology, vol. 25, issue 4, pp. 487–497, 2020.
dc.relation.referencesen[7] V. Iannino, C. Mocci, M. Vannocci, V. Colla, A. Caputo, and F. Ferraris, "An event-driven agent-based simulation model for industrial processes", Appl. Sci., vol. 10, pp. 4343, 2020.
dc.relation.referencesen[8] T. Zhao, and Z. Ding, "Distributed agent consensus-based optimal resource management for microgrids", IEEE Transactions on Sustainable Energy, no. 9, issue 1, pp. 443–452, 2018.
dc.relation.referencesen[9] M. Beshley, N. Kryvinska, M. Seliuchenko, H. Beshley, E. M. Shakshuki, and A.-U.-H. Yasar, "End-to-End QoS "smart queue" management algorithms and traffic prioritization mechanisms for narrow-band internet of things services in 4g/5g networks", Sensors, vol. 20, pp. 2324, 2020.
dc.relation.referencesen[10] M. Klymash, M. Beshley, and B. Stryhaluk, "System for increasing quality of service of multimedia data in convergent networks" , in Proc. Problems of Infocommunications Science and Technology, Kharkiv, Ukraine, 2014, pp. 63–66.
dc.relation.referencesen[11] V. Romanchuk, M. Beshley, A. Polishuk, and M. Seliuchenko, "Method for processing multiservice traffic in network node based on adaptive management of buffer resource", in Proc. TCSET-2018, Slavske, Ukraine, 2018; pp. 1118–1122.
dc.relation.referencesen[12] S. Jun, K. Przystupa, M. Beshley, O. Kochan, H. Beshley, M. Klymash, J. Wang, and D. Pieniak, A costefficient software based router and traffic generator for simulation and testing of IP network. Electronics, vol. 9, pp. 40, 2020.
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2021
dc.subjectбази даних
dc.subjectрозподілені системи
dc.subjectпаралельні алгоритми
dc.subjectdatabases
dc.subjectdistributed systems
dc.subjectparallel algorithms
dc.subject.udc621.126
dc.titleДослідження алгоритмів паралельного опрацювання інформації в базах даних
dc.title.alternativeInvestigation of parallel algorithms for information processing in databases
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
v1n1_Klymash_M-Investigation_of_parallel_51-62.pdf
Size:
1.51 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.89 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Infocommunication Technologies and Electronic Engineering. – 2021. – Vol. 1, No. 1