Методы оптимизации запросов к базам данных для ускорения аналитики
Description
Статья посвящена исследованию методов оптимизации запросов к базам данных с целью улучшения производительности при обработке аналитических данных. Рассматриваются различные техники, включая индексацию, шардирование, репликацию, использование кэширования, а также применение новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение для автоматической оптимизации запросов. На основе теоретических знаний и практических кейсов демонстрируются эффекты от внедрения методов оптимизации в реляционных и нереляционных системах. Оценка производительности до и после оптимизации показала значительное снижение времени выполнения запросов, что подтверждает эффективность предложенных подходов. В статье также рассматриваются перспективные направления в области оптимизации запросов, включая автоматизацию процессов и использование гибридных баз данных.
Abstract (English)
The article is devoted to the study of methods for optimizing database queries in order to improve performance in processing analytical data. Various techniques are considered, including indexing, sharding, replication, use of caching, as well as the use of new technologies such as artificial intelligence and machine learning for automatic query optimization. Based on theoretical knowledge and practical cases, the effects of implementing optimization methods in relational and non-relational systems are demonstrated. Performance evaluation before and after optimization showed a significant reduction in query execution time, which confirms the effectiveness of the proposed approaches. The article also discusses promising areas in query optimization, including process automation and the use of hybrid databases.
Files
16-22.pdf
Files
(317.9 kB)
Name | Size | Download all |
---|---|---|
md5:5c3f78b9af83734bc6f261afbda1bf0d
|
317.9 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (English)
- Methods for optimizing database queries to speed up analytics