Detección mediante redes neuronales de consultas a bases de datos que consumen muchos recursos
Desarrollo de métodos y algoritmos de agrupación de consultas de bases de datos basados en mapas autoorganizativos de Kohonen
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El sistema de procesamiento de información del servidor gasta una cantidad inaceptablemente grande de recursos computacionales, así como de tiempo y recursos de almacenamiento, para ejecutar consultas de bases de datos que consumen muchos recursos. La detección y corrección de las consultas que consumen muchos recursos puede mejorar la velocidad de las aplicaciones informáticas orientadas al cliente al reducir la carga global de los servidores de bases de datos, disminuir la competencia por los recursos compartidos y reducir el tiempo de ejecución de otras consultas. Los métodos actuale...
El sistema de procesamiento de información del servidor gasta una cantidad inaceptablemente grande de recursos computacionales, así como de tiempo y recursos de almacenamiento, para ejecutar consultas de bases de datos que consumen muchos recursos. La detección y corrección de las consultas que consumen muchos recursos puede mejorar la velocidad de las aplicaciones informáticas orientadas al cliente al reducir la carga global de los servidores de bases de datos, disminuir la competencia por los recursos compartidos y reducir el tiempo de ejecución de otras consultas. Los métodos actuales de búsqueda de consultas problemáticas, utilizados en las utilidades del sistema, no siempre permiten identificar las consultas SQL intensivas en recursos o pasan por alto aquellas consultas que también pueden clasificarse como intensivas en recursos. La monografía pretende mejorar el proceso de detección de consultas de bases de datos que consumen muchos recursos basándose en la aplicación de la agrupación de redes neuronales y la inferencia difusa.
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