Deteção por redes neuronais de consultas de bases de dados com utilização intensiva de recursos
Desenvolvimento de métodos e algoritmos para agrupamento de consultas em bases de dados com base em mapas auto-organizados de Kohonen
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O sistema de processamento de informações do servidor gasta uma quantidade inaceitavelmente grande de recursos computacionais, bem como de tempo e de recursos de armazenamento, para executar consultas de bases de dados com utilização intensiva de recursos. A deteção e correção de consultas que consomem muitos recursos pode melhorar a velocidade das aplicações de software orientadas para o cliente, reduzindo a carga global nos servidores de bases de dados, diminuindo a concorrência pelos recursos partilhados e reduzindo o tempo de execução de outras consultas. Os métodos atualment...
O sistema de processamento de informações do servidor gasta uma quantidade inaceitavelmente grande de recursos computacionais, bem como de tempo e de recursos de armazenamento, para executar consultas de bases de dados com utilização intensiva de recursos. A deteção e correção de consultas que consomem muitos recursos pode melhorar a velocidade das aplicações de software orientadas para o cliente, reduzindo a carga global nos servidores de bases de dados, diminuindo a concorrência pelos recursos partilhados e reduzindo o tempo de execução de outras consultas. Os métodos atualmente utilizados para procurar consultas problemáticas, utilizados nos utilitários do sistema, nem sempre permitem identificar os operadores SQL que consomem muitos recursos ou não detectam as consultas que também podem ser classificadas como consumidoras intensivas de recursos. A monografia tem como objetivo melhorar o processo de deteção de consultas de bases de dados com utilização intensiva de recursos com base na aplicação de agrupamento de redes neurais e inferência difusa.
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