Détection par réseau neuronal des requêtes de base de données à forte intensité de ressources
Développement de méthodes et d'algorithmes pour le regroupement de requêtes de bases de données sur la base de cartes de Kohonen auto-organisées
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Le système de traitement de l'information du serveur dépense une quantité inacceptable de ressources informatiques, ainsi que de temps et de ressources de stockage, pour exécuter des requêtes de base de données à forte intensité de ressources. La détection et la correction des requêtes gourmandes en ressources peuvent améliorer la vitesse des applications logicielles orientées client en réduisant la charge globale des serveurs de base de données, en réduisant la concurrence pour les ressources partagées et en réduisant le temps d'exécution des autres requêtes. Les méthodes ...
Le système de traitement de l'information du serveur dépense une quantité inacceptable de ressources informatiques, ainsi que de temps et de ressources de stockage, pour exécuter des requêtes de base de données à forte intensité de ressources. La détection et la correction des requêtes gourmandes en ressources peuvent améliorer la vitesse des applications logicielles orientées client en réduisant la charge globale des serveurs de base de données, en réduisant la concurrence pour les ressources partagées et en réduisant le temps d'exécution des autres requêtes. Les méthodes actuelles de recherche des requêtes problématiques, utilisées dans les utilitaires système, ne permettent pas toujours d'identifier les opérateurs SQL gourmands en ressources ou passent à côté des requêtes qui peuvent également être classées comme gourmandes en ressources. Cette monographie vise à améliorer le processus de détection des requêtes de base de données gourmandes en ressources en s'appuyant sur l'application du regroupement de réseaux neuronaux et de l'inférence floue.
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