menu

7. Базы данных 7.1 Молчанов Д.С., Орлова М.А. ИССЛЕДОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ ХРАНЕНИЯ РАЗРЕЖЕННЫХ ДАННЫХ 7.2 Желагин Е.С., Зейн А.Н. ПРЕИМУЩЕСТВА ГРАФОВЫХ БАЗ ДАННЫХ ПЕРЕД РЕЛЯЦИОННЫМИ ДЛЯ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ 7.3 Федулова А.С., Лашков И.К., Федулов Я.А. ПРОГРАММА ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ ПО КРИТЕРИЯМ С КРИТИЧЕСКОЙ НАГРУЗКОЙ 7.4 Юлдошев Т.С., Баланев К.С. РАЗРАБОТКА ТРЕНАЖЕРА ПО SQL Редколлегия журнала Предоставление материалов Письмо в редакцию На начало 2024, Номер 1 (41)

 

 

BC/NW 2025 № 1 (42):7.1

ИССЛЕДОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ ХРАНЕНИЯ РАЗРЕЖЕННЫХ ДАННЫХ

Молчанов Д.С., Орлова М.А.

В настоящее время многие области науки и предпринимательства сталкиваются с проблемой хранения разреженных данных: интернет вещей, медицина, астрономия, география, экономика и другие. При этом объем самих данных непрерывно растет.

Выбор технологии хранения данных, главным образом, влияет на производительность базы данных и всей системы в целом.

Несмотря на то, что подходы и модели хранения данных непрерывно совершенствуются, частная организация хранения остается крайне трудоемким процессом.

В большинстве случаев различные технологии хранения данных предназначены для решения конкретных задач.

В рамках данной работы рассмотрены подходы и методы организации хранения данных [1-2], определены их преимущества и недостатки с точки зрения хранения разреженных данных [3], произведено сравнение комбинаций методов и подходов [4], оценена возможность унифицированных рекомендаций по организации хранения данных.

 

Литература

1. Тимофеева, Н.Е. Анализ современных технологий хранения сверхбольших объемов информации / Н.Е. Тимофеева, К.А. Дмитриева, И.Д. Сагаева // Программные продукты, системы и алгоритмы. — 2018. — № 1. — С. 3. 

2. Анна Вичугова. Как спроектировать КХД: 4 метода моделирования данных для архитектора Big Data [Электронный ресурс].

3. Фомин М.Б., Смирнов И.В. МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ КЛАСТЕРОВ ЯЧЕЕК В РАЗРЕЖЕННЫХ КУБАХ ДАННЫХ МНОГОМЕРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

4. Beckmann J.L. et al. Extending RDBMSs to support sparse datasets using an interpreted attribute storage format // 22nd International Conference on Data Engineering (ICDE’06). — IEEE, 2006. — С. 58–58.