Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "database performance" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Selection of working database for the genetic algorithm processing data of exchange quotations
    Autorzy:
    Wojarnik, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/95141.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    databases
    genetic algorithm
    database performance
    stock exchange
    Opis:
    The aim of this article is to carry out a comparative analysis of the performance of databases: SQLite, MS SQL Server 2014, Firebird 2.5 Server and Firebird 2.5 Embedded with the use of the object-relational mapping library ServiceStack.Ormlite and IDBCommand interface in Visual Studio with the use of C# programming language within the framework of .Net Framework 4.5 platform. The selected database will serve in the future as a data store for the operation of a genetic algorithm, which role will be processing of stock market data. Test data is daily data of stock quotations of the stock exchange downloaded from bossa.pl on 6.06.2015.
    Źródło:
    Information Systems in Management; 2016, 5, 2; 294-304
    2084-5537
    2544-1728
    Pojawia się w:
    Information Systems in Management
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Performance Modeling of Database Systems: a Survey
    Autorzy:
    Krajewska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/309263.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    database systems
    NoSQL data stores
    performance evaluation
    queueing networks
    queueing Petri nets
    Opis:
    This paper presents a systematic survey of the existing database system performance evaluation models based on the queueing theory. The continuous evolution of the methodologies developed is classified according to the mathematical modeling language used. This survey covers formal models – from queueing systems and queueing networks to queueing Petri nets. Some fundamentals of the queueing system theory are presented and queueing system models are classified according to service time distribution. The paper introduces queueing networks and considers several classification criteria applicable to such models. This survey distinguishes methodologies, which evaluate database performance at the integrated system level. Finally, queueing Petri nets are introduced, which combine modeling power of queueing networks and Petri nets. Two performance models within this formalism are investigated. We find that an insufficient amount of research effort is directed into the area of NoSQL data stores. Vast majority of models developed focus on traditional relational models. These models should be adapted to evaluate performance of non-relational data stores.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2018, 4; 37-45
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new data mining approach for power performance verification of an on-shore wind farm
    Autorzy:
    Castellani, F.
    Garinei, A.
    Terzi, L.
    Astolfi, D.
    Moretti, M.
    Lombardi, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328750.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    wind energy
    renewable energy
    wind turbine performance
    data mining
    SCADA database
    control systems
    fault diagnosis
    performance optimization
    wind turbine power output
    Opis:
    Monitoring wind energy production is fundamental to improve the performances of a wind farm during the operational phase. In order to perform reliable operational analysis, data mining of all available information spreading out from turbine control systems is required. In this work a SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) data analysis was performed on a small wind farm and new post-processing methods are proposed for condition monitoring of the aerogenerators. Indicators are defined to detect the malfunctioning of a wind turbine and to select meaningful data to investigate the causes of the anomalous behaviour of a turbine. The operating state database is used to collect information about the proper power production of a wind turbine and a number map has been codified for converting the performance analysis problem into a purely numerical one. Statistical analysis on the number map clearly helps in detecting operational anomalies, providing diagnosis for their reasons. The most operationally stressed turbines are systematically detected through the proposal of two Malfunctioning Indices. Results demonstrate that a proper selection of the SCADA data can be very useful to measure the real performances of a wind farm and thus to define optimal repair/replacement and preventive maintenance policies that play a major role in case of energy production.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2013, 14, 4; 35-42
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A relational database performance considerations for numerical simulation backend storage
    Autorzy:
    Nazdrowicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397730.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
    Tematy:
    flat file
    relational database
    numerical methods
    data management
    performance
    plik płaski
    relacyjna baza danych
    metody numeryczne
    zarządzanie danymi
    wydajność
    Opis:
    Problems of effective numerical calculations in scientific applications are caused by non-optimal front-end application code or ineffective system of scientific data management at back-end. In this article author presents some aspects of performance problems when relational database is used as backend storage based on real cases. Presented examples come from simulated environments with large load and many queries executed. These examples can reflect real problems with data processing in numerical calculations on data extracted from MSSQL Server database.
    Źródło:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2015, 6, 3; 71-78
    2080-8755
    2353-9607
    Pojawia się w:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Extracting and updating data performance during bulk numerical calculations in databases
    Autorzy:
    Nazdrowicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397776.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
    Tematy:
    flat file
    relational database
    numerical methods
    data management
    performance
    plik płaski
    relacyjna baza danych
    metody numeryczne
    zarządzanie danymi
    wydajność
    Opis:
    Nowadays, more complex engineering problems need to carry out increasingly complex numerical calculations. In order to obtain the results as soon as possible, engineers must simplify the physical model on the one hand, apply appropriately efficient infrastructure to carry out calculations on the other. This infrastructure includes both hardware and software. Problems in numerical calculations in scientific applications are often caused by non-optimal front-end application code implementation or by ineffective system of scientific data management at back-end. In this article author presents some aspects of performance problems when relational database is used as backend storage. Of course, the biggest problem in numerical computation processing is that the large amount of data stored on the storage area can slow down the entire computing system and in turn directly affects the computational efficiency. Presented examples come from simulated OLTP (Online Transactional Processing) environments with large load and many queries executed. These examples can reflect real problems with data processing in numerical calculations on data extracted from MSSQL Server database with large storage system connected.
    Źródło:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2016, 7, 4; 140-146
    2080-8755
    2353-9607
    Pojawia się w:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Performance analysis of write operations in IDENTITY and UUID ordered tables
    Analiza wydajności operacji zapisu dla tabel uporządkowanych atrybutami IDENTITY oraz UUID
    Autorzy:
    Penar, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2015040.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    database design
    logical model
    heap files
    B + tree
    insert performance
    projektowanie baz danych
    model logiczny
    porządkowanie
    pliki sekwencyjne
    B + drzewo
    UUID
    GUID
    IDENTITY
    sekwencje
    wydajność wstawiania
    ładowanie wsadowe
    Opis:
    Design of the database includes the decision about the physical storage. This is often overlooked as 1) this cannot be expressed in standard SQL and in result each Database Systems have their own way to specify the physical storage and 2) the decision is often made implicitly. This is dangerous situation as many of the databases use B+ trees as table implementation which stores the data physically sorted by some ordering attribute. The choice of the ordering attribute largely affects read and write operations. Commonly, IDENTITY/AUTO_INCREMENT constraint are being chosen as ordering attributes, due to their easy usage and monotonic nature. In some cases ordering tables by the attributes whose values are drawn from uniform distribution leads to better performance in terms of Transactions-Per-Second. Such cases includes situation when data does fit entirely in-memory or when we can limit the set of physical pages being accessed. In the end, however, We cannot entirely say that either monotonic or random attributes are superior. Both have their pros and cons. In this article We present (1) short description of the data structures in contemporary Database Systems, (2) the advantages and the disadvantages of the two common types which are used as the clustering attributes: GUID and IDENTITY, (3) performance analysis of write operation which compare both data types using B+ tree as primary storage and (4) evaluate the efficiency of these bulk load operation using heap files and B+ trees.
    Projektowanie bazy danych wymaga podjęcia decyzji o fizycznej strukturze przechowującej dane. Często wpływ tej decyzji jest niedoceniany ponieważ 1) standard SQL nie precyzuje tego ograniczenia, przez co każdy dostawca Bazy Danych implementuje je po swojemu 2) wybór struktury jest podejmowany niejawnie. Na ogół domyślnymi strukturami są B+ drzewa które są strukturami posortowanymi. Wybór tej konkretnej implementacji tabeli wpływa zarówno na wydajność operacji odczytu jak i zapisu. Ze względu że częstą praktyką jest stosowanie atrybutów IDENTITY/AUTO_INCREMENT jako kluczy głównych, według tych wartości atrybutów ustalany jest fizyczny porządek tabeli. W pewnych przypadkach warto jednak korzystać z atrybutów o wartościach losowych w celu zwiększania przepustowości Bazy Danych (liczonej jako liczba transakcji na sekundę). Takie przypadki obejmują sytuację gdy dane mieszczą się w pamięci operacyjnej lub gdy możemy ograniczyć zbiór fizycznych stron do których Baza Danych będzie się odwoływać. W ogólnym przypadku ani atrybuty monotoniczne, ani losowe nie są lepsze od swoich konkurentów. W tym artykule (1) opisujemy struktury wykorzystywane we współczesnych Bazach Danych, (2) opisujemy zalety i wady dwóch najczęściej wykorzystywanych typów: GUID oraz IDENTITY, (3) prezentujemy analizę wydajności operacji zapisu porównującą oba typy w tabelach implementowanych jako B+ drzewo, (4) analizujemy wydajność operacji wsadowego ładowania zarówno w plikach sekwencyjnych jak i B+ drzew.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika; 2020, 38 [301], 1-2; 81-95
    0209-2662
    2300-6358
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies