- Tytuł:
-
Efficiently processing data in table with billions of records
Wydajne przetwarzanie danych w tabeli z miliardami rekordów - Autorzy:
-
Bednarczuk, Piotr
Borsuk, Adam - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2174744.pdf
- Data publikacji:
- 2022
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
- Tematy:
-
system aging
partitioning
efficiently data processing
billions of records
starzenie się systemu
partycjonowanie
efektywne przetwarzanie danych
miliardy rekordów - Opis:
-
Over time, systems connected to databases slow down. This is usually due to the increase in the amount of data stored in individual tables, counted even in the billions of records. Nevertheless, there are methods for making the speed of the system independent of the number of recordsin the database. One of these ways is table partitioning. When used correctly, the solution can ensure efficient operation ofvery large databases even after several years. However, not everything is predictable because of some undesirable phenomena become apparent only with a very large amount of data. The article presents a study of the execution time of the same queries with increasing number of records in a table. These studies reveal and presentthe timing and circumstances of the anomaly for a certain number of records.
Z biegiem czasu systemy podłączone do baz danych zwalniają. Wynika to zwykle ze wzrostu ilości danych przechowywanychw poszczególnych tabelach, liczonych nawet w miliardach rekordów. Niemniej jednak istnieją metody uniezależnienia szybkości systemu od liczby rekordów w bazie danych. Jednym z tych sposobów jest partycjonowanie tabel. Przy prawidłowym zastosowaniu rozwiązanietomoże zapewnić wydajne przetwarzanie danych wbardzo dużych bazachdanych nawet po kilku latachdziałania.Jednak nie wszystko jest tak przewidywalneponieważ niektóre niepożądane zjawiska ujawniają się dopiero przy bardzo dużej ilości danych. W artykule przedstawiono badanie czasu wykonania tych samych zapytań przy rosnącej liczbie rekordów w tabeli. Badania te ujawniają i przedstawiają moment iokolicznościwystępowania anomalii dla pewnej liczby rekordów. - Źródło:
-
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 4; 17--20
2083-0157
2391-6761 - Pojawia się w:
- Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł