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 "miliardy rekordów" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Optimization in very large databases by partitioning tables
    Optymalizacja w bardzo dużych bazach danych poprzez partycjonowanie tabel
    Autorzy:
    Bednarczuk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841305.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    partitioning
    data warehouse optimization
    billions of records
    AdventureWorksDW
    partycjonowanie
    hurtownie danych
    miliardy rekordów
    Opis:
    Very large databases like data warehouses low down over time. Thisis usually due to a large daily increase in the data in the individual tables,counted in millions of records per day. How do wemake sure our queries do not slow down over time? Table partitioning comes in handy, and, when used correctly, can ensure the smooth operation of very large databases with billions of records, even after several years.
    Bardzo duże bazy danych typu hurtownie danych z czasem zwalniają. Przyczyną zazwyczaj jest duży dzienny przyrost danych w pojedynczych tabelach liczony w milionach rekordów. Co sprawić aby z czasem nasze zapytania nie działały wolniej. Z pomocą przychodzi partycjonowanie tabel, które użyte w prawidłowy sposób może zapewnić sprawne działanie bardzo dużych bazy danych z miliardami rekordów nawet po kilku latach.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 95-98
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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