МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ ЗАПИТІВ У РОЗПОДІЛЕНИХ БАЗАХ ДАНИХ

Анотація

У статті здійснюється комплексне дослідження проблеми оптимізації продуктивності виконання запитів у розподілених системах управління базами даних, де складність архітектури, фрагментація інформації та необхідність координації між численними вузлами істотно впливають на швидкодію та стійкість обробки. Визначено, що традиційні підходи до виконання багатотабличних запитів, особливо за умови роботи з великими історичними наборами даних, не забезпечують прийнятного часу відповіді та призводять до значних обчислювальних витрат. У цьому контексті актуальним є застосування спеціалізованих методів оптимізації, які зменшують кількість операцій читання, обсяг проміжних обчислень та навантаження на мережеву інфраструктуру. У роботі запропоновано інтегрований підхід, що поєднує кешування, індексацію та матеріалізацію представлень з метою досягнення максимальної швидкодії при обробці складних аналітичних запитів у розподіленому середовищі. Кешування забезпечує оперативне повторне отримання результатів без звернення до дискових структур, індексація прискорює пошук і фільтрацію за рахунок створення спеціалізованих структур даних, а матеріалізація виключає повторне виконання складних операцій об’єднання та агрегації, зберігаючи результати у формі фізично доступних таблиць. Для експериментальної частини використано реалістичну багатотабличну базу даних, що містить інформацію про працівників підприємства, їхні заробітні плати, належність до відділів і службових підрозділів. Проведено п’ять варіантів виконання одного й того самого запиту: без оптимізації, після кешування, після індексації, із застосуванням матеріалізованого представлення та за умови комбінованого використання всіх трьох методів. Результати експериментів демонструють, що хоча кожен метод окремо дає помітне прискорення, найбільшого ефекту досягнуто при їх одночасному застосуванні. Час виконання запиту скоротився з 2831.869 мс до 0.076 мс, що становить збільшення швидкодії більш ніж у 37000 разів. Отримані дані підтверджують існування синергетичного ефекту та свідчать про високу практичну цінність комплексної оптимізації для систем, що працюють з великими аналітичними навантаженнями в умовах розподіленої обробки даних. Представлений підхід може бути використаний для модернізації існуючих інформаційних систем і підвищення їхньої ефективності при масштабуванні.