Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Естественные и технические науки  / №3 (81) 2015

ГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ (100,00 руб.)

0   0
Первый авторКотова
Страниц4
ID490861
АннотацияРассмотрены основные направления в обработке и хранении информации. Приведены достоинства и недостатки как параллельных систем баз данных, так и баз данных, основанных на парадигме NoSQL и MapReduce. Представлено новое направление гибридных баз данных, которое нацелено на устранение недостатков существующих систем
Котова, А.А. ГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ / А.А. Котова // Естественные и технические науки .— 2015 .— №3 (81) .— С. 192-195 .— URL: https://rucont.ru/efd/490861 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Естественные и технические науки, № 3, 2015 Котова А.А., аспирант Московского государственного технического университета им. <...> Н.Э. Баумана ГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ Рассмотрены основные направления в обработке и хранении информации. <...> Приведены достоинства и недостатки как параллельных систем баз данных, так и баз данных, основанных на парадигме NoSQL и MapReduce. <...> Представлено новое направление гибридных баз данных, которое нацелено на устранение недостатков существующих систем. <...> Ключевые слова: СУБД, гибридная параллельная база данных, технология MapReduce, база данных NoSQL. <...> За последнее десятилетие значительно увеличился объем информации, для которой требуется аналитическая обработка [1]. <...> Нередко приходится слышать о компаниях, ежедневно загружающих в свои аналитические системы баз данных более терабайта структурированных данных и обладающих более чем петабайтными хранилищами данных. <...> Постоянный рост объемов, обрабатываемых данных, требует соответствующего наращивания вычислительных ресурсов, для этого используемая вычислительная среда должна обладать высокой масштабируемостью. <...> Многие компании отказываются от размещения своих аналитических баз данных на дорогостоящих специализированных суперкомпьютерах и переходят к использованию более дешевой аппаратуры массового спроса, которая обладает отличной масштабируемостью[2]. <...> Рассмотрим существующие параллельные системы баз данных (ПСБД). <...> Достоинства и недостатки ПСБД Существующие строчные и колоночные параллельные системы бах данных (ПСБД) обеспечивают высокую производительность при невысокой селективности запросов к структурированным данным [3]. <...> Но имеют следующие недостатки:  ограничена масштабируемость; Еще несколько лет назад было достаточно иметь кластер из 100 узлов, но в настоящее время из-за стремительного роста информации потребуются кластеры с тысячами узлов. <...> Параллельные СУБД демонстрируют <...>