iconicon Uproszczony widok
 

EFFICIENTLY PROCESSING DATA IN TABLE WITH BILLIONS OF RECORDS

cris.lastimport.scopus2024-09-19T01:31:18Z
dc.abstract.enOver 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.
dc.abstract.plZ 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
dc.affiliationTransportu i Informatyki
dc.contributor.authorPiotr Bednarczuk
dc.contributor.authorAdam Borsuk
dc.date.accessioned2024-04-11T07:46:52Z
dc.date.available2024-04-11T07:46:52Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstract<jats:p>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 records in the database. One of these ways is table partitioning. When used correctly, the solution can ensure efficient operation of very 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 present the timing and circumstances of the anomaly for a certain number of records.</jats:p>
dc.identifier.doi10.35784/iapgos.3058
dc.identifier.issn2391-6761
dc.identifier.issn2083-0157
dc.identifier.urihttps://repo.akademiawsei.eu/handle/item/183
dc.languageen
dc.pbn.affiliationinformation and communication technology
dc.relation.ispartofInformatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
dc.rightsCC-BY-SA
dc.subject.ensystems aging
dc.subject.enpartitioning
dc.subject.enefficiently data processing
dc.subject.enbillionsofrecords
dc.subject.plstarzenie się systemów
dc.subject.plpartycjonowanie
dc.subject.plefektywne przetwarzanie danych
dc.subject.plmiliardy rekordów
dc.titleEFFICIENTLY PROCESSING DATA IN TABLE WITH BILLIONS OF RECORDS
dc.typeReviewArticle
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.issue4
oaire.citation.volume12