ИССЛЕДОВАНИЕ «ПАРАДОКСА НОРМАЛИЗАЦИИ»
В ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗАХ ДАННЫХ
НА ПЛАТФОРМЕ ORACLE

Тараканов Олег Викторович, Пикалова Наталия Борисовна , Тараканова Валерия Олеговна

doi:10.17586/2226-1494-2018-18-4-639-645

2018 , ТОМ 18, НОМЕР 4 ( июль-август )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-4-639-645

УДК 004.652.42

ИССЛЕДОВАНИЕ «ПАРАДОКСА НОРМАЛИЗАЦИИ» В ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗАХ ДАННЫХ НА ПЛАТФОРМЕ ORACLE

Тараканов О.В., Пикалова Н.Б., Тараканова В.О.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Тараканов О.В., Пикалова Н.Б., Тараканова В.О. Исследование «парадокса нормализации» в фактографических реляционных базах данных на платформе ORACLE // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 4. С. 639–645. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-4-639-645

Аннотация

Предмет исследования.Приведены результаты экспериментальной оценки силы взаимосвязи между степенью нормализованности базы данных и временем формирования ею выдачи по запросу. Целью исследования является поиск объективной оценки силы корреляции между степенью нормализованности базы данных и временем выполнения вложенных запросов к ней в зависимости от требуемой глубины рекурсии, реализуемой в запросе (модель «парадокса нормализации»). Метод. Применяемый метод основан на выполнении корреляционного анализа по результатам численного эксперимента для идентификации «парадокса нормализации». Основные результаты. Установлено, что в базах данных на платформе ORACLE достаточно слабая корреляция между глубиной рекурсии, обусловленной достижением определенной нормальной формы таблиц, и временем выполнения запроса. Взаимосвязь между объемом базы данных, определяемой числом учтенных объектов, и временем формирования выдачи также слабая. Сформулирован и обоснован вывод об отсутствии оснований по проведению денормализации базы данных или не достижении высоких нормальных форм в угоду повышения ее быстродействия при выполнении запросов на выборку записей. Все значимые выводы сформулированы по отношению к фактографическим базам данных на платформе ORACLE. Транспонирование результатов на другие современные системы баз данных не производилось. Практическая значимость. Практическая значимость работы состоит в объективном обосновании необходимости (но не достаточности) приведения отношений реляционной базы данных под управлением ORACLEDatabase 11gR2 к высшим нормальным формам для обеспечения ее целостности. Новизна результата исследования обусловлена экспериментальным подтверждением истинности гипотезы о зависимости времени выборки кортежей от степени нормализованности базы данных при рекурсивной процедуре отбора и формулировкой модели «парадокса нормализации» для баз данных на платформе ORACLE.

Ключевые слова: фактографическая реляционная база данных, нормализация базы данных, время формирования выдачи по запросу, «парадокс нормализации», первичный ключ, суррогатный ключ

Список литературы

1. Карпук А., Краснопрошин В.В. Циклы в структурах функциональных зависимостей // InternationalJournalofOpenInformationTechnologies. 2017. Т. 5. № 7. С. 38–44.

2. Мартынов В.В., Прошин Е.Н. Подход к анализу характеристик производительности баз данных // Вестник УГАТУ. 2009. Т. 13. № 2(35). С. 198–205.

3. Мендкович Н.А., Кузнецов С.Д. Оценка эффективности минимизации ограничений запросов к СУБД // Труды Института системного программирования РАН. 2013. Т. 25. С. 113–130.

4. Брешенков А.В., Белоус В.В. Преобразование заполненных реляционных таблиц ко второй нормальной форме // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2007. № 2. C. 4.

5. Панченко Б.Е. Исследования доменно-ключевой схемы реляционной базы данных // Кибернетика и системный анализ. 2012. № 6. С. 157–172.

6. Poolet M.A. Database Harmony [Электронныйресурс]. SQL Server PRO. 2002. URL: sqlmag.com/business-intelligence/database-harmony. Яз. англ. (дата обращения 19.05.2018).

7. Кайт Т. Oracleдля профессионалов. СПб.: ДиаСофтЮП, 2003. 672 с.

8. Слепцова К.А., Комков А.Е., Кузовлев В.И. Представление и обработка информационных ресурсов для управления деятельностью предприятия // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 4-1. С. 57–61.

9. Блохин В.Г., Глудкин О.П., Гуров А.И., Ханин М.А.Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов. М.: Радиоисвязь, 1997. 232 с.

10. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1972. 367 с.

11. Саенко И.Б., Куваев В.О. Модели и методика оценки и обеспечения оперативной доступности ресурсов в едином информационном пространстве // Математические методы в технике и технологиях. 2016. № 6(88). С. 139–141.

12. Pavlo A., Paulson E., Rasin A., Abadi D.J., DeWitt D.J., Madden S., Stonebraker M. A comparison of approaches to large-scale data analysis // Proc. Int. Conf. on Management of Data. New York, 2009. P. 165–178. doi: 10.1145/1559845.1559865

13. Григорьев Ю.А., Плутенко А.Д. Анализ процесса выполнения запроса на соединение таблиц в строчной параллельной СУБД // Информатика и системы управления. 2013. № 4(38). С. 3–15.

14. Григорьев Ю.А., Устимов А.И. Сравнение времени выполнения запроса к хранилищу данных в среде MapReduce/Hadoopи СУБД MySQL // Информатика и системы управления. 2016. № 3(49). С. 3–12. doi: 10.22250/isu.2016.49.3-12

15. Leis V. et al. How good are query optimizers, really? // Proceedings of the VLDB Endowment. 2015. V. 9. N 3. P. 204–215.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License