Improving of computing systems efficiency based on genetic optimization of SQL-queries for databases

Authors

  • Yu. V. Shabatura Вінницький національний технічний університет
  • I. M. Shtelmakh Вінницький національний технічний університет
  • M. Yu. Shabatura Вінницький національний технічний університет

Keywords:

computing systems, efficiency, sql, optimization, genetic algorithms

Abstract

We consider the problem of increasing the efficiency of computing systems integrated into computer networks in a databases area. The solution based of automatic optimization of SQL-queries in the form of modifying the structure queries using genetic algorithms is suggested. Optimization task is formalized and proposed structural diagram of optimization system is suggested, query object model is elaborated. Genetic algorithm for optimization and its implementation are showed, the results of a pilot study confirming the practical value of the proposed approach are given.

Author Biographies

Yu. V. Shabatura, Вінницький національний технічний університет

професор кафедри метрології та п ромислової автоматики

I. M. Shtelmakh, Вінницький національний технічний університет

аспірант кафедри метрології та п ромислової автоматики

M. Yu. Shabatura, Вінницький національний технічний університет

студент Інституту автоматики, електроніки та комп’ю­терних систем управління

References

1. Optimizing SELECT and Other Statements // Reference Manual for the MySQL Database System, v. 5.1. — Режим дос-тупу: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/query-speed.html.
2. Оптимизация производительности баз данных для Web. / Ахмед Абуалсемид // Библиотека Интернет Индустрии I2R.ru. — Режим доступу: www.i2r.ru/static/480/out_11207.shtml.
3. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии в идентификации / А. П. Ротштейн. — Винница: Універсум– Вінниця, 1999, — 300 c.

Downloads

Abstract views: 135

Published

2010-11-12

How to Cite

[1]
Y. V. Shabatura, I. M. Shtelmakh, and M. Y. Shabatura, “Improving of computing systems efficiency based on genetic optimization of SQL-queries for databases”, Вісник ВПІ, no. 1, pp. 41–46, Nov. 2010.

Issue

Section

Information technologies and computer sciences

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.