ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ КОРИСНИХ ДАНИХ ПРИ ОПТИМІЗАЦІЇ СТРУКТУРИ ТА МІНІМІЗАЦІЇ ОБСЯГІВ ВУЗЛА РОЗПОДІЛЕНОЇ БД

Дослідження ставить на меті підвищення рівня загальної доступності даних в окремому вузлі розподіленої бази даних та ефективності використання програмних систем по роботі з даними за рахунок зменшення кількості розподілених запитів. Мета досягається шляхом оптимізації структури вузла розподіленої бази даних та мінімізації обсягів даних, що зберігаються у ньому. Для досягнення мети було створено підсистему обліку користувацьких запитів, граматику мови T-SQL та виконано парсинг коду SQL-запитів. В результаті запити класифікуються за списком таблиць бази даних, які трапляються у запиті, а також, після виконання більш детального аналізу, за списком атрибутів та кортежів відношення. Останнє досягається за рахунок виконання набору запитів зі зверненням до первинного ключа кожного відношення, що входить до складу запиту. Виконання повного аналізу оцінки корисності атрибутів та кортежів таблиць бази даних є досить ресурсоємною операцією, тому не може виконуватися при кожній зміні даних. У рамках дослідження запропоновано реалізувати вирішення задачі класифікації нових даних із використанням нейронної мережі прямого поширення, що навчається на базі оцінених попередньо даних на базі парсингу SQL-запитів. Враховуючи необхідність виконання аналізу накопичених даних з точки зору множинності вимірів, а також, ймовірно, великі їх обсяги, було виконано представлення даних, необхідних для аналізу, у вигляді багатовимірної моделі.