Растущий спрос на услуги провайдеров, предлагающих широкий спектр услуг в области облачных вычислений для большого числа пользователей по всему миру, приводит к увеличению количества приложений, целью которых является обработка больших массивов данных. Таким образом, внедрение облачных технологий определило появление новых подходов к оптимизации запросов в облачных базах данных. В статье проводится анализ эффективных методов по решению задачи оптимизации запросов. Выделены основные направления, позволяющие оптимизировать работу облачных баз данных — в облачных центрах обработки данных в формате SQL и новой парадигме построения запросов NoSQL. В статье рассмотрены архитектурно-зависимые решения, особенностью которых является использование динамического подхода. Приведены результаты экспериментального внедрения, рассмотрены достоинства и недостатки методов и подходов к оптимизации запросов.
Now growth of full range of services in the field of cloud computing is watched. This service is available for a large number of users. There is a whole new trend in the design of software applications focused on the processing of big data. Thus, the adoption of cloud technologies has defined the appearance of new approaches to query optimization in cloud databases. The article analyzes the effective methods to solve the query optimization tasks. The defines the main directions allowing optimizing queries to the cloud database: in cloud data centers in the SQL format and the new in the paradigm of building queries NoSQL. In the article the architecture-specific solutions, feature of which is the use of the dynamic approach. Results of experimental research are presented and the advantages and disadvantages of the approaches optimization query methods.
1. Никульчев Е.В. Динамическое управление трафиком программно-конфигурируемых сетей в облачной инфраструктуре / Е.В. Никульчев, С.В. Паяин, Е.В. Плужник // Вестник Рязанского радиотехнического университета. – 2003. - № 3. — C.54-57.
2. Никульчев Е.В. Использование групп симметрий для идентификации сложных систем / Е.В. Никульчев // Вычислительные технологии.— 2004.— Т. 9. - № 3.— С. 72-80.
3. Никульчев Е.В. Построение модели загрузки каналов связи в сетях передачи данных на основе геометрического подхода / Е.В. Никульчев, С.В. Паяин // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела.— 2008. - № 6.— С. 91–95.
4. Плужник Е.В. Слабоструктурированные базы данных в гибридной облачной инфраструктуре / Е.В. Плужник, Е.В. Никульчев // Современные проблемы науки и образования. 2013.- № 4. URL: www.science-education.ru/110-9980. Дата обращения: 15.10.2013.
5. Плужник Е.В. Функционирование образовательных систем в гибридной облачной инфраструктуре / Е.В. Плужник, Е.В. Никульчев // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2013. - № 3. — С. 96-105.
6. Fegaras L. An Optimization Framework for Map-Reduce Queries / L. Fegaras, C. Li, U. Gupta // Proc. of the 15th International Conference on Extending Database Technology. – ACM, 2012. – P. 26-37.
7. Jahani E. Automatic optimization for MapReduce programs / E. Jahani, M. J. Cafarella, C. Ré // Proceedings of the VLDB Endowment. – 2011. – V. 4. - N. 6. – P. 385-396.
8. Jurczyk P. Dynamic query processing for p2p data services in the cloud / P. Jurczyk, L. Xiong //Database and Expert Systems Applications. – Springer Berlin Heidelberg, 2009. – P. 396-411.
9. Lemmon M. D. Towards a passivity framework for power control and response time management in cloud computing // In Proc. of 7th Intl. Workshop on Feedback Computing, San Jose, CA.. 2012.
10. Wang X. A Decentralized Virtual Machine Migration Approach of Data Centers for Cloud Computing / X. Wang, X. Liu, L. Fan, X. Jia // Mathematical Problems in Engineering [Электронный журнал]. – 2013. – V. 2013. — Режим доступа: http://www.hindawi.com/journals/mpe/2013/878542/ , свободный. — Дата обращения 15.10.2013.
11. Zhang G. Massive Data Query Optimization on Large Clusters / G. Zhang, Chao LI, Yong Zhang, Chunxiao Xing. // Journal of Computational Information Systems. — 2012. – V. 8. – С. 3191–3198.