Содержание к диссертации
Введение
1. Экономические проблемы создания и развития систем обработки данных АСУП .II
1.1. Характеристика системы обработки данных АСУ машиностроительным предприятием II
1.2. Критерий выбора параметров СОД, подлежащих оптимизации 13
1.3. Выделение параметров СОД, пригодных для оптимизации. 23
1.4. Анализ параметров настройки базы данных с точки зрения независимости программ 27
2. Оптимизация операционных характеристик системы обработки данных 44
2.1. Последовательность решения оптимизационных задач. 44
2.2. Определение подмножеств схемы и привязка их к ЭВМ многомашинного комплекса 47
2.2.1. Анализ возможностей распределенной обработки данных в предложениях КОДАСШГ 47
2.2.2. Задача оптимального размещения информационных совокупностей в сети ЭВМ. 50
2.3. Определение наилучшего варианта привязки к наборам записей со способом размещения СШТЕРЕВ VIA SET 54
2.3.1. Модель памяти базы данных 55
2.3.2. Математическая постановка оптшизационной задачи. 57
2.4. Задача рационального распределения записей по физическим магнитным носителям к областям БзД 65
2.4.1. Закрепление записей за томами магнитных носителей. 68
2.4.2. Эвристический алгоритм решения задачи 80
2.4.2.1. Построение графа задач, учитывающего ограничения на параллельное выполнение 80
2.4.2.2. Построение графа состояний 84
2.4.2.3. Выбор оптимального расписания 87
2.4.3. Объединение типов записей в области 89
2.5. Задача определения оптимальной плотности заполнения областей БзД 92
2.5.1. Определение объема свободного пространства на магнитном носителе 96
2.5.2. Модель хранения данных в БзД типа КОДАСИЯ 99
2.5.3. Сводка результатов III
2.5.4. Учет особенностей реализации отдельных СУБД. 112
2.5.5. Экспериментальная проверка предлагаемых расчетных формул. 114
2.5.6. Математическая постановка задачи определения оптимальной плотности заполнения областей БЗД. 116
Применение методов оптшизавди бзд на. Примере асу "электросила" 112
3.1. Описание БзД АСУ цехом 112
3.2. Реализация задачи выбора наборов кластеризации для записей, имеющих способ размещения CLUSTERED VIA SET 124
3.3. Реализация задачи оптимального разнесения записей
по магнитным носителям и областям БзД 129
3.3.1. Разнесение записей по магнитным носителям 130
3.3.2. Решение задачи объединения записей в области БзД 133
3.4. Реализация задачи определения оптимальной плотности заполнения областей БзД 138
3.5. Экономическая эффективность решения оптимизационных задач 141
Общие выводы 152
Заключение 157
Литература
- Критерий выбора параметров СОД, подлежащих оптимизации
- Определение подмножеств схемы и привязка их к ЭВМ многомашинного комплекса
- Задача рационального распределения записей по физическим магнитным носителям к областям БзД
- Реализация задачи выбора наборов кластеризации для записей, имеющих способ размещения CLUSTERED VIA SET
Введение к работе
Проблема улучшения планирования и управления народным хозяйством на современном этапе развития экономики решается на основе методов, предполагающих наличие обширной информации об управляемых объектах. Количественный рост производства продукции и качественное изменение технологических процессов сопровождаются увеличением объемов данных, необходимых для оптимального планирования и управления. По данным Главархива ССОР, в нашей стране ежегодно создается 60 млрд письменных документов /30/. Объем информации, циркулирующей в народном хозяйстве, эквивалентен 25 млн книг по 500 с. кандая /57/. По оценкам, к 1990 г. объем информации увеличится в 2-3 раза по сравнению с 1977-1979 годами /30, 57/. Услогшение управления приводит к росту необходимых затрат зайвого труда на управление.
В СССР в 1970 г. 15% населения было занято в сфере управления /57/. Аналогичные тенденции шнно наблюдать в экономике других развитых стран. Так например, в ФРГ обработкой информации (как ручной, так и автоматизированной) занято 29$ работающих /15/. В США доля занятых в этой области уже в 1970 г, превысила долю рабочей силы, занятой в промышленности, и продолжает увеличиваться /112/.
Насущная потребность народного хозяйства в средствах автоматизации обработки экономической информации вызвала резкое увеличение числа автоматизированных систем управления (АСУ) производственными объединениями, предприятиями, технологическими процессами. Если до 1970 г. в СССР насчитывалось около 200 АСУ, то к 1975 г. уже 1600; из них 500 сдано в эксплуатацию в 1975 г. /30/. В начале 80-х годов в СССР функционировало более 3000 вычислительных центров (ВЦ) /57/.
В сферу автоматизации обработки данных вкладываются огромные средства. В СССР и странах СЭВ в производстве ЭВМ и обслуживании ВЦ в 1977 г. было занято 600 000 человек /65/. В автоматизированных системах управления (в программном обеспечении и информационной базе) овеществлен многолетний труд сотен тысяч людей. Стоимость одной АСУ крупным объединением или министерством составляет 5-20 млн руб., а трудоемкость ее создания -500-1000 человеколет /24/. Расходы на создание АСУ машиностроительным предприятием обычно колеблются в пределах от 0,13 до 1,2% от годовой суммы реализации продукции /37/, а доля вычислительной техники и закупленного программного обеспечения в общем объеме основных фондов крупного машиностроительного предприятия может достигать 10$. Эта доля еще более возрастет, если учесть затраты предприятия на создание информационной базы и программного обеспечения (ПО), материализованные в действующей АСУП.
В свете решений ХХУІ съезда КПСС на современном этапе экономического развития особую важность приобретает "... дальнейшее развитие и повышение эффективности сети автоматизированных систем управления"/З/. ХКУІ съезд поставил задачу "повышать качество и оперативность учета и статистики, ... применительно к современным требованиям управления, планирования и анализа хозяйственной деятельности с эффективным использованием вычислительной техники" /3/.
В рамках предприятия это означает в первую очередь сокращение затрат на функционирование вычислительной установки, обслуживающей автоматизированную систему управления производством (АСУП). Проблема управления вычислительной системой экономически подобна проблеме оптимизации использования специального оборудования, несмотря на то, что непосредственный результат функционирования АСУП - управленческие решения, не является материальным. Материалистический подход и материалистическое учение относят этот специфический вид человеческой деятельности к производительному труду. Маркс отмечал: "С того момента, когда индивидуальный продукт превращается в продукт общественный, в продукт совокупного работника, различные члены которого участвуют в весьма различной степени в обработке предмета, непосредственно или издали, или даже совсем не соприкасаясь с ним, с этого момента определение производительного труда, производительного работника необходимо приобретает более широкое значение. Чтобы быть производительным, вовсе не обязательно приложение рук к предмету; достаточно быть органом совокупного работника или выполнять какую-либо из его функций" /I/.
Это специфическое производство приносит экономический эффект в той степени, в какой влияет на количество и качество выпускаемой продукции и другие экономические показатели предприятия. Поэтому эффективность АСУП определяется качеством вырабатываемых ею решений, то есть их обоснованностью, оперативностью, оптимальностью.
Однако помимо улучшения методов управления производством существует еще один путь повышения эффективности АСУП - за счет совершенствования управления вычислительным процессом и снижения, таким образом, затрат предприятия на функционирование АСУП. Вклад подобных мероприятий в решение задачи повышения экономиче - 8 -ской эффективности АСУП достаточно велик, так как стоимость оборудования ВЦ обычно составляет сотни тысяч рублей, а стоимость машиночаса крупных ЭВМ превышает 100 рублей /71/, что уравнивает ЭВМ с уникальным оборудованием, используемым в машиностроении.
В СССР и за рубежом в течение ряда последних лет большое внимание уделяется различным аспектам этой проблемы. Широкий круг методов и средств, начиная от типовых проектных решений и кончая системами автоматизации проектирования АСУ, успешно применяется на начальных стадиях проектирования и обеспечивает заметное сокращение затрат как на создание систем, так и на их функционирование.
Гораздо меньше внимания уделено задаче организации вычислительного процесса в условиях работающей АСУП, таким методам оптимизации систем обработки данных (СОД) и интегрированной информационной базы (ИБ), которые обеспечили бы естественное и безболезненное внедрение новых и расширение вредренных ранее подсистем АСУП,
Целью данной работы является определение состава задач, возникающих при настройке функционирующей системы обработки данных АСУП, выделение множества параметров, влияющих на затраты машинного времени при работе с информационной базой,математическая постановка оптимизационных задач, применительно к особенностям входных языков и типичным способам реализации банков данных, разработка методов их решения и оценка эффективности использования предлагаемых алгоритмов.
Новизна выполненной работы состоит в том, что исследованы и классифицированы существующие методы повышения эффективности систем обработки данных. Впервые проведен анализ концепции банков данных Ассоциации по языкам систем обработки данных (КОДАСИф с точки зрения степени зависимости прикладных программ от изменении в структуре информационной базы. Разработан ряд оригинальных оптимизационных задач, базирующихся на наиболее часто применяемых способах представления информации в банках данных. Разработаны метода решения задач, реализуемые на практике, произведена оценка экономической эффективности их применения.
Глава I работы посвящена обзору и анализу подходов к решению комплексной проблемы повышения производительности ВУ. В ней проанализированы работы ряда авторов по вопросам оптимизации аппаратуры ЭВМ, программного обеспечения и информационной базы. Проведен анализ характеристик, влияющих на производительность ЭВМ, в том числе характеристик ИБ, фигурирующих в одном из языков описания данных /88/. На основе принятых предположений определен состав оптимизационных задач, которые могут использоваться для периодической настройки ИБ АСУ машиностроительным предприятием.
Глава 2 содержит развернутые постановки пяти задач оптимизации различных компонент СОД и параметров ИБ, а также методы их решения. Приведены методики определения затрат машинного времени на выполнение задач АСЛІ при различных способах организации информационной базы,
В главе 3 приведены результаты практической реализации оптимизационных задач, применительно к ИБ АСУ цехом, входящей в состав АСУ ШЭО "Электросрыа" им.С.М.Кирова. Описаны способы формирования исходных данных, учитывающие особенности работы использованной системы управления базой данных.
В главе 4 обоснован метод оценки экономической эффективности внедрения предлагаемых методов, а также приведена такая оценка применительно к опыту внедрения работы на двух предприятиях.
Заключения и выводы содержат перечень основных теоретических положений, практических результатов и рекомендаций, сделанных по итогам работы.
Использование предлагаемых методов для целей проектирования и сопровождения информационных систем АСУ "Электросила" и АСУ экспериментальным производством Института ядерной физики СО АН СССР доказывает их теоретическую правильность и применимость на практике.
Критерий выбора параметров СОД, подлежащих оптимизации
При создании первой очереди АСУП проектировщик не ограничен в выборе проектных решений. Состав и характеристики задач, образующих функциональные подсистемы, хорошо известны ему. Благодаря этому, он может выбрать алгоритм прикладной программы и методы хранения данных в информационной базе,. организовать технологический процесс обработки данных в соответствии с возможностями имеющейся ВУ, согласовав при этом противоречивые требования различных программ к общим ресурсам СОД. При этом он может использовать различные методики и математические модели (например, /10, 22, 28, 43, 58, 82, 95, 105/).
В дальнейшем при разработке новых или перепроектировании старых задач проектировщик ограничен требованиями совместимости с задачами первой очереди, прежде всего, по структуре информационной базы. Иногда он вынужден принимать не оптимальные решения, чтобы не нарушать работоспособность старых программ или даже отказываться от внедрения некоторых новых задач.
В современных исследованиях проблеме обеспечения независимости прикладных программ от структуры хранения информации и от логической структуры базы данных (БзД) уделяется большое внимание. Наибольшие успехи достигнуты при использовании банков данных (БнД), поскольку обеспечение независимости является одной из основных их функций /27, 31, 51, 61, 89, 94/.
Программисту даются средства для манипулирования абстрактными данными, способ хранения которых в значительной степени скрыт от него. Общение с БнД происходит посредством специального языка манипулирования данными (ЯМД) через систему управления базой данных (СУБД), которая автоматически отображает абстрактные (логические) представления пользователя о данных в реальное (физическое) размещение данных на запоминающих устройствах.
При инициализации БнД отображение логической структуры данных в физическую структуру задается администратором БнД посредством языка описания данных (ЯОД) и языка описания хранения данных (ЯОХД). Законченное описание структуры БзД называется логической или физической схемой, соответственно.
Известно, что наивысшую независимость программ обеспечивают реляционные БнД /27, 61, 94/. Использование соответствующих СУБД гарантирует естественное и простое развитие СОД. Несколько более слабые, однако часто достаточные возможности обеспечивают СУБД, реализующие предложения рабочей группы по базам данных системного комитета КОДАСМ (РГБД КОДАСЖ) /31, 61, 88/.
Исследование границ целесообразности применения подобных средств ПО и экономического эффекта от его использования тесно связано с экономическим эффектом от внедрения конкретных задач функциональных подсистем АСУП, со става эксплуатирующихся в данной системе задач, типа используемой СУБД, стандартов предприятия по программированию и множества других сугубо локальных факторов. Мы считаем допустимым и целесообразным оставить эту проблему за пределами рассмотрения, так как ее решение возможно лишь в узких рамках условий конкретного предприятия.
Развитие СОД порождает еще один эффект. По мере внедрения новых задач изменяются удельные веса подсистем АСУЇЇ, с точки зрения расхода машинных ресурсов, более ответственными становятся фрагменты информационной базы, которые при первоначальном проектировании не являлись критичными, изменяются "узкие места" вычислительной установки. Чтобы поддерживать характеристики СОД на уровне, близком к оптимуму, необходимо периодически вносить в нее изменения.
Целью усовершенствовании СОД является сокращение величины текущих затрат на выполнение всего комплекса задач АСУП. Практически эффект от подобных мероприятий выражается в сокращении времени выполнения фиксированного объема работы на ЭВМ по сравнению с базовым вариантом, то есть в повышении фактической производительности ВУ.
В рамках общей проблемы оптимизации СОД АСУП особый интерес вызывает проблема улучшения операционных характеристик ВУ за счет факторов, не требующих перестройки функционирующей системы. Важность именно такой постановки вопроса обусловлена современным уровнем развития АСУП. Для современного состояния характерно постепенное сокращение числа вновь внедряемых систем управления. Крупные, передовые предприятия, располагающие достаточными средствами для создания АСУП, уже спроектировали и внедрили первые очереди в IX и X пятилетках.
Определение подмножеств схемы и привязка их к ЭВМ многомашинного комплекса
При проектировании современных АСУ нередко возникает необходимость разнести (пункции обработки данных на несколько различных ЭВМ, возможно, территориально удаленных друг от друга. Этот прием, называемый в дальнейшем распределенной обработкой данных (РОД), обладает рядом достоинств по сравнению с централизованной обработкой данных на единственной ЭВМ. В частности, появляется возможность резко увеличить вычислительную мощность СОД за счет относительно дешевых мини-ЭЕМ, приблизить процесс переработки информации к местам возникновения первичных данных и потребления результатов, снизить вероятность выхода из строя всех ЭВМ и повысить, таким образом, надевность работы СОД.
Организация РОД требует решения ряда организационных и технических вопросов. Целесообразность использования конкретных вариантов распределения функций между различными ЭВМ комплекса определяется с привлечением сведений об экономико-организационном содержании решаемых в АСУП задач.
Предложения РГБД КОДАСЙЛ практически обходят проблему организации распределенного банка данных. Единственное средство, связанное с РОД, заключается в возможности описать при помощи ЯОХД размещение лишь части данных, описанных в логической схеме. В проекте спецификаций ЯОХД, подготовленном Рабочей группой по администрированию базами данных (РГАБД),указано, что: "Применение подмножеств базы данных удобно, например, ... при внедрении БзД, распределенной по нескольким машинам" /88/. При этом, очевидно, предполагается, что различные ЭВМ, связанные сетью передачи данных, располагают самостоятельными экземплярами СУБД типа КОДАСШ, работающими с эквивалентными логическими схемами (то есть с копиями одной общей логической схемы), однако каждая СУБД работает со своей схемой хранения. Если прикладная программа пытается обратиться к информации, хранение которой не описано и, следовательно, неизвестно данной СУБД, то возникает состояние ошибки. В этой ситуации специальная подпрограмма, написанная администратором БзД, могла бы перехватить управление, а затем выполнить все необходимые действия по установлению связи с другими машинами и получения информации по линиям связи. По-видимому, примерно такой режим работы подразумевают предложения РГАБД. В противном случае трудно объяснить необходимость описания в логической схеме (то есть в форме, потенциально пригодной для работы СУБД) тех фрагментов информационной базы, которые не хранятся в физической БзД конкретной ЭВМ.
Важно отметить, что указанная схема работы многомашинного комплекса предполагает наличие нескольких экземпляров СУБД (по одному на каждой машине), а это значит, что СУБД не могут контролировать однократность хранения информации в сети. Другими словами, данная схема не реализует настояищи распределенный банк данных, а оставляет администратору БзД возможность описывать на разных машинах различные схемы хранения, охватывающие пересекающиеся фрагменты информационной базы, то есть хранить на нескольких ЭВМ копии некоторых информационных совокупностей. Как известно, дублирование информации не создает никаких проблем., если хранимые данные не модифицируются прикладныш програшами. Если же обновление данных может иметь место, то необходимо предусмотреть слокные процедуры согласованного обновления нескольких копий, либо же, если потери от запаздывания обновляющей информации невелики, проводить периодически, например, ежедневное) отслеживание всех изменений на каждой копии.
Как правило, в машиностроительном производстве допустимо отложенное восстановление непротиворечивого состояния копий, однако в общем случае процедуры согласования независимых изменений сложны, поэтому принцип однократного хранения информации желательно соблюдать и при распределенной обработке.
Задача рационального распределения записей по физическим магнитным носителям к областям БзД
Модель данных РГБД КОДАСМ рассматривает БзД как совокупность так называемых областей, каждая из которых хранит записи нескольких типов. Понятие области введено для того, чтобы администратор БзД мог указать группы типов записей, которые ДОЛИНЫ храниться вместе. Это средство позволяет локализовать записи на конкретном носителе или группе магнитных носителей, управлять параллельным доступом к данным нескольких прикладных программ, выполняемых мультршрограммной ЭВМ, облегчает организацию выборочного копирования разделов БзД. В информационных системах, построенных на локальных файлах, некоторые из этих функций связаны с понятием набора данных.
С другой стороны, физическая БзД хранится на некотором (возможно, большом) числе физических магнитных носителей (томов) прямого доступа. Задача распределения областей по магнитным носителям также возлагается на администратора БзД.
К моменту принятия решения по указанным вопросам администратор БзД располагает информацией о составе проектируемой базы (перечень типов записей, их размер и количество экземпляров записей каждого типа, о конфигурации вычислительной системы, на которой работает БнД, о задачах, использующих информацию из БнД, и характере их работы с записями (только чтение или чтение и модификация и т.п.), о множестве допустимых последовательностей выполнения задач АСУП. ЯОД и ЯОХД КОДАСМ допускают размещение в нескольких различных областях экземпляров записей одного типа. Аналогично возможно хранение как несколышх областей на одном томе, так и одной области на нескольких физических носителях. Естественно, требуется, чтобы была обеспечена возможность работать одновременно со всеми томами, на которых расположены части областей, используемых программами, работающими одновременно. Отсюда видно, что разнесение областей по носителям тесно связано с составлением графика прогонки программ на ЭВМ.
Еще более сложна связь между графиком прогонки и разнесением записей по областям. Для защиты базы данных от разрушения в результате одновременного изменения информации в ней несколькими программами СУБД может запрещать параллельную работу с БзД, исходя из способа использования данных прикладными задачами. ЯМД К0ДА.СШЕ требует, чтобы в прикладной программе был объявлен режим обработки тех областей, с которыми программа обменивается информацией, а также режим параллельного использования информации. Режим обработки указывает, будет ли прикладная программа модифицировать содержимое области или ограничится чтением информации из нее. Соответственно, в прикладной программе при открытии области указывается одна из альтернатив: UPDATE или RETRIEVAL .
Режим параллельного использования информации показывает, в какой степени данная прикладная программа допускает одновременное использование области другими прикладными программами. При открытии области необходимо указать один из трех вариантов: ЕШ.1ШЕ, РРОТЕСТЕВ, NONEXCLUSIVE . Первый обозначает, что не допускается одновременная работа никакой прикладной программы, использующей эту же информацию. Второй вариант требует, чтобы никакая другая программа не обновляла содержимое области. Третий вариант не накладывает ограничений на работу других задач АСУП.
Режим работы прикладной программы определяется, исходя из ее алгоритма, последовательности обращения к записям, наличия или отсутствия обновления старых и внесения новых записей в БзД и т.п.
Поскольку СУБД закрывает доступ ко всем записям, входящим в состав области, очевидно, что выбор варианта закрепления записей за областями оказывает влияние на график прогонки задач АСУП на ЭВМ. Слишком большие области увеличивают время решения всего комплекса задач за счет образования очередей программ, ожидающих освобождения области параллельной задачей. Это, в свою очередь, ухудшает загрузку мультипрограммной ЭВМ и снижает ее производительность. С другой стороны, слишком маленькие области также нежелательны, так как в этом случае усложняется процесс сопровождения информационной базы администратором, в частности, увеличивается сложность процедур копирования и восстановления БзД.
Учесть все факторы, определяющие рациональность того или иного варианта размещения записей по областям БзД в рамках одной оптимизационной задачи не представляется возможным. Если же учитывать лишь факторы, связанные со взаимными задержками прикладных программ из-за запирания областей, то очевидным оптимальным решением будет такое закрепление записей, при котором каждому типу записей отведена отдельная область. В самом деле, если построить оптимальный план прогонки задач при фиксированном составе областей, то единственным способом дальнейшего его улучшения является расчленение одной из областей, из-за которой происходит задержка прикладных программ. Когда все расчленения проделаны, исчезает возможность дальнейшего улучшения расписания.
Реализация задачи выбора наборов кластеризации для записей, имеющих способ размещения CLUSTERED VIA SET
Предлагаемые расчетные формулы построены, исходя из общих представлений о часто используемых способах реализации сетевых структур данных и не привязываясь к особенностям конкретных СУБД. В связи с этим возникает вопрос о применимости их для оценки времени работы прикладных программ, взаимодействующих с различными реальными СУБД. Для проверки формул с точки зрения их адекватности поведению вычислительной системы были проведены экспериментальные исследования.
Проверка выполнялась на двух различных программно несовмес тимых ЭВМ: - ЭВМ ИКІ 1905 с СУБД ВДУЮ разработки фирмы СиЄЕіпаіп , - ЭВМ ЕС 1033 с СУБД ИНФОБАНК, разработанной в Ленинградском политехническом институте.
Результаты сравнения представлены в приложениях І (ИКІ 1905) и 2 (ЕС ЭВМ). Для казкдой вычислительной установки приведены экспериментальные (сплошные линии на графиках) и прогнозные (пунктирные линии) функции числа страничных обменов от плотности заполнения БзД информацией.
Кривые I и 3 (рио.П.1.1) получены для одной прикладной программы, работающей под управлением ЦЩІС. Разница между ними объясняется тем, что программа выполнялась в различных условиях, а именно: при различной величине второго момента длины С-групп в БзД. В первом случае отношение среднеквадратичного отклонения к средней длине С-группы составляло 1,25, а во втором 4,23. Соответствующие экспериментальные данные изображены кривыми 2 и 4.
На основании экспериментов можно сделать следующие выводы:
1. Расчетные оценки хорошо соответствуют экспериментальным кривым и в основном правильно передают характер возрастания числа обращений к ВЗУ с ростом плотности заполнения БЗД.
2. Описанные модели оказались более применимыми для СУБД ИНФОБАНК, чем для СУБД ИДМС. Это можно объяснить тем, что первая реализует дисциплину управления памятью, более близкую к чистой стратегии последовательного поиска и размещения записей на первом подходящем свободном участке. ИДМС применяет более тонкий метод, используя справочники свободного пространства в БзД, что позволяет сравнительно быстро размещать новые экземпляры записей при высокой плотности заполнения областей базы.
3. При плотности заполнения, превышающей (75...80) , по отдельным задачам наблюдается заметное расхождение между теоретическими и экспериментальными данными. По-видимому, здесь сказываются различные упрощения, допущенные при разработке модели. Хотя расхождение (при - 87$) достигает 50$, мы считаем допустимым применение модели для решения задачи оптимизации распределения свободного пространства между областями, так как ошибка становится заметной только при таких значениях плотности, при которых работать заведомо нецелесообразно, так как фактическое число обменов с магнитными носителями в 3-Ю раз превышает количество, которое можно получить при умеренных плотностях. В подавляющем большинстве случаев такие значения переменных не попадут в оптимальное решение, чем и будет исключена возможность ошибки прогноза.
4. Можно надеяться, что предлагаемые расчетные формулы окажутся применимыми не только для указанных двух СУБД, но и для многих других, обладающих сходными методами организации хранения информации. Хотя, бесспорно, вопрос об их применимости необходимо решать для каждой СУБД в отдельности на основании экспериментов.
Похожие диссертации на Организационные и экономические вопросы оптимизации базы данных сетевого типа в АСУП
