Нейросетевое обнаружение ресурсоемких запросов к базам данных

На выполнение ресурсоемких запросов к базам данных серверной системой обработки информации затрачивается недопустимо большое количество вычислительных ресурсов а также ресурсов времени и запоминающих элементов. Обнаружение и корректировка ресурсоёмких запросов позволяет улучшить скорость работы программных клиент-ориентированных приложений за счёт уменьшения общей нагрузки на серверы баз данных снижения конкуренции за совместно используемые ресурсы сокращения времени выполнения других запросов. Используемые в настоящее время методы поиска проблемных запросов применяющиеся в системных утилитах не всегда позволяют выявить ресурсоемкие SQL-операторы или пропускают те запросы которые тоже можно отнести к категории ресурсоемких. Монография нацелена на усовершенствование процесса обнаружения ресурсоемких запросов к базам данных на основе применения нейросетевой кластеризации и нечеткого вывода.