?
SciDB - новая СУБД для больших объемов научных данных
Суперкомпьютеры. 2011. № 5. С. 24–27.
Велихов П. Е.
Развитие технологий приемных устройств привело к необходимости хранения, обработки и анализа сверхбольших объемов научных данных. Современное компьютерные и информационные технологии не готовы для решения этих задач и требуются новые решения, ориентированные на работу с научными данными, доступные для научного сообщества и масштабируемые на сотни петабайт. В данной статье мы рассматриваем СУБД SCIDB, как решение большинства научных проектов.
Ключевые слова: СУБД
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Родригес Залепинос Р. А., St. Petersburg: Naukoemkie Technologii, 2023.
По оценкам экспертов, около 80% всех данных в мире содержат локационные (пространственные) компоненты. Пространственные данные имеют решающее значение для управления городскими, лесными и водными ресурсами, быстрого реагирования на чрезвычайные ситуации, контроля качества воздуха, продовольственной безопасности, мониторинга окружающей среды и огромного множества других практически важных задач.
Учебная программа предлагает получить фундаментальные знания и навыки управления пространственными данными, ...
Добавлено: 19 января 2024 г.
Краюшкин О. Н., Смирнов М., Чернобай Ю., В кн.: 1st conference on Software Engineering and Information Management (SEIM-2016).: СПб.: [б.и.], 2016.
в работе были выявлены основные особенности организации сборки, хранения и предобработки датасета для формирования обучающей выборки multi-label классификатора текстов на естественном русском языке ...
Добавлено: 4 ноября 2021 г.
Кузнецов С. Д., Открытые системы. СУБД 2013 № 2 С. 48–51
Проблемы больших объемов не обошли стороной транзакционные системы, данных в которых на порядки меньше, чем в аналитических, но и через них сегодня проходят огромные массивы данных и транзакций, поэтому требуются подходы, надежно обеспечивающие масштабирование. Какое масштабирование хорошо для мира транзакционных систем, какие проблемы при этом возникают и каковы истинные причины появления систем NoACID? ...
Добавлено: 30 января 2018 г.
Вендин А. С., В кн.: Интеллектуальный и научный потенциал XXI века: сборник статей Международной научно-практической конференции: в 4 частях. 2017Ч. 3.: Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "ОМЕГА САЙНС", 2017. С. 13–16.
В данной работе рассматривается решение, которое помогает увеличить скорость поиска
и выборки данных в реляционных СУБД, таких как ORACLE и MySQL. Это решение
называется индексом. Рассматриваются виды индексов, которые уникальны только для
конкретной СУБД, и индексы, которые используются практически во всех СУБД. Создана
тестовая база данных для проведения экспериментов. Анализ производится по
определённым видам запросов, одинаковых для всех исследуемых СУБД. ...
Добавлено: 12 декабря 2017 г.
Вендин А. С., В кн.: Инновационные технологии научного развития: сборник статей международной научно-практической конференции: в 5 частях. 2017.: Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "Аэтерна", 2017. С. 40–42.
При работе с реляционными базами данных основное время составляет загрузка, поиск,
обновление и выгрузка данных. При увеличении объема данных время на выполнение этих
операций значительно увеличивается, так как фактически проводится перебор всех
имеющихся записей, а это снижает производительность и скорость обработки данных.
Одним из возможных путей повышения производительности и увеличения скорости
обработки данных может быть использование индексов. ...
Добавлено: 12 декабря 2017 г.
Вендин А. С., В кн.: Инновационные технологии научного развития: сборник статей международной научно-практической конференции: в 5 частях. 2017.: Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "Аэтерна", 2017. С. 42–45.
В данной работе рассматривается решение, которое помогает увеличить скорость поиска и выборки данных в реляционных СУБД, таких как ORACLE и MySQL. Это решение называется индексом. Рассматриваются виды индексов, которые уникальны только для конкретной СУБД, и индексы, которые используются практически во всех СУБД. Создана тестовая база данных для проведения экспериментов. Анализ производится по определённым видам запросов, ...
Добавлено: 12 декабря 2017 г.
Вендин А. С., Успехи современной науки 2017 Т. 6 № 3 С. 38–41
В данной работе рассматривается решение, которое помогает увеличить скорость поиска и выборки данных в реляционных СУБД, таких как ORACLE и MySQL. Это решение называется индексом. Рассматриваются виды индексов, которые уникальны только для конкретной СУБД, и индексы, которые используются практически во всех СУБД. Создана тестовая база данных для проведения экспериментов. Анализ производится по определённым видам запросов, ...
Добавлено: 11 декабря 2017 г.
Лядова Л. Н., Фролова Н. В., Замятина Е. Б. и др., Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2007.
Добавлено: 3 декабря 2016 г.