Login for students

Login for employees

Publication detail

Performance Verification of IDL Architecture for Partitioned Database
Year: 2024
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT
Publisher name: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Place: New York
Page from-to: 469-474
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Ověření výkonnosti architektury IDL pro databázi využívající oddíly S rostoucí popularitou rámců ORM a potřebou efektivně spravovat velké objemy dat se optimalizace těchto přístupů stává stále častějším předmětem výzkumu. Tento článek se zaměřuje na analýzu vlivu rozdělení databázových tabulek na výkon inteligentní datové vrstvy (IDL), která byla představena v naší předchozí studii „Návrh architektury přístupu k datům pomocí ORM frameworku“. IDL umožňuje implementaci frameworku ORM s predikcí načtených dat, což celkově zlepšuje a zrychluje přístup k databázovým datům. Tato práce rozšiřuje předchozí experimenty o optimalizaci IDL pomocí rozdělení databázových tabulek a důkladně analyzuje dopad této techniky na chování a výkon systému. Experimentálně ověřujeme použitelnost této optimalizační techniky v praktickém prostředí a kvantifikujeme dosažené zlepšení výkonu IDL. Výsledky ukazují, že správně navržené rozdělení může významně přispět k celkové efektivitě systému při zachování jeho flexibility a škálovatelnosti. technologické inovace; databáze; optimalizace, návrh architektury
eng Performance Verification of IDL Architecture for Partitioned Database With the increasing popularity of ORM frameworks and the need to efficiently manage large volumes of data, optimization of these approaches is becoming an increasingly common subject of research. This paper focuses on analyzing the impact of partitioning of database tables on the performance of the Intelligent Data Layer (IDL), which was introduced in our previous study "Design of Data Access Architecture Using an ORM Framework". IDL enables the implementation of ORM frameworks with loaded data prediction, which overall improves and accelerates access to database data. This work extends previous experiments by optimizing IDL through database table partitioning and thoroughly analyzes the impact of this technique on system behavior and performance. We experimentally verify the applicability of this optimization technique in a practical environment and quantify the achieved performance improvements of IDL. The results show that properly designed partitioning can significantly contribute to the overall system efficiency while maintaining its flexibility and scalability. technological innovation; databases; optimization; architectural design

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0