ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Д.В. Гмарь, Ю.А. Игнатова, Э.В. Цуранов, К.И. Шахгельдян "Эффективные методы работы с вертикальной моделью данных"
ОБЗОРЫ
Д.В. Гмарь, Ю.А. Игнатова, Э.В. Цуранов, К.И. Шахгельдян "Эффективные методы работы с вертикальной моделью данных"

Аннотация.

Адаптируемая модель данных является основой корпоративных информационных систем, таких как системы электронного документооборота, системы управления контентом и др. В статье рассматриваются проблемы, связанные с использованием адаптируемой вертикальной модели данных entity-attribute-value (EAV), и предлагаются методы работы с этой моделью, позволяющие значительно повысить ее производительность.

Ключевые слова:

модель entity-attribute-value, методы работы с данными, адаптируемые системы.

Стр. 68-78.

D.V. Gmar, Yu.A. Ignatova, Ed.V. Tsuranov, K.I. Shakhgeldyan

"Effective technique operating the vertical database model" 

Adaptive data model is the core of enterprise information systems such as document management systems, content management systems, and other systems of enterprise information environment. Authors suggest the techniques operating data and allowing to use adaptive vertical database model entity- attribute-value (EAV) for enterprise information systems extensively.

Keywords: entity-attribute-value model, techniques operating data, adaptive system

 Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1.  Nadkarni P. The EAV/CR Data Model. http://ycmi.med.yale.edu/nadkarni/eav_CR_contents.htm
2.   Nadkarni P., Marenco L., Chen R., Skoufos E.,Shepherd G., Miller P. Organization of heterogeneous scientific data using EAV/CR Representation//Journal of the American medical information Association.-1999. V.6, N 6 -.p. 478-493.
3.   Chen R., Nadkarni P., Marenco L., Levin F., Erdos J., Mil- ler P. Exploring performance issues for a clinical database organized using an entity-attribute-value representation//Journal of the American medical information Association.-2000.- #7 -.p. 475-487.
4.   Tentser A. Baza dannykh - khranilishche obektov// KompyuterPress. – 2001.- №8.
5.   Zmeev O., Moiseev A. Sravnitelnyy analiz nekotorykh metodov O-R- preobrazovaniya// Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. -2003. –N 280. -c. 263-271.
6.  EAV vs Row Modeling. Test proizvoditelnosti na PostgreSQL. http://valv.ru/eav-vs-row- url:modeling-test-proizvoditelnosti-na-postgresql.html
7.   Razan P., Abu Sayed Latiful Hoque. Optimized entity attribute value model: a search efficient representation of high dimensional and sparse data//Open Access, Open Review Journal.-July 6, 2011.
8. Varshevskiy V. Struktura bazy dannykh Magento: znakomstvo s EAV. http://gurumagento.com/struktura-bazy-dannyx-magento-znakomstvo-s-eav.htm
9. The EAV/CR  Model   of   Data   Representation http://ycmi.med.yale.edu/nadkarni/eav_cr_frame.htm
10. Shaker H. El-Sappagh, Samir El-Masri, A. M. Riad, Mohammed Elmogy. Electronic Health Record Data Model Optimized for Knowledge Discovery// International Jour- nal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 5, No 1, September 2012. pp. 329-338.
11. Prakash M., Nadkarni P., Brandt C. Data extraction and ad hoc query of an entity-attribute-value database//Journal of the American Medical infomatics association.-  Vol.5. – Num. 6, 1998. – pp. 511-527.
12. Moris Lyuis. Nastroyka SQL Server 6.5 na obrabotku zaprosov c vysokoy proizvoditelnostyu// SQL Server Magazine ONLINE, No 1, 2000 http://www.osp.ru/data/www2/win2000/sql/2000/01/007.htm
13. Rogov Ye. SQL ili PL/SQL? — vzglyad s tochki zreniya proizvoditelnosti.
http://egorius.hardsign.com/tmp/sql_or_plsql.pdf
14. Arkhipova Ye.N., Kononova O.V., Kryukov V.V., Shakhgeldyan  K.I. Avtomatizatsiya  reytingovoy  otsenki  deyatelnosti prepodavateley//Universitetskoe upravlenie. - 2010.-№5. – s.51-62
15. Arkhipova Ye.N., Kryukov V.V., Shakhgeldyan K.I. Avtomatizatsiya reytingovoy otsenki deyatelnosti uchebnogo podrazdeleniya vuza // Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz, №1, 2012. – s. 80-90.

 

2024 / 03
2024 / 02
2024 / 01
2023 / 04

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".