350 руб
Журнал «Электромагнитные волны и электронные системы» №3 за 2018 г.
Статья в номере:
Выбор системы управления базами данных для информационной системы промышленного предприятия
Тип статьи: научная статья
УДК: 004.65
Ключевые слова: СУБД информационная система база данных.
Авторы:

В.Е. Драч – к.т.н., доцент, кафедра «Конструирование и производство электронной аппаратуры»,  Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: drach@bmstu-kaluga.ru

А.В. Родионов – к.т.н., доцент, кафедра «Компьютерные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: andviro@gmail.com

А.И. Чухраева – студент, кафедра «Экономика и организация производства», 

Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: hhxpk@mail.ru

Аннотация:

Рассмотрены наиболее популярные в настоящее время СУБД, выделены их достоинства и недостатки, что, по мнению авторов, должно помочь при выборе такой системы, которая будет максимально удовлетворять запросы и требования под конкретные нужды. Отмечено, что выбор конкретной СУБД представляет собой непростую многокритериальную задачу, при решении которой необходимо принимать во внимание: максимальное число пользователей, одновременно обращающихся к базе, характеристики клиентского программного обеспечения, ресурсы сервера, операционную систему, уровень квалификации персонала. Показано, что наиболее простой подход при выборе СУБД основан на оценке того, в какой мере существующие системы удовлетворяют основным требованиям создаваемого проекта информационной системы промышленного предприятия. Для облегчения выбора приведена сводная таблица.

Страницы: 71-79
Список источников
  1. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Проектирование базы данных по безопасности труда для организаций и промышленных предприятий // Технологии техносферной безопасности. 2012. № 2 (42). С. 12.
  2. Борсук Н.А., Трошкин Д.О., Чухраев И.В. Анализ функционального наполнения социального сервиса электронного оборота купонов // Вопросы радиоэлектроники. 2015. № 8 (8). С. 57−62.
  3. Молчанов А.Н., Бурмистров А.В., Гришунов С.С., Чухраев И.В. Некоторые вопросы сбора и обработки данных в информационной системе высшего учебного заведения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. № 7-1. С. 191−198.
  4. Немтинов В.А., Манаенков А.М., Морозов В.В., Егоров Е.С. Использование интернета при информационной поддержке принятия решений по управлению промышленным предприятием // Прикладная информатика. 2010. № 4 (28). С. 8−12.
  5. Драч В.Е., Родионов А.В., Чухраев И.В., Леченкова А.И. ГИС-приложение, интегрированное с социальными сетями // Вопросы радиоэлектроники. 2016. № 2. С. 13−16.
  6. Стоянова О.В., Дли М.И., Белозерский А.Ю. Модели представления данных сложных производственных проектов в автоматизированных информационных системах промышленных предприятий // Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 210−218.
  7. Бурмистров А.В., Белов Ю.С. Недостатки реляционных баз данных // Электронный журнал: наука, техника и образование. 2015. № 3 (3). С. 25−34.
  8. Riyaj Shamsudeen Oracle Database 12c review. URL = https://www.infoworld.com/article/2611000/database/oracle-database-12creview--finally--a-true-cloud-database.html.
  9. Подхолзин И.А., Быкова М.И. СУБД MYSQL: достоинства, недостатки, применение // Материалы XVII Междунар. научнометодической конф. «Информатика: проблемы, методология, технологии». 2017. С. 141−143.
  10. Петухов И.С. Алгоритм определения необходимых индексов для оптимизации запросов с соединением двух таблиц в СУБД MYSQL (INNODB) // Научный вестник ГосНИИ ГА. 2017. № 16. С. 98−107.
  11. Оти М. Вопросы по SQL Server // Windows IT Pro/RE. 2016. № 3. С. 29.
  12. Панченко И. PostgreSQL: вчера, сегодня, завтра // Открытые системы. СУБД. 2015. № 3. С. 34−37.
  13. Pan C.S. Development of a parallel DBMS on the basis of PostgreSQL // Труды Института системного программирования РАН. 2011. Т. 21. С. 357−370.
  14. MongoDB multi-document ACID tpansactions are coming. URL = https://www.mongodb.com/. Дата обращения 16.01.2016.
  15. Шмидт И.А., Васенев Н.В. Выбор оптимальной JSON-модели для хранения результатов испытаний // Фундаментальные исследования. 2016. № 11-3. С. 620−625.
  16. MariaDB объединяет преимущества SQL и NOSQL // Открытые системы. СУБД. 2014. № 3. С. 3−9 s.
  17. IBM Db2 Database. URL = https://www.ibm.com/analytics/us/en/db2/. Дата обращения 01.01.2018.
  18. SAP HANA. URL = https://www.sap.com/products/hana.html. Дата обращения 20.12.2017.
  19. ЛИНТЕР как СУБД для интеллектуальных информационных систем. Ч. 1 // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 2. С. 4−11.
  20. Маркин С.П., Борисов В.Л., Распопов А.В., Максимов В.Е. СУБД ЛИНТЕР для интеллектуальных информационных систем. Часть 2, 3 // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 2. С. 12−29.
  21. Система управления базами данных Линтер. URL = http://linter.ru/ru/. Дата обращения 01.12.2017.
  22. РЕДСОФТ. URL = http://www.red-soft.ru/ru. Дата обращения 01.12.2017.
  23. Симаков Р. СУБД «Ред База Данных» для серверных ОС // Системный администратор. 2015. № 7-8 (152−153). С. 108−109.
  24. Axel Fontaine Relational Database Popularity Ranking. URL = https://dzone.com/articles/relational-database-popularity. Дата обращения 25.11.2017.
  25. EVerSQL. URL = https://www.eversql.com/most-popular-databases-in-2017-according-to-stackoverflow-survey/. Дата обращения 12.12.2017.
Дата поступления: 6 апреля 2018 г.