Выбор системы управления базами данных для информационной системы промышленного предприятия
- 1 к.т.н., доцент, кафедра «Конструирование и производство электронной аппаратуры», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
- 2 к.т.н., доцент, кафедра «Компьютерные системы и сети», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
- 3 студент, кафедра «Экономика и организация производства», Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
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.
Для цитирования
Драч В.Е., Родионов А.В., Чухраева А.И. Выбор системы управления базами данных для информационной системы промышленного предприятия // Электромагнитные волны и электронные системы. 2018. № 3. С. 71–79.
Список источников
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Бурмистров А.В., Белов Ю.С. Недостатки реляционных баз данных // Электронный журнал: наука, техника и образование. 2015. № 3 (3). С. 25−34.
- Riyaj Shamsudeen Oracle Database 12c review. URL = https://www.infoworld.com/article/2611000/database/oracle-database-12creview--finally--a-true-cloud-database.html.
- Подхолзин И.А., Быкова М.И. СУБД MYSQL: достоинства, недостатки, применение // Материалы XVII Междунар. научнометодической конф. «Информатика: проблемы, методология, технологии». 2017. С. 141−143.
- 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.
- Оти М. Вопросы по SQL Server // Windows IT Pro/RE. 2016. № 3. С. 29.
- Панченко И. PostgreSQL: вчера, сегодня, завтра // Открытые системы. СУБД. 2015. № 3. С. 34−37.
- Pan C.S. Development of a parallel DBMS on the basis of PostgreSQL // Труды Института системного программирования РАН. 2011. Т. 21. С. 357−370.
- MongoDB multi-document ACID tpansactions are coming. URL = https://www.mongodb.com/. Дата обращения 16.01.2016.
- Шмидт И.А., Васенев Н.В. Выбор оптимальной JSON-модели для хранения результатов испытаний // Фундаментальные исследования. 2016. № 11-3. С. 620−625.
- MariaDB объединяет преимущества SQL и NOSQL // Открытые системы. СУБД. 2014. № 3. С. 3−9 s.
- IBM Db2 Database. URL = https://www.ibm.com/analytics/us/en/db2/. Дата обращения 01.01.2018.
- SAP HANA. URL = https://www.sap.com/products/hana.html. Дата обращения 20.12.2017.
- ЛИНТЕР как СУБД для интеллектуальных информационных систем. Ч. 1 // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 2. С. 4−11.
- 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.
- Система управления базами данных Линтер. URL = http://linter.ru/ru/. Дата обращения 01.12.2017.
- РЕДСОФТ. URL = http://www.red-soft.ru/ru. Дата обращения 01.12.2017.
- Симаков Р. СУБД «Ред База Данных» для серверных ОС // Системный администратор. 2015. № 7-8 (152−153). С. 108−109.
- Axel Fontaine Relational Database Popularity Ranking. URL = https://dzone.com/articles/relational-database-popularity. Дата обращения 25.11.2017.
- EVerSQL. URL = https://www.eversql.com/most-popular-databases-in-2017-according-to-stackoverflow-survey/. Дата обращения 12.12.2017.