оптимизация быстродействия

Машинное обучение для планирования запросов

Рост объемов данных требует от СУБД увеличения производительности выполнения запросов. Оптимизация плана выполнения запроса с использованием средств машинного обучения позволяет в разы уменьшить время его обработки.

Стоимостные оптимизаторы для СУБД: вчера и сегодня

Оптимизаторы запросов для реляционных СУБД превратились сегодня в сложные программы оценки стоимости вариантов, однако в СУБД нового поколения стоимость выполнения запросов во внимание почти не принимается. Что это — шаг назад или два вперед?

Тестирование быстродействия приложений AJAX

Отличие приложений AJAX в том, что запросы к серверу выполняются в асинхронном режиме и страница обновляется отдельными фрагментами, а не целиком, поэтому методы, применяемые для тестирования производительности традиционных веб-приложений, в случае AJAX требуют модификации. При тестировании AJAX-приложений возникают характерные только для них сложности, но существуют подходы, позволяющие их преодолеть.

LLM и дата-каталог: описание метаданных

Как описать метаданные и поддерживать дата-каталог в актуальном состоянии? И как при этом может помочь LLM?

Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных