moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2023.43.4.026 1462 Об оценке стоимости запросов и разработке приложения для обработки ресурсоемких запросов Query cost estimation and development of an application for processing resource-intensive queries 0000-0001-8511-0978 Нурматова Елена Вячеславовна Nurmatova Elena Vyacheslavovna ev8@mail.ru aff-1 РТУ МИРЭА MIREA - Russian Technological University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2023.43.4.026 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Быстрый рост объема хранимых данных обусловливает необходимость интеграции инструментов мониторинга, анализа и оптимизации запросов к базам данных для своевременного и корректного установления наиболее ресурсоемких из них. Эти обстоятельства определяют актуальность разработки программных инструментов для оценки причин медленных запросов с формированием различных вариантов оптимизации. В данной работе исследованы причины, влияющие на ресурсоемкость запросов выборки данных. Показаны основания для медленных запросов, такие как качество собранной статистики, использования индексов, указаний плану запроса, структуры запроса, корректность настройки параметров инициализации базы данных, а также возможные варианты решения выявленных причин. Исследование представляет интерес с точки зрения объяснения основ физических операций, обеспечиваемых подсистемой выполнения запросов, которая интерпретирует процедурный план исполнения запроса, оптимизируя стоимость. Для решения задачи ускорения медленных запросов на основе корректного процедурного плана предлагается разработка приложения, учитывающего состав анализируемых стоимостных, объемных и временных характеристик запросов для их оптимизации. Описаны результаты тестирования разработанной системы, позволяющей повысить производительность запросов. Оценивалась скорость выполнения запроса по следующим метрикам: операция доступа к данным, стоимость выражения, стоимость операции ввода/вывода, время процессора, затраченное время на обработку всей выборки. Выполнение экспериментов по оценке корректности выявления медленных запросов подтверждает целесообразность применения на практике результатов проведенных исследований и разработанного приложения.

Rapid growth of stored data volume necessitates integration of tools for monitoring, analysis and optimization of database queries for timely and correct identification of the most resource-intensive queries. These circumstances determine the relevance of developing software tools for assessing the causes of slow queries with the formation of various optimization options. This paper examines the reasons influencing the resource-intensive queries of data sampling. The reasons for slow queries are shown, such as the quality of collected statistics, use of indexes, hints, query structure, correctness of database initialization parameter settings, as well as possible solutions to the identified causes. The study is interesting from the point of view of explaining the basics of the physical operations provided by the query execution subsystem, which interprets the procedural plan of query execution to optimize the cost. To solve the problem of speeding up slow queries based on a correct procedural plan, we propose the development of an application that takes into account the composition of the analyzed cost, volume and time characteristics of queries to optimize them. The results of testing the developed system, which helps to improve the performance of queries, are described. The speed of query execution was evaluated by the following metrics: data access operation, expression cost, I/O operation cost, CPU time, time spent on processing the whole sample. Performing experiments to evaluate the correctness of identifying slow queries confirms the feasibility of applying in practice the results of the conducted research and the developed application.

 реляционные системы оптимизация запросов select эффективность индексов статистика оценка стоимости relational systems query optimization select index efficiency statistics cost estimation Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Belattar S., Abdoun O., El khatir H. New learning approach for unsupervised neural networks model with application to agriculture field. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2020;11(5):360–369. Kim W. On optimizing an SQL-Like Nested Query. ACM Transactions on Database Systems (TODS). 1982;7(3):443-469. Lukichev M., Barashev D. XML query algebra for cost-based optimization. SYRCODIS*07 The Fourth Spring Young Researchers Colloquium on Databases and Information Systems. 2007. URL: http://ceur-ws.org/Vol-256 (дата обращения: 21.09.2023). Maher, M., Wang, J. Optimizing queries in extended relational databases. In: Ibrahim M., Küng J., Revell N. (eds) Database and Expert Systems Applications. DEXA 2000. Lecture Notes in Computer Science. 2000;1873. DOI: 10.1007/3-540-44469-6_36. May N., Moerkotte G. Normalization and translation of XQuery. Advanced Applications and Structures in XML Processing: Label Streams, Semantics Utilization and Data Query Technologies. Hershey, Igi Global Publishing; 2010. 500 p. DOI: 10.4018/978-1-61520-727-5. Кузнецов С.Д., Мендкович Н.А. Оптимизация конъюнктов условий в составе запросов. Моделирование и анализ информационных систем. 2011;18(3):144–154. Nurmatova E.V., Gusev V.V., Kotliar V.V. Analysis of the features of the optimal logical structure of distributed databases. Selected Papers of the 8th International Conference "Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education", 2018;2267:579–584. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2267. (дата обращения: 21.09.2023). Новиков Б.А., Горшкова Е.А., Графеева Н.Г. Основы технологий баз данных. 2-е изд. М.: ДМК Пресс; 2020. 582 с. Борчук Л.Е. Совершенствование процесса настройки запросов пользователей на основе асимптотических оценок затрат ресурсов. Информационные технологии. 2008;6:6–11. Борчук Л.Е., Кузьмин А.А. Оценка времени выполнения запроса в реляционной СУБД на основе асимптотических моделей затрат ресурсов. Наукоемкие технологии. 2008;4:61–64. Домбровская Г., Новиков Б., Бейликова А. Оптимизация запросов в PostgreSQL. М.: ДМК Пресс; 2022. 278 с. Зайцев Е.И., Нурматова Е.В. О подходе к управлению знаниями и разработке мультиагентной системы представления и обработки знаний. Russian Technological Journal. 2023;11(4):16–25. DOI:10.32362/2500-316X-2023-11-4-16-25. Кузнецов С.Д., Мендкович Н.А. Новые алгоритмы лексической оптимизации запросов. Модели и анализ информационных систем. 2009;16(4):22–33. Мендкович Н.А., Кузнецов С.Д. Оптимизация конъюнктов условий в составе запросов. Модели и анализ информационных систем. 2011;18(3):144–154. Мендкович Н.А. Об эффективности минимизирующего подхода к оптимизации запросов. Моделирование и анализ информационных систем. 2016;23(2):153–163. DOI: 10.18255/1818-1015-2016-2-153-163. Мосин С.В., Зыкин С.В. Кэширование запросов к реляционной базе данных с использованием областей истинности. Моделирование и анализ информационных систем. 2015;22(2):248–258. DOI: 10.18255/1818-1015-2015-2-248-258. Нурматова Е.В. Анализ процедурного плана sql-запроса. Опорный образовательный центр. Иннополис. 2021;2:116–121. Иванов О. Машинное обучение для планирования запросов. Открытые системы. СУБД. 2016. URL: https://www.osp.ru/os/2016/01/13048650 (дата обращения: 21.09.2023). Пашинин О.В. Оптимизация запросов к базам данных. Математические структуры и моделирование. 2017;17:100–107. Хайлан A.M., Польщиков К.А., Алгазали С.M.M. Обнаружение ресурсоемких запросов к базам данных на основе применения самоорганизующихся карт и нечеткого вывода. Экономика. Информатика. 2021:48(3):578–593. DOI: 10.52575/2687-0932-2021-48-3-578-593. Wang S., Rundensteiner E.A., Mani M. Optimization of nested xquery expressions with orderby clauses. Data & Knowledge Engineering. 2007;60(2):303–325. DOI: 10.1016/j.datak.2006.03.004.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.