Indeksowanie jest kluczowym elementem optymalizacyjnym systemów relacyjnych baz danych. Przykłady pokazują, że istnieje potrzeba opracowania mechanizmu doboru indeksów w bazach danych zorientowanego na grupę zapytań, a nie na pojedynczym zapytaniu (stosowanym obecnie w rozwiązaniach komercyjnych).  Jest to szczególnie istotne dla cyklicznie powtarzających się grup zapytań w systemach produkcji, systemach wsparcia, podejmowania decyzji, wyszukiwarkach bazodanowych (np. biblioteka), itp. Proponowana przez doktoranta metoda doboru indeksów dla grupy zapytań umożliwi poszukiwanie dobrych indeksów dla zadanej grupy powtarzających się cyklicznie zapytań, która jest cechą systemów przemysłowych, systemów informatycznych przetwarzania danych (urzędy) i katalogowych baz danych instytucji publicznych.


Proponowane przez doktoranta rozwiązanie jest nowatorskim pomysłem, który po serii badań i implementacji będzie służyć jako narzędzie wspierające informatyczne systemy dowolnej instytucji publicznej (np. urzędy, szkoły, biblioteki, ośrodki zdrowia) i podmiotów gospodarczych regionu województwa zachodniopomorskiego, w których występują relacyjne bazy danych.

ZASTOSOWANIE BADAŃ W BIZNESIE:

Praca nad autorską metodą doboru indeksów dla grup zapytań w dowolnej relacyjnej bazie danych wymaga wielu badań o charakterze eksperymentalnym. Metodę należy zweryfikować pod względem efektywności i wiarygodności, poprzez serię badań numerycznych dla różnych danych wejściowych, dla komercyjnych i niekomercyjnych relacyjnych baz danych z cechą indeksowania tabel. Dotychczasowe badania wykazują, że zastosowanie metody grupowej jest potrzebne i niejednokrotnie uzyskane wyniki (czas odpowiedzi bazy danych) są o kilkadziesiąt procent lepsze od wyników uzyskanych metodami komercyjnych doradców indeksowych (nawet tego samego producenta baz danych).

Doktorant zgłosił się z prośbą o pomoc w badaniach do podmiotów gospodarczych działających na rzecz wspierania innowacyjności w gospodarce regionu województwa zachodniopomorskiego. Przedsiębiorstwa zobowiązały się udostępnić swoje zasoby bazodanowe (relacyjne bazy danych i hurtownie danych producentów komercyjnych i darmowych) i systemy informatyczne, w których doktorant wdroży autorskie oprogramowanie wspierające dobór indeksów.

Zaimplementowany system będzie analizował zapytania SQL bazy danych i sugerował zmiany indeksów przyspieszających czas odpowiedzi bazy danych, jednocześnie umożliwiając zmniejszenie użycia dysponowanej przez nią przestrzeni dyskowej. Uzyskane wyniki będą cennym źródłem wiedzy potrzebnym do dopracowania proponowanej metody (parametryzacji algorytmu genetycznego).

Planowane jest wdrożenie jak największej liczby testowych, ulepszonych implementacji systemu w instytucjach publicznych i podmiotach gospodarczych w regionie województwa zachodniopomorskiego. Do puli tej można zaliczyć dowolną instytucję i podmiot gospodarczy, w której występuje relacyjna baza danych charakteryzująca się możliwością założenia indeksów na tabelach i w których występuje element cyklicznie powtarzających się grup zapytań (np. przeszukiwanie zasobów katalogowych, wyszukiwanie informacji, analiza danych produkcyjnych).

PLANY DALSZEGO ROZWOJU:

Uzyskane wyniki badań i wypracowane wnioski publikowane będą w wydawnictwach naukowych, a także referowane i dyskutowane na krajowych i międzynarodowych konferencjach naukowych o tematyce związanej z bazami danych, inżynierią programowania i automatyce. Wyniki prac posłużą do dalszej pracy nad ulepszeniem systemu a następnie, do wdrożenia go w przedsiębiorstwach i instytucjach publicznych. Szerszy opis działania systemu, metoda jego implementacji i zgromadzone wyniki badań opisane zostaną w dysertacji i przedstawione w trakcie publicznej obrony rozprawy doktorskiej.

Planowane, w rzeczywistych środowiskach baz danych przedsiębiorstw i instytucjach użyteczności publicznej regionu zachodniopomorskiego, badania poligonowe zakładają przeprowadzenie szeregu wdrożeń wersji testowych i końcowych metody automatycznego (implementującej algorytmy genetyczne) doboru indeksów. Ich ukończenie i związana z tym weryfikacja modelu formalnego metody automatycznego doboru indeksów pozwoli na opracowanie innowacyjnych technik przetwarzania danych.

NAGRODY I WYRÓŻNIENIA:

Uczestnik dotychczas nie otrzymał nagród i wyróżnień.