ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ БАЗ ДАНИХ ДЛЯ ЗБЕРІГАННЯ BIG DATA У СФЕРІ МОНІТОРІНГУ ДОВКІЛЛЯ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-6-155-2024-18Ключові слова:
інформація, база даних, big data, модель зберігання даних, вимірювання параметрів, навколишнє середовище, ER-діаграма.Анотація
Питання, пов’язані з утворенням великих масивів даних, до кінця не вирішені. Кількість інформації у світі постійно збільшується, що призвело до виникнення проблеми її збереження. Створене для визначення цих даних поняття «big data» включає у собі наступні характеристики: кількість, швидкість обробки, різноманітність, достовірність, змінність та цінність. До цього типу інформації відносяться характе-ристики навколишнього середовища; дані визначають розподіл відповідних показників на Землі і дають можливість дати прогноз на майбутнє щодо зміни їх у часі і просто-рі, що є важливим для ведення господарства та сталого розвитку людства. Але інфо-рмація щодо ефективної організації збереження і обробки таких даних є недостат-ньою, що вимагає проведення додаткових досліджень. Таким чином, об’єктом дослі-дження є дані, що отримують на постах спостереження за станом навколишнього середовища. Предметом дослідження є зберігання даних, отриманих у результаті проведення моніторингу навколишнього середовища. Метою дослідження є розробка критеріїв для оцінки та порівняння різних типів сховищ даних з урахуванням специфіч-них вимог для їх зберігання; визначення типів інформації, яка буде зберігатися у базі даних параметрів навколишнього середовища; створення ER-діаграми визначеної бази даних. Отримані дані класифікуються в залежності від стану середовища, його роз-ташування та забрудненості. Оскільки дані одержують з розгалуженої системи спо-стережень, вони поетапно потрапляють від місця їх реєстрації через міську, регіона-льну, державну і глобальну мережу до місця їх зберігання. Відповідно, повинні бути за-безпечені наступні критерії до отриманої інформації: зберігання даних різних типів, швидкий доступ і обробка та можливість масштабування. Існує дві основні моделі сховищ даних: реляційні та нереляційні, кожна з яких має переваги і недоліки. Так, ре-ляційні (SQL) мають жорсткі схеми, які забезпечують надійність збереження інфор-мації, але є неефективними для обробки великої кількості запитів і не володіють знач-ною масштабованістю. Нереляційні (NoSQL) зберігають дані у неструктурованому типі, легко масштабуються, і забезпечують велику швидкість обробки запитів. Ви-сновки. Проведено дослідження щодо організації даних, отриманих з пунктів спосте-реження за навколишнім середовищем. Створено схему обробки отриманих даних. Окреслено групи параметрів, що будуть зберігатися у базі даних. Сформульовано ос-новні критерії щодо зберігання даних, що дозволяють більш ефективно їх організува-ти. Реалізовано ER-діаграму для бази даних.
Посилання
Stephens Z. D. Big Data:Astronomical or Genomical? / Z. D. Stephens, S. Y. Lee, F. Faghri [ et al ] // PLOS Biology.– 2015.– №13(7). – e1002195. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002195.
Vlasenko R. V. Kontseptsiia Big data v Ukraini : perspektyva zastosuvannia v derzhavnykh orhanakh / R. V. Vlasenko // Derzhavne upravlinnia. – 2017. – № 4(60). – S. 97-101.
Steshenko N. L. Tekhnolohii big data yak systema suchasnykh metodiv politychnoho vplyvu / N. L. Steshenko, Ye. V. Bolotina, K. S. Chosta // Rehionalni studii. – 2022. – № 31. – S. 44-48.
Dubey R. Education and training for successful career in big data and business analytics / R. Dubey, A. Gunasekaran // Industrial and Commercial Training. – 2015. – №47(4). – C. 174–181. URL: https://doi.org/10.1108/ict-08-2014-0059.
Shkyrta I. M. Tekhnolohiia Big Data: sutnist, mozhlyvosti dlia biznesu / I. M. Shkyrta, V. F. Lazar // Naukovyi visnyk Mukachivskoho derzhavnoho universytetu. Seriia "Ekonomika" : zbirnyk naukovykh prats / hol. red. T.V. Chernychko. – Mukachevo : MDU, 2019. - Vypusk 2(12). – S.51-56.
Poliuha V. Tekhnolohiia velykykh danykh (Big Data): osnovni kharakterystyky ta perspektyvy vykorystannia v zhurnalistytsi / V. Poliuha // Dialoh: Mediastudii. – 2019. – № 25. – S. 144-154. URL: https://doi.org/10.18524/2308-3255.2019.25.195.
Baig M. I. Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions / M. I. Baig, L Shuib, E. Yadegaridehkordi // Int. J. Educ. Technol. High Educ. – 2020. – № 17(44). URL https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0.
Santana I. NoSQL Solution for Bioinformatics Data Provenance Storage / I. Santana, W Silva, M. Holanda // New Knowledge in Information Systems and Technologies. Cham: Springer, 2019. – P. 528-537. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-16181-1_50.
Kirei K. O. Rozvytok i transformatsiia poniattia big data / K. O. Kirei // Visnyk Cherkaskoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu. – 2019. – № 1. – S. 33-40.
Erturk E. The Role of Big (Green) Data and Data Analytics in Environmental Sustainability / E. Erturk // Sustainable Futures: Symposium abstracts (Hamilton, New Zealand, 24 November 2020). URL: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.19228.10887/1.
Metody vymiriuvannia parametriv navkolyshnoho seredovyshcha: pidruch. / [ H. I. Hryn, V. I. Mokhonko, O. V. Suvorin ta in.]. – Sievierodonetsk : vyd-vo SNU im. V. Dalia, 2019. – 420 s.
Reznichenko O. V. Vykorystannia NoSQL tekhnolohii dlia obrobky velykykh obsiahiv danykh / O. V. Reznchenko, O. A. Liashenko // Molod: Nauka ta Innovatsii : XI Mizhn. nauk.-tekhn. konf. stud., asp. ta mol. vchenykh, 22-24 lystopada 2023 r.: zb. mater. – Dnipro: NTU «Dniprovska politekhnika», 2023. – S. 27-28.
Hnatushenko V. V. Non-relational approach to developing knowledge bases of expert system prototype / V. V. Hnatushenko, Vik. V. Hnatushenko, N. L. Dorosh, N. O. Solodka, O. A. Liashenko // Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. – 2022. – № 2 (188). – P. 112 - 117. URL: https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-2/112.
Liashenko O. A. Sravnitelnyj analiz vypolneniya zaprosov k serveram baz dannyh MYSQL i MONGODB / O. A. Liashenko, O. O. Konashkov, N. A. Solodkaia // Visnyk Khersonskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu. – 2019. – № 4 (71). – C. 114 - 124. URL: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2019.4.13.
Liashenko O. A. Analiz proizvoditelnosti baz dannyh POSTGRESQL/POSTGIS i MONGODB dlya geoprostranstvennyh zaprosov / O. A. Liashenko, C. N. Lytvynov, N .A. Solodkaia // Visnyk Kremenchutskoho natsionalnoho universytetu imeni Mykhaila Ostrohradskoho. – 2019. – № 6 (119). – S. 60 – 67. URL: https://doi.org/10.30929/1995-0519.2019.6.60-67.
Holovko A. O. Proiektuvannia zastosunku shchodo pidboru zhytla z vykorystanniam reliatsiinoi ta nereliatsiinoi baz danykh / A .O. Holovko, O. A. Liashenko // Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system (KMOSS-2023): VIII Mizhnar. nauk.-tekhn. konf., 1-3 lystopada 2023 r.: mater. konf. – Dnipro: DVNZ UDKhTU, 2023. – S. 157-158. URL: https://udhtu.edu.ua/wp-content/uploads/2023/11/zbirnyk-tez-kmoss-2023.pdf.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
