Обнаружение ресурсоемких запросов к базам данных на основе применения самоорганизующихся карт и нечеткого вывода

Исследования ориентированы на выявление ресурсоёмких запросов, на обработку которых затрачивается недопустимое количество ресурсов времени, процессора, дисков и памяти. Проанализированы средства мониторинга и оптимизации запросов, используемые в современных системах управления базами данных, обозначены их недостатки. Обоснована актуальность разработки новых интеллектуальных средств своевременного и достоверного обнаружения ресурсоёмких запросов к базам данных. Сделан вывод о том, что для выявления ресурсоёмких запросов представляет интерес анализ расширенного набора статистических параметров. Исходную совокупность параметров запросов удалось сократить путем предварительного нормирования набора показателей с помощью сигмоидальной функции и последующего выбора конечного числа главных компонент на основе критерия Кеттелла. Выполнена кластеризация множества запросов с помощью самоорганизующейся карты Кохонена, во избежание переобучения которой разработан алгоритм поиска рекомендуемого значения радиуса топологической окрестности активных нейронов. Для разграничения кластеров предложен алгоритм нечеткого вывода. Экспериментальные исследования показали целесообразность практического использования полученных результатов.