Наукові статті

Постійне посилання зібранняhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/309

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Item type:Наукова стаття,
    Гібридна SQL/NoSQL архітектура для оптимізації продуктивності IoT-моніторингу якості повітря
    (Луцьк: ЛНТУ, 2025-12-05) Лавренчук, Світлана Василівна; Кайдик, Олег Леонтійович; Мельник, Катерина Вікторівна; Конкевич, Людмила Миколаївна; Лук’янчук, Юлія
    Внаслідок швидкого зростання кількості IoT-пристроїв та їх інтегрованого використання в різних екосистемах виникає потреба у високій масштабованості, ефективному зберіганні та швидкій обробці величезних масивів даних у режимі реального часу. Через велику частоту надходження та різноманітність форматів даних від сенсорів, архітектура зберігання має бути гнучкою і забезпечувати високу продуктивність операцій запису. Це створює виклик щодо вибору оптимальної системи управління базами даних, яка б поєднувала швидкість обробки великих обсягів даних із можливістю ефективного виконання складних аналітичних запитів до історичних даних. У статті представлено результати експериментального дослідження продуктивності реляційної бази даних PostgreSQL та документо-орієнтованої бази даних MongoDB у контексті системи моніторингу якості повітря на базі IoT. Проведено серію контрольованих навантажувальних тестів з варіюванням обсягу даних (100-10000 записів) та кількості паралельних потоків (1-50). Результати показують дев’ятикратну перевагу MongoDB під час операцій запису (34,56 мс проти 338,16 мс у середньому) та майже двократну перевагу PostgreSQL під час операцій читання (14,41 мс проти 25,98 мс). На основі отриманих даних запропоновано гібридний підхід, що поєднує MongoDB для оперативного збору даних та PostgreSQL для довгострокового зберігання та аналітики. Така інтергація реляційних та NoSQL баз даних є технічно оптимальним та економічно вигідним рішенням. Підтверджено зниження вартості на 30-40 %, що робить його привабливим для реального впровадження у промислових масштабах.
  • Item type:Наукова стаття,
    Дослідження технології розпізнавання номерних знаків за допомогою мобільних додатків
    (2023) Пех, Петро Антонович; Мельник, Катерина Вікторівна; Шепелюк, Дмитро Леонідович; Шепелюк, Леонід Дмитрович
    В статті досліджуються технології розпізнавання номерних знаків засобами сучасних смартфонів.
  • Item type:Наукова стаття,
    Multiprocessing as a Way to Optimize Queries
    (IOS Press, 2024-02-13) Христинець, Наталія Анатоліївна; Мельник, Катерина Вікторівна; Лавренчук, Світлана Василівна; Міскевич, Оксана Іванівна; Костючко, Сергій Миколайович
    Developing an effective web application involves the use of various methods and techniques to ensure fast and efficient processing of requests. Sometimes it is not possible to solve the problem of multiprocessing with a single tool, such as a programming language or framework. This work investigates the use of asynchronous methods of processing requests using queues. Job operation in background and non-background modes relative to the main web process is studied. Analytics are provided to analyze a web application with 13,000 requests to process daily. It is proposed to optimize the processing by using the Laravel framework and the Python server dual-tasking using the Supervisor tool on Linux, as well as using a task scheduler for each task. The paper presents positive findings about this algorithm, which contributes to the efficiency of web development and provides a great user experience on the website. Fast processing of web application requests can be a valuable competitive advantage for a business or organization. Research in this field helps to maintain their high competitiveness. In addition, the study of query processing speed is important in scientific research, as it contributes to the development of new algorithms, optimization methods and technologies.