Публикации

Термин «большие данные» относится к объемным коллекциям цифровых данных, генерируемых каждую секунду. Производимые наборы данных представлены в структурированном, полуструктурированном и неструктурированном форматах по всему миру, и их трудно анализировать с применением традиционных систем управления базами данных. В последнее время аналитика больших данных становится важной областью исследований из-за популярности Интернета и появления новых веб-технологий. Эта растущая область исследований представляет собой междисциплинарную деятельность, которая привлекает исследователей из различных областей. Исследователи проектируют, разрабатывают и внедряют инструменты, технологии, архитектуры и платформв для анализа этих больших объемов данных. Эта статья начинается с краткого введения в проблематику большие данные и связанные с ними концепции, включая основные характеристики больших данных, после чего обсуждаются наиболее важные открытые исследовательские проблемы и возникающие тенденции. Далее приводится обзор исследований в области аналитики больших данных, обсуждаются преимущества использования решений для больших данных и обсуждаются виды оценок, требуемых перед переходом с традиционных решений. Наконец, представлен обзор основных существующих приложений, обеспечивающий общую панораму аналитики больших данных.  

Материал первой части учебного пособия составляет основу для базового курса и содержит краткий обзор требований и критериев оценки СУБД и баз данных, теоретическую реляционную модель данных, основные конструкции языка запросов SQL, организацию доступа к базе данных PostgreSQL, вопросы проектирования приложений и основные расширения, доступные в системе PostgreSQL.

Вторая часть, добавленная в настоящем издании, содержит материал, который будет полезен разработчикам баз данных и СУБД. В ней подробно рассматриваются структуры хранения, методы выполнения и оптимизации запросов, дополнительные возможности языка SQL, средства поддержки согласованности и надежности. Рассмотрены средства программирования серверов баз данных, средства расширения функциональности PostgreSQL, вопросы создания систем с репликацией, параллельных и распределенных систем баз данных.

This volume constitutes the refereed proceedings of the 4th International Conference on Digital Transformation and Global Society, DTGS 2019, held in St. Petersburg, Russia, in June 2019.

The 56 revised full papers and 9 short papers presented in the volume were carefully reviewed and selected from 194 submissions. The papers are organized in topical sections on ​e-polity: governance; e-polity: politics online; e-city: smart cities and urban planning; e-economy: online consumers and solutions; e-society: computational social science; e-society: humanities and education; international workshop on internet psychology; international workshop on computational linguistics.

Предложен эффективный метод вычисления синдрома кода Рида-Соломона. Метод основан на использовании неполных нормализованных циклических сверток в неполном обратном циклотомическом дискретном преобразовании Фурье. Метод является лучшим из известных алгоритмов с точки зрения мультипликативной сложности.