Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2015, выпуск 42, страницы 77–89
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.42.4
(Mi trspy828)
 

Сравнительное исследование способов хранения больших двоичных последовательностей в базах данных ORACLE

О. В. Тараканов

Академия ФСО России
Аннотация: Работа выполнена с целью построения математического описания условий пригодности основных способов хранения больших двоичных последовательностей (BLOB и BFILE) в базах данных на платформе ORACLE. Исследование выполнено путем восстановления уравнений множественной линейной регрессии, учитывающих значимые на наш взгляд условия применения заявленных типов данных. Сформулированы некоторые практические рекомендации для обоснования выбора типа данных для хранения больших двоичных последовательностей.
Ключевые слова: база данных; большая двоичная последовательность; большой двоичный объект; BLOB; BFILE; уравнение множественной линейной регрессии.
Тип публикации: Статья
УДК: 004.657


Образец цитирования: О. В. Тараканов, “Сравнительное исследование способов хранения больших двоичных последовательностей в базах данных ORACLE”, Тр. СПИИРАН, 42 (2015), 77–89
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy828
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v42/p77
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:129
    PDF полного текста:66
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024