University Publications

تعتبر عملية اختيار نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS)Database Management System من المراحل المهمة في دورة حياة تطوير الأنظمة, وهذه العملية تتم وفقا لمعايير وأسس علمية محددة وتعتبر أمثلية الاستعلام من أهم المعايير التى يتم على ضوئها اختيار نظام إدارة قواعد البيانات. ركزت هذه الدراسة على المقارنة بين تقنيات تحسين الاستعلام التي تتمثل في (Cost-estimation, Heuristic) والتى طبقت على نظم إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS)Relational Database Management Systems (الـoracle ). تتمثل مشكلة الدراسة في عدم وجود تجارب علمية واضحة بين تقنيات تحسين الاستعلام تؤكد الأفضلية (التقنية الأفضل) وفقاً لمعياري الزمن وتقدير التكلفة لمساعدة مطوري قواعد البيانات في اختيارهم للتقنية المناسبة، ومن ثم تأتى أهمية الدراسة, دراسة مقارنة علمية للتقنيات وتطوير برنامج سهل الاستخدام لحساب زمن تنفيذ الاستعلام لمساعدة مطوري ومستخدمي قواعد البيانات على اتخاذ القرار في اختيارهم للتقنية المناسبة. هدفت الدراسة إلى دراسة التقنيات التي تتمثل في تقنية(الاستدلال+ تقدير التكلفة) وتطبيقهما على احدي قواعد البيانات العلائقية (الـ oracle) واضعاً في الاعتبار معياري الزمن والتكلفة. حيث يتفاعل المستخدم مع لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) لتنفيذ الاستعلام في قواعد البيانات العلائقية. تطبيق وحساب زمن تنفيذ الاستعلام باستخدام عمليات البحث, الإدخال, التعديل والحذف على قاعدة بيانات (الـoracle ) ومن ثم تقدير وتقييم زمن تنفيذ الاستعلام بالـ ( Millisecond, Microsecond, Nanosecond Start-time, End-time,) كدالة على سرعة الاستعلام والخروج بنتائج تساعد المستخدم باختيار التقنية الأمثل ذات زمن الاستجابة الأقل وزمن التنفيذ الأقل. استخدمت قي هذه الدراسة خوارزمية شجرة العمق (Depth- tree Algorithm) واستخدام طريقتين للتنفيذ (top down, bottom up) , من خلال الدراسة والتجارب وجدنا أن تقنية الاستدلال الأمثل تأتي في المرتبة الأولى وتقنية تقدير التكلفة تأتى في المرتبة الثانية. هناك أبعاد مفتوحة للبحث المستقبلي كدليل يمكن أن يساعد مصممي قواعد البيانات أو منفذي نظام قاعدة البيانات أو مسؤولي قواعد البيانات متمثلة في استخدامRDBMSs أخرى لمقارنة وتطبيق تقنية الاستدلال الأمثل وتقنية التحسين القائمة على التكلفة وتقنيات التحسين الإضافية الأخرى عليها، بالإضافة إلى تقدير زمن التنفيذ لكل من أنظمة RDBMS مع مراعاة مواصفات الجهاز. بالإضافة إلى رسم مخططات بيانية. استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء قواعد البيانات مثل تحسين خوارزميات التعلم الآلي للتعلم من الأخطاء التي ترتكبها المنشات في تقدير خصائص مجموعات بيانات الإدخال وأحجام نتائج الاستعلام الوسيطة وسرعة الأجهزة الأساسية و تكاليف الاستعلام