автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Исследование и разработка методов оценки эффективности обслуживания запросов при создании хранилищ данных

Введение.

1. Концепция хранилищ данных.

1.1. Оперативные и аналитические базы данных.

1.2. Основные особенности информационных хранилищ.

1.3. Архитектура хранилища данных.

1.4. Модели данных, используемые для построения хранилищ.

1.4.1. Многомерное представление информации.

1.4.2. Многомерный OLAP (MOLAP).

1.4.3. Реляционный OLAP (ROLAP).

1.5. Реализация многомерной информационной модели средствами 28 РСУБД.

1.6. Оценка производительности при проектировании хранилищ данных.

1.7. Выводы по главе 1.

2. Проектирование вычислительных систем с использованием графовых моделей на основе цепей Маркова.

2.1. Оценка эффективности при создании вычислительных систем.

2.2. Структура и параметры графовых моделей программ.

2.3. Модель программы как марковский процесс.

2.4. Графовая модель процесса обработки запроса в базе данных.

2.5. Определение характеристик обработки запросов с помощью упрощающих преобразований графов.

2.6. Выводы по главе 2.

3. Разработка информационных хранилищ по методологии CASE.^

3.1 Жизненный цикл программного комплекса.

3.2. Основные этапы создания хранилища данных.

3.3. Минимизация среднего времени обработки запроса и его дисперсии.

3.4. Исследование процесса обслуживания запроса по методу исключающих преобразований.

3.5. Программная реализация методики оценки производительности.

3.6. Выводы по главе 3.

4. Создание хранилища данных для Госстандарта России.

4.1. Основные вопросы автоматизации сертификации и стандартизации.

4.2. Анализ требований к сбору и анализу сертификатов.

4.3. Реализация оперативной БД для сбора сертификатов.

4.4. Создание аналитической БД для хранения и анализа сертификатов.

4.5. Выводы по главе 4.

В наше время практически во всех сферах жизни человеческого общества применяются те или иные системы обработки данных. Это могут быть информационно-справочные системы, промышленные программные комплексы, средства автоматизации проектирования и многие другие приложения. Постоянное расширение областей применения вычислительной техники, а также все возрастающая сложность решаемых задач, требуют совершенствования теории и практики создания информационных систем (ИС).

Одним из наиболее важных элементов ИС являются базы данных. Любое предприятие или компания должны хранить и обрабатывать какие-либо сведения о своей работе. Для этого используются так называемые оперативные БД (OLTP, on-line transaction processing). Они предназначены для сбора и обработки текущей повседневной информации. Чем больше проходит времени, чем дольше компания работает на рынке, тем больший объем данных набирается в оперативной базе. Соответственно, уменьшается скорость работы, появляются сложности с получением необходимой информации в нужный момент. Кроме того, чем больше информации собрано, тем более интересным становится ее анализ. Исследуя накопленные данные, можно выявить скрытые правила и закономерности, которым подчиняется предметная область. Результаты такого анализа могут быть неоценимы при стратегическом планировании развития предприятия. Однако при осуществлении анализа выясняется, что оперативные БД плохо для него подходят - аналитические средства недостаточно мощны и удобны, скорость обработки больших объемов данных слишком мала.

Для решения указанных проблем сейчас создан и активно развивается новый класс ИС - системы поддержки принятия решений (DSS, decision support systems). Основой DSS-систем являются так называемые хранилища данных - специализированные БД, предназначенные для работы с большими объемами исторически накапливающейся информации.

При разработке любой ИС один из наиболее важных вопросов - ее производительность. Система не только должна успешно решать поставленные перед ней задачи, она должна делать это с приемлемым для пользователя быстродействием. В настоящее время большинство исследований в области оценки производительности баз данных проводится для OLTP-приложений. Вопросы оценки эффективности при создании DSS-систем проработаны еще недостаточно, и поэтому представляют значительный интерес.

Многие аспекты хранилищ данных сильно отличаются от традиционных БД. Основная особенность - очень большие объемы информации (десятки, а нередко и сотни гигабайт). Обслуживаемые в хранилище запросы гораздо сложнее чем в оперативной системе, они требуют для своей обработки анализа значительных объемов исторической информации. Кроме того, важным аспектом является потребность работы с незапланированными запросами пользователей. Этот тип запросов не встречается в оперативных БД, он свойственен именно хранилищам из-за их ориентации на анализ информации. Незапланированные запросы неизвестны на этапе разработки системы, их предварительная настройка и оптимизация невозможны. Также необходимо отметить, что к хранилищам данных в целом предъявляются жесткие требования по скорости поиска и анализа находящейся в них информации. При этом приходится учитывать, что современные средства автоматизированного проектирования баз данных (CASE-средства) ориентированы на создание оперативных баз данных и имеют достаточно слабые инструменты оценки эффективности создаваемых приложений. Исходя из всех перечисленных предпосылок и была сформулирована цель диссертационной работы.

Целью данной диссертационной работы является разработка методики оценки быстродействия обслуживания запросов пользователей при работе с хранилищами данных. Применение этой методики позволит автоматизировать процесс оценки производительности при создании и использовании систем, ориентированных на аналитическую обработку информации.

На защиту выносятся следующие новые научные результаты:

1. Графовая модель представления запроса в хранилище данных. Процесс обслуживания запроса рассматривается в ней как марковская цепь;

2. Методика оценки времени обслуживания запросов в информационном хранилище, основанная на предложенной модели. Она базируется на адаптации методов оценки производительности программ в целях использования их для работы с информационными хранилищами. В рамках разработки методики определены условия применимости таких методов при использовании их для исследования быстродействия аналитических баз данных;

3. Технология проектирования аналитических информационных систем и обеспечения их жизненного цикла на основе разработанных средств.

Практическая ценность данной работы состоит в том, что предложенная методика дает возможность автоматизировать оценку производительности при работе с хранилищами данных. Ее использование позволяет добиться повышения качества создаваемых информационных хранилищ, а также снижения временных и финансовых затрат на их проектирование и реализацию.

Диссертационная работа структурно состоит из введения, четырех глав и заключения.

Основные результаты и выводы по диссертационной работе:

1. Разработана графовая модель представления запроса в хранилище данных, предполагающая рассмотрение процесса обработки запроса как марковской цепи.

2. Предложена методика оценки эффективности обслуживания запросов на базе данной модели. Эта методика позволяет исследовать время обработки запроса и его дисперсию в зависимости от различных критериев - структуры базы данных, общего объема информации и т.д. Применение данной методики позволяет автоматизировать процесс оценки производительности при проектировании и реализации хранилищ данных.

3. Исследована применимость методов оценки производительности программ при работе с базами данных. Известный метод оценки производительности - метод исключающих преобразований -использован в новой для него области, в области работы с базами данных. Определены условия применимости этого метода при использовании его для оценки эффективности баз данных;

4. Показано, что наиболее предпочтительным средством представления данных для их аналитической обработки является многомерная информационная модель. Она может реализовываться средствами как специализированных многомерных систем, так и с использованием стандартных реляционных СУБД.

5. Проведено детальное исследование общих черт и различий оперативных и аналитических баз данных. Выработаны рекомендации по созданию информационных систем, которые должны сочетать в себе и оперативную обработку транзакций, и сложный анализ информации;

6. Разработано реальное хранилище данных для Госстандарта России -Реестр сертификатов соответствия. Его внедрение позволяет создать

94

Заключение

1. Авен О.И., Гурин Н.Н., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. - М.: Наука, 1982. - 464 с.

2. Арменский А.Е. Тензорные методы построения информационных систем. -М.: Наука, 1989. 152 с.

3. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 313 с.

4. Байцер Б. Архитектура вычислительных комплексов. М.: Мир, 1974. -498 с.

5. Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных. // СУБД. -1997.-№4.-С. 37-41.

6. Бобровски С. Oracle 7 и вычисления клиент/сервер. М.: Лори, 1995. -652 с.

7. Богуславский Л.Б., Ляхов А.И. Методы оценки производительности многопроцессорных систем. М.: Наука, 1992. - 212 с.

8. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1959. - 608 с.

9. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. // http://www.citforum.ru/ database/case/.

10. Головкин Б.А. Расчет распределения вероятностей времени выполнения машинных программ. // Управляющие системы и машины. 1974. -№3,- С. 23-28.

11. Головкин Б.А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов. М.: Радио и Связь, 1983. - 272 с.

12. Гореткина Е. Lotus Domino открывает Госстандарту окно в Internet // Сети, 2000, № 4 http://www.osp.ru/nets/2000/04/092.htm.

13. ГОСТ 28195-89. Оценка качества программных средств. Общие положения. Государственный стандарт Союза ССР, введен в действие 01.07.1990. - М.: Издательство стандартов, 1989. -39 с.

14. ГОСТ 23501.101-87. Системы автоматизированного проектирования. Основные положения. Государственный стандарт Союза ССР, введен в действие 01.07.1988. -М.: Издательство стандартов, 1987. - 11 с.

15. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99. Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств. Государственный стандарт Союза ССР, введен в действие 23.12.1999. - М.: 1999.

16. Девитт Д., Грей Д. Параллельные системы баз данных: Будущее высоко эффективных систем баз данных. // СУБД. 1995. - № 2. - С. 8-31.

17. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. Шестое издание. М.: Вильяме, 2000. - 848 с.

18. Кабанов Р.В. Оценка времени обслуживания запросов в базах данных с использованием метода исключающих преобразований. Тезисы докладов научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов. -М.: МГИЭМ, 1999. С. 101 - 102.

19. Кабанов Р.В. Программный комплекс Диспетчер' средство автоматизации работы службы техпомощи. Тезисы докладов научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодыхспециалистов, посвященной 35-летию МГИЭМ. М.: МГИЭМ, 1997. -С. 195-196.

20. Кабанов Р.В. Реестр сертификатов соответствия ГОСТ Р хранилище данных в области сертификации и стандартизации. Тезисы докладов научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов. - М.: МГИЭМ, 2000. - С. 87 - 89.

21. Кабанов Р.В. Создание хранилища данных для службы автомобильной техпомощи. Материалы научно-практического семинара "Новые информационные технологии"; Моск. гос. ин-т электроники и математики. М.: 1998.-С. 41-48.

22. Кабанов Р.В. PowerDesigner как средство автоматизированного проектирования баз данных. Выступление на 8-й ежегодной конференции разработчиков программного обеспечения ТЕХНИКОН-98. М.: 1998.

23. Кабанов Р.В., Солодовников И.В. Оценка производительности обслуживания запросов при проектировании информационных хранилищ. М.: 2001. - 7 с. - Рукопись депонирована в ВИНИТИ, № 955 -В2001.

24. Клыков В.И., Горьков А.Н. Банки данных для принятия решений. М.: Советское Радио, 1980. - 280 с.

25. Кодд Е.Ф. Расширение реляционной модели для лучшего отображения семантики. // СУБД. 1996. - № 5-6. - С. 163-192.

26. Кодд Е.Ф. Реляционная модель для больших совместно используемых банков данных. // СУБД. 1995. - № 1. - С. 145-160.

27. Колдаков В.В., Марусин В.В., Шаталов Е.М. Реализация распределенной базы данных в концепции информационного хранилища. Новосибирск: Институт систем информатики СО РАН, 1996.-С. 27.

28. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1968. 720 с.

29. Корнеев В.В., Гарев А.Ф., Васютин С.В, Райх B.B. Базы данных -интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000. - 352 с.

30. Коровкин С.Д., Левенец И.А., Ратманова И.Д., Старых В.А., Щавелев JI.B. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных. // СУБД. 1997. - № 5-6. - С. 47-51.

31. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 400 с.

32. Кречетов Н. Информационные хранилища обзор технологий и продуктов. // Computer Week-Moscow. - 1996. -№ 16.

33. Кузнецов С.Д. Введение в СУБД. Часть 4. // СУБД. 1995. - № 4. -С. 114-122.

34. Кузнецов С.Д. Исследование и разработка SQL сервера. Диссертация доктора физ.- мат. наук. -М.: 1993. — 136 с.

35. Кузнецов С.Д. Стандарты языка реляционных баз данных SQL : краткий обзор. // СУБД. 1996. - № 2. - С. 6-36.

36. Кузнецов С.Д., Артемьев В. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse). // 3-я ежегодная конференция Корпоративные базы данных '98. Доклады и тезисы.// Центр информационных технологий. М., 1998.-С. 153-161.

37. Левенец И.А. Методы и средства автоматизации проектирования и эксплуатации хранилищ данных. Автореферат диссертации кандидата технических наук. Иваново, 2001. - 18 с.

38. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. М.: Финансы и статистика, 1983. - С. 263.

39. Липаев В.В. Надежность программного обеспечения АСУ М.: Энергоиздат, 1981. - С. 240.

40. Липаев В.В. Распределение ресурсов в вычислительных системах. М.: Статистика, 1979. - С. 247.

41. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных. // СУБД. 1997. - № 3. - С. 30-40.

42. МакГоверан Д. Восемь важнейших характеристик распределенных СУБД. // ComputerWeek-Moscow. 1994. - № 37. - С. 36-38.

43. Маклаков С.В. Хранилища данных и их проектирование с помощью С A ERwin. М.: Interface LTD, 2001. -http ://www. interface .ru/admail. asp?Url=/ca/stor.htm.

44. Маклаков C.B. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. -M.: Диалог-МИФИ, 1999. 256 с.

45. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.-662 с.

46. Математический энциклопедический словарь. / Гл. ред. Прохоров Ю.В. Ред. кол.: Адян С.И., Бахвалов Н.С., Битюцков В.И., Ершов А.П. и др. -М.: Советская Энциклопедия, 1988. 608 с.

47. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608 с.

48. Некрасов В. Введение в OLAP на практическом примере. // PC Week RE. 2001.-№ 16.-С. 23.

49. Некрасов В. OLAP, сделано в России. // PC Week RE. 2001. - № 3. -С. 21-22.

50. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. М.: Высшая школа, 1980. - 311 с.

51. Норенков И.П., Маничев В.Б. Системы автоматизации проектирования электронной и вычислительной аппаратуры. М.: Высшая школа, 1983. - 274 с.

52. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. М.: Мир, 1989.-696 с.

53. Приказ Госстандарта России от 27 октября 1999 г. № 455 "О создании автоматизированной системы Госреестра системы сертификации ГОСТ Р". М.: Государственный комитет Российской Федерации по стандартизации и метрологии, 1999.

54. Пржиялковский В.В. Сложный анализ данных большого объема -новые перспективы компьютеризации // СУБД. 1996. - № 4. -С. 71-83.

55. Пржиялковский В.В. Data Warehouse — почувствуйте себя принимающим решение. // Computer World Россия. - 1999. - № 4. -http://www.idg-universe.ru/cw/cio/1999/04/02.htm.

56. Прохоров В.Н. Создание интегрированной системы обработки информации в области стандартизации. Диссертация доктора технических наук. М.: 1997 - С. 331.

57. Раден Н. Данные, данные и только данные. // ComputerWeek-Moscow. -1996.-№8.-С. 28.

58. Раден Н. Интеграция WWW и информационных хранилищ. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 28. - С. 31, 44.

59. Раден Н. Повышение производительности хранилищ данных. Часть первая. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 32. - С. 28, 29, 44.

60. Раден Н. Повышение производительности хранилищ данных. Часть вторая. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 33. - С. 28, 29, 43.

61. Саймон А. Обработка транзакций. // СУБД. 1997. - № 2. - С. 70-82.

62. Саймон А. Склады данных. // СУБД. 1997. - № 3. -http://www.osp.ru/dbms/1997/03/87.htm.

63. Сахаров А.А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. 1996. - № 4. -С. 55-70.

64. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД. 1996. -№3.-С. 44-59.

65. Свинарев С. Десять требований Red Brick Systems к хранилищам данных. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 2. - С. 30.

66. Соколов Н. Хранилища, которые мы выбираем. // ComputerWeek-Moscow. 1997. - № 6. - С. 46-50.

67. Солодовников И.В. Построение систем моделирования, использующих средства баз данных и применяемых в САПР. Автореферат диссертации доктора технических, наук. М.: 1989. - 39 с.

68. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. В 2-х книгах. М.: Мир, 1985.-320 с.

69. Ульман Дж. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983.-498 с.

70. Федоров В. Lotus Notes на страже российских стандартов. // PC Week RE. 1998. -№ 11. -С. 54.

71. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. М.: Мир, 1981.-576 с

72. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование БД. М.: Мир, 1984. -296 с.

73. Чен П. П.-Ш. Модель "сущность-связь" шаг к единому представлению данных // СУБД. - 1996. - № з. - С. 137-157.

74. Эделстейн Г. Битовые массивы ускоряют доступ к информации. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 28. - С. 29-30.

75. Эделстейн Г. Интеллектуальные средства анализа, интерпретации и представления данных в информационных хранилищах. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 16. - С. 32-33.

76. Adamson С., Venerable М. Data Warehouse Design Solutions. NY.: Jonh Wiley & Sons, 1998.-p. 544.

77. Beizer B. Analytical Techniques For Statistical Evaluation of Program Running Time. AFIPS Conf. Proc., 1970, FJCC, v. 37 - p. 519-524.

78. Beizer B. Micro-Analysis Of Computer System Performance. Van NostrandReinold, NY, 1978.-p. 404.

79. Beizer B. Software Testing Techniques. Van Nostrand Reinold, NY, 1983.-p. 290.

80. Beizer B. Software System Testing And Quality Assurance. Van Nostrand Reinold, NY, 1984.-p. 358.

81. Bull К. Sybase's higher IQ Software. I I ComputerWeek-Moscow. 1995. -№ 36. - C. 14.

82. Ceri. S., Pelagatti G. Distributed Databases: Principles and Systems. NY.: McGrawHill, 1984.

83. Chanliau M. PowerDesigner 7.0 The Next Generation. - Sybase Inc., 1999. -p. 28.

84. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP To User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates, 1993.

85. Codd E.F. Relational Completeness of Data Base Sublanguages // Data Base Systems, Courant Computer Science Symposia Series 6. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1972.

86. Demarest M. Building The Data Mart. // DBMS. July 1994. - v.7, n 8. -p. 44(7).

87. DePompa В. Основные тенденции развития информационных хранилищ. // ComputerWeek-Moscow. 1996. - № 16.

88. Devlin В. Data Warehouse : From Architecture to Implementation. -Addison-Wesley Pub Co, 1996. p. 450.

89. Dijkstra E.W. Notes On Structuring Programming. In: Dahl. O.-J., Dijkstra E.W., Hoare C.A.R. Structured Programming. Academic Press, London, 1972.-p. 1-82.

90. Goulde M., Eckerson W. RDBMS Server Choice Gets Together. // ComputerWeek-Moscow. 1994. - № 37. - C. 14-30.

91. Hammergen T. Data Warehousing Building the Corporate Knowledgebase. - International Thomson Computer Press, 1996.

92. Inmon W.H. Building The Data Warehouse. Second Edition. NY.: Jonh Wiley & Sons, 1996.-p. 401.

93. Kelly T. J. Dimensional Data Modeling. Sybase Professional Services -http://www.gca.net/solutions/whitepapers/sybase/sybdimdatamod.html.

94. Kim W. On optimizing an SQL-Nested Query. // ACM Transactions on Database Systems. Vol 7., № 3 September 1982. - p. 443-469.

95. Kimball R. A Dimensional Modeling Manifesto. 11 DBMS. August 1997. -v.10, n 9. - http://www.dbmsmag.com/9708dl5.html.

96. Kimball R. The Data Warehouse Toolkit. Practical Techniques For Building Dimensional Data Warehouses. NY.: John Wiley & Sons, 1996. - p. 416.

97. Kimball R., Reeves L., Ross M., Thornthwaite W. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit : Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses. NY.: John Wiley & Sons, 1998. - p. 800.

98. Krishmamurthy R. Optimization Of Nonrecursive Queries. // Proc. Of The 12th Conference of Very Large Databases (VLDB), Kyoto. August 1986. -p. 128-137.

99. Moriarty T. Searching For The Right Data Modeling Tool. // DM Review -June 1998 http://www.dmreview.com/master.cfm?NavID= 198&EdID=3 83.

100. PowerDesigner WarehouseArchitect 6.0 User's Guide. Emeryville, CA.: Sybase Inc., 1997.-p. 614.

101. PowerDesigner WarehouseArchitect The Model for Data Warehousing Solutions. - Emeryville, CA.: Sybase Inc., 1998. - p. 16.

102. Raden N. Boost Warehouse Performance. Santa Barbara, CA.: Archer Decision Sciences, Inc., 1996. -http://www.archer-decision.com/artic9.htm.

103. Raden N. Modeling A Data Warehouse. Santa Barbara, CA.: Archer Decision Sciences, Inc., 1996. -http://www.archer-decision.com/artic3.htm.

104. Raden N. Star Schema 101: An Introduction to Dimensional Modeling. -Santa Barbara, CA.: Archer Decision Sciences, Inc., 1997. -http://members.aol.com/nraden/strl 01 .htm.

105. Ramamoorthy C.V. Analysis Of Graphs By Connectivity Considerations. // Journal of ACM, v.13, №2-1966 p. 211-222.

106. Ramamoorthy C.V. Discrete Markov Analysis of Computer Programs. // Proc. 20th ACM Nat. Conf. 1965. - p. 386-392.

107. Roussopoulos N. The Logical Access Path Schema of a Database. // IEEE Transactions Of Software Engineering, SE 8, 6. - November 1982. -p. 563-573.

108. Roussopoulos N. View Indexing In Relation Databases. // ACM Transactions on Database Systems. Vol 7., № 2 June 1982. - p. 258-290.

109. Special Issue On Query Optimization // IEEE Database Eng. 1982. — 5, №3.

110. Sybase Adaptive Server Enterprise Version 12.0 Performance and Tuning Guide : Query Tuning. - Emeryville, CA.: Sybase Inc., 1999. - p. 668.

111. Sybase Adaptive Server Enterprise Version 12.0 System Administration Guide. - Emeryville, CA.: Sybase Inc., 1999. - p. 952.

112. Sybase Adaptive Server Enterprise Version 12.0 Transact-SQL User's Guide. - Emeryville, CA.: Sybase Inc., 1999. - p. 794.

113. Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. NY.: John Wiley & Sons, 1997. - p. 608.

114. TPC Benchmark "D" (Decision Support). Standard Specification. Revision 1.3.1. San Jose, CA.: Transaction Processing Performance Council (TPC), 1988.-p. 39.

115. Triverdi A.K., Shooman M.L. A Many-State Marcov Model For The Estimation And Prediction Of Computer Software Performance Parameters. // International Conference On Reliable Software, Los Angeles, 1975. -p. 208-220.

116. Wong E., Youssefi K. Decomposition: A Strategy For Query Processing. // ACM Transactions on Database Systems. Vol 1., № 3 September 1976. -p. 223-241.