6. Bố cục luận văn
3.2.2.Kết quả truy vấn chọn dữ liệu
a) Thời gian truy vấn danh sách học phần được đăng ký:
Hình 3.1. Kết quả truy vấn gốc lớp học phần có thể đăng ký dựa trên mv3
b) Thời gian truy vấn danh sách học phần được phép hủy:
Kết quả thời gian truy vấn học phần được hủy như Hình 3.3 và Hình 3.4.
Hình 3.3. Kết quả truy vấn gốc học phần được hủy
Hình 3.4. Kết quả truy vấn sử dụng KNT học phần được hủy
c) Thời gian truy vấn danh sách điểm sinh viên:
Kết quả thời gian truy vấn điểm sinh viên như Hình 3.5 và Hình 3.6.
Hình 3.6. Kết quả truy vấn sử dụng KNT điểm sinh viên theo
d) Thời gian truy vấn danh sách xét học bổng:
Kết quả thời gian truy vấn danh sách xét học bổng như Hình 3.7 và Hình 3.8.
Hình 3.7. Kết quả truy vấn gốc lấy danh sách xét học bổng
e) Thời gian truy vấn danh sách nợ học phần:
Kết quả thời gian truy vấn danh sách nợ học phần như Hình 3.9 và Hình 3.10.
Hình 3.9. Kết quả truy vấn gốc lọc danh sách nợ học phần
Hình 3.10. Kết quả truy vấn sử dụng KNT lọc danh sách nợ học phần 3.2.3. Kết quả truy vấn cập nhật dữ liệu
a) Các câu truy vấn được đánh giá:
- Câu truy vấn chèn: Thêm một dòng dữ liệu vào bảng hoc. - Câu truy vấn xóa: Xóa một dòng dữ liệu khỏi bảng hoc. - Câu truy vấn sửa: Sửa một dòng dữ liệu trong bảng hoc. b) Kết quả thực hiện cập nhật dữ liệu khi không áp dụng KNT:
Kết quả thời gian truy vấn cập nhật dữ liệu bảng hoc không có áp dụng KNT như Hình 3.11, Hình 3.12 và Hình 3.13.
Hình 3.11. Thời gian truy vấn chèn không dùng KNT
Hình 3.12. Thời gian truy vấn xóa không dùng KNT
Hình 3.13. Thời gian truy vấn sửa không dùng KNT
c) Kết quả thực hiện cập nhật dữ liệu khi áp dụng KNT mv3:
Kết quả thời gian truy vấn cập nhật dữ liệu bảng hoc khi áp dụng KNT mv3 như Hình 3.14, Hình 3.15 và Hình 3.16.
Hình 3.14. Thời gian truy vấn chèn dùng KNT mv3
Hình 3.15. Thời gian truy vấn xóa dùng KNT mv3
d) Kết quả thực hiện cập nhật dữ liệu khi áp dụng KNT mv3 và mv2:
Kết quả thời gian truy vấn cập nhật dữ liệu bảng hoc khi áp dụng KNT mv3 và mv2 như Hình 3.17, Hình 3.18 và Hình 3.19.
Hình 3.17. Thời gian truy vấn chèn dùng KNT mv3 và mv2
Hình 3.18. Thời gian truy vấn xóa dùng KNT mv3 và mv2
Hình 3.19. Thời gian truy vấn sửa dùng KNT mv3 và mv2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
e) Kết quả thực hiện cập nhật dữ liệu khi áp dụng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b và mv1 (CNGT):
mv2, mv1a, mv1b và mv1 (CNGT) như Hình 3.20, Hình 3.21 và Hình 3.22.
Hình 3.20. Thời gian truy vấn chèn dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (gia tăng)
Hình 3.21. Thời gian truy vấn xóa dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (gia tăng)
Hình 3.22. Thời gian truy vấn sửa dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (gia tăng)
g) Kết quả thực hiện cập nhật dữ liệu khi áp dụng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b và mv1 (cập nhật toàn phần):
mv2, mv1a, mv1b và mv1 (cập nhật toàn phần) như Hình 3.23, Hình 3.24 và Hình 3.25.
Hình 3.23. Thời gian truy vấn chèn dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (toàn phần)
Hình 3.24. Thời gian truy vấn xóa dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (toàn phần)
Hình 3.25. Thời gian truy vấn sửa dùng KNT mv3, mv2, mv1a, mv1b, mv1 (toàn phần)
3.3. So sánh, đánh giá
3.3.1. So sánh, đánh giá các truy vấn chọn dữ liệu
Kết quả thống kê thời gian của các truy vấn chọn dữ liệu ở Mục 3.2 như Bảng 3.2 và Biểu đồ so sánh 3.1
Bảng 3.2. So sánh kết quả truy vấn chọn (select) dữ liệu
STT Mục đích truy vấn
Thời gian thực hiện Kết quả so sánh T1/T2 Hiệu quả Theo truy vấn gốc (T1, ms) Theo truy vấn trên KNT (T2, ms) 1 Danh sách học phần đang mở mà sinh viên có thể đăng ký
781 178 4.39 Có
2 Danh sách học phần sinh viên có thể hủy đăng ký
660 126 5.24 Có
3 Xem thống kê điểm của sinh viên
3674 159 23.11 Có
4 Lọc danh sách sinh viên xem xét cấp học bổng
403 62 6.5 Có
5 Danh sách nợ học phần 486 71 6.85 Có
Biểu đồ 3.1. So sánh kết quả truy vấn chọn (select) dữ liệu
Qua bảng thống kê và biểu đồ so sánh kết quả, ta thấy khi áp dụng KNT thì thời gian thực hiện để cho ra kết quả các truy vấn chọn (select) cho các chức năng có truy vấn phức tạp của HTTT quản lý đào tạo rút ngắn đáng kể so với không dùng KNT.
3.3.2. So sánh, đánh giá các truy vấn cập nhật dữ liệu
Kết quả thống kê thời gian của các truy vấn cập nhật dữ liệu ở Mục 3.2 như
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Danh sách học phần đang mở mà sinh viên có thể đăng ký Danh sách học phần sinh viên có thể hủy đăng ký Xem thống kê điểm của sinh
viên (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Lọc danh sách sinh viên xem xét cấp học
bổng
Danh sách nợ học phần
So sánh kết quả truy vấn chọn (select) dữ liệu
Bảng 3.3. và Biểu đồ 3.2
Bảng 3.3. So sánh kết quả truy vấn cập nhật dữ liệu
Biểu đồ 3.2. So sánh kết quả truy vấn cập nhật dữ liệu
Đánh giá: Qua bảng thống kê và biểu đồ so sánh kết quả, ta thấy:
- Khi áp dụng KNT thì thời gian thực hiện các truy vấn cập nhật dữ liệu trên bảng Hoc tăng lên so với không dùng KNT; trong đó thời gian thực hiện CNGT cao hơn nhiều so với thời gian thực hiện cập nhật toàn phần. Tuy nhiên, để đảm bảo việc
0 5000 10000 15000 20000 25000 Không áp dụng KNT
xem điểm Hủy đăng ký học phần
Đăng ký tín chỉ
Đăng ký tín chỉ (CNTP)
So sánh kết quả truy vấn cập nhật dữ liệu
thực hiện truy vấn chọn (select) trong mùa đăng kí tín chỉ được diễn ra nhanh chóng ta dùng phương pháp cập nhật toàn phần, phương pháp này được sử dụng ta phải hi sinh thời gian update, delete để không phụ thuộc vào lượng dữ liệu, diễn ra với một tốc độ cố định, và không mắc phải vấn đề như ở CNGT khi các KNT cập nhật lẫn nhau.
Kết luận Chương 3
Trong chương này, luận văn đã trình bày các kết quả cài đặt KNT cho 05 chức năng đã được thiết kế KNT ở Chương 2. Luận văn cũng đã thống kê, so sánh kết quả thời gian thực hiện truy vấn trước và sau khi áp dụng KNT trên các câu truy vấn. Kết quả này đã chứng minh cho sự hiệu quả thật sự của việc áp dụng KNT với các chiến lược CNGT đồng bộ, CNGT toàn phần đồng bộ. Và đánh giá kết quả đạt được khi sử dung KNT.
KẾT LUẬN
Luận văn đã đạt được một số kết quả như sau:
1) Nghiên cứu tổng quan về KNT, các cơ chế, phương pháp cập nhật KNT và KNT trong HQT CSDL PostgreSQL.
2) Phân tích yêu cầu HTTT quản lý đào tạo của Trường Đại học Tài chính - Kế toán, mô tả thiết kế mô hình CSDL gồm mô hình ER và mô hình quan hệ, mô tả mô tả chi tiết các chức năng dưới dạng biểu đồ tuần tự, xác định được 05 chức năng có truy vấn dữ liệu phức tạp kèm theo các phân tích, đánh giá câu lệnh SQL truy vấn được sử dụng cho chức năng và thiết kế 05 KNT nhằm hỗ trợ hệ thống xử lý tốt hơn cho 05 chức năng đưa ra.
3) Đã cài đặt thành công 05 KNT trên HQT CSDL PostgreSQL và chạy thử nghiệm một số câu truy vấn trên máy tính cá nhân.
Quá trình thử nghiệm cho thấy KNT giúp hệ thống tối ưu thời gian truy vấn chọn dữ liệu, đặc biệt là trong các truy vấn chọn có các phép nối phức tạp. KNT lại làm tăng thời gian truy vấn của các truy vấn cập nhật dữ liệu. Tuy nhiên để đảm bảo việc thực hiện truy vấn chọn (select) trong mùa đăng kí tín chỉ được diễn ra nhanh chóng ta dùng phương pháp cập nhật toàn phần, phương pháp này được sử dụng ta phải hi sinh thời gian update, delete để không phụ thuộc vào lượng dữ liệu, diễn ra với một tốc độ cố định, và không mắc phải vấn đề như ở CNGT khi các KNT cập nhật lẫn nhau, giúp tăng tốc độ thực thi của truy vấn lên nhiều lần, đặc biệt là các truy vấn phức tạp sử dụng lượng dữ liệu lớn, đáp ứng được tính tức thời đối với kết quả thực thi truy vấn trong HTTT.
Kết quả này đã chứng minh cho tính đúng đắn của việc lựa chọn và áp dụng KNT vào hệ thống.
Hướng nghiên cứu tiếp theo: Ứng dụng khung nhìn thực để nâng cao hiệu năng phần mềm Thi đua khen thưởng của Bộ Tài chính.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
[1]Nguyễn Trần Quốc Vinh (2009), "Cập nhật không đồng bộ các khung nhìn thực",
Tạp chí khoa học và công nghệ các trường đại học kỹ thuật, 74: p. 30 - 33.
[2]Nguyễn Trần Quốc Vinh (2009), “Ứng dụng khung nhìn thực để nâng cao tốc độ thực thi truy vấn”, Tạp chí khoa học và công nghệ Đại học Đà Nẵng, 1(30): p. 59 - 65. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[3]Nguyễn Trần Quốc Vinh (2012), Nghiên cứu xây dựng chương trình sinh mã tự động các trigger phục vụ cập nhật gia tăng khung nhìn thực, Đề tài NCKH cấp Đại học Đà Nẵng, mã số Đ2012-04-19.
[4]Nguyễn Trần Quốc Vinh, Nguyễn Văn Quý (2013) “Nghiên cứu xây dựng và tích hợp mô-đun viết lại truy vấn hỗ trợ khung nhìn thực trong PostgreSQL”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, Số 8(69)-2013.
[5]Nguyễn Trần Quốc Vinh, Trần Trọng Nhân (2014), “Nghiên cứu xây dựng mô-đun sinh tự động mã nguồn trigger trong ngôn ngữ C cập nhật gia tăng, đồng bộ các khung nhìn thực trong PostgreSQL”, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VII về Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin.
Tài liệu tiếng Anh
[6] Hoshi M., Prasan R., Sudarshan S., Krithi R., “Materialized View Selection and Maintenance Using Multi-Query Optimization”, ACM SIGMOD, 2001.
[7] Gupta A., Mumick I.S., “Maintenance of materialized views: problems, techniques, and applications”, Materialized views, G. Ashish and M. Iderpal Singh, Editors. 1999, MIT Press, tr. 145-157.
Tài liệu Internet
[8]http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/trigger-example.html, 04/09/2014.
[9]http://tech.jonathangardner.net/wiki/PostgreSQL/Materialized_Views, 04/9/2014,
Jonathan Gardner.
[10] https://techmaster.vn/posts/33631/co-so-du-lieu-postgresql.
[11] http://msdn.microsoft.com/en - us/library/ms191432 (SQL.90).aspx.15/12/2008
[12] https://technet.microsoft.com/en-us/library/dd171921(v=sql.100).aspx.
Improving Performance with SQL Server 2008 Indexed Views, Eric Hanson and Susan Price
[13] https://docs.oracle.com/cd/A97630_01/server.920/a96567/repmview.htm,
Materialized View Concepts and Architecture
[14] https://viblo.asia/p/materialized-views-caching-database-query-bWrZnNVQZxw,
MATERIALIZED VIEWS: CACHING DATABASE QUERY
[15] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/materialized-view