Veritabanı sistemlerinde sorgu optimizasyonlarının veri analiz teknikleriyle geliştirilmesi

Abstract

Bilgisayarlar eğitim, sağlık, finans ve bunun gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu kullanım sonucunda, insanların ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilmek için daha iyi servislerin kullanımı zorunlu hale gelmiştir. Günümüzde bu servisler 7 gün 24 saat hizmet vermektedirler. Bu, gün geçtikçe büyüyen birçok verinin oluşmasına sebep olmuştur ve bu verinin depolanması, dizaynı, yedeklenmesi, bakımı ve yönetilmesi ihtiyacı doğmuştur.Bu sebeple 1970 yılında İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS) ilk olarak Codd tarafından geliştirilmiştir. Sistemin endüstride ticari hale gelmesi oldukça zaman almış ancak bu aşamadan sonra İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerini kullanan uygulamalar, en çok aranılan uygulamalar haline almıştır. RDBMS`nin birçok kullanıcı tarafından kullanılması neticesinde, veritabanı boyutları, kayıt sayıları ve bununla beraber sorgu sayıları da önemli bir artış göstermiştir. RDBMS`nin artış gösteren doğası, sorgu çalıştırma proseslerinde probleme yol açmış ve bu sebeple bir çok araştırmacı sorguları daha hızlı çalıştırabilmenin yollarını bulmak için araştırmalara yönelmiştir.Anlamsal sorgu optimizasyonu, sorguları verildiği halinden daha hızlı çalıştırabilmek için geliştirilmiş bir yaklaşımdır. Bu optimizasyon, kuralları kullanarak sorguları verildiği halinden daha hızlı çalıştırabilmek için optimum sorguyu bulma esasına dayanır. Kurallar daha önceki sorgular kullanılarak öğrenilebilir. Yaklaşım dört ana modüle sahiptir, bunlar "Sorgu Gösterimi", "Sorgu Optimizasyonu" ,"Otomatik Kural Öğrenme" ve "Kuralların Bakımı" modülleridir. Bu tez çalışmasında "Otomatik Kural Öğrenme" modülü üzerine odaklanılmıştır ve kural öğrenmek için veri analizlerine dayalı yeni bir dinamik metot önerilmiştir.Kural öğrenme için yazılım geliştirilmiş ve önerilen metodun hesaplanan çıktıları gösterilmiştir. Bu tez çalışmasında geliştirilen yazılım ayrıca mühendislikte veri analiz çalışmaları için de kullanılmıştır. Yine bu çalışma göstermiştir ki, kural öğrenme için geliştirilen sistem yararlı kuralların öğrenilmesiyle beraber daha verimli bir sistem oluşturulmasına yardımcı olmuştur.