Veritabanı sistemlerinde sorgu optimizasyonlarının veri analiz teknikleriyle geliştirilmesi
Development of query optimization with data analysis techniques in database systems
Yazar: AYŞE ÖNCÜ UYSAL
Danışman: DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
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.

Abstract:
Computers are being used in many different purposes such as education, health, finance and so on. The need of this usage becomes compulsory for better services in order to satisfy people?s needs, especially nowadays it is necessary to have these services in 7 days at 24 hours. Doing this produces a lot of data. For this purpose, this data has to be stored, retrieved and managed in the running time as well as backed up, designed, maintained.For this purpose, in 1970, the Relational Database Management Systems (RDBMSs) has developed firstly by Codd. It has taken many years to be commercial in industry. But when it was, software applications based on RDBMSs was the most wanted applications which was capable of using the data whenever required. In time, the use of the RDBMSs by many users caused the huge database size and the number of records increased as well as the number of queries. Although the RDBMSs has developed in many aspects, this increasing nature of the RDBMSs remained to cause problems for query processing and many researchers aimed to work on how to execute queries faster than the current executions.Semantic query optimization is studied to run queries better than their given forms. This optimization is relatively a new approach to execute the optimum query instead of the user given query using the rules. These rules can be learned from the past queries. The approach has four modules which are ?Query Representation?, ?Query Optimization?, ?Automatic Rule Derivation? and ?Rule Maintenance?. In this thesis, we focused on the automatic rule derivation and proposed a new dynamic method to learn new rules using data analysis, mainly multiple regression analysis, stepwise regression analysis and standardized regression coefficients from statistics.A software application of the rule derivation is implemented and the computational results show that the proposed method can derive new rules. This thesis also can be used for the data analysis in engineering. The rule learning method of the implemented system can derive the useful rules efficiently.