ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ ІНДЕКСАЦІЇ ТА ПАРТИЦІОНУВАННЯ БАЗИ ДАНИХ НА ШВИДКІСТЬ ВИКОНАННЯ ОПЕРАЦІЙ В СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ СКЛАДОМ - МОЛЧАНОВ, БОГДАН; СТАЦЕНКО, ВОЛОДИМИР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
У роботі розглянуто проблему підвищення ефективності виконання транзакцій у реляційних базах даних, що використовуються в системах управління складом. З урахуванням сучасних викликів масштабування інформаційних систем та обробки великих обсягів даних, дослідження має на меті визначити вплив різних архітектурних підходів до структурування таблиць, зокрема індексації та партиціонування таблиць, на швидкість виконання ключових бізнес-операцій. У якості прикладного середовищасистеми управління базами даних (СУБД) обрано PostgreSQL, що дозволило реалізувати повноцінну експериментальну модель, наближену до умов промислової експлуатації.Методика дослідження включає побудову реляційної бази даних із восьми взаємопов’язаних таблиць, що охоплює типову логіку обліку складів, продуктів, замовлень та утилізації списання з обліку. Було реалізовано три варіанти конфігурацій основної таблиці обліку запасів на складі з комбінаціями різних типів індексації й партиціонування за ідентифікатором складу та продукту. Кожна конфігурація моделює різні сценарії використання інструментів оптимізації в умовах інтенсивного навантаження.Для об’єктивного вимірювання продуктивності використано утиліту pgbench зі встановленими параметрами багатопотокового навантаження та обмеженим часовим інтервалом тестування. Чотири базові операції — перевірка залишків, переміщення, приймання та списання товарів — були реалізовані у вигляді SQL-скриптів, що імітують реальні бізнес-виклики задачі. За результатами тестування сформовано порівняльну таблицю продуктивності кожної конфігурації, з подальшим аналізом ефективності підходів.Запропоноване дослідження дозволяє системно оцінити вплив архітектурних налаштувань на продуктивність реляційної бази даних у контексті високонавантажених транзакційних сценаріїв. Побудована методика може бути використана для подальших експериментів на більших обсягах даних, із альтернативними підходами до партиціонування, порівнянням із нереляційними СУБД або іншими технічними конфігураціями. Робота має прикладне значення для фахівців у галузі баз даних, оптимізації продуктивності та розробки систем класу WMS (Warehouse Management System).