4 Бөлім бойынша тұжырым

Бұл бөлімде зерттеу барысында алынған теориялық жəне практикалық нəтижелердің Ашық үкімет порталының ашық деректерін аналитикалық өңдеу жүйесін жүзеге асыруда қолдану қарастырылды.

Бөлімнің басында деректерді аналитикалық өңдеу жүйелерінің мемлекеттік секторларда пайдаланудың қажеттігі жəне аналитикалық жүйелерде Big Data технологияларын қолдану айтылды. Ары қарай ашық үкіметтің деректерін жедел аналитикалық өңдеудің программалық əзірлемесі құрылды.

Қорытынды

Бұл диссертациялық зерттеу жұмыста əр түрлі құрылымды деректерді көп өлшемді жедел аналитикалық өңдеу үдерістерінің ақпараттық-есептеуін қамтамасыз ету жолдары қарастырылды.

Деректерді аналитикалық өңдеу мəселелерін бірнеше қырларынан алып қарастыруға болады. Ұсынылып отырған жұмыста деректерді көп өлшемді жедел аналитикалық өңдеу үдерістеріндегі ақпараттық-есептеуді қамтамасыз етудің жалпы теориялық сұрақтары, аналитикалық мəліметтердің математикалық сипаттамалары, оларды əр түрлі құрылымдағы дереккөздерден қалыптастыру, өңдеулерде деректер құрылымы мүмкіндіктерін пайдалану арқылы тиімділікті арттыру жолдары қарастырылды.

Диссертациялық жұмыс бойынша қойылған мақсат толық орындалды жəне келесі нəтижелерге қол жеткізілді:

• Деректерді жедел аналитикалық өңдеудің қазіргі кездегі жай-күйіне талдаулар жүргізілді жəне жүргізілген талдаулар негізінде пəндік саланың негізгі мəселелеріанықталынды.

– Жиындар теориясы бойынша деректердің көп өлшемді моделінің түрлендірілген математикалық сипаттамасы келтірілді.

• Түрлі дереккөздерінде сақталынған деректерді аналитикалық өңдеу мақсатында, оларды біріктіру əдістері зерттеліп, қазіргі уақытта деректерді сақтауда кеңінен қолданылатын реляциялық жəне NoSQL деректер базаларындағы деректерді біріктіруге арналған Map Reduce параллелді моделіне бағытталған үлгілер мен əдісəзірленді.

• Аналитикалық деректерді сақтауда қолданылатын жады көлемін үнемдеуді қамтамасыз ету үшін Map Reduce параллелді есептеу моделі мүмкіндіктерін пайдалана отырып деректерді біріктіруде бастапқы агрегациялық мəндерқалыптастырылды.

• Мүмкін болатын толық агрегациялық мəндерді есептеудің көп өлшемді индексті құрылымықұрылды.

• Əзірленген көп өлшемді индексті құрлым бойынша агрегациялық мəндерді есептеуді бинарлы ағаш құрлымы бойынша есептеуұсынылды.

• Аналитикалық сұранымдарды орындау тиімділігін арттыруға мүмкіндік беретін көп өлшемді индексті құрлым бойынша ағаш түріндегі құрылымдар жəне деректерге тиімді қатынау алгоритмдеріəзірленді.

• Зерттеу жұмысында алынған теориялық нəтижелердің программалық əзірлемелері жүзеге асырылды: реляциялық, құжат-бағытталған жəне баған- бағытталған деректер базалары деректерін бірыңғай құрылымға келтіру қосымшасы, бірыңғай құрылымға келтірілген деректерден OLAP-технологиясы бойынша гипертекше, толық агрегациялық мəндерді есептеу жəне гипертекше деректеріне тиімді қатынау алгоритімінің программалықəзірлемесі.

Пайдаланылған əдебиеттер тізімі

1. Бова В.В., Лещанов Д.В. О вопросе интеграции ресурсов знаний на основе анализа и синтеза онтолгий // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. – 2014. – №3(18).

2. Codd E.F., Codd S.B., and Salley C.T. Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analists: An IT Mandate. -1993.

3. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Лекции по курсу "Параллельные системы баз данных” //http://pdbs.susu.ru/CourseManual.html(дата обращения: 02.04.2015).

4. Vatika Sharma and Meenu Dave. SQL and NoSQL Databases // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. – 2012, аugust. – Vol. 2, issue 8. - P.21-27.

5. Moniruzzaman A.B.M., Syed Akhter Hossain. NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics-Classification, Characteristics and Comparison // International Journal of Database Theory and Application. – 2013. - №4(6). – P. 1- 13.

6. Inmon W.H. Building the Data Warehouse. - 3rd edition. – John Wiley & Sons, 2002. - 432p.

7. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384с.

8. Бергер А.Б., Горбач И.В., Меломед Э.Л., Щербинин В.А., Степаненко В.П. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / под общ. ред. А.Б. Бергера, И.В. Горбач. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 928с.

9. Аристотель. Аналитики первая и вторая. – Ленинград: Государственное издательство политической литературы, 1952. – 437c.

10. Семченков С.Ю. Вопросы организации детализированных и агрегированных данных в OLAP системе // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: материалы 15-й международной научно-технической конференции.– Рязань, 2008, февраль 13- 15. – Ч. 2. - С.72-73.

11. Миронов В.В., Макарова Е.С. Агрегация показателей в OLAP-кубе при сведении по зависимым измерениям // Вестник УГАТУ. - 2012. - Т. 16,№3(48).

- С. 180-186.

12. Wil M.P. Van der Aalst. Process Cubes: Slicing, Dicing, Rolling Up and Drilling Down Event Data for Process Mining // First Asia Pacific Conference, AP- BPM 2013. – Beijing; China, 2013, august 29-30. – Vol. 159. - P. 1-22 // DOI: 10.1007/978-3-319-02922-1.

13. Moody D., Kortink M. From Enterprise Models to Dimensional Models: A Methodology for Data Warehouse and Data Mart Design. - CEUR Workshop Proceedings, 2000. - Vol. 28. – Р. 12 //http://ceur-ws.org/Vol-28/paper5.pdf.

14. Jyotiranjan Hota. Adoption of In-Memory Analytics // CSI Communications. – 2013, april. - №38(1). - P.20-22.

15. Parsaye K.OLAP and Data Mining: Bridging the Gap // Database Programming and Design. - 1997. -№2.

16. Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. - second edition. –John Wiley & Sons, 2002. - 688p.

17. Борисов Д.Н. Корпоративные информационные системы: учебное пособие для вузов. – Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2007. – 99с.

18. Alvin C. Rencher "Methods of Multivariate Analysis". - second edition. – Canada: John Wiley & Sons, 2002. - 727p.

19. Ralph Kimball and Richard Merz. The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse. - New York: John Wiley & Sons, 2000. - 417p.

20. Шарипбаев А.А., Куандыков А.А. Формализация процессов обработки ситуаций объекта управления для цели принятия управляющих решений // Материалы за V междун. научна практична конференция «Основните проблеми на съвременната наука-2009». Математика. Съвременни технологии на информации. Физика. – София:"Бял ГРАД-БГ" ООД, 2009, април 17-25. – Т.19.

- С. 40-45.

21. Kuandykov A.A. Metods and Systems of the Decisions Acceptance in the Relative Scale Measurement Space // Intel ISEF 2001 presented by Applied Materials. – USA, 2001, may6-12.

22. Kuandykov A.A. Decision making methods of difficult situations // Труды II Международной научно-практической конференции «Информатизация общества». – Астана: ЕНУ имени Л.Н. Гумилева, 2010, декабрь 10-11. - С. 495- 501.

23. Kuandykov A.A., Saparkhojayev N., Rakhmetulaeva S. Genetic algorithm of the batch processing of the request stream in grid system // International Journal of Mathematics and Physics. Quarterly Journal of al-Farabi Kazakh NationalUniversity.

- 2012. – №2.

24. Uskenbayeva R.K., Baizyldayeva U.B., Suyundukova R.B., Fiderko N.Y. Stages of decision making process // Proceedings of the II International of Scientific- Practical Conference "Informatio-Innovation Technologies: Integration of Sciences, Education and Business". Devoted to 20-th anniversary Independence of the Republic of Kazakhstan. – Almaty: K.I. Satpayev KazNTU,2012.

25. Baizyldayeva U.B.,Uskenbayeva R.K., Amanzholova S.T. Decision Making Procedure: Applications of IBM SPSS Cluster Analysis and Decision Tree // World applied Sciences journal. –2013 - №21 (8). – P1207-1212.

26. Uskenbayeva R.K., Mukazhanov N.K. Creation multidimensional model of data for information and analytical systems // ҚазҰТУ Хабаршысы. – 2013. – №4 (98). – Б.106-111.

27. Uskenbayeva R.K., Kurmangaliyeva B., Mukazhanov N.K. Development of multidimensional model of data for information and analytical decision-making support system // Computer modelling and new technologies. - 2014. – №2(18). – P. 170-175.

28. Uskenbayeva R.K., Cho Y.I., Bektemyssova G., Mukazhanov N.K., Kozhamzharova D.K., Kurmangaliyeva B.K. Multidimensional indexingstructure

development for the optimal formation of aggregated indicators in OLAPhypercube

//Proceedingsof the 14th International Conference on Control,AutomationandSystems (ICCAS 2014). – Gwangju; Korea, 2014, october22-25.

29. Uskenbayeva R., Mukazhanov N. Data decomposition for formation aggregational values of hypercube in multiprocessor parallel computation systems // Computer modelling and new technologies. - 2015. – №3(19). – P.17-24.

30. Uskenbayeva R.K., Kurmangalieva B.K. The use of Big Data in the Electronic Governance of Kazakhstan // World Summit on Big Data and Organization Design. – Paris; France,2013.

31. Дональд К. Эрвин Искусство программирования.Основныеалгоритмы

/ пер. с англ. – М.: ООО "И. Д. Вильяме", 2002. - Т. 1.

32. Дональд К. Эрвин Искусство программирования. Получисленные алгоритмы / пер. с англ. – М.: ООО "И. Д. Вильяме", 2001. – Т.2.

33. Дональд К. Эрвин Искусство программирования. Сортировка и поиск/

пер. с англ. – М.: ООО "И. Д. Вильяме", 2001. - Т. 3. – 800 стр.

34. Дональд К. Эрвин Искусство программирования, А. Комбинаторные алгоритмы / пер. с англ. – М.: ООО "И. Д. Вильяме", 2013. –Т. 4, ч. 1. – 960с.

35. Альфред Ахо, Хопкрофт В., Ульман Джон, Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы: учебное пособие / пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2000. – 384с.

36. Кормен Томас Х., Лейзерсон Чарльз И., Ривест Рональд Л., Штайн Клиффорд. Алгоритмы: построениеи анализ / пер. с англ. - 2-е издание. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. – 1296с.

37. Гулаков В.К. Многомерные структуры данных. – Брянск: Издательство БГТУ, 2010. – 387с.

38. Бородин А.М. Разработка быстрых алгоритмов доступа к многомерным данным в OLAP-системах.: автореф. ... канд. техн. наук:05.13.17.

• Новосибирск, 2011. - 19с.

39. Ахмед-Заки Д.Ж., Юлдашев З.Х., Сералин Ғ.Ə. Алгоритмдер жəне деректер құрылымы: оқу құралы. – Алматы: Қазақ университеті, 2014. – 156б.

40. Мукажанов Н.К. OLAP технологиясын қолданып ақпараттық- аналитикалық жүйенің көп өлшемді деректер моделін құру // Жоғары білім беру саласындағы Халықаралық Симпозиум: "Қазіргі замандағы жоғары мектеп дамуы: Білім белу сапасы жəне жаһандық контекст" материалдар жинағы. Болон үрдісі жəне академиялық ұтқырлық орталығы. ҚР білім жəне ғылым министрлігі. – Алматы, 2013. – 253б.

41. Мукажанов Н.К., Альбосынова Ж.А. Методы и задачи интеллектуального анализа данных // «Высокие технологии – залог устойчивого развития» Труды II Международной конференции. – Алматы: КазНТУ им. К.И. Сатпаева, 2013. – Т.1. – 314с.

42. Мукажанов Н.К., Қожамжарова Д.Х., Кальпеева Ж.Б. OLAP кубтардағы агрегациялық көрсеткіштерді параллельді есептеу // Семей қаласының Шəкəрім атындағы мемлекеттік университеті Хабаршысы. 2013.–

№ 3 (63). – Б. 44-54.

43. Өскенбаева Р.Қ., Куандыков А.А., Мұқажанов Н.К., Касымова А. OLAP - технологиясы негізінде ақпараттық-аналитикалық жүйе əзірлеу // Қоғамды ақпараттандыру – информатизация общества IV халықаралық ғылыми-практикалық конференция еңбектері. - Астана: Л.Н. Гумилев атындағы Еуразиялық ұлттық университеті, 2014 – 341б.

44. Мұқажанов Н., Мұқажанов Н. Əр түрлі SQL/ NoSQL деректер қорларынан көп өлшемді аналитикалық деректерді алу жəне бірегей құрылымға келтіру əдісін əзірлеу // ҚазҰТУ Хабаршысы. - 2015. – №4. –Б. 432- 440

45. Попов А.Л. Системы поддержки принятия решений: учебно-метод. пособие. – Екатеринбург: Урал. гос. ун-т, 2008. – 80с.

46. Sprague R.H., Carlson E.D. Building Effective Decision SupportSystems.

• Hemel Hempstead: Prentice-Hall,1982.

47. Способы аналитической обработки данных. ЦИТ Форум.

//http://citforum.ru/seminars/cis99/sch_02.shtml (дата обращения: 12.02.2015).

48. Теория и практика обработки информации. Википедия свободная энциклопедия //http://bourabai.ru/tpoi/index.htm(дата обращения:24.01.2015).

49. Юрьев А.М. OLAP-технологии в программном обеспечении ОАО "нефтеавтоматика" для автоматизированных систем мониторинга дебалансов и оперативного учета нефти предприятий нефтедобычи и транспорта нефти // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2012.-

№4. – С. 24-25.

50. Белов В.С. Информационно-аналитические системы. Основы проектирования и применения: учебное пособие, руководство, практикум. - М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2005. – 111с.

51. Дүйсеғалиева Ə.Д., Сарсимбаева С.М. «Деректер қорының теориясы» пəніне арналған оқу əдістемелік кешен. – Ақтөбе: Қ.Жұбанов атындағы Ақтөбе мемелететтік университеті, 2010. - 189б.

52. Виноградова Е.Ю. Принципы организации аналитической обработки данных в хранилище // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2012. - №5(91). - С.29-32.

53. Diana Elena Codreanu, Denisa Parpandel, Ionela Popa. Architecture On- Line Analytical Processing. - TIBISCUS" University of Timişoara, 2011. - Vol. 17. - P.798-802.

54. Michael Schrader "Understanding an OLAP Solution from Oracle". Oracle Corporation. - USA,2008.

55. Surajit Chaudhuri and Umeshwar Dayal. An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology. Association for Computing Machinery. - 1997, march. - P.10.

56. Chen C., Yan X., Feida Zhu, Jiawei Han and Yu P.S. Graph OLAP: Towards Online Analytical Processing on Graphs // IEEE International Conference on Data Mining. – Pisa; Italy, 2008, december 15-19. - P. 103-112 // DOI: 10.1109/ICDM.2008.30.

57. Чубукова И.А. Data Mining. Основы информационных технологий. – М.: Изд-во Интернет-университет информационных технологий; Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 384c.

58. Нестеров С.А. Базы данных. Интеллектуальный анализ данных: учебное пособие. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. - 272с.

59. Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Ляпин Н.Р. Информационные системы интеллектуального анализа. – М.: Машиностроение, 2008. – 92с.

60. Меньшикова Л. В. Модели хранилищ данных информационно- аналитических систем // Журнал "Технологии и средства связи". - 2011. - №3, ч. 1. - С.42-43.

61. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М.Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. - 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 512с.

62. Практика построения Хранилищ Данных: Система SAS // Открытые системы. - 1988. - №4-5 //http://www.osp.ru/dbms/1998/04-05/13031592/.

63. Фрэнкс Билл. Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / пер. с англ. Андрея Баранова. – М.: Изд-во «Манн, Иванов и Фербер», 2014. - 352c.

64. Леонид Черняк. Инструменты Большой Аналитики // Открытые системы. СУБД. - 2012. -№5.

65. Антонов В.В., Куликов Г.Г., Антонов Д.В. Теоретико-множественная модель ИС для многомерного аналитического анализа, отвечающая требованиям хранилищ данных // Вестник УГАТУ. - 2012. - Т.16, №6(51). - С. 189-201.

66. Меньшикова Л.В. Модели хранилищ данных информационно- аналитических систем // Журнал "Технологии и средства связи". - 2011. – №4, ч. 2. - С.46-48.

67. Коваленко О.С. Обзор состояний, проблем и перспектив хранения и анализ данных в "облаке" // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. - 2011. –№5(7).

68. Архитектуры хранилищ данных - 3. IBM Техническая библиотека //http://www.ibm.com/developerworks/ru/library//sabir/axd_3/ (дата обращения: 18.03.2015).

69. Сравнение подходов к крупномасштабному анализу данных // CIT Forum //http://citforum.ru/database/articles/mr_vs_dbms/2.shtml(дата обращения: 02.04.2015).

70. Fei Xu, Jingren Zhou. Milan Vojnovi Sampling Based Range Partition MethodsforBigDataAnalytics//TechnicalReport,MicrosoftCorporation.-2012.

71. Клеменков П.А., Кузнецов С.Д. Большие данные: современные подходы к хранению и обработке. – С.143-156.

72. Shashank Tiwari.Professional NoSQL". – Indianapolis, John Wiley & Sons, 2011. - 384p.

73. Ethan McCallum Q., Weston Stephen. Parallel R. – Sebastopol: Published by O’Reilly Media, 2012. – 122p.

74. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. – Berkeley: University of California, 2011 //http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2011/EECS-2011-82.html.

75. Jeff Dean and Sanjay Ghemawat. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Google. -2004.

76. Ускенбаева Р.К., Курмангалиева Б.К., Кальпеева Ж.Б., Мукажанов Н.К., Кожамжарова Д.Х. Распределенная обработка данных в гетерогенной облачной среде // ҚазҰТУ Хабаршысы. - 2014. - №5(105). -Б.184-190.

77. Craig Chasseur and Jignesh M. Patel. Design and Evaluation of Storage Organizations for Read-Optimized Main Memory Databases. The Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB). – 2013, august 13. – Vol. 6, issue 13. - P. 1474-1485 // DOI:10.14778/2536258.2536260.

78. Hasso Plattner. A Common Database Approach for OLTP and OLAP Using an In-Memory Column Database // ACM SIGMOD/PODS Conference: Providence. - USA, 2009 // DOI:10.1145/1559845.1559846.

79. Jyotiranjan Hota. Adoption of In-Memory Analytics // CSI Communications. – 2013, april. - №38(1). - P.20-22.

80. Аналитические платформы. BaseGroup Labs //http://www.basegroup.ru/(дата обращения:11.04.2015).

81. Леонид Черняк. Аналитика Больших Данных // Открытые системы. СУБД. - 2012. - №5 //http://www.osp.ru/os/2012/05/13016216/.

82. Горин С.В., Лисин С.И. Обзор и сравнительный анализ систем управления нереляционными базами данных // Молодежный научно- технический Вестник. – Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Баумана"(http://sntbul.bmstu.ru/doc/574609.html)

83. Плеханов С.В. Интеграция разнородных баз данных на основе многомерных моделей данных (на примере иитеграции геоинформационной енстемы с информациониыми системами иредирнятия): дис. ... канд. техн. наук: 05.13.11. –2006. - 199с.

84. Висков А.В. Модель многомерного представления данных и методы ее анализа: дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.17. – М., 2010. - 115с.

85. Ровкин И.О. Методика проектирования интегрированных программных систем многомерного анализа данных: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.11. – М., 2007. - 114с.

86. Семченков С.Ю. Алгоритмы проектирования систем многомерного анализа данных, основанных на OLAP технологии: автореф. ... канд. техн. наук: 05.13.11. – Рязань, 2010. - 20с.

87. Макарова Е.С. Функции аналитики в веб-приложениях на основе ситуационно-ориентированных баз данных: автореф. ... канд. техн.наук:

05.13.11. – УФА, 2013. - 19 с.

88. Асадуллаев С. Архитектуры хранилищ данных - 2. - IBM, 2009 //http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/sabir/axd_2/.

89. Баласубраманьян А. Расширение хранилища данных. Использование технологии больших данных для создания активного архива. - IBM, 2015. – Ч. 3 //https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ba-augment-data-warehouse3/.

90. Шрикант К., Атул Ахир Расширение хранилища данных. Использование технологии больших данных для предварительного исследования данных. - IBM, 2015. – Ч.4. //https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ba-augment-data-warehouse4/.

91. БелошицкийД.А.Интеграцияданныхвинформационныхсистемах//

Молодежный научно-технический вестник. - 2013. - №8.

92. Фаулер Мартин, Прамодкумар Дж. Садаладж. NoSQL: Новая методология разработки нереляционных баз данных / пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2013. - 192с.

93. Jaroslav Pokorny. NoSQL databases: a step to database scalability in web environment // International Journal of Web Information Systems. - 2013. – Vol. 9, issue 1.- P.69-82.

94. Rick Cattell. Scalable SQL and NoSQL Data Stores. ACM SIGMODRecord.

- USA, 2010, december. – Vol. 39, issue 4. - P. 12-27 // DOI: 10.1145/1978915.1978919.

95. Исаченко А.Н., Бондаренко С.П. Модели данных и СУБД: учебное пособие. – Минск, 2007. – 205с.

96. Роб П., Коронел К. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление / пер. с англ. –5-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004 – 1040с.

97. Дунаев В.В. Базы данных. Язык SQL. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006.–

288 с.

98. Кайл Бэнкер MongoDB в действии / пер. с англ. Салинкина А.А. –М.:

ДМК Пресс, 2012. – 394 с.

98. Клеменков П.А. Применение NoSQL для построения рекомендательных сервисов реального времени. –С. 281 –287.

99. Когаловский М.Р. Метаданные, их свойства, функции, классификация и средства представления // Труды 14-й Всероссийской научнойконференции

«Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» — RCDL-2012. – Переславль;Залесский; Россия, 2012. – С. 3–14.

98. Рудин У. Основы математического анализа / пер. с англ. В.П. Хавина.–

Москва: Издательство "Мир", 1976. – 320 с.

98. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. – СПб.: Питер, 2000. – 304с.

99. Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов. – М.: Техносфера, 2003. – 320с.

100. Шишмарев Ю.Е. Дискретная математика. Конспект лекций. –

Владивосток: Издательство ВГУЭС, 2002. - Ч. 2. – 44 с.

98. OLAP: как индексировать данные схемы звезды и «снежинка». Microsoft/Поддержка //https://support.microsoft.com/ru-ru/kb/199132.

99. Бектемысова Г.У., Артур Дидмар Байер, Едилхан Д., Мукажанов Н.К., Касымова А., Оразбеков С. Масштабируемые решения для управления большим объемом данных //ҚазҰТУ Хабаршысы. - 2015. – №5 (111). – Б.111-118.

100. Sankalap Arora. Kirandeep Singh An Efficient Indexing Technique Used In Data Warehouse // Proc. of the International Conference on Advanced Computing and Communication Technologies (ACCT 2011). -2011.

101. Michal Kratky Multi-dimensional Approach to Indexing XML Data.:Ph.D.

… thesis. - Czech Republic: Department of Computer Science; VSB – Technical University of Ostrava, 2004. - 146 p.

98. Joachim Hammer, Markus Schneider Data Structures for Databases. - CRC Press; LLC, 2001. – 24р.

99. Dhanasree K., Shobha Bindu C., Satish R. CROME : Indexing The Partial Data Cubes // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. - 2012. – Vol. 1, issue 4. – P.211-216.

100. Михайлова Е.Г., Новиков Б.А. Приближенное индексирование многомерных объектов // Труды 12й Всероссийской научнойконференции

«Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» – RCDL’2010. – Казань; Россия, 2010. – C. 436-440.

98. Frank S.C., Tseng, Wen-Ping Lin D-Tree: A Multi-Dimensional Indexing Structure for Constructing Document Warehouses // Journal of information science and engineering. - 2006. - P.819-841.

99. Taher Omran Ahmed and Maryvonne Miquel Multidimensional Structures Dedicated to Continuous Spatiotemporal Phenomena // LNCS. - 2005. - № 3567. –P. 29- 40.

100. Бородин A.M., Поршнев С.В., Сидиров М.А. Использование пространственных индексов для обработки аналитических запросов и агрегирования многомерных данных в информационно-аналитических системах // Известия Томского политехнического университета.- 2008. –№5.

101. Fabian Gieseke, Justin Heinermann, Cosmin Oancea, Christian Igel Buffer k- d Trees: Processing Massive Nearest Neighbor Queries on GPUs // Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning. – Beijing; China,2014.

102. Волохов А.В. Multidimensioal indexing // Курс "Базы данных". -2013.

103. Ткачев Ф.А. Никлаус Вирт Алгоритмы и структуры данных / пер. с англ. – М.: ДМК Пресс, 2010. – 272с.

104. Ключарев А.А., Матьяш В.А., Щекин С.В. Структуры и алгоритмы обработки данных: учебное пособие. - СПб.: СПбГУАП, 2003. – 172с.

105. Barbara Ubaldi Open Government Data. Open Government Data: Towards Empirical Analysis of Open Government Data Initiatives // OECD Working Papers on Public Governance. - OECD Publishing, 2013. – №22. – P.61.

106. Құсайынов А.Қ. Қазақ тілі терминдерінің салалық ғылыми түсіндірме сөздігі. – Алматы: «Мектеп» баспасы, 2002. – 456б.

107. Шəріпбаев А.Ə., Құсайынов А.К., Айдарбек Қ. Қазақша-орысша, орысша-қазақша терминологиялық сөздік: Информатика жəне есептеуіш техника. - Алматы: КАЗақпарат баспа корпорациясы, 2014. – Т. 3. - 452б.

108. Құдайбергенов Р. Техникалық терминдер сөздігі: 50 мыңға жуық терин. Төрт бөлім (Қазақша, орысша, немісше, ағылшынша). – Алматы:"Таймас" баспа үйі, 2009. – 616б.