Mathematical Model of the Mechanism for Generating SQL Questions in the ORM Layer of the Hibernate Framework

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Problem statement. Modern ORM frameworks, such as Hibernate, automate the process of interaction with databases, which significantly simplifies development. However, their performance, in particular the speed of generating SQL queries, can significantly depend on the structure of the input data, its volume, and caching settings. Insufficient understanding of these factors can lead to unreasonable delays in application operation. Goal. To study the influence of the structure and size of the input data on the process of generating SQL queries in the ORM layer of the Hibernate framework, and to evaluate the role of caching in optimizing execution time. Results. The study identified the key components involved in generating SQL queries. A mathematical model was developed that describes the query generation time depending on the input data and caching settings. The model allows predicting the performance of the ORM layer for various configurations. Practical significance. The results can be used to optimize the operation of applications using Hibernate, as well as to select optimal caching parameters and data organization. This is especially important for highly loaded systems where performance is critical.

About the authors

Boris S. Goryachkin

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: bsgor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0852-4162
SPIN-code: 5465-3012

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Yulia V. Svetasheva

Bauman Moscow State Technical University

Email: svetasheva2001@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-0470-0998
Russian Federation, Moscow

References

  1. Goryachkin B.S., Hanmurzin T.I. Improving the efficiency of working with a web resource due to the tools of a system programmer. Dynamics of Complex Systems – 21st Century. 2022. Vol. 16. No. 3. Pp. 26–39. doi: 10.18127/j19997493-202203-03.
  2. Grigoriev Yu.A. Estimation of execution time of SQL queries to databases. Mechanical Engineering and Computer Technologies. 2012. No. 01.
  3. Gudilin D.S., Zvonarev A.E., Goryachkin B.S., Lychagin D.A. Relational database performance comparation. In: 5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). IEEE, 2023. Vol. 5. Pp. 1–5.
  4. Eliseeva E.A., Goryachkin B.S., Vinogradova M.V. Research of DBMS performance when working with cluster databases based on ergonomic analysis. StudNet. 2022. Vol. 5. No. 4. Pp. 2888–2910.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Interaction with a database through an ORM layer

Download (126KB)
3. Fig. 2. Dependence of generation time on the number of fields in the table

Download (105KB)
4. Fig. 3. Dependence of generation time on complex filtering conditions

Download (100KB)
5. Fig. 4. Dependence of generation time on the number of subqueries

Download (91KB)
6. Fig. 5. Dependence of query generation time on the number of fields

Download (136KB)
7. Fig. 6. Dependence of query generation time on the number of complex filters

Download (121KB)
8. Fig. 7. Dependence of query generation time on the number of subqueries

Download (103KB)
9. Fig. 8. Dependence of query generation time on the number of fields

Download (120KB)
10. Fig. 9. Dependence of query generation time on the number of complex filters

Download (116KB)
11. Fig. 10. Dependence of query generation time on the number of subqueries

Download (88KB)


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».