Метод алгоритмічної оптимізації обчислень в брокерських білінгових системах

Abstract

Авторами розглянуто проблему низької продуктивності рекурсивної обробки деревовидних структур ставок у PostgreSQL порівняно з Microsoft SQL Server. Запропоновано метод алгоритмічної оптимізації, що базується на одноразовій трансформації ієрархічних правил у денормалізовану пласку форму з використанням композитних типів та масивів. Це дозволяє замінити складну рекурсію високоефективною операцією з’єднання таблиць, що суттєво пришвидшує розрахунок комісій у брокерських білінгових системах.

The authors examine the issue of low performance in the recursive processing of tree-like rate structures within