Об’єктом дослідження є процес індексування в базах даних. У статті проведено огляд основних реалізацій індексування, використовуваних в сучасних системах управління базами даних. Вказані особливості та умови використання індексів, їх переваги та недоліки. Метою роботи є порівняльна характеристика основних реалізацій індексування в базах даних для вибору оптимальної реалізації. Неправильне використання індексів може уповільнити роботу бази даних, а також збільшити витрату використовуваної пам’яті. Правильне ж їх використання дозволяє значно прискорити час виконання запитів до бази даних. Бібл. 14, іл. 4, табл. 1

Об’єктом дослідження є методи індексування у нереляційних базах даних. У статті був зроблений огляд основних методів індексування, які використовуються у найпоширеніших базах даних. Ця робота базується на основі огляду та аналізу літератури пов'язаної з оптимізацією баз даних. Більшість алгоритмів використовують бінарні дерева для індексування, але існують бази даних, які використовують алгоритм хешування. Хешовані індекси дають високу швидкість доступу до даних, але основною проблемою є колізії. Бінарні дерева не мають такої проблеми, але існують проблеми з великими розмірами індексів та неможливістю використовувати багатопоточность. Комбінований метод надає високу швидкість доступу до даних та менші розміри індексів. Головна мета роботи це адоптувати комбінований алгоритм для нереляційних баз даних у робочому середовищі зі зменшенням розмірів індексів та збільшенням швидкості доступу до даних. Для досягнення мети використовується комбінований метод індексування структури бінарного дерева та хешування. В якості практичної частини було проведено експеримент з порівняння структур даних B-дерева та розширеного хешування. В якості мови програмування використовувалася Java та сам дослід проходив з використанням лише оперативної пам’яті. Результати досліду показали доцільним продовжувати дослідження комбінованого методу індексування з використанням пам’яті жорсткого носія та впровадженням у вихідний код реально існуючої бази даних. Бібл. 8, іл. 1, табл. 2

Об’єктом дослідження є методи забезпечення консистентності у розподілених системах. Розподілені системи дозволяють використовувати будь-які послуги незалежно від геолокації користувача і при цьому зберігати продуктивність на високому рівні. Зі збільшенням обсягів та швидкості обміну інформації у сучаснихсистемах, тим складніше підтримка консистентності між різними вузлами. Це може призводити до зниження продуктивності або некоректної роботи під час використання кінцевими користувачами. У будь-якому випадку, зберігання неактуальних даних можуть утворювати конфліктні ситуації на користувацькому рівні. Критичність цього залежить від галузі, в якій працює система і наскількі узгодженість даних важлива. Наприклад, оновленя DNS доменів відбувається раз на день і у більшості випадків це є достатнім, але у випадку військових систем це є неприпустимим, оскільки це може призвести до людських втрат та грошових збитків внаслідок оперування застарілою інформацією.Ця робота є продовженням минулої праці, в якій описаний PH-1 алгоритм. Основною метою було показати, що його можно поставити в один ряд з вже існуючими алгоритмами та показати доцільність використання у розподілених системах. У статті був зроблений порівняльний аналіз з алгоритмом на основі ділення та криптографічними хеш-функціями MD5 та SHA-1. За результатми цього аналізу можно  зробити висновки, що PH-1 має стійкість до колізій у тих випадках, коли вищезазначені алгоритми утворюють колізії, але одночасно з цим накладаються певні обмеження навикористання. Даний алгоритм продукує хеш значення пропорційне довжині вхідного масиву даних, але безперечно менший за нього. Це означає, що використання PH-1 майже не має сенсу для даних великого розміру. Одним з можливих способів використання може бути перевірка критично важливих даних, які повинні бути максимально узгоджені на різних вузлах розподіленої системи. Бібл. 4, іл. 2, табл. 1.

Об’єктом дослідження є розподілені БД. У статті наголошено на великій різноманітності існуючих баз даних та дано їх коротку характеристику. Проаналізовано переваги, недоліки та необхідні вимоги до розподіленої БД. Окремо перелічено найбільш ефективні шляхи оптимізації структури розподілених БД. Метою роботи є аналіз підходів до оцінки ефективності розподілених БД (продуктивність, масштабованість (розширюваність), надійність, захист даних, доступність, простота розробки додатків, рівень взаємодії з користувачем). Приведено фрагмент граматики мови T-SQL та наведено основні узагальнюючі рекомендації по написанню запитів, що є зручними для оптимізатора і ефективні при виконанні. Бібл. 4.

Об’єктом дослідження є методи забезпечення консистентності у розподілених системах. Розподілені системи дозволяють використовувати будь-які послуги незалежно від геолокації користувача і при цьому зберігати продуктивність на високому рівні. Зі збільшенням обсягів та швидкості обміну інформації у сучасних системах, тим складніше підтримка консистентності між різними вузлами. Це може призводити до зниження продуктивності або некоректної роботи під час використання кінцевими користувачами. Критичність цього залежить від галузі, в якій працює система і наскількі узгодженість даних важлива. Ця робота є продовженням минулої праці, в якій було проведено порівняння минулої версії алгоритму з існуючими. Одним з основних недоліків була нестала довжина результуючого хеш-значення. В цій роботі описано наступну версію з кодовою назвою PH2. Детально описано сам алгоритм хешування та його математичний опис. Окрім цього, наведено приклади хешування з різними розмірамиблоків та можливі випадки колізій. Наведено результати експериментів оцінки колізійної стійкості та продуктивності, порівняно з існуючими SHA алгоритмами. На даний момент, є декілька варіантів використання розробленого алгоритму. Першим з них може бути використання у вже існуючій технології підтримки узгодженості, яка називається Active Anti Entropy. Дана технологія використовує дерево Меркла для отримання структурованих хеш-значень, які використовуються для пошуку змінених фрагментів даних. Можно було б використовувати алгоритм PH2 для хешування самих даних та отримання хеш-значень найнижчого рівня, а для побудови кореневого хеш-значення - використовувати вже існуючі алгоритми. Другим способом використання PH2 може бути створення повністю окремої технології, яка б використовувалась сугубо для узгодженості критично важливих даних. Бібл. 5, іл. 10, табл. 2.