Trabalho de Conclusão |
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Título: | COMPARAÇÃO DE PERFORMANCE E APLICABILIDADE ENTRE BANCOS DE DADOS RELACIONAIS E NOSQL |
Aluno: | THAUAN GODOY AGOSTINI |
Semestre: | 2023/01 |
Situação: | TC II |
Áreas de interesse: | Não informado |
Orientador: | Edvar Bergmann Araujo |
Avaliadores: | Juliano Varella de Carvalho, Ricardo Ferreira de Oliveira |
Documentos: | Anteprojeto |
Palavras-chave: | Bancos de dados relacionais. Bancos de dados não relacionais. NoSQL. Processamento de dados. Armazenamento de dados |
Resumo: | O surgimento dos bancos de dados NoSQL teve um grande impacto na área de desenvolvimento de software. Manipulação de dados em grande escala e escalabilidade horizontal são conceitos cada vez mais necessários e se tornam comuns no dia a dia de quem lida com bancos de dados. Projetos de software novos cada vez mais aderem ao NoSQL, seja aderindo ao conceito desde o projeto inicial do software ou migrando a infraestrutura de um modelo relacional já existente. Mesmo com essa gama de novas possibilidades proporcionada pelos bancos dados NoSQL, os bancos relacionais ainda se sobressaem em muitos cenários, como quando há necessidade de garantir as propriedades de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID) ou quando uma determinada aplicação possui regras de negócio complexas com grandes cadeias de relacionamento entre entidades. Essa dicotomia entre os modelos tradicionais e os recentes NoSQL pode gerar dúvidas no momento de se projetar uma nova aplicação. A escalabilidade horizontal e o modelo de esquema livre dos bancos de dados NoSQL pode muitas vezes resultar em sua escolha como banco de dados, mesmo em um cenário onde um SGBD relacional seria mais benéfico. Este estudo propõe uma comparação de funcionalidades e serviços disponibilizados, bem como uma comparação de performance entre os bancos de dados NoSQL MongoDB e Redis com o SGBD relacional PostgreSQL. Será feita a listagem dos serviços disponíveis por cada um deles, seguido de sua explicação de aplicabilidade. A comparação de performance será feita através de consultas com diferentes níveis de complexidade e quantidade de dados, para avaliar cenários onde cada um dos bancos de dados pode obter um desempenho mais adequado. |
Link biblioteca: | Não informado |
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