Аналіз продуктивності роботи баз даних різного типу та різної архітектури

Ключові слова: Big Data, Hadoop,Grid, Cloud, Hbase, Oracle

Анотація

Метою роботи є аналіз особливостей зберігання та обробки даних та дослідження продуктивності роботи в сучасних інформаційних системах. Методологія вирішення поставленого завдання полягає в проведенні порівняльного аналізу архітектури та показників продуктивності різних конфігурацій системи, які використовуються для збереження та обробки даних, які використовують технологію Big Data, Cloud, Grid. У роботі проведено аналіз архітектури та проведено дослідження швидкодії сучасних систем збереження та обробки даних в залежності від різної архітектури та різних типів баз даних. У результаті проведеного дослідження було доведено на прикладі реляційних баз даних з різними конфігураціями на прикладі СУБД Oracle та стовпчико-орієнтованою базою даних Hbase, що не зважаючи на недоліки стовпчико-орієнтованої бази даних швидкість доступу до даних в неї швидчий за рахунок її архітектури. Однак за рахунок того що стовпчико-орієнтовані бази даних мають значні недоліки а саме вони не підтримують обробку транзакцій та обмежень цілісності сфера їх застосування дуже обмежена. Результати даної роботи можуть бути використані для реалізації ефективної системи Hadoop Big Data, Grid, Cloud

Посилання

1. Chen Yang Theoretical Analysis of Distributed Systems and Their Scalability Advances in Computer, Signals and Systems (2025) Clausius Scientific Press, Canada Vol. 9 Num. 1
2. Henrique D. Lima a, Luiz A. de P. Lima Jr. a, Alcides Calsavara a, Henri F. Eberspächer a, Ricardo C. Nabhen a, Elias P. Duarte Jr.Beyond scalability: Swarm intelligence affected by magnetic fields in distributed tuple spaces Journal of Parallel and Distributed Computing Volume 123, January 2019, P. 90-99.
3. Ferreira, F. and Fidalgo, R. A DbaaS exempts the user from upfront investments and allows cost optimization, since many DBaaS solutions provide dynamic cloud resource allocation (Idrissi, 2016).
4. Abdullah Talha Kabakusa, ResulKara Aperformanceevaluationof in-memorydatabases. // JournalofKingSaudUniversity–Computer and Information Sciences (2017) 29, p. 520–525.
5. Roman Čerešňák*, Michal Kvet Comparison of query performance in relational a non-relation databases // 13th International Scientific Conference on Sustainable, Modern and Safe Transport (TRANSCOM 2019), High Tatras, Novy Smokovec – Grand Hotel Bellevue, Slovak Republic, May 29-31, 2019.
Опубліковано
2025-12-05
Як цитувати
Кабак, Л. В., Мороз, Д. М., Мороз, Б. І., & Варех, Н. В. (2025). Аналіз продуктивності роботи баз даних різного типу та різної архітектури. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (61), 76-81. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-61-11
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка