Processamento de consultas espaço-temporais com o ElasticSearch
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/25590 |
Resumo: | Dados pluviométricos auxiliam em questões centrais do desenvolvimento sustentável de áreas urbanas, além da prevenção de desastres naturais provocados pelas chuvas, como desabamentos. O objetivo deste trabalho é realizar consultas de interesse em um conjunto de dados pluviométricos utilizando a proeminente ferramenta de busca ElasticSearch e analisar o seu desempenho, além de construir uma API em Asp.Net Core. Os dados pluviométricos foram extraídos de um DW já existente e inseridos no ElasticSearch utilizando o Logstash, ferramenta pertencente `a pilha ELK (ElasticSearch, Logstash e Kibana). Com os dados inseridos no ElasticSearch, as consultas puderam ser construídas e analisadas. Em uma análise comparativa, foi possível observar que o ElasticSearch apresenta desempenho superior ao PostgreSQL quando o número de registros retornados é menor. |
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Processamento de consultas espaço-temporais com o ElasticSearchBanco de dadosProveniênciaEficiênciaBase de dadosPluviosidadeFerramenta de buscaDatabaseProvenanceEfficiencyDados pluviométricos auxiliam em questões centrais do desenvolvimento sustentável de áreas urbanas, além da prevenção de desastres naturais provocados pelas chuvas, como desabamentos. O objetivo deste trabalho é realizar consultas de interesse em um conjunto de dados pluviométricos utilizando a proeminente ferramenta de busca ElasticSearch e analisar o seu desempenho, além de construir uma API em Asp.Net Core. Os dados pluviométricos foram extraídos de um DW já existente e inseridos no ElasticSearch utilizando o Logstash, ferramenta pertencente `a pilha ELK (ElasticSearch, Logstash e Kibana). Com os dados inseridos no ElasticSearch, as consultas puderam ser construídas e analisadas. Em uma análise comparativa, foi possível observar que o ElasticSearch apresenta desempenho superior ao PostgreSQL quando o número de registros retornados é menor.Rainfall data are used to address issues of sustainable development in urban areas, they are also used in efforts to prevent natural disasters caused by rain, such as landslides. The goal of this paper is to perform queries of interest in a collection of rainfall data using ElasticSearch, a prominent search tool, and analyze the performance, as well as build an Asp.Net Core Web API. The rainfall data were extracted from an existing DW and inserted into ElasticSearch using Logstash, a tool which is part of the ELK stack (ElasticSearch, Logstash and Kibana). With the data inserted into ElasticSearch, the queries of interest could be built and analyzed. In a comparative analysis, it was possible to observe that ElasticSearch performs better than PostgreSQL when the number of returned records is smaller.49 p.Oliveira, Daniel Cardoso Moraes deFerreira, Marcos de Oliveira LageRibeiro, Marcello Willians MessinaChagas, Rodolfo Pereira2022-07-06T16:44:15Z2022-07-06T16:44:15Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCHAGAS, Rodolfo Pereira. Processamento de consultas espaço-temporais com o ElasticSearch. 2022. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022http://app.uff.br/riuff/handle/1/25590CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-07-06T16:44:18Zoai:app.uff.br:1/25590Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:10:34.551787Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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Dados pluviométricos auxiliam em questões centrais do desenvolvimento sustentável de áreas urbanas, além da prevenção de desastres naturais provocados pelas chuvas, como desabamentos. O objetivo deste trabalho é realizar consultas de interesse em um conjunto de dados pluviométricos utilizando a proeminente ferramenta de busca ElasticSearch e analisar o seu desempenho, além de construir uma API em Asp.Net Core. Os dados pluviométricos foram extraídos de um DW já existente e inseridos no ElasticSearch utilizando o Logstash, ferramenta pertencente `a pilha ELK (ElasticSearch, Logstash e Kibana). Com os dados inseridos no ElasticSearch, as consultas puderam ser construídas e analisadas. Em uma análise comparativa, foi possível observar que o ElasticSearch apresenta desempenho superior ao PostgreSQL quando o número de registros retornados é menor. |
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