Análise de desempenho do banco de dados MongoDB quanto ao armazenamento de informações diárias

• Autor(a) principal: Moura, Henrique Mendes de
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/254821
• topic: Banco de dados; Análise de desempenho; Dado; MongoDB; Non-relational database; Performance analysis; Data with daily information

Banco de dados não-relacionais estão sendo cada vez mais utilizados devido a sua flexibilidade em lidar com um grande volume de dados de vários tipos diferentes. Porém, essa flexibilidade pode fazer com que o desempenho seja perdido dependendo da maneira como os dados estão organizados. O objetivo deste trabalho é propor três formas diferentes de modelar uma base de dados financeiros que é atualizada diariamente, mapear e implementar em um banco de dados de documentos e, então, analisar o desempenho das implementações propostas. As propostas foram analisadas quanto ao armazenamento em disco, o tempo médio de execução de consultas, inserções, alterações e exclusões de informações diárias. A proposta 1, que tem como característica principal alocar as informações diárias em um campo do tipo lista, apresentou melhor desempenho quanto ao armazenamento em disco, tempo médio de execução de consultas (sem índice _id) e exclusões de uma informação diária. A proposta 2, que tem como característica principal um campo do tipo chave-valor, apresentou melhor desempenho ao realizar consultas (com índice _id) e alterações em uma informação diária. A proposta 3, que tem como característica principal apresentar um documento para cada informação diária, apresentou melhor desempenho quanto ao tempo médio de resposta ao realizar a inserção de uma nova informação diária. Esses resultados indicam que, tendo em vista o desempenho, a forma como os dados são organizados é tão importante quanto a escolha de um banco de dados.