ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СУБД ПРИ РАБОТЕ С КЛАСТЕРНЫМИ БАЗАМИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ЭРГОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Том 5 № 4 (2022): Научно-образовательный журнал преподавателей и студентов «StudNet»

Елисеева Елизавета Алексеевна, студент магистратуры, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5), тел. 8(499) 263-60-42, eliseeva.ea@outlook.com

Горячкин Борис Сергеевич, кандидат технических наук, доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5), тел. 8(499) 263-60-42, bsgor@mail.ru

Виноградова Мария Валерьевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (105005, Россия, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5), тел. 8(499) 263-60-42, vinogradova.m@bmstu.ru

Elizabeth A. Eliseeva, Master’s Degree student, department «Information processing and management systems», Bauman Moscow State Technical University (bld. 5, 2nd Bauman Str., Moscow, 107005, Russia), tel. 8(499) 263-60-42, eliseeva.ea@outlook.com

Boris S. Goryachkin, Cand. of Sci. (Computer Sciences), docent, department «Information processing and management systems», Bauman Moscow State Technical University (bld. 5, 2nd Bauman Str., Moscow, 107005, Russia), tel. 8(499) 263-60-42, bsgor@mail.ru

Maria V. Vinogradova, Cand. of Sci. (Computer Sciences), docent, department «Information processing and management systems», Bauman Moscow State Technical University (bld. 5, 2nd Bauman Str., Moscow, 107005, Russia), tel. 8(499) 263-60-42, vinogradova.m@bmstu.ru

Аннотация В данной работе производительность СУБД оценивалась с помощью времени выполнения запроса на примере выполнения четырех запросов в СУБД, где присутствует простая вставка (добавление n пользователей, n научных статьей и n прав пользователя), простое чтение (выборка всех пользователей, научных статей и прав доступа), сложная вставка ( генерация n пользователей, n прав доступа и n научных статьей, где на 10 пользователей одинаковые права будут иметь 4 пользователя, а одинаковый адрес 8 пользователей) и сложное чтение (поиск пользователей по адресу с последующим выводом также всех прав пользователя и научных статей). Для проведения эксперимента база данных наполнялась разным количеством записей (от 1 до 300000 строк данных) в соответствии с предметной областью «репозиторий информационных материалов библиотеки научных статей».  Исследование проводилось в документной (MongoDB), графовой (Neo4J), колоночной (Cassandra) и объектно-реляционной (PostgreSQL) системах управления базами данных. Таким образом, используя результаты данного исследования, можно подобрать оптимальную СУБД для работы с репозиторием информационных материалов и оценить время выполнения запроса с учётом возможностей восприятия зрительного анализатора человека.

Abstract. In this article, research performance of control system cluster database evaluated by time of lasting query as in case of four types queries to DBMS: simple insert (adding n users, n articles, n users rights), simple reading ( all users, all articles, all users rights), complex insert (generation of users, users rights, n articles — every 10 users have equal four users rights and equal link address 8 users), complex reading (search users by link address for displaying users, articles, users rights). In the experiment DB filled the range is the difference between 1 and 300 000 values in a set of numbers depend on subdiscipline of digital library and archives. The research based on document (MongoDB), graph (Neo4J), columnar (Cassandra) and object-relational (PostgreSQL) DBMS. Therefore, the result of this study will help to choose the optimal DBMS for working with the repository of information materials and estimate the time for executing a query with possibility perception of the human visual analyzer.

Ключевые слова: время выполнения запроса, СУБД, графовая база данных, Neo4j, документная база данных, MongoDB, колоночная база данных, Cassandra, объектно-реляционная база данных, PostgreSQL

Keywords: run time, BDMS, document DB, MongoDB, graph DB, Neo4j, Columnar DB, Cassandra, object-relational DB, PostgreSQL

Литература

References

1. Goryachkin, B.S. (2017), “Ergonomic analysis of information processing and control systems”, Bulletin of Eurasian Science, vol. 9, no. 3, p. 72.
2. Orlov, S.A. (2002), Software development technologies [Software engineering], St. Petersburg, Russia.
3. Vinogradova, M.V. and Belousova, V.I. (2015), Unified software development process [Manual], Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
4. Vinogradova, M.V. and Anisimov, N.A. (2015), Installing and configuring a Hadoop cluster based on LXC container virtualization, Engineering Bulletin, Moscow, no. 4, Russia.
5. Grigoriev, Yu.A. and Plutenko, A.D. and Pluzhnikova, O.Yu. (2018), Relational databases and NoSQL systems [Manual], Amur State University, Blagoveshchensk, Russia.
6. Grigoriev, Yu.A. (2012), Estimating the execution time of SQL queries to databases, Mechanical engineering and computer technologies, no. 1, Moscow, Russia.
7. Grigoriev, Yu.A. and Ermakov, E.Yu. (2013), Query Execution Time Analysis in a Parallel Columnar Data Warehouse, Engineering Journal Science and Innovations, no. 23, Moscow, Russia.
8. Ermakov, E.Yu. (2013) Mathematical Model of Query Execution Time in a Parallel Columnar Data Warehouse and an Example of Its Use, Modern Information Technologies and IT Education, no. 9, Moscow, Russia.
9. Grigoriev, Yu.A. and Ermakov, E.Yu. (2012) Comparison of query processing processes for a single table in a parallel row and column database system, Engineering Journal Science and Innovations, no. 3, Moscow, Russia.
10. Ermakov, E.Yu. (2013) Mathematical Model of Query Execution Time in a Parallel Columnar Data Warehouse and an Example of Its Use, Modern Information Technologies and IT Education, no. 9, Moscow, Russia.
11. Grigoriev, Yu.A. and Pluzhnikov, V.L. (2011) Algorithm for selecting the architecture of a parallel database system based on the cost criterion, Mechanical engineering and computer technology, no. 12, Moscow, Russia.