Análise de desempenho do MongoDB em cenários de elevada distribuição e partição de dados

Abstract

Com o objetivo de lidar com as limitações das Bases de Dados Relacionais, foram desenvolvidas as Bases de Dados NoSQL que, através da replicação e particionamento de dados, são muito robustas e têm um maior desempenho do que as Bases de Dados Relacionais. No entanto, não existe uma literatura que verifique e comprove esta vantagem das soluções NoSQL. Dada a escassez de estudos empíricos, nesta dissertação foram efetuados um grande conjunto de testes com grandes volumes de dados, analisando o desempenho de uma solução NoSQL. Desta forma, estudou-se a escalabilidade do Mongo DB e a sua tolerância a falhas, dos quais se concluiu, genericamente, que em relação à escalabilidade, o Mongo DB apenas distribui os dados de forma uniforme quando é utilizada uma variável incremental, e quanto à redundância, são perdidos dados significativos quando a base de dados é distribuída por mais do que um computador e que os valores padrão são os melhores para se configurar a base de dados

Based on the limitations of Relational databases, NoSQL databases were developed so that, through data replication and partitioning, are very robust and perform better than Relational Databases. However, there is no literature to verify and prove this advantage of NoSQL solutions. Given the scarcity of empirical studies, this dissertation was performed with a large set of tests with large data volumes, analysing the performance of a NoSQL solution. In this way, we studied the scalability and fault tolerance of Mongo DB, where we conclude that in terms of scalability, the Mongo DB only distributed the data evenly when there was an incremental variable and, for redundancy, more data is lost when a database is distributed on more than one computer, and default values are best for database configuration