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

Abstract

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.

Non-relational databases are increasingly being used with a great deal of flexibility on data of many different types. However, this flexibility can make performance secure the way the data is organized. The objective of this work is to propose three different ways to model a financial database that is updated daily, map and implement in a document database, then analyze the proposal implementations. As the proposals were related to disk storage, the average execution time of daily queries, inserts, changes and deletions. The proposal 1, whose main feature is to allocate daily information in an array-type field, presented better performance in terms of disk storage, average query execution time (with out _id index) and exclusions of daily information. Proposal 2, whose main feature is a key-value field, presented better performance when performing queries (with_id index) and changes in daily information. Proposal 3, whose main characteristic is to present a document for each daily time, presented better performance in terms of the average response time when performing the insertion of new daily information. These results in dicate that, in terms of performance, the way the data is organized is as important as the choice of a database.