Erhöhung der Komplexität Abfragen in relationalen (MySQL) und NoSQL (MongoDB und existieren) Größe wachsenden ISO/EN 13606 standardisierte EHR Datenbanken

Das übergeordnete Ziel dieses Experiments ist es, die Rechenkomplexität von relationalen und nicht-relationalen, nicht nur strukturierten Abfragesprachen- oder NoSQL-Datenbanksystemen, gemessen an ihren Antwortzeiten, mit der Komplexität von Abfragen zu vergleichen. Diese Methode kann dabei helfen, wichtige Fragen im Bereich der Datenbankmanagementsysteme zu beantworten, z. B. welche Art von Abfragen für welche Art von Datenbanksystemen besser geeignet sind. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie die Antwortzeiten auf Abfragen für doppelte Datenbanken jedes Typs zusammen mit der zu berechnenden Rechenkomplexität vergleicht. Diese Methode kann also Einblicke in MySQL, MongoDB und überschüssige Datenbanksysteme geben.

Es kann auch auf andere relationale, dokumentenbasierte und native XML-Systeme wie SQL Server und Base X angewendet werden. Wir haben zum ersten Mal gehört, dass sie dort für diese Methode verwendet werden, wenn wir ein persistentes System für ein elektronisches Patientenaktensystem auswählen müssen. Zum Entwerfen und Ausführen von komplexitätssteigernden Abfragen mit nicht automatisch erstellten Indizes in einer relationalen MySQL-Datenbank. Stellen Sie eine Verbindung zum MySQL-Server her und wählen Sie den Datenbanknamen aus.

Wählen Sie die relationale Tabelle im Indexfeld aus und öffnen Sie die Registerkarte Struktur. Wählen Sie die Spalte aus, in der der Index erstellt werden soll, und klicken Sie auf Index. Der SQL-Satz, der den Index bildet, wird angezeigt, gefolgt von einer Meldung, die besagt, dass der Satz erfolgreich erstellt wurde.

Um die erste Abfrage auszuführen, wählen Sie den Datenbanknamen aus und öffnen Sie die Registerkarte SQL. Geben Sie den SQL-Code der ersten Abfrage ein, klicken Sie auf Weiter. Der erste Bildschirm der Ergebnisliste wird mit der Meldung über die Ausführungszeit der Abfrage angezeigt.

Um komplexitätssteigernde Abfragen und eine nicht-relationale, nicht nur NoSQL-Mongo-Datenbank zu entwerfen und auszuführen, starten Sie die Mongo-Datenbank-Grafikbenutzerschnittstelle und den Mongo-Datenbank-2.6-Server, der das Mongo-Programm aus einem DOS-Systemfenster ausführt. Verbinden Sie die grafische Benutzerschnittstelle der Mongo-Datenbank über Port 27017 mit dem lokalen Hostserver und wählen Sie das Menü Verbinden. Geben Sie einen Namen für die Verbindung ein, geben Sie den Speicherort des lokalen Hosts in das Textfeld des Datenbankservers ein und klicken Sie dann auf Verbinden.

Es sollte ein Baum mit den aktuellen Datenbanken angezeigt werden. Erweitern Sie die Mongo-Datenbank. Wählen Sie die gewünschte Sammlung aus und öffnen Sie das Sammlungsmenü.

Um die erste Mongo-Datenbankabfrage auszuführen, doppelklicken Sie auf den Abfrage-Generator und die Schaltflächen Abfragefeld. Geben Sie die Felder der Mongo-Datenbankabfrage in das Textfeld "Felder" des Abfragebereichs und den Wert der Abfrage in das Textfeld "Wert" des Abfragebereichs ein. Doppelklicken Sie auf das Projektionsfeld des Abfrage-Generators, und geben Sie die erste Projektion in das Textfeld Projektion ein.

Doppelklicken Sie auf das Projektionsfeld, um ein neues Projektionstextfeld hinzuzufügen, und geben Sie die zweite Projektion ein, dann klicken Sie auf Wiedergabe, um die Abfrage auszuführen und den Abfragecode auf der Registerkarte Abfragecode zu visualisieren. Die Details des Ergebnisses werden auf der Registerkarte "Erklären" und "Ergebnisse" angezeigt. Um Abfragen mit zunehmender Komplexität in einer NoSQL EXist-Datenbank zu entwerfen und auszuführen, starten Sie die EXist-Datenbank und öffnen Sie den Java-Admin-Client.

Klicken Sie auf, stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her und wählen Sie die Datenbank aus. Klicken Sie auf, Datenbank mit X-Pfad konsultieren. Das Dialogfeld "Konsultieren" wird angezeigt.

Führen Sie dann die erste X-Pfad-Abfrage aus. In dieser Tabelle werden sechs verschiedene Abfragen gezeigt, die an realistischen, standardisierten Auszügen aus elektronischen Patientenakten durchgeführt wurden, die Informationen über die Probleme der Patienten enthalten, einschließlich ihrer Namen, Anfangs- und Enddaten und ihres Schweregrads. Die durchschnittliche Antwortzeit der sechs Abfragen und der drei Datenbanken mit doppelter Größe in jedem Datenbankmanagementsystem zeigt ein langes lineares Verhalten der Rechenkomplexität in allen Abfragen der nicht-relationalen Datenbanken, das in der Analyse relationaler objektrelationaler Mapping-Datenbanken nicht beobachtet wird.

Das Interpolieren von Mongo-Datenbankergebnissen mit ähnlichen Abfragen und Datenbankgrößen von relationalen Zuordnungsergebnissen des Archetyps erzeugt in beiden Datenbanksystemen gleiche Ergebnisse für die erste Abfrage, jedoch mit günstigeren Ergebnissen, die unter Verwendung der Mongo-Datenbank für die dritte Abfrage bestimmt werden. In den Parallelitätsexperimenten ist die Mongo-Datenbank der MySQl-Datenbank sowohl in Bezug auf den Durchsatz als auch auf die Antwortzeiten vorzuziehen, wobei sich die Mongo-Datenbank bei Parallelität besser verhält als bei einer Isolation und bei gleichzeitiger Ausführung eine beeindruckende Datenbank darstellt. Nun, ich dachte, es ist wichtig, daran zu denken, alle Server lokal auf denselben Computern zu verwalten, auf denen der Client die Abfragen ausführt.

Nach diesem Verfahren können andere Methoden, wie z. B. die Verwendung anderer Arten von Datenbanksystemen, durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen zu beantworten, z. B. ob eine Art von Datenbank sowohl bei einzelnen als auch bei allen Patientenanfragen existieren und gewinnen kann. Nach ihrer Entwicklung ebnete diese Technik den Weg für Forscher auf dem Gebiet der algorithmischen Komplexität, vergleichende Datenbankleistungen in verschiedenen Arten von Datenbanksystemen zu untersuchen. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie komplexitätssteigernde Abfragen in Datenbanken mit wachsender Größe von Datenbanksystemen sehr unterschiedlicher Art ausführen können.