Ejecutar consultas de mayor complejidad relacional (MySQL) y NoSQL (MongoDB y existen) crecen de tamaño ISO/EN 13606 EHR estandarizadas las bases de datos

El objetivo general de este experimento es comparar la complejidad computacional de los sistemas de bases de datos NoSQL, tanto relacionales como relacionales y no solo con lenguaje de consulta estructurado o NoSQL, medidos por sus tiempos de respuesta a consultas crecientes y complejas. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de los sistemas de gestión de bases de datos, como qué tipo de consultas son más apropiadas para qué tipo de sistemas de bases de datos. La principal ventaja de esta técnica es que compara los tiempos de respuesta a las consultas para bases de datos dobles de cada tipo, junto con la complejidad computacional a calcular, y Por lo tanto, este método puede proporcionar información sobre MySQL, MongoDB y el exceso de sistemas de bases de datos.

También se puede aplicar a otros sistemas XML nativos y basados en documentos relacionales, como SQL Server y Base X. La primera vez que escuchamos este método es cuando tenemos que seleccionar un sistema persistente para un sistema de historia clínica electrónica. Diseñar y ejecutar consultas que aumentan la complejidad con índices no construidos automáticamente en una base de datos MySQL relacional. Conéctese al servidor MySQL y seleccione el nombre de la base de datos.

Seleccione la tabla relacional dentro del campo de índice y abra la pestaña de estructura. Seleccione la columna donde se construirá el índice y haga clic en index. La oración SQL que construye el índice aparecerá seguida de un mensaje que indica que la oración se ha construido correctamente.

Para ejecutar la primera consulta, seleccione el nombre de la base de datos y abra la pestaña SQL, introduzca el código SQL de la primera consulta y haga clic en continuar. Aparecerá la primera pantalla de la lista de resultados con el mensaje de la hora de ejecución de la consulta.

Para diseñar y ejecutar consultas que aumenten la complejidad y una base de datos Mongo no relacional, no solo o NoSQL, inicie la interfaz gráfica de usuario de la base de datos Mongo y el servidor de la base de datos Mongo 2.6 que ejecuta el programa Mongo desde una ventana del sistema DOS. Conecte la interfaz de usuario gráfico de la base de datos Mongo al servidor host local a través del puerto 27017 y seleccione el menú conectar. Introduzca un nombre para la conexión e introduzca la ubicación del host local en el cuadro de texto del servidor de base de datos y, a continuación, haga clic en conectar.

Debería aparecer un árbol con las bases de datos actuales. Expanda la base de datos de Mongo. Seleccione la colección de interés y abra el menú de colección.

Para ejecutar la primera consulta de la base de datos Mongo, haga doble clic en el generador de consultas y en los botones del campo de consulta. Introduzca los campos de la consulta de la base de datos Mongo en el cuadro de texto de campos del panel de consulta y el valor de la consulta en el cuadro de texto de valor del panel de consulta. Haga doble clic en el campo de proyección del generador de consultas e introduzca la primera proyección en el cuadro de texto de la proyección.

Haga doble clic en el campo de proyección para agregar un nuevo cuadro de texto de proyección e ingrese la segunda proyección, luego haga clic en reproducir, reproducir para ejecutar la consulta y visualizar el código de consulta en la pestaña de código de consulta. Los detalles del resultado se podrán ver en la pestaña de explicación y resultados. Para diseñar y ejecutar consultas de complejidad creciente en una base de datos NoSQL EXist, inicie la base de datos EXist y abra el cliente de administración de Java.

Haga clic, conéctese a la base de datos y seleccione la base de datos. Haga clic en consultar la base de datos utilizando la ruta X. Aparecerá el cuadro de diálogo de consulta.

A continuación, ejecute la primera consulta de ruta X. En esta tabla, se muestran seis consultas diferentes realizadas en extractos de historias clínicas electrónicas estandarizadas y realistas que contienen información sobre los problemas de los pacientes, incluidos sus nombres, fechas iniciales y finales y gravedad. El tiempo medio de respuesta de las seis consultas y las tres bases de datos de tamaño duplicado en cada sistema de gestión de bases de datos, demuestran un comportamiento lineal largo de complejidad computacional a lo largo de todas las consultas de las bases de datos no relacionales que no se observa en el análisis de bases de datos de mapeo relacional de objetos relacionales.

La interpolación de los resultados de la base de datos de Mongo con consultas y tamaños de base de datos similares de los resultados de la asignación relacional de arquetipos genera resultados iguales en ambos sistemas de base de datos para la primera consulta, pero con resultados más favorables determinados utilizando la base de datos de Mongo para la tercera consulta. En los experimentos de simultaneidad, la base de datos Mongo es preferible a la base de datos MySQl, tanto en rendimiento como en tiempos de respuesta, ya que la base de datos Mongo se comporta mejor en simultaneidad que en aislamiento y se mantiene como una base de datos impresionante en ejecución simultánea. Bueno, pensé que esto es importante recordar mantener todos los servidores localmente en las mismas máquinas en las que el cliente realiza las consultas.

Siguiendo este procedimiento, se pueden realizar otros métodos, como el uso de otros tipos de sistemas de bases de datos, para responder preguntas adicionales, como ¿puede existir un tipo de base de datos y ganar tanto en una sola como en todas las consultas de los pacientes? Después de su desarrollo, esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la complejidad algorítmica exploraran el rendimiento comparativo de las bases de datos en diferentes tipos de sistemas de bases de datos. Después de ver este video, debe tener una buena comprensión de cómo ejecutar consultas que aumentan la complejidad en bases de datos crecientes de tamaño de sistemas de bases de datos de muy diferentes tipos.