L’exécution des requêtes de complexité croissante en relationnelle (MySQL) et NoSQL (MongoDB et existent) taille-de plus en plus les bases de données de 13606 DSE normalisé ISO/fr

L’objectif global de cette expérience est de comparer la complexité de calcul des systèmes relationnels et non relationnels, et pas seulement du langage de requête structuré ou des systèmes de base de données NoSQL, mesurée par leurs temps de réponse aux requêtes de complexité croissante. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine des systèmes de gestion de bases de données, telles que le type de requêtes le plus approprié pour quel type de systèmes de base de données. Le principal avantage de cette technique est qu’elle compare les temps de réponse aux requêtes pour une base de données double de chaque type, ainsi que la complexité de calcul à calculer, et cette méthode peut donc fournir un aperçu de MySQL, MongoDB et des systèmes de base de données excédentaires.

Il peut également être appliqué à d’autres systèmes XML natifs basés sur des documents relationnels tels que SQL Server et Base X. Nous avons d’abord entendu parler de cette méthode lorsque nous devons sélectionner un système persistant pour un système de dossiers médicaux électroniques. Concevoir et exécuter des requêtes de plus en plus complexes avec des index non générés automatiquement dans une base de données MySQL relationnelle. Connectez-vous au serveur MySQL et sélectionnez le nom de la base de données.

Sélectionnez la table relationnelle dans le champ d’index et ouvrez l’onglet Structure. Sélectionnez la colonne dans laquelle l’index sera créé et cliquez sur index. La phrase SQL qui construit l’index apparaît, suivie d’un message indiquant que la phrase a été construite avec succès.

Pour exécuter la première requête, sélectionnez le nom de la base de données et ouvrez l’onglet SQL. Entrez le code SQL de la première requête et cliquez sur Continuer. Le premier écran de la liste des résultats apparaîtra avec le message indiquant le temps d’exécution de la requête.

Pour concevoir et exécuter des requêtes plus complexes et une base de données Mongo non relationnelle, non seulement ou NoSQL, lancez la base de données Mongo interface utilisateur graphique et le serveur Mongo database 2.6 exécutant le programme Mongo à partir d’une fenêtre système DOS. Connectez l’interface utilisateur graphique de la base de données Mongo au serveur hôte local via le port 27017 et sélectionnez le menu Connecter. Entrez un nom pour la connexion et entrez l’emplacement de l’hôte local dans la zone de texte du serveur de base de données, puis cliquez sur Connecter.

Une arborescence avec les bases de données actuelles doit apparaître. Développez la base de données Mongo. Sélectionnez la collection qui vous intéresse et ouvrez le menu de la collection.

Pour exécuter la première requête de base de données Mongo, double-cliquez sur le générateur de requêtes et les boutons du champ de requête. Entrez les champs de la requête de base de données Mongo dans la zone de texte des champs du panneau de requête et la valeur de la requête dans la zone de texte de valeur du panneau de requête. Double-cliquez sur le champ de projection du générateur de requêtes et entrez la première projection dans la zone de texte de projection.

Double-cliquez sur le champ de projection pour ajouter une nouvelle zone de texte de projection et entrez la deuxième projection puis cliquez, jouez pour exécuter la requête et visualisez le code de la requête dans l’onglet du code de requête. Les détails du résultat seront consultables sous l’onglet expliquer et résultats. Pour concevoir et exécuter des requêtes de complexité croissante dans une base de données NoSQL EXist, lancez la base de données EXist et ouvrez le client d’administration java.

Cliquez sur, connectez-vous à la base de données et sélectionnez la base de données. Cliquez, consultez la base de données à l’aide du chemin X. La boîte de dialogue de consultation apparaîtra.

Exécutez ensuite la première requête de chemin X. Dans ce tableau, six requêtes différentes effectuées sur des extraits de dossiers de santé électroniques standardisés réalistes contenant des informations sur les problèmes des patients, y compris leurs noms, dates initiales et finales et leur gravité, sont présentées. Le temps de réponse moyen des six requêtes et des trois bases de données dont la taille est doublée dans chaque système de gestion de base de données démontre un comportement linéaire long de complexité computationnelle dans toutes les requêtes des bases de données non relationnelles qui n’est pas observé dans l’analyse des bases de données de mappage relationnel d’objets relationnels.

L’interpolation des résultats de la base de données Mongo avec des requêtes et des tailles de base de données similaires aux résultats du mappage relationnel archétype génère des résultats égaux dans les deux systèmes de base de données pour la première requête, mais avec des résultats plus favorables déterminés à l’aide de la base de données Mongo pour la troisième requête. Dans les expériences de concurrence, la base de données Mongo est préférable à la base de données MySQl à la fois en termes de débit et de temps de réponse, la base de données Mongo se comportant mieux en simultanéité qu’une base de données isolée et se présentant comme une base de données impressionnante en exécution simultanée. Eh bien, je pensais bien qu’il est important de se rappeler de maintenir tous les serveurs localement dans les mêmes machines que le client effectue les requêtes.

Après cette procédure, d’autres méthodes, telles que l’utilisation d’autres types de systèmes de base de données, peuvent être mises en œuvre pour répondre à des questions supplémentaires telles que : un type de base de données peut-il exister et gagner à la fois dans les requêtes individuelles et toutes les requêtes des patients ? Après son développement, cette technique a ouvert la voie aux chercheurs dans le domaine de la complexité algorithmique pour explorer les performances comparatives des bases de données dans différents types de systèmes de bases de données. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon d’exécuter des requêtes augmentant la complexité dans des bases de données croissantes de systèmes de bases de données de types très différents.