Toenemende complexiteit query's uitvoeren in relationele (MySQL) en NoSQL (MongoDB en bestaan) grootte groeiende ISO/nl 13606 gestandaardiseerde EMD Databases
March 19th, 2018
Deze studie vergelijkt relationele en niet-relationele (NoSQL) gestandaardiseerd medische informatiesystemen. De computationele complexiteit van de responstijden van het opvragen van dergelijke databasebeheersystemen (DBMS) wordt berekend met behulp van verdubbeling middelgrote databases. Deze resultaten helpen de discussie van de geschiktheid van elke database benadering van verschillende scenario's en problemen.
Het algemene doel van dit experiment is om de computationele complexiteit van relationele en niet-relationele niet alleen gestructureerde querytaal of NoSQL databasesystemen te vergelijken, zoals gemeten door hun responstijden op groeiende querycomplexiteit. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van sleutelvraagstukken in het veld van databasebeheersystemen, zoals welke soorten query's geschikter zijn voor welke soorten databasesystemen. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het de responstijden op query's voor dubbele databases van elk type vergelijkt, samen met de computationele complexiteit die moet worden berekend. En dus kan deze methode inzicht bieden in MySQL MongoDB en overtollige databasesystemen.
Het kan ook worden toegepast op andere relationele, document-gebaseerde en native XML-systemen zoals SQL server en base X. We hoorden voor het eerst over deze methode toen we een persistent systeem moesten selecteren voor een elektronisch gezondheidsrecordsysteem. Om query's met groeiende complexiteit te ontwerpen en uit te voeren met niet-automatisch gebouwde indices in een relationele MySQL-database. Maak verbinding met de MySQL-server en selecteer de databasenaam.
Selecteer de relationele tabel binnen het indexveld en open het structuurtabblad. Selecteer de kolom waar de index zal worden gebouwd en klik op index. De SQL-zin die de index bouwt, verschijnt, gevolgd door een bericht dat de zin met succes is gebouwd.
Om de eerste query uit te voeren, selecteer de databasenaam en open het SQL-tabblad. Voer de SQL-code van de eerste query in en klik op doorgaan. De eerste scherm van de lijst met resultaten verschijnt met het bericht voor de uitvoeringstijd van de query.
Om query's met groeiende complexiteit te ontwerpen en uit te voeren en een niet-relationele, niet alleen of NoSQL Mongo-database, start de Mongo-database grafische gebruikersinterface en de Mongo-database 2.6-server door het Mongo-programma uit te voeren vanuit een DOS-systeemvenster. Verbind de Mongo-database grafische gebruikersinterface met de lokale hostserver via poort 27017 en selecteer het verbindingsmenu. Voer een naam in voor de verbinding en voer de lokale hostlocatie in het tekstvak van de databaseserver in en klik vervolgens op verbinding maken.
Een boom met de huidige databases zou moeten verschijnen. Breid de Mongo-database uit. Selecteer de gewenste verzameling en open het verzamelingsmenu.
Om de eerste Mongo-databasequery uit te voeren, dubbelklik op de querybuilder en de queryveldknoppen. Voer de velden van de Mongo-databasequery in het tekstvak van de querypanelen in en de waarde van de query in het waardetekstvak van de querypanelen. Dubbelklik op het projectieveld van de querybuilder en voer de eerste projectie in het projectietekstvak in.
Dubbelklik op het projectieveld om een nieuw projectietekstvak toe te voegen en voer de tweede projectie in en klik vervolgens op spelen om de query uit te voeren en de querycode in het querycode-tabblad te visualiseren. De details van het resultaat zijn te bekijken onder de verklaring en resultaten-tab. Om query's met groeiende complexiteit te ontwerpen en uit te voeren in een NoSQL EXist-database, start de EXist-database en open de Java-adminclient.
Klik op verbinding maken met de database en selecteer de database. Klik op database raadplegen met X path. Het raadplegingsdialoogvenster verschijnt.
Voer vervolgens de eerste X path-query uit. In deze tabel worden zes verschillende query's getoond die zijn uitgevoerd op realistische gestandaardiseerde elektronische gezondheidsrecordextracten die informatie bevatten over de problemen van patiënten, inclusief hun namen, begin- en einddatums en ernst. De gemiddelde responstijd van de zes query's en de drie verdubbelde grootte databases in elk databasebeheersysteem, toont een lang lineair gedrag van computationele complexiteit door alle query's van de niet-relationele databases heen, wat niet wordt waargenomen in relationele object-relationele toewijzingsdatabaseanalyse.
Het interpoleren van Mongo-databaseresultaten met vergelijkbare query's en databasegroottes van archetype relationele toewijzingsresultaten genereert gelijke resultaten in beide databasesystemen voor de eerste query, maar met meer gunstige resultaten bepaald met behulp van de Mongo-database voor de derde query. In de concurrentie-experimenten is de Mongo-database te prefereren boven de MySQl-database, zowel in doorvoer als responstijden, waarbij de Mongo-database zich beter gedraagt in concurrency dan een isolatie en staat als een indrukwekkende database in gelijktijdige uitvoering. Nou, ik dacht dat het belangrijk is om te onthouden dat alle servers lokaal in dezelfde machines moeten worden onderhouden, aangezien de client de query's uitvoert.
Volgend op deze procedure kunnen andere methoden zoals het gebruik van andere soorten databasesystemen worden uitgevoerd om aanvullende vragen te beantwoorden, zoals kan een type database bestaan en winnen in zowel enkele als alle patiëntenquery's? Na de ontwikkeling van deze techniek heeft het een weg geopend voor onderzoekers op het gebied van algoritmische complexiteit om vergelijkende databaseprestaties in verschillende soorten databasesystemen te verkennen. Na het bekijken van deze video, zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u query's met groeiende complexiteit kunt uitvoeren in databases met groeiende grootte van databasesystemen van zeer verschillende soorten.
Overzicht
Deze studie vergelijkt de computationele complexiteit van relationele en non-relationele (NoSQL) database management systemen door hun responstijden op complexiteit-verhogende query's te analyseren. De bevindingen geven inzicht in de geschiktheid van verschillende database benaderingen voor verschillende scenario's.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Database Management Systemen
- Computationele Complexiteit
- Informatiesystemen
Achtergrond
- De studie richt zich op relationele (SQL) en non-relationele (NoSQL) database systemen.
- Het doel is om te begrijpen welke soorten query's het best geschikt zijn voor elk database systeem.
- Relationele databases omvatten systemen zoals MySQL, terwijl NoSQL databases MongoDB en EXist omvatten.
- Eerder onderzoek heeft de belangrijkheid gewezen op het selecteren van geschikte database systemen voor elektronische gezondheidsrecords.
Doel van studie
- Om de responstijden van relationele en non-relationele databases te vergelijken.
- Om de computationele complexiteit van query's te analyseren naarmate database grootten toenemen.
- Om inzichten te bieden die de selectie van database systemen voor specifieke toepassingen kunnen begeleiden.
Gebruikte methoden
- Het ontwerpen en uitvoeren van complexiteit-verhogende query's op zowel relationele als non-relationele databases.
- Het gebruik van MySQL voor relationele database query's en MongoDB voor NoSQL query's.
- Het uitvoeren van concurrentie-experimenten om doorvoer en responstijden te vergelijken.
- Het analyseren van gemiddelde responstijden over verschillende database grootten en typen.
Belangrijkste resultaten
- De studie vond een lineair gedrag van computationele complexiteit in non-relationele databases.
- MongoDB toonde meer gunstige resultaten dan MySQL in bepaalde query's.
- In concurrentietests overtrof MongoDB MySQL in zowel doorvoer als responstijden.
- De bevindingen suggereren dat de keuze van database een significante impact kan hebben op prestaties op basis van query complexiteit.
Conclusies
- Dit onderzoek biedt een raamwerk voor het evalueren van database prestaties op basis van query complexiteit.
- Het benadrukt de voordelen van NoSQL databases in specifieke scenario's.
- Toekomstig werk kan extra database typen en hun prestatiekenmerken verkennen.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
This study provides a framework for evaluating database performance based on query complexity, which is critical for biopharma R&D when selecting systems for managing standardized EHR data. Understanding computational complexity helps inform decisions about database suitability for tasks like phenotypic screening data storage, translational biomarker tracking, and preclinical model data integration. The findings support risk-adjusted prioritization of database technologies that ensure reproducibility and scalability across discovery workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables hypothesis testing about data storage efficiency for complex biological datasets.
- Operational Value: Supports selection of database systems that maintain data consistency during iterative target validation experiments.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides quantitative benchmarks for query response times under increasing data loads relevant to high-throughput screening outputs.
- Operational Value: Informs assay database design to ensure linear scalability as compound and readout volumes grow.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Highlights how database choice impacts the ability to restore EHR data in original form, supporting data integrity in longitudinal studies.
- Operational Value: Guides standardization of data retrieval processes across discovery and preclinical teams using consistent query performance expectations.
Pipeline & Workflow Integration
The method positions database evaluation as a foundational step in discovery biology, enabling reliable data handling from early target identification through lead optimization and preclinical validation.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing regarding data system performance under growing complexity of biological datasets.
- Screening: Describes how response time analysis informs readiness of databases for screening campaign data storage and retrieval.
- Analytics: Highlights average response time measurements as a quantitative output for comparing database systems under standardized query loads.
- Translational Research: Connects database performance to continuity of EHR data use cases, such as edition and visualization, which require consistent retrieval fidelity.
- Enterprise Reuse: frames the protocol as a reusable capability for ongoing assessment of database systems as EHR standards and data volumes evolve.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in database behavior under increasing data complexity reduces mechanistic ambiguity in data-driven research.
- Operational Value: Standardization of query performance evaluation enables reproducible database selection across projects and sites.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions on database adoption reduce late-stage integration risks and capital inefficiency.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of database technologies aligns with advancement decisions in data-intensive R&D pipelines.
Implementation Considerations
- Requires expertise in database administration and query design across relational and NoSQL platforms.
- Needs instrumentation capable of executing and timing complexity-increasing queries on MySQL, MongoDB, and EXist systems.
- Demands cross-team standardization on query complexity metrics to ensure comparable performance assessments.
- Involves adaptation considerations when applying the protocol to other database systems like SQL Server or base XML platforms.
- Includes practical limitations such as the lack of direct comparison with archetype relational mapping under identical data conditions, relying instead on interpolation for insights.
