Executando consultas complexidade crescente em relacional (MySQL) e NoSQL (MongoDB e existir) crescimento tamanho ISO/EN 13606 EHR padronizada bancos de dados

O objetivo geral deste experimento é comparar a complexidade computacional de relacionais e não relacionais, não apenas linguagem de consulta estruturada ou sistemas de banco de dados NoSQL, conforme medido por seus tempos de resposta a consultas crescentes de complexidade. Esse método pode ajudar a responder a perguntas-chave no campo de sistemas de gerenciamento de banco de dados, como que tipo de consultas são mais apropriadas para qual tipo de sistema de banco de dados. A principal vantagem dessa técnica é que ela compara os tempos de resposta às consultas de banco de dados duplo de cada tipo, juntamente com a complexidade computacional a ser computada e, portanto, esse método pode fornecer informações sobre o MySQL, o MongoDB e os sistemas de banco de dados em excesso.

Ele também pode ser aplicado a outros sistemas XML nativos e baseados em documentos relacionais, como SQL Server e base X. Ouvimos pela primeira vez que eles existem para este método quando temos que selecionar um sistema persistente para um sistema de registro eletrônico de saúde. Para projetar e executar consultas que aumentam a complexidade com índices não criados automaticamente em um banco de dados MySQL relacional. Conecte-se ao servidor MySQL e selecione o nome do banco de dados.

Selecione a tabela relacional dentro do campo de índice e abra a guia de estrutura. Selecione a coluna onde o índice será construído e clique em indexar. A frase SQL que cria o índice aparecerá seguida por uma mensagem informando que a frase foi criada com sucesso.

Para executar a primeira consulta, selecione o nome do banco de dados e abra a guia SQL. Insira o código SQL da primeira consulta e clique em continuar. A primeira tela da lista de resultados aparecerá com a mensagem para o tempo de execução da consulta.

Para projetar e executar consultas que aumentam a complexidade e um banco de dados Mongo não relacional, não apenas ou NoSQL, inicie a interfase gráfica do usuário do banco de dados Mongo e o servidor do banco de dados Mongo 2.6 executando o programa Mongo a partir de uma janela do sistema DOS. Conecte a interfase do usuário gráfico do banco de dados Mongo ao servidor host local por meio da porta 27017 e selecione o menu de conexão. Insira um nome para a conexão e insira o local do host local na caixa de texto do servidor de banco de dados e clique em conectar.

Uma árvore com os bancos de dados atuais deve aparecer. Expanda o banco de dados Mongo. Selecione a coleção de interesse e abra o menu de coleção.

Para executar a primeira consulta de banco de dados Mongo, clique duas vezes no construtor de consultas e nos botões do campo de consulta. Insira os campos da consulta do banco de dados Mongo na caixa de texto campos do painel de consulta e o valor da consulta na caixa de texto de valor do painel de consulta. Clique duas vezes no campo de projeção do construtor de consultas e insira a primeira projeção na caixa de texto de projeção.

Clique duas vezes no campo de projeção para adicionar uma nova caixa de texto de projeção e insira a segunda projeção, em seguida, clique, jogue para executar a consulta e visualizar o código de consulta na guia do código de consulta. Os detalhes do resultado poderão ser visualizados na guia explicar e resultados. Para projetar e executar consultas de complexidade crescente em um banco de dados NoSQL EXist, inicie o banco de dados EXist e abra o cliente java admin.

Clique em, conecte-se ao banco de dados e selecione o banco de dados. Clique em consultar o banco de dados usando o caminho X. A caixa de diálogo de consulta aparecerá.

Em seguida, execute a primeira consulta de caminho X. Nesta tabela, são mostradas seis consultas diferentes realizadas em extratos de registros eletrônicos de saúde padronizados realistas contendo informações sobre os problemas dos pacientes, incluindo seus nomes, datas iniciais e finais e gravidade. O tempo médio de resposta das seis consultas e dos três bancos de dados de tamanho duplo em cada sistema de gerenciamento de banco de dados demonstra um comportamento linear longo de complexidade computacional em todas as consultas dos bancos de dados não relacionais que não é observado na análise de banco de dados de mapeamento relacional de objetos relacionais.

A interpolação dos resultados do banco de dados Mongo com consultas semelhantes e tamanhos de banco de dados de resultados de mapeamento relacional de arquétipo gera resultados iguais em ambos os sistemas de banco de dados para a primeira consulta, mas com resultados mais favoráveis determinados usando o banco de dados Mongo para a terceira consulta. Nos experimentos de simultaneidade, o banco de dados Mongo é preferível ao banco de dados MySQl, tanto na taxa de transferência quanto nos tempos de resposta, com o banco de dados Mongo se comportando melhor em simultaneidade do que em um isolamento e permanecendo como um banco de dados impressionante em execução simultânea. Bem, eu acho que é importante lembrar de manter todos os servidores localmente nas mesmas máquinas que o cliente executa as consultas.

Seguindo este procedimento, outros métodos, como o uso de outros tipos de sistemas de banco de dados, podem ser executados para responder a perguntas adicionais, como um tipo de banco de dados pode existir e vencer em consultas únicas e em todas as consultas de pacientes? Após seu desenvolvimento, essa técnica abriu caminho para pesquisadores no campo da complexidade algorítmica explorarem desempenhos comparativos de bancos de dados em diferentes tipos de sistemas de banco de dados. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como executar consultas que aumentam a complexidade em bancos de dados de sistemas de banco de dados de tipos muito diferentes.