Выполнение повышения сложности запросов в реляционных (MySQL) и NoSQL (MongoDB и существуют) растущий размер баз данных ISO/EN 13606 стандартизированных EHR

Общая цель этого эксперимента — сравнить вычислительную сложность реляционных и нереляционных не только структурированных языков запросов или систем баз данных NoSQL, измеренную их временем отклика на запросы возрастающей сложности. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области систем управления базами данных, например, какие типы запросов более подходят для того или иного типа систем баз данных. Основное преимущество этого метода заключается в том, что он сравнивает время отклика на запросы для двойной базы данных каждого типа, а также вычислительную сложность, которую необходимо вычислить, и поэтому этот метод может дать представление о MySQL, MongoDB и избыточных системах баз данных.

Он также может быть применен к другим реляционным документам и нативным XML-системам, таким как SQL server и base X. Мы впервые услышали об этом методе, когда нам нужно выбрать постоянную систему для системы электронных медицинских карт. Для проектирования и выполнения возрастающих усложнений запросов с неавтоматически построенными индексами в реляционной базе данных MySQL. Подключитесь к серверу MySQL и выберите имя базы данных.

Выберите реляционную таблицу в поле индекса и откройте вкладку структуры. Выберите столбец, в котором будет построен индекс, и нажмите кнопку индексировать. Появится предложение SQL, создающее индекс, за которым последует сообщение об успешном построении предложения.

Чтобы выполнить первый запрос, выберите имя базы данных и откройте вкладку SQL. Введите SQL-код первого запроса и нажмите кнопку «Продолжить». Появится первый экран списка результатов с сообщением о времени выполнения запроса.

Для проектирования и выполнения запросов, увеличивающих сложность и нереляционных, не только или NoSQL Mongo Database запускает графическую пользовательскую интерфазу базы данных Mongo, а сервер Mongo Database 2.6 выполняет программу Mongo из окна системы DOS. Подключите графическое пользовательское взаимодействие базы данных Mongo к локальному хост-серверу через порт 27017 и выберите меню подключения. Введите имя подключения и укажите местоположение локального узла в текстовом поле сервера базы данных, затем нажмите кнопку «Подключить».

Должно появиться дерево с актуальными базами данных. Расширьте базу данных Mongo. Выберите интересующую коллекцию и откройте меню коллекции.

Чтобы выполнить первый запрос к базе данных Mongo, дважды щелкните по конструктору запросов и кнопкам поля запроса. Введите поля запроса к базе данных Mongo в текстовое поле полей панели запросов, а значение запроса — в текстовое поле значений панели запросов. Дважды щелкните по полю проекции построителя запросов и введите первую проекцию в текстовое поле проекции.

Дважды щелкните по полю проекции, чтобы добавить новое текстовое поле проекции, и введите вторую проекцию, затем нажмите кнопку воспроизведения, чтобы выполнить запрос и визуализировать код запроса на вкладке кода запроса. Подробная информация о результате будет доступна для просмотра на вкладке «Объяснение и результаты». Для проектирования и выполнения запросов возрастающей сложности в базе данных NoSQL EXist запустите базу данных EXist и откройте клиент администратора java.

Нажмите, подключитесь к базе данных и выберите базу данных. Нажмите, обратитесь к базе данных по X-пути. Появится диалоговое окно консультации.

Затем выполните первый запрос по X-пути. В этой таблице показаны шесть различных запросов, выполненных на реалистичных стандартизированных электронных выписках из медицинских карт, содержащих информацию о проблемах пациентов, включая их имена, начальные и конечные даты и степень тяжести. Среднее время отклика шести запросов и трех баз данных удвоения размера в каждой системе управления базами данных демонстрирует длинное линейное поведение вычислительной сложности во всех запросах нереляционных баз данных, которое не наблюдается при анализе реляционных объектов реляционных малярных баз данных.

Интерполяция результатов базы данных Mongo с аналогичными запросами и размерами базы данных результатов реляционного отображения архетипов дает одинаковые результаты в обеих системах баз данных для первого запроса, но с более благоприятными результатами, определенными с использованием базы данных Mongo для третьего запроса. В экспериментах с параллелизмом база данных Mongo предпочтительнее базы данных MySQl как по пропускной способности, так и по времени отклика, при этом база данных Mongo ведет себя лучше в условиях параллелизма, чем в изоляции, и является впечатляющей базой данных при параллельном выполнении. Ну, я действительно подумал, что важно помнить о том, чтобы поддерживать все серверы локально на тех же машинах, на которых клиент выполняет запросы.

Следуя этой процедуре, можно использовать другие методы, такие как использование других видов систем баз данных, чтобы ответить на дополнительные вопросы, например, может ли тип базы данных существовать и выигрывать как в одиночных, так и во всех запросах пациентов? После своего развития этот метод проложил путь исследователям в области алгоритмической сложности к изучению сравнительной производительности баз данных в различных типах систем баз данных. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее понимание того, как выполнять увеличивающиеся в размерах запросы к базам данных самых разных типов.