Анализ производительности систем управления базами данных при работе с большим объемом информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ производительности систем управления базами данных при работе с большим объемом информации

Н.Ф. Шаякбаров

Д.С. Зорин

При создании информационных автоматизированных систем для предприятий различных отраслей успех быстрой и качественной реализации зависит от правильного выбора системы управления базами данных(СУБД) [1]. База данных (БД) представляет собой файловое хранилище информации, состоящее из данных и программно-аппаратного носителя, как интегрированное хранилище данных разных пользователей обеспечивает коллективное использование, является неотъемлемой частью любой информационный системы (ИС).[2-4]

В работе рассмотрены наиболее распространенные[5] и функциональные СУБД, которые являются основой создания прототипов приложений[6] на начальной стадии проектирования информационных систем: управление база таблица

· MySQL - свободно распространяемая реляционная система управления базами данных. MySQL, в основном используется в качестве сервера[7], к которому обращаются локальные или удалённые клиенты, однако в дистрибутив входит библиотека внутреннего сервера, позволяющая включать MySQL в автономные программы.[8]

· PgSQL - свободно распространяемая объектно-реляционная СУБД. Существует в реализациях для множества UNIX-like платформ, а также для Microsoft Windows.[9]

· SQLite - компактная встраиваемая реляционная база данных. SQLite не использует парадигму клиент-сервер, вследствие чего уменьшаются накладные расходы и время отклика.[10]

Системные характеристики компьютера и используемое программное обеспечение:

· Операционная система: Windows 8.1 professional (x64)

· Процессор: Intel Core i7-4770K CPU @ 3.50GHz

· ОЗУ: 16 GB

· Web сервер: Apache

· Драйвер базы данных: MySQL, PgSQL, SqLite

· Используемый фреймворк: PHP Laravel framework

· Составление запросов: Query builder

В данной работе проверено быстродействие драйверов СУБД при выполнении запросов трех видов - выборка, добавление, изменение:

Запрос 1. SELECT `title`,`author` FROM `Posts` (вывод всех записей двух столбцов таблицы Posts);

Запрос 2. SELECT * FROM `Posts` WHERE `author` = 'name' (вывод всех столбцов таблицы Posts, при условии, что имя автора известно);

Запрос 3. SELECT * FROM `Posts` WHERE `created_at` BETWEEN '2014-01-01 00:00:00' AND '2015-01-01 00:00:00' (вывод всех столбцов таблицы Posts за заданный интервал дат);

Запрос 4. INSERT INTO `Posts` VALUES (title, author, text, datetime, datetime) (добавить записи в таблицу Posts);

Запрос 5. UPDATE `Posts` SET author=new_author WHERE id=random int (обновить записи в таблице Posts указанного атрибута).

Расчет среднего времени выполнения первого запроса составил:

· MySQL: 1,62039;

· PgSQL: 0,19745;

· SqLite: 0, 25381.

Среднее время выполнения запроса № 2 составил:

· MySQL: 1,36744;

· PgSQL: 0,0532;

· SqLite: 0,012357.

Среднее время выполнения запроса № 3 соствил

· MySQL: 1,42113;

· PgSQL: 0,06098;

· SqLite: 0, 21859.

Среднее время выполнения запроса № 4 составил

· MySQL: 0,12844;

· PgSQL: 0,03248;

· SqLite: 0, 09368.

Среднее время выполнения запроса № 5 составил

· MySQL: 0,10137;

· PgSQL: 0,03081;

· SqLite: 0, 10875.

Анализ результатов экспериментального исследования скорости выполнения типовых запросов системами управления базами данных показал следующее.

1) СУБД MySQL , которая является самой популярной базой данных с открытым исходным кодом, при работе с большим количеством информации показал низкую производительность;

2) Среднее время выполнении запроса на обновление данных в таблице в СУБД SqLite оказалось больше, чем в MySQL;

3) Самой эффективной системой управления базами данных при работе с таблицей, вмещающей в себя большое количество данных, оказалась PgSQL.

Литература

1. Файзрахманов Р.А., Темичев А.А. Интеллектуализация процесса оценки производительности систем мониторинга. // Актуальные вопросы образования и науки сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: в 11 частях. 2014. С. 136-138.

2. Дейт, К.Дж. Введение в системы баз данных, 8-е издание: Пер. с англ. - М: Изд. дом «Вильямс», 2005. - 1328с.

3. Гладков В.П. К вопросу о классификации тернарных связей. // Электротехника, информационные технологии, системы управления: сб. науч. тр. № 4 - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. С. 34-38.

4. Файзрахманов Р.А., Архипов А. В. Проектирование автоматизированных информационных систем на основе объектно ориентированного подхода. // Учебное пособие. М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования "Пермский гос. технический ун-т". Пермь, 2011. - 222с.

5. Shah A., Farooq A., Ahsan S. An Efficient Algorithm for Transforming XML Schema into Relational Schema. // Journal of American Science. 2010; 6(11) pp. 24-37. URL:jofamericanscience.org/journals/amsci/am0611/04_2785am0611_24_37.pdf

6. Huda Abdalslam, Banour, Iraky Hussein Khalifaand, Mohamed Hassan Haggag. Spatial web search with Semantic Web Technology. Life Sci J 2013; 10(1):2926-2933.

URL: lifesciencesite.com/lsj/life1001/356_16374life1001_2926_2933.pdf

7. Manal Elobaid, Kauser Hameed, Moawia Elfaki Yahia Eldow. Toward Designing and Modeling of Quran Learning Applications for Android Devices. Life Science Journal 2014; 11(1):160-171. URL: lifesciencesite.com/lsj/life1101/025_20725life1101_160_171.pdf

8. Галушка В.В., Молчанов А.А., Фатхи В.А. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных. // Инженерный вестник Дона. 2012. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2012/686

9. Ehsan Azizi Khadem, Emad Fereshteh Nezhad. Using Fusion for solving heterogeneity and incompleteness of information in Big Data. Nature and Science 2014;12(12):100-103.URL: sciencepub.net/nature/ns1212/015_24490ns121214_100_103.pdf

10. Ольховик О. В., Белых А. В. Визуально-декларативный язык для проектирования автоматизированных информационных систем// Инженерный вестник Дона. 2009. №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2009/162

Размещено на Allbest.ru