დიდი მონაცემების დამუშავების და ანალიზის სისწრაფეზე ორიენტირებული მეთოდები SQL vs NoSQL

ავტორი: ირაკლი არევაძე
საკვანძო სიტყვები: დიდი მონაცემები, რელაციური და არარელაციური მონაცემთა ბაზები, სისწრაფის შედარება
ანოტაცია:

ნაშრომი შეეხება დღესდღეობით ერთ-ერთ ყველაზე პოპულარულ თემას - დიდი მონაცემები, მათი დამუშავება და ანალიზი. გამომდინარე იქიდან, რომ დღევანდელ მსოფლიოში, საბანკო-საფინანსო, სავაჭრო თუ სოციალურ სფეროებში, უამრავმა ინფორმაციამ მოიყარა თავი და მათი დამუშავება და ანალიზი, რეალურ დროში, გარკვეულ სირთულეებთანაა დაკავშრებული, ჩნდება კითხვა: რა მეთოდები და ტექნოლოგიები არსებობს დიდ მონაცემებთან სამუშაოდ, როგორია მათი სიმძლავრე და წარმადობა, რა ხარჯებთან არის დაკავშრებული ამა თუ იმ ტექნოლოგიის გამოყენება და გვაძლევს თუ არა იგი სასურველ შედეგს. ამ ნაშრომში განხილულია დღესდღეობით ყველაზე აქტუალური ტექნოლოგიები დიდ მონაცემებთან სამუშაოდ. განსაზღვრულია თითოეული მათგანის უპირატესობები და ნაკლოვანებები, უფრო ზუსტად კი რელაციური და არარელაციური მოდელების შედარების გზით, ნაჩვენებია დიდ მონაცემებთან მათი მუშაობის დადებითი და უარყოფითი მხარეები. რამდენიმე პრაქტიკული მაგალითის გამოყენებით შედარებულია რელაციური და არარელაციური მონაცემთა ბაზების სისწრაფე სხვადასხვა რაოდენობის მონაცემებზე, და სხვადასხვა ტიპის ოპერაციებზე. შედარებისთვის გამოყენებულია, რელაციური და არარელაციური მონაცემთა ბაზების დღესდღეობით ყველაზე გამოყენებადი წარმომადგენლები Microsoft Sql Server და MongoDB.

მიმაგრებული ფაილები:

Big data processing and analysis Speed-oriented methods, sql vs nosql [ka]
დიდი მონაცემების დამუშავების და ანალიზის სისწრაფეზე ორიენტირებული მეთოდები SQL vs NoSQL [ka]