Rendimiento de bases de datos columnares

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dc.contributor.authorDurán-Cazar, Jhonatan W.-
dc.contributor.authorTandazo-Gaona, Eduardo J.-
dc.contributor.authorMorales-Morales, Mario R.-
dc.contributor.authorMorales Cardoso, Santiago-
dc.date.accessioned2019-07-02T22:58:55Z-
dc.date.available2019-07-02T22:58:55Z-
dc.date.issued2019-07-
dc.identifier.urihttps://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/17439-
dc.description.abstractEn la actualidad para el éxito de las empresas es decisiva la capacidad de procesar de manera eficiente una considerable cantidad de datos de una amplia gama de fuentes en cualquier lugar y momento. El análisis de datos se convierte en una estrategia clave para la mayoría de las grandes organizaciones para lograr una ventaja competitiva. Por tanto, surgen nuevas cuestiones a ser tomadas en cuenta a la hora de almacenar y consultar cantidades masivas de datos que, en general, las bases de datos relacionales tradicionales no pueden abarcar. Estas cuestiones incluyen desde la capacidad de distribuir y escalar el procesamiento o el almacenamiento físico, hasta la posibilidad de utilizar esquemas o tipos de datos no usuales. El objetivo principal de la investigación es evaluar el rendimiento de las bases de datos columnares en analítica de datos. Efectuar una comparación con bases de datos de tipo relacional, para determinar su eficiencia, realizando mediciones en distintos escenarios de pruebas. El presente estudio pretende proporcionar (evidencia científica) un instrumento que facilite a los profesionales interesados en la analítica de datos una base para sus conocimientos, al incluir cuadros y tablas comparativos con datos cuantitativos con los que se pueda sustentar las conclusiones de esta investigación. Se usa una metodología aplicada y de diseño descriptivo cuantitativo-comparativo al ser el que mejor se ajusta al estudio de características de eficiencia de bases de datos. En la medición se usa el método de promedios para n número de tomas y se soporta en la herramienta Aqua Data Studio que garantiza una alta confiabilidad al ser un programa especializado para la administración de bases de datos. Finalmente, se ha logrado determinar que las bases columnares tienen un mejor rendimiento en ambientes de análisis de datos.// Companies’ capacity to efficiently process a great amount of data from a great variety of sources anywhere and anytime is essential for them to succeed. Data analysis becomes a key strategy for most of large organizations for them to get a competitive advantage. Hence, when massive amounts of date are to be stored, new questionings arise for consideration, because traditional relational database are not capable to lodge them. Such questions include aspects that go from the capacity to distribute and escalate the physical storage to the possibility of using schemes or non-usual types of data. The main objective of the research is to evaluate the performance of the columnar databases in data analytics. Make a comparison with relational databases, to determine their efficiency, making measurements in different test scenarios. The present study aims to provide (scientific evidence) an instrument that provides professionals interested in data analytics with a base for their knowledge, to include comparative tables with quantitative data that can support the conclusions of this research. A methodology of applied type and quantitative-comparative descriptive design is used, as it is the one that best adjusts to the study of database efficiency characteristics. In the measurement the averages method is used for n number of shots and it is supported in the Aqua Data Studio tool that guarantees a high reliability as it is a specialized software for the administration of databases. Finally, it has been determined that the columnar bases have a better performance in data analysis environments.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectanálisis de datos; data analyticsspa
dc.subjectbase de datos columnar; columnar databasespa
dc.subjecten memoria; in memoryspa
dc.subjectNoSQL; NoSQLspa
dc.subjectrendimiento; performancespa
dc.titleRendimiento de bases de datos columnaresspa
dc.typeArticlespa
Appears in Collections:Número 22 (2019)

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