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dc.contributor.advisorBravo Ruiz, Jaime Arturo
dc.contributor.authorVenegas Bravo, José Alexander
dc.date.accessioned2022-03-08T14:33:38Z
dc.date.available2022-03-08T14:33:38Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/9220
dc.description.abstractUn sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es una plataforma de software de sistema que almacena y recupera una colección de datos relacionados, se utiliza generalmente en áreas de gestión de datos específicos de la aplicación, donde el rendimiento, la disponibilidad y la escalabilidad tienen la máxima prioridad. NoSQL es un método alternativo de base de datos relacional, que almacena los datos no estructurados o semiestructurados en un formato sin esquema. Según las estimaciones, el volumen de datos comerciales se duplica cada 1,2 años. El aumento de los datos no estructurados recogidos por las empresas es innegable. Las nuevas épocas de los marcos exigen la escalada horizontal de las bases de datos. Los datos con diversos formatos, incluidos los datos no estructurados, deben almacenarse y procesarse en las bases de datos. El enfoque NoSQL es la respuesta a estas preguntas. Este estudio se basa en la comparación del rendimiento de gestores de base de datos NoSQL del tipo documental en el procesamiento de big data; para esta investigación se eligió dos gestores de base de datos NoSQL del tipo documental. se eligió trabajar con el tipo Documental; porque están diseñadas para almacenar, recuperar y gestionar datos orientados a documentos; luego se presentó un ranking con 08 de gestores de base de datos documental elaborado por DB-Engines; después se seleccionó a los dos gestores de base de datos mediante las siguientes características: Tipo de datos, Modelo de datos, plataforma y tipo de licencia. Asimismo, se construyó un ambiente físico para las pruebas de rendimiento y se construyó una plataforma web para medir el tiempo de respuesta. Las pruebas de rendimiento se realizaron con dos colecciones de datos, una colección con 4056 documentos y la otra con 1’566,188 documentos. Los indicaron de evaluación de las pruebas de rendimiento fueron Consumo de memoria RAM, Consumo CPU, Tiempo de Repuesta, Espacio usado de Disco y cantidad de errores. Se analizaron los datos y se concluye que el administrador de base de datos NoSQL MongoDB ofreció mejores resultados utilizando menos uso de CPU y tiempo de Respuesta; mientras CouchDB ofreció menos consumo de Memoria RAM y Espacio usado de Disco cuando se usa grandes conjuntos de datos, en ninguna de las pruebas se presentaron errores.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectBase de Datoses_PE
dc.subjectNoSQLes_PE
dc.subjectDocumentoes_PE
dc.subjectMongoDBes_PE
dc.subjectCouchDBes_PE
dc.titleAnálisis comparativo de rendimiento de gestores de base de datos NOSQL documentaleses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni17610253
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1929-3969es_PE
renati.author.dni76592456
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorSánchez Chero, Manuel Jesúses_PE
renati.jurorBravo Ruiz, Jaime Arturoes_PE
renati.jurorDiaz Vidarte, Miguel Orlandoes_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionInfraestructura, Tecnología y Medio Ambientees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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