“EVALUACIÓN

DE CARACTERÍSTICAS
NOSQL EN POSTGRESQL”

Anthony R. Sotolongo León
Yudisney Vazquez Ortiz
Introducción
Modelo Relacional(SQL) ha dominado el almacenamiento de
la información durante décadas.
Introducción
Otro modelos de almacenamiento han venido ganando
espacio en los últimos años.
Introducción

Cada modelo es muy útil para lo que fue creado

Modelo
Relacional
(SQL)
Algunas empresas que utilizan ambas:
Introducción

JSON y Almacenamiento no ACID

Hstore, PLV8
Objetivo

•Evaluar el comportamiento de las características NoSQL
de PostgreSQL frente a un gestor NoSQL, respecto a los
t...
Desarrollo

Almacenamiento efímero o no ACID en
PostgreSQL:
PostgreSQL 9.1 + : Tablas UNLOGGED, las
operaciones sobre ella...
Desarrollo

Tipos de datos JSON en PostgreSQL:
PostgreSQL 9.2 + : permite el almacenamiento de datos
en dicho formato(JSON...
Desarrollo

NoSQL

Llave-valor:
Llave-valor por columnas:
Grafos :
Orientadas a documentos:
www.db-engines.com

Orientadas...
Desarrollo

Pruebas de comparación o benchmarking:
• PostgreSQL, PostgreSQL (Unlogged) y MongoDB.
• Número de usuarios (5,...
Desarrollo

Pruebas de comparación o benchmarking:

• Promedio de los tiempos de respuestas de las
concurrencias, por ejem...
Desarrollo

Resultado de las pruebas de comparación o
benchmarking:

Cantidad de

Tiempo de respuesta (segundos)
PostgreSQ...
Desarrollo

Resultado de las pruebas de comparación o
benchmarking:
Inserción de 10 documentos JSON

Segundos

MongoDB
Pos...
POSTGRESQL

Conclusiones
PostgreSQL ha ido incorporando características
NoSQL, destacando los tipos de datos de
documentos...
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NOSQL EN POSTGRESQL”

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evalua los tiempos de respuestas de postgresql con tablas unlogged utilizando tipos de datos json vs mongodb.

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Características nosql de postgresql

  1. 1. “EVALUACIÓN DE CARACTERÍSTICAS NOSQL EN POSTGRESQL” Anthony R. Sotolongo León Yudisney Vazquez Ortiz
  2. 2. Introducción Modelo Relacional(SQL) ha dominado el almacenamiento de la información durante décadas.
  3. 3. Introducción Otro modelos de almacenamiento han venido ganando espacio en los últimos años.
  4. 4. Introducción Cada modelo es muy útil para lo que fue creado Modelo Relacional (SQL) Algunas empresas que utilizan ambas:
  5. 5. Introducción JSON y Almacenamiento no ACID Hstore, PLV8
  6. 6. Objetivo •Evaluar el comportamiento de las características NoSQL de PostgreSQL frente a un gestor NoSQL, respecto a los tiempos de respuestas.
  7. 7. Desarrollo Almacenamiento efímero o no ACID en PostgreSQL: PostgreSQL 9.1 + : Tablas UNLOGGED, las operaciones sobre ellas no se guardan en los WriteAhead Log (WAL). Lo que implica que no se garantiza la permanencia de los datos en caso de mal funcionamiento en la base de datos. Create UNLOGGED table ejemplo (col int) •Gana en velocidad  •Pierde la de D de ACID 
  8. 8. Desarrollo Tipos de datos JSON en PostgreSQL: PostgreSQL 9.2 + : permite el almacenamiento de datos en dicho formato(JSON), garantizándose su validación. En el 9.3 fue mejorado considerablemente Create table ejemplo (col json). Insert into ejemplo Values (‘{ "atributo1": 1, “atributo2”:”valor”}’)
  9. 9. Desarrollo NoSQL Llave-valor: Llave-valor por columnas: Grafos : Orientadas a documentos: www.db-engines.com Orientadas a documentos(JSON): Más rápida en escritura
  10. 10. Desarrollo Pruebas de comparación o benchmarking: • PostgreSQL, PostgreSQL (Unlogged) y MongoDB. • Número de usuarios (5,10 y 20). • Documento JSON:{ "atributo1": 1, “atributo2”:”valor”}. • CPU: Intel Pentium 4 a 3.00GHz • RAM:1Gb. • HDD: 160Gb a 7200rpm • Script en Python utilizando hilos (pymongo, psycopg)
  11. 11. Desarrollo Pruebas de comparación o benchmarking: • Promedio de los tiempos de respuestas de las concurrencias, por ejemplo: T de 10 usuarios =∑ (tiempo de respuesta petición)/10 • Esta operación se realize 3 veces.
  12. 12. Desarrollo Resultado de las pruebas de comparación o benchmarking: Cantidad de Tiempo de respuesta (segundos) PostgreSQL usuarios MongoDB PostgreSQL 5 0.029708239 0.055887715 0.034575348 10 0.03328694 0.098712585 0.060710421 20 0.063031089 0.132417333 0.105056886 (unlogged)
  13. 13. Desarrollo Resultado de las pruebas de comparación o benchmarking: Inserción de 10 documentos JSON Segundos MongoDB PostgreSQL(unlogged) Exponencial (PostgreSQl ) PostgreSQl Exponencial (MongoDB) Exponencial (PostgreSQL(unlogged)) 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 5 usuarios 10 usuarios Cantidad de usuarios 20 usuarios
  14. 14. POSTGRESQL Conclusiones PostgreSQL ha ido incorporando características NoSQL, destacando los tipos de datos de documentos JSON y el almacenamiento efímero(no ACID). El estudio realizado muestra que PostgreSQL ha mejorado considerablemente los tiempos de respuestas con la incorporación de estas particularidades NoSQL. Si bien aún no está al nivel de los tiempos de respuesta de MongoDB, sí constituye un paso de avance.
  15. 15. “EVALUACIÓN DE CARACTERÍSTICAS NOSQL EN POSTGRESQL” Anthony R. Sotolongo León Yudisney Vazquez Ortiz

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