СРАВНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ NOSQL КОЛОНОЧНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-131-2-350-358Ключевые слова:
колоночные базы данных, хранение данных, хранение больших данных, обработка больших данных, аналитические системыАннотация
На сегодняшний день объемы аналитических данных достигли критических масштабов, что ставит под сомнение традиционные методы их хранения, основанные на реляционных базах данных, которые не всегда могут эффективно справляться с такими объемами. Решения NoSQL открывают новые перспективы для обработки аналитических данных, особенно в контексте использования многомерных моделей. Исследования проводимые в данной статье посвящена сравнению возможностей применения NoSQL базы данных для аналитических систем с выбором СУБД ClickHouse. В работе представлен краткий сравнительный анализ преимуществ данной программы. В практической части рассмотрены методы создания многомерной модели данных на основе не реляционных баз данных. В статье приведен ClickHouse на примере создания OLAP с последующим сравнением возможностей с СУБД PostgreSQL. В заключении анализируются архитектура и компоненты OLAP системы.
Библиографические ссылки
[1] Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban. Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics (3rd Edition). Publisher: Pearson, ISBN-13: 9780133051056, 416 pages, 2019.
[2] Tаdviser.ru. Большие данные (Big Data) (2017), Available at: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_(Big_Data)
[3] Dan Sullivan. NoSQL for Mere Mortals. Publisher: Addison -Wesley Professional, ISBN-13: 9780134023212, 542 pages, 2015.
[4] Sadalage P. J., Fowler M. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence, Publisher: Addison -Wesley Professional. ISBN-13: 9780321826626, 192 pages, 2012.
[5] Provost F., Fawcett T. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. Publisher: O'Reilly Media, ISBN-13: 9781449361327, 413 pages, 2013.
[6] Chatfield C. The Analysis of Time Series: An Introduction (Sixth Edition). Publisher: CRC Press. ISBN-13: 9780203491683, 352 pages, 2016.
[7] Hastie T., Tibshirani R., & Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd edition), Publisher: Springer, ISBN-13: 978-0387848570, 767 pages, 2016.
[8] Codd, E. F. Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Technical Report, E. F. Publisher: Codd & Associates, 1993.
[9] R.K.Uskenbayeva, Y.I.Cho, G.B.Bektemyssova, N.K.Mukazhanov, D.K. Kozhamzharova, B.K. Kurmangaliyeva. Multidimensional indexing structure development for the optimal formation of aggregated indicators in OLAP hypercube, 14th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2014) Oct. 22-25, 2014 in KINTEX, Gyeonggi-do, Korea.
[10] Chodorow K., Dirolf M. MongoDB: The Definitive Guide. Publisher: O'Reilly Media, ISBN-13: 9781449381561, 216 pages, 2013.
[11] Radcliffe D. NoSQL for Dummies. Publisher: For Dummies, ISBN-13: 9788126554904, 464 pages, 2015.
[12] Joshi H. Redis Cookbook: Practical Techniques for Fast Data Manipulatio, Publisher:O'Reilly Media, ISBN-13: 978-1449305048, 71 pages, 2011.
[13] Boncz P., et al. advances in Graph Database Research (2020). Available at: https://www.researchgate.net/profile/Peter-Boncz.
[14] Zaharia M. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis. Publisher: Oreilly & Associates Inc, ISBN-13: 978-1449358624, 254 pages, 2015.
[15] Yandex. ClickHouse Documentation. Available at: https://cloud.yandex.com/en/docs/managed-clickhouse/qa/clickhouse.
[16] Farouk R., El-Sayed, H., El-Kassas S., & El-Den D. Building OLAP cubes: challenges and approaches. Journal of Database Management, 2020. 31(3), 38-54.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Жибек Алибиева, Нуржан Мукажанов, Ляйля Черикбаева , Айгерим Еримбетова, Баймбетов Даулет
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
