http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49789
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BeatrizFragnanPimentoDeOliveira_DISSERT.pdf | 2,77 MB | Adobe PDF | View/Open |
Title: | Ciclo de vida de data warehouse baseado em NoSQL : adaptações e análise de desempenho de arquiteturas |
Authors: | Oliveira, Beatriz Fragnan Pimento de |
Orientador(es):: | Holanda, Maristela Terto de |
Assunto:: | Data warehouse NoSQL (Not Only SQL) Big data Processamento analítico online (OLAP) |
Issue Date: | 13-Aug-2024 |
Data de defesa:: | 23-Feb-2023 |
Citation: | OLIVEIRA, Beatriz Fragnan Pimento de. Ciclo de vida de Data Warehouse baseado em NoSQL: adaptações e análise de desempenho de arquiteturas. 2023. 93 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Abstract: | O contexto de Data Warehouse (DW) encontra-se em constante transformação nas organizações públicas e privadas. Tendo em vista que os DWs originalmente se apoiavam nos bancos de dados relacionais, com o surgimento do Big Data, novas propostas para a gestão de grandes volumes de dados têm sido definidas na literatura, motivando um investimento em soluções alternativas por parte de diversas organizações. Assim, uma das alternativas existentes é utilizar soluções Not-only SQL (NoSQL) para processar DW, devido às suas características de flexibilidade e escalabilidade. Tendo em vista o ciclo de vida de DW sugerido por Kimball, foi proposta uma adaptação a esse ciclo de vida convencional para quando se migra para o paradigma NoSQL com diferentes bancos de dados NoSQL pré-selecionados. Em seguida, foi feito um estudo de caso para desenvolver DWs baseados nesses bancos de dados NoSQL (MongoDB e HBase) com a visão do ciclo de vida de Kimball adaptada ao paradigma NoSQL, com o objetivo de validar a proposta e identificar a viabilidade de se trabalhar com a tecnologia NoSQL em DW. No estudo de caso realizou-se uma análise de desempenho da utilização de BDs NoSQL e comparou-se os resultados com os do DW relacional (MySQL). Apesar de o ciclo de vida apresentar diversas etapas, este trabalho enfatizará as etapas de modelagem dimensional e projeto físico, tendo em vista sua relevância no contexto do ciclo de vida de um DW. Com a implementação do estudo de caso foi possível verificar a influência da modelagem de dados no desempenho das consultas selecionadas, assim como de outros parâmetros, fortalecendo as sugestões de adaptação do ciclo de vida de um DW NoSQL para os bancos de dados analisados. |
Abstract: | The context of Data Warehouse (DW) is constantly changing in public and private organizations. Bearing in mind that DW were originally based on relational databases, with the emergence of Big Data, new proposals for the management of large volumes of data have been defined in the literature, motivating an investment in alternative solutions on the part of different organizations. Thus, one of the existing alternatives is to use Not-only SQL (NoSQL) solutions to process DW, due to its flexibility and scalability characteristics. In view of the DW lifecycle suggested by Kimball, an adaptation to this conventional lifecycle was proposed, for when migrating to the NoSQL paradigm, with different preselected NoSQL databases. Then, a case study was carried out to develop DW’s based on these NoSQL databases (MongoDB and HBase) with Kimball’s lifecycle vision adapted to the NoSQL paradigm and with the objective of validating the proposal and identifying the feasibility of working with NoSQL technology in DW. In the case study, a performance analysis of the use of NoSQL databases was carried out and the results were compared with those of the relational DW (MySQL). Although the lifecycle has several stages, this work will emphasize the dimensional modeling and physical design stages, considering its relevance in the context of the lifecycle of a DW. With the implementation of the case study, it was possible to verify the influence of data modeling on the performance of the selected queries, as well as other parameters, strengthening the suggestions for adapting the lifecycle of a NoSQL DW for the analyzed databases. |
metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
Description: | Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
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Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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