Abstract

DURAN-CAZAR, Jhonatan W.; TANDAZO-GAONA, Eduardo J.; MORALES-MORALES, Mario R.  and  MORALES CARDOSO, Santiago. Rendimiento de bases de datos columnares. Ingenius [online]. 2019, n.22, pp.47-58. ISSN 1390-860X.

En 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.

Keywords : análisis de datos; base de datos columnar; en memoria; NoSQL; rendimiento.

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