МЕТОДИ ЛОГІЧНОГО ПРОЕКТУВАННЯ NOSQL БАЗ ДАНИХ ДЛЯ MONGODB ТА NEO4J - Mazurova, Oksana; Syvolovskyi, Illia; Syvolovska, Olena (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2022)
Сучасні розробники ігрових мобільних та інтернет-додатків майже не уявляють себе без використання NoSQL баз даних, якщо вони мають на меті створення масштабованих баз даних, які мають високу продуктивність та широкі функціональні можливості. При проєктуванні бази даних для будь-якої NoSQL-системи від розробника вимагається чітке розуміння логіки таких баз даних та можливостей інструментів, які пропонує відповідна СКБД. Але, на жаль, уніфікованих методів логічного проектування таких моделей, як є в реляційних базах даних, вони не мають. Отже існує проблема розробки ефективних методів логічного проектування NoSQL баз даних, які б забезпечували необхідну продуктивність під час реалізації бізнес-логіки відповідних додатків. Предметом дослідження є підходи до логічного проектування NoSQL документних та графових баз даних. Мета роботи – запропонувати уніфіковані методи логічного моделювання для NoSQL систем MongoDB та Neo4j на основі експериментального дослідження їх продуктивності. В роботі вирішуються наступні завдання: аналіз актуальних підходів до логічного проектування документних та графових баз даних, розробка методів логічного проектування для них; планування та експериментальне дослідження продуктивності запропонованих методів на прикладі моделей, що розроблено за їх допомогою. Використовуються такі методи: методи проектування та оцінки продуктивності баз даних, методи розробки базуються на СКБД MongoDB 5.0.5, Neo4j 4.4.3, середовищі розробки Visual Studio 2022. Отримано наступні результати: запропоновано уніфіковані методи логічного проектування для NoSQL систем MongoDB та Neo4j; на їх основі розроблено відповідні логічні моделі; проведено експериментальні заміри кількості Висновки:ресурсів, що необхідні для роботи з розробленими моделями; сформовано рекомендації щодо запропонованих методів. запропоновані методи моделювання для MongoDB мають власні аспекти ефективного використання для різних типів додатків; були виявлені сильні та слабкі сторони обох методів, але рекомендовано змішаний метод на базі комбінації моделювання через нормалізацію та денормалізацію; незважаючи на те, що Neo4j в більшості експериментів програла MongoDB за споживаними ресурсами, але обидві СКБД мають хорошу продуктивність орієнтовно до різних завдань.