MACÁK, Martin, Matúš ŠTOVČIK a Barbora BÜHNOVÁ. The Suitability of Graph Databases for Big Data Analysis: A Benchmark. Online. In Proceedings of the 5th International Conference on Internet of Things, Big Data and Security - Volume 1: IoTBDS. Neuveden: SciTePress, 2020, s. 213-220. ISBN 978-989-758-426-8. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5220/0009350902130220.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název The Suitability of Graph Databases for Big Data Analysis: A Benchmark
Autoři MACÁK, Martin (703 Slovensko, domácí), Matúš ŠTOVČIK (703 Slovensko, domácí) a Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Neuveden, Proceedings of the 5th International Conference on Internet of Things, Big Data and Security - Volume 1: IoTBDS, od s. 213-220, 8 s. 2020.
Nakladatel SciTePress
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14610/20:00115477
Organizační jednotka Ústav výpočetní techniky
ISBN 978-989-758-426-8
Doi http://dx.doi.org/10.5220/0009350902130220
UT WoS 000615960700021
Klíčová slova anglicky Big Data; Benchmark; Graph Database; Neo4j; PostgreSQL
Štítky firank_B, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Martin Macák, Ph.D., učo 410452. Změněno: 27. 3. 2021 15:55.
Anotace
Digitalization of our society brings various new digital ecosystems (e.g., Smart Cities, Smart Buildings, Smart Mobility), which rely on the collection, storage, and processing of Big Data. One of the recently popular advancements in Big Data storage and processing are the graph databases. A graph database is specialized to handle highly connected data, which can be, for instance, found in the cross-domain setting where various levels of data interconnection take place. Existing works suggest that for data with many relationships, the graph databases perform better than non-graph databases. However, it is not clear where are the borders for specific query types, for which it is still efficient to use a graph database. In this paper, we design and perform tests that examine these borders. We perform the tests in a cluster of three machines so that we explore the database behavior in Big Data scenarios concerning the query. We specifically work with Neo4j as a representative of graph databases and PostgreSQL as a representative of non-graph databases.
Návaznosti
EF16_013/0001802, projekt VaVNázev: CERIT Scientific Cloud
LM2015085, projekt VaVNázev: CERIT Scientific Cloud (Akronym: CERIT-SC)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CERIT Scientific Cloud
VytisknoutZobrazeno: 17. 5. 2024 23:24