D 2020

How well a multi-model database performs against its single-model variants: Benchmarking OrientDB with Neo4j and MongoDB

MACÁK, Martin, Matúš ŠTOVČIK, Barbora BÜHNOVÁ a Michal MERJAVÝ

Základní údaje

Originální název

How well a multi-model database performs against its single-model variants: Benchmarking OrientDB with Neo4j and MongoDB

Autoři

MACÁK, Martin (703 Slovensko, domácí), Matúš ŠTOVČIK (703 Slovensko, domácí), Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Michal MERJAVÝ (703 Slovensko, domácí)

Vydání

New York, Proceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, od s. 463-470, 8 s. 2020

Nakladatel

IEEE

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14610/20:00116187

Organizační jednotka

Ústav výpočetní techniky

ISBN

978-83-955416-7-4

ISSN

Klíčová slova anglicky

Big Data; Benchmark; Multi-model Database; OrientDB; Neo4j; MongoDB

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 26. 4. 2021 17:47, Mgr. Alena Mokrá

Anotace

V originále

Digitalization is currently the key factor for progress, with a rising need for storing, collecting, and processing large amounts of data. In this context, NoSQL databases have become a popular storage solution, each specialized on a specific type of data. Next to that, the multi-model approach is designed to combine benefits from different types of databases, supporting several models for data. Despite its versatility, a multi-model database might not always be the best option, due to the risk of worse performance comparing to the single-model variants. It is hence crucial for software engineers to have access to benchmarks comparing the performance of multi-model and single-model variants. Moreover, in the current Big Data era, it is important to have cluster infrastructure considered within the benchmarks. In this paper, we aim to examine how the multi-model approach performs compared to its single-model variants. To this end, we compare the OrientDB multi-model database with the Neo4j graph database and the MongoDB document store. We do so in the cluster setup, to enhance state of the art in database benchmarks, which is not yet giving much insight into cluster-operating database performance.

Návaznosti

EF16_013/0001802, projekt VaV
Název: CERIT Scientific Cloud
LM2015085, projekt VaV
Název: CERIT Scientific Cloud (Akronym: CERIT-SC)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CERIT Scientific Cloud
MUNI/A/1411/2019, interní kód MU
Název: Aplikovaný výzkum: softwarové architektury kritických infrastruktur, bezpečnost počítačových systémů, zpracování přirozeného jazyka a jazykové inženýrství, vizualizaci velkých dat a rozšířená realita.
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum: softwarové architektury kritických infrastruktur, bezpečnost počítačových systémů, zpracování přirozeného jazyka a jazykové inženýrství, vizualizaci velkých dat a rozšířená realita., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty