Дослідження методів зберігання візуальних даних
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2025.1(102).03Ключові слова:
ASP.NET CORE, BIG DATA, ENTITY FRAMEWORK, FILESTREAM, MONGO DB, MS SQL SERVER, БЕНЧМАРКІНГ, ГІБРИДНЕ СХОВИЩЕ, ЗОБРАЖЕННЯ, НЕРЕЛЯЦІЙНІ БАЗИ ДАНИХ, РЕЛЯЦІЙНІ БАЗИ ДАНИХ, ПРОДУКТИВНІСТЬАнотація
Стаття присвячена дослідженню зберігання великих обсягів візуальних даних в програмних системах з використанням різних технологій та підходів до зберігання. В роботі проаналізовано актуальні методи зберігання даних, переваги та недоліки використання реляційних та нереляційних СКБД, наявних вбудованих технологій для роботи з даними великого розміру, MS SQL Server FILESTREAM, порівняно зі зберіганням цих даних в окремому сховищі. Для оцінки методів виконується бенчмаркінг (порівняння продуктивності) запису, читання та фільтрації даних різного розміру та обсягу та порівняння використання системних ресурсів. В теорії, використання FILESTREAM повинно було підвищити продуктивність роботи програмної системи, в той час, як за результатами дослідження при великих навантаженнях воно збільшило час запису на 110%, послідовного читання на 118% та час фільтрації на 32%, порівняно зі зберіганням зображень напряму в базі даних. Зберігання файлів напряму в базі даних підвищило фрагментацію даних та знизило ефективність індексів, що негативно вплинуло на масштабованість програмної системи та результати експериментів з великим обсягом даних. Гібридні підходи показали найкращий результат; серед них Microsoft SQL Server в середньому в 1.95 рази швидший за MongoDB, при цьому MongoDB показав меншу втрату продуктивності для запису та фільтрації з великих обсягом даних.
Посилання
Data never sleeps. URL: https://www.domo.com/data-never-sleeps
Data never sleeps 12. URL: https://www.domo.com/learn/infographic/data-never-sleeps-12
Калашников П., Кириченко І. Гібридне сховище даних для оптимізації та покращення обробки медіафайлів. VI Всеукраїнська студентська наукова конференція «Експериментальні та теоретичні дослідження в контексті сучасної науки», 21 червня 2024 р., м. Рівне, 2024. С. 156–158. DOI: 10.62732/liga-ukr-21.06.2024
FILESTREAM (SQL Server). Microsoft. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/blob/filestream-sql-server
Mhereeg, M., & Tawil, A. G. (2015). Analysis and Design of a Filestream Based English Language Learning System. Journal of Computers, 10(4), pp. 268–283.
Tawil, A., & Mhereeg, M. (2015). The Implementation of a Filestream based English Language Learning System. In The International Technology Management Conference (ITMC2015), p. 39.
Mhereeg, M., Tawil, A., & Belghet. (2015) The Results and Evaluation of the Filestream Based English Language Learning System. International Journal of Computing, Communications & Instrumentation Engineering (IJCCIE), Vol. 2, Issue 1 (2015). ISSN 2349-1469, EISSN 2349-1477.
Aditya. Why SQL databases are more vertically scalable than horizontally scalable. Medium. URL: https://aditya003-ay.medium.com/why-sql-databases-are-more-vertically-scalable-than-horizontally-scalable-ef3a3f5d5f05
Horizontal vs. vertical scaling basics. MongoDB. URL: https://www.mongodb.com/resources/basics/horizontal-vs-vertical-scaling
Advantages Of MongoDB. MongoDB. URL: https://www.mongodb.com/resources/compare/advantages-of-mongodb/
