ANÁLISE DE DESEMPENHO DE BANCO DE DADOS: POSTGRESQL PADRÃO E UM CLUSTER UTILIZANDO O POSTGRES-BDR.

Autores

10.0000/e9tha523

Palavras-chave:

Replicação de dados, Alta Disponibilidade, Cluster de Banco de Dados

Resumo

No referido estudo, analisou-se o desempenho de possíveis cenários de um cluster de banco de dados, utilizando o Postgres-BDR e comparando-o a uma instalação padrão do PostgreSQL. Para isso, foi utilizado o banco de dados público do IMDB com quase 47 milhões de tuplas. Realizadas as operações de consulta, inserção, atualização, remoção de dados e a simulação de um nó defeituoso, bem como sua recuperação. Foram feitas as operações de CRUD por 100 vezes com 100.000 tuplas. Por fim, foram avaliados os gráficos gerados pelos testes e os tempos médios de cada operação. Conclui-se que o cluster sempre tem um desempenho inferior, senão muito próximo, em operações de escrita. Porém, na leitura de dados, quando se trata de comparações de testes sequenciais sem a concorrência de recursos, o desempenho chega a ser 50% menor. Contudo, a perda de desempenho verificada tem um impacto inferior se comparado a indisponibilidade do acesso aos dados que um SGBD centralizado pode causar.

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Biografia do Autor

  • Hudson Francis Ventura de Souza, Universidade Federal de Mato Grosso

    Doutorando em Educação em Ciências e Matemáticas com bolsa de estudo da FAPESPA (2021-2025 | Edital 14/2021 PROPESP-UFPA) no Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemáticas (PPGECM) do Instituto de Educação Matemática e Científica (IEMCI) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Mestre em Educação em Ciências e Matemáticas - área de concentração: Educação Matemática - (PPGECM/UFPA) com bolsa de estudo da CAPES (2018-2020). Graduado em Licenciatura em Educação Matemática e Física pela Universidade do Zulia, Venezuela (2011-2016) e revalidada como Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal da Bahia (UFBA/2022). Professor Convidado na Universidade Federal do Tocantins (UFT), Campus Universitário de Arraias, no Curso de Licenciatura em Matemática (2022). Membro do Grupo de Pesquisa Práticas Socioculturais e Educação Matemática (GPSEM/UFPA). Pesquisador nível A-1 no Programa de Estímulo à Pesquisa e Inovação da Venezuela (2015 - Atual). Pertence ao corpo Editorial de periódicos nacionais e internacionais, como parte do Conselho Consultivo, Equipe Técnica e Parecerista ad hoc. Possui experiência na área de Educação Matemática com ênfase em: Formação de Professores com Tecnologias Digitais, Ensino de Matemática com Tecnologias Digitais, Uso do GeoGebra no Ensino da Matemática, Modelagem Matemática com GeoGebra. Possui experiência em trabalhos técnicos na administração e customização do Sistema Eletrônico de Editoração de Revistas (SEER) ou Open Journal Systems (OJS).

  • Roberto Bendito de Oliveira Pereira, Universidade Federal de Mato Grosso

    Doutoranda em Educação em Ciências e Matemáticas com bolsa de estudo da FAPESPA (2021-2025 | Edital 14/2021 PROPESP-UFPA) no Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemáticas (PPGECM) do Instituto de Educação Matemática e Científica (IEMCI) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Mestre em Educação em Ciências e Matemáticas - área de concentração: Educação Matemática - (PPGECM/UFPA) com bolsa de estudo da CAPES (2018-2020). Graduada na Licenciatura em Educação menção Matemática e Física pela Universidade do Zulia, Venezuela (2011-2016) e revalidada como Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal da Bahia (UFBA/2022). Membro do Grupo de Pesquisa Práticas Socioculturais e Educação Matemática (GPSEM/UFPA). Pesquisadora nível A-2 no Programa de Estímulo à Pesquisa e Inovação da Venezuela (2015 - Atual). Possui experiência na área de Educação Matemática com ênfase em: Formação de Professores com Tecnologias Digitais, Ensino de Matemática com Tecnologias Digitais, Uso do GeoGebra no Ensino da Matemática.

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Publicado

17-12-2020

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Edição

Seção

Ciências Exatas e da Terra