Сравнение производительности современных time-series СУБД
Аннотация
Выпускная квалификационная работа Бубнова Матвея Владимировича на тему: «СРАВНЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ TIME-SERIES СУБД»: стр. 36, табл. 5, библ. назв. 3.
Ключевые слова: СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ, СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ДАННЫЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, СКОРОСТЬ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСА.
Объект исследования – системы управления базами данных временных рядов.
Цель работы – изучение основных возможностей, освоение базового функционала и проведение сравнительного анализа на основе экспериментов, проведенных в системах управления базами данных (СУБД) временных рядов TDEngine, DolphinDB, VictoriaMetrics и LocustDB, которые отличаются сопоставимой с ClickHouse скоростью обработки некоторых классов запросов, а также изучение и классификация архитектурных особенностей данных систем, выявление их особенностей и преимуществ.
Метод исследования – сравнительный анализ.
Результаты работы – сформулировано заключение об области применения исследуемых систем. Научная новизна заключается в использовании единой структуры входных данных для сопоставления СУБД с различной архитектурой.
Область применения результатов – системы хранения данных.
Ключевые слова: СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ, СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ДАННЫЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, СКОРОСТЬ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСА.
Объект исследования – системы управления базами данных временных рядов.
Цель работы – изучение основных возможностей, освоение базового функционала и проведение сравнительного анализа на основе экспериментов, проведенных в системах управления базами данных (СУБД) временных рядов TDEngine, DolphinDB, VictoriaMetrics и LocustDB, которые отличаются сопоставимой с ClickHouse скоростью обработки некоторых классов запросов, а также изучение и классификация архитектурных особенностей данных систем, выявление их особенностей и преимуществ.
Метод исследования – сравнительный анализ.
Результаты работы – сформулировано заключение об области применения исследуемых систем. Научная новизна заключается в использовании единой структуры входных данных для сопоставления СУБД с различной архитектурой.
Область применения результатов – системы хранения данных.