Estudio del rendimiento de los sistemas de base de datos relacionales en el procesamiento de volúmenes de datos, empleando marcos de trabajo

Abstract

Hoy en día, los almacenes de datos se han convertido en la parte más importante de una organización, ya que estas les permiten tomar decisiones a través del análisis de los conjuntos de datos almacenados, siendo las bases de datos tradicionales las más empleadas durante años, siendo SQL Server, Oracle, DB2 y MySQL las más conocidas, así como las más usadas. Por otro lado, en la actualidad, debido al crecimiento exponencial de datos, las empresas u organizaciones empezaron a denotar problemas durante la gestión de la información; esto se debe a que las bases de datos tradicionales, comenzaron a mostrar un rendimiento inferior al esperado al momento de analizar y gestionar los datos. Es por ello que, para lidiar con esta dificultad, en la actualidad han surgieron nuevas alternativas de almacenamiento y análisis de datos masivos, por esta razón nuestro proyecto se centró en realizar una investigación acerca del análisis y rendimiento que puedan mostrar los gestores de base de datos relacionales, durante el procesamiento de datos masivos utilizando su propio marco de trabajo, para así demostrar que tan efectivo es hoy en día usar un sistema administrador de base de datos tradicional. Este proyecto de investigación realizo un análisis comparativo acerca del desempeño y rendimiento de los gestores de base de datos relacionales en procesamiento de datos masivos, de los cuales Oracle 19c, IBM DB2 y SQL Server 2019, fueron los gestores de base de datos relacionales seleccionados a través de criterios establecidos; el trabajo de investigación se centrará en analizar el desempeño de los gestores de base de datos; se medirá el consumo de CPU, memoria RAM, tiempo de respuesta, numero de errores y volumen empleado; para ello se utilizará una base de datos cuya antigüedad ronda los 20 años, donde se ejecutaran operaciones CRUD. Demostrando que IBM DB2 es la mejor opción en cuanto al tratamiento de la información, debido a los resultados obtenidos