Una comparacion de rendimiento entre MongoDB, ArangoDB y CouchBase para la operacion lectura sobre bases de datos geograficas

摘要

Actualmente, la herramienta Geoserver publica los datos desde una gran variedad de fuentes de datos espaciales, pero se ha identificado que podria fusionar las ventajas ofrecidas por las bases de datos SQL y NoSQL minimizando sus deficiencias mediante la utilizacion de una base de datos hibrida y distribuida. En el desarrollo de dicha propuesta de base de datos, se planteo la necesidad de investigar si existe diferencia en el tiempo de respuesta de los motores de base de datos: MongoDB, ArangoDB y CouchBase. Lo anterior, para contar con informacion que permita realizar la seleccion del gestor de base de datos NoSQL mas idoneo para trabajar con Geoserver. Para llevar a cabo esta investigacion, se analizaron los tiempos de respuesta de los tres gestores de base de datos en dos escenarios de prueba: solamente lectura y lectura pesada; con tres diferentes tamanos de operacion. Ademas, para la ejecucion de las pruebas se usaron las herramientas de medicion JMeter y YCSB. El principal resultado obtenido permite evidenciar estadisticamente que si existe diferencia significativa en el tiempo de respuesta entre los motores de base de datos analizados y que MongoDB obtuvo los menores tiempos de respuesta. Para futuros trabajos se pretende realizar la implementacion de la base de datos geografica hibrida y distribuida para Geoserver, enfocandose en los resultados obtenidos se hara uso de MongoDB.