Análise de desempenho de Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais em dados genômicos

dc.contributorFACEPE e CNPqpt-BR
dc.creatorBarros, Juccelino Rodrigues Alves
dc.creatorCallou, Gustavo Almeida
dc.creatorGonçalves, Glauco
dc.creatorWanderley, Victor
dc.creatorCasteletti, Henrique
dc.date2017-12-09
dc.date.accessioned2018-11-07T21:09:47Z
dc.date.available2018-11-07T21:09:47Z
dc.identifierhttps://seer.ufrgs.br/rita/article/view/VOL24-NR2-11
dc.identifier10.22456/2175-2745.71775
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/2187558
dc.descriptionO armazenamento de dados genômicos é um grande desafio hoje, poiscom o avanço da tecnologia molecular a quantidade de dados genômicos geradosestá aumentando, de forma que o sequenciamento de um único organismo podegerar arquivos com gigabytes de informações. De forma geral, os processos demanipulação de dados genômicos fazem uso de simples arquivos como o principalmeio para armazenamento de tais dados. Contudo, os bancos de dados modernosse apresentam como alternativa para a gerência desses dados por oferecer melhororganização, tolerância a falhas, melhor uso do espaço disponível para armaze-namento e desempenho. Além disso, os bancos de dados permitem agregar aosdados brutos do sequenciamento meta-informações acerca das sequências de DNAarmazenadas. Diante deste cenário, este trabalho apresenta e avalia o desempenho dediferentes estratégias de armazenamento em três bancos de dados pertencentes a doisparadigmas diferentes, o MySQL (representante dos bancos de dados Relacionais), oCassandra e o MongoDB (representantes dos bancos de dados Não Relacionais). Osresultados demonstraram que os bancos de dados relacionais apresentam limitaçõesquando estão inseridos em um ambiente com grandes massas de dados.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherInstituto de Informática - Universidade Federal do Rio Grande do Sulen-US
dc.relationhttps://seer.ufrgs.br/rita/article/view/VOL24-NR2-11/45226
dc.relationhttps://seer.ufrgs.br/rita/article/downloadSuppFile/VOL24-NR2-11/39445
dc.rightsDireitos autorais 2018 Juccelino Rodrigues Alves Barros, Gustavo Almeida Callou, Glauco Gonçalves, Victor Wanderley, Henrique Castelettipt-BR
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0pt-BR
dc.sourceRevista de Informática Teórica e Aplicada; v. 24, n. 2 (2017); 11-27en-US
dc.sourceRevista de Informática Teórica e Aplicada; v. 24, n. 2 (2017); 11-27pt-BR
dc.source21752745
dc.source01034308
dc.titleAnálise de desempenho de Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais em dados genômicospt-BR
dc.typeArtículos de revistas
dc.typeArtículos de revistas


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