Analiza porównawcza wydajności relacyjnych baz danych MySQL, PostgreSQL, MariaDB oraz H2

• Autorzy: Krocz Katarzyna , Kizun Oleksandra , Skublewska-Paszkowska Maria

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.1565

Warianty tytułu

EN

Perfomance analysis of relational databases MySQL, PostgreSQL, MariaDB and H2

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu jest porównanie wydajności baz danych MySQL, PostgreSQL, MariaDB i H2 oraz wybór najlepszej z nich. Zbadana zostanie prędkość wykonywania prostych oraz bardziej złożonych zapytań SQL. Odpowiedź na pytanie, która z nich jest bardziej wydajna, zostanie udzielona na podstawie wyników z przeprowadzonych badań.

EN

This article will compare the performance of relational databases MySQL, PostgreSQL, MariaDB and H2. The speed of executing will be tested on simple and more complex SQL queries. The tests results will show which database is more efficient.

Słowa kluczowe

PL

SZBD; relacyjny model; analiza porównawcza

EN

DBMS; relational model; performance analysis

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 14
• Strony: 1--7
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., fig., tab.

Twórcy

autor

Krocz Katarzyna

• Politechnika Lubelska, Katedra Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska

autor

Kizun Oleksandra

• Politechnika Lubelska, Katedra Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska

autor

Skublewska-Paszkowska Maria

• Politechnika Lubelska, Katedra Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska

Bibliografia

• [1] Y. Abubakar, Benchmarking popular open source RDBMS: a performance evaluation for it professionals, International Journal of Advanced Computer Technology (IJACT), 2014.
• [2] S. Tongkaw, A. Tongkaw, A Comparison of Database Performance of MariaDB and MySQL with OLTP Workload, IEEE Conference on Open Systems (ICOS), 2016.
• [3] M. Meekyung, Experiments of Search Query Performance for SQL-Based Open Source Databases, International Journal of Internet, 2018.
• [4] R. Poljak, P. Pošcić, D. Jakšić, Comparative Analysis of the Selected Relational Database Management Systems, MIPRO, 2017.
• [5] Ranking SZBD według ich popularności, https://db-engines.co m/en/ranking, [20.03.2019].
• [6] Opis bazy MySQL, https://pl.wikipedia.org/wiki/MySQL, [20.03.2019].
• [7] Dokuntacja MySQL, https://dev.mysql.com/doc/, [20.03.2019].
• [8] Opis bazy MariaDB, https://en.wikipedia.org/wiki/MariaDB, [20.03.2019].
• [9] Silnik MyRocks, https://mariadb.com/kb/en/library/about- myrocks-for-mariadb/, [20.03.2019].
• [10] J. D. Drake , J. C. Worsley, Practical PostgreSQL, O’Reilly Media, Inc., 2002.
• [11] Dokumentacja PostgreSQL, https://www.postgresql.org/docs/1 1/index.html, [20.03.2019].
• [12] Opis bazy H2, https://en.wikipedia.org/wiki/H2_(DBMS), [20.03.2019].
• [13] Strona bazy H2, http://www.h2database.com/html/main.html, [20.03.2019].

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).