Analiza porównawcza nierelacyjnych baz danych w zastosowaniach e-commerce

• Autorzy: Saweczko Kacper , Rożek Grzegorz , Plechawska-Wójcik Małgorzata

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.3746

Warianty tytułu

EN

A comparative analysis of non-relational databases in e-commerce applications

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W tym artykule przeprowadzono analizę porównawczą nierelacyjnych baz danych w celu wyłonienia najlepszej bazy do systemów e-commerce. Postawiono tezę badawczą „MongoDB jest najlepszym wyborem w zastosowaniach e-commerce. Do badań wykorzystano systemy nierelacyjne takie jak MongoDB oraz Apache Cassandra, a wyniki zestawiono z relacyjną bazą PostgreSQL. Głównym kryterium badawczym były testy wydajności kilku rodzajów zapytań na podstawie czasu realizacji. Do realizacji badań zostały stworzone typowe dla e-commerce bazy danych, które następnie poddano testom w stworzonej aplikacji testowej w środowisku .NET. Dodatkowo określono różnicę we wsparciu społeczności pomiędzy systemami nierelacyjnymi a relacyjnymi. Badania wykazały, że do systemów e-commerce najlepiej przystosowane jest MongoDB.

EN

In this article, a comparative analysis of non-relational databases was conducted to determine the best database for e-commerce systems. Non-relational systems such as MongoDB and Apache Cassandra were used for the study and the results were compared with a relational PostgreSQL database. The main research criterion was performance testing of several types of queries based on execution time. To implement the research, typical e-commerce databases were created and then tested in a .NET test application created by authors. In addition, the difference in community support between non-relational and relational systems was determined. The research showed that MongoDB is best suited for e-commerce systems.

Słowa kluczowe

PL

nierelacyjna baza danych; MongoDB; Cassandra; handel elektroniczny

EN

non-relational database; MongoDB; Cassandra; e-commerce

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 28
• Strony: 273--278
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys.

Twórcy

autor

Saweczko Kacper

• Lublin University of Technology (Poland)

autor

Rożek Grzegorz

• Lublin University of Technology (Poland)

autor

Plechawska-Wójcik Małgorzata

• Lublin University of Technology (Poland)

Bibliografia

• 1. Molla, P.S. Licker,E-commerce systems success: An attempt to extend and respecify the Delone and MacLean model of IS success, Journal of Electronic Commerce Research 2 (2001) 131-141.
• 2. Y. Song, K. Y. Whang, Database design for real-world e-commerce systems, EEE Data Eng. Bull. 23.1 (2000) 23-28.
• 3. D. Ramesh, E. Khosla, S. N. Bhukya, Inclusion of e-commerce workflow with NoSQL DBMS: MongoDB document store, IEEE international conference on computational intelligence and computing research(ICCIC) (2016) 1-5.DOI: https://doi.org/10.1109/ICCIC.2016.7919652
• 4. H. Matallah, G. Belalem, K. Bouamrane, Comparative study between the MySQL relational database and the MongoDB NoSQL database, International Journal of Software Science and Computational Intelligence (IJSSCI) 13(3) (2021) 38-63.DOI: https://doi.org/10.4018/IJSSCI.2021070104
• 5. J. K. Chen, W. Z. Lee, An Introduction of NoSQL Databases based on their categories and application industries, Algorithms 12(5) (2019) 1-16, https://doi.org/10.3390/a12050106.DOI: https://doi.org/10.3390/a12050106
• 6. A. Makris, K. Tserpes, G. Spiliopoulos, D. Anagnostopoulos, Performance Evaluation of MongoDB and PostgreSQL for spatio-temporal Data, EDBT/ICDT Workshops2019 Joint Conference Workshops, Lisbon, Portugal (2019) 1-8.
• 7. A.J. Maulidin, F. Renaldi, F. R. Umbara, Online Integration of SQL and No-SQL Databases using RestAPIs: A Case on 2 furniture e-Commerce Sites, 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering (IC2IE) (2020) 261-266.DOI: https://doi.org/10.1109/IC2IE50715.2020.9274613
• 8. V. N. Gudivada, S. Jothilakshmi, D. Rao, Data management issues in big data applications, ALLDATA 15 (2015) 16-21.
• 9. D. Fijałkowski, R. Zatoka, An architecture of a Web recommender system using social network user profiles for e-commerce, 2011 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS) (2011) 287-290.
• 10. Chauhan, A Review on Various Aspects of MongoDb Databases, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) 8(5) (2019) 90-92.
• 11. N. Jatana, S. Puri, M. Ahuja, I. Kathuria, D. Gosain, A survey and comparison of relational and non-relational database, International Journal of Engineering Research & Technology 1(6) (2012) 1-5.
• 12. Kumar, G. Vijaya. Streaming data analysis using apache cassandra and zeppelin. IJISET-International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology 3 (2016) 8-15.
• 13. SONG, Il-Yeol; WHANG, Kyu-Young. Database design for real-world e-commerce systems. IEEE Data Eng. Bull. 23.1 (2000) 23-28.
• 14. What is MongoDB - MongoDB documentation, https://www.mongodb.com/docs/manual, [08.06.2023].
• 15. Apache Cassandra Documentation – overview, http://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/architecture/overview.html, [08.06.2023].
• 16. PostgreSQL - About, https://www.postgresql.org/about, [08.06.2023].
• 17. LINQ – overview https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/linq/ [26.06.2023].
• 18. BenchmarkDotNet overview, https://benchmarkdotnet.org/, [26.06.2023].
• 19. StackOverflow – forum programistyczne, https://stackoverflow.com, [08.06.2023].
• 20. GitHub – serwis internetowy, https://github.com, [08.06.2023].

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).