Porównanie wydajności relacyjnych baz danych PostgreSQL oraz MySQL dla aplikacji desktopowej

• Autorzy: Klimek Bartłomiej , Skublewska-Paszkowska Maria

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.2314

Warianty tytułu

EN

Comparison of the performance of relational databases PostgreSQL and MySQL for desktop application

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem niniejszej pracy było porównanie wydajności relacyjnych systemów zarządzania bazami danych PostgreSQLi MySQL. Na potrzeby tego badania została zaprojektowana baza danych oraz opracowano i zaimplementowano oprogramowanie mające łączyć aplikację desktopową z poszczególnymi systemami baz danych. Oprogramowanie to marównież tworzyć encje oraz relacje między nimi w wybranych pustych schematach na bazy na serwerach. Zaimplementowano także aplikację desktopowa w języku programowania Java, pozwalającą na przeglądanie zapisanych danychw bazie oraz przeprowadzenie testów wydajności bazy. Testy dotyczyły podstawowych operacji dodawania, pobrania, aktualizacji i usuwania danych. W pracy postawiono hipotezę ”PostgreSQLjest bardziej wydajny dla aplikacji desktopowych podczas małego obciążenia danymi, czyli do 1000 zapytań”, która została potwierdzona wynikami uzyskanymiz przeprowadzonych badań.

EN

The aim of this thesis was to compare the performance of two relational database management systems PostgreSQL and MySQL. For the purpose of the study a relational database was designed and a piece of software was implemented to connect desktop application with the database system. This software shall also create entities and relations between them in desired empty schemes on servers for databases. There has also been implemented a desktop application in Java programming language, that allows browsing data stored in database and performing the tests of database performance. Tests addressed basic operations of adding, collecting, updating and deleting data. Thisthesis makes a hypothesis ”PostgreSQL is more efficient for desktop application while loaded with small data, in that case 1000 of queries”, that was confirmed by achieved results from tests performed.

Słowa kluczowe

PL

SZBD; relacyjne bazy danych; porównanie wydajności

EN

DBMS; relational databases; comparison of performance

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2021
• Tom: Vol. 18
• Strony: 61--66
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys.

Twórcy

autor

Klimek Bartłomiej

autor

Skublewska-Paszkowska Maria

Bibliografia

• 1. C. A. Gy˝or¨odi, D. V. Dum¸se-Burescu, D. R. Zmaranda, R. S¸. Gy˝or¨odi, G. A. Gabor, D. Pecherle. Performance Analysis of NoSQL and Relational Databases with CouchDB and MySQL for Application’s Data Storage, Applied Sciences 2020 vol. 10.
• 2. R. Klewek, W. Truskowski, M. Skublewska-Paszkowska, Porównanie wydajności baz danych MySQL, MSSQL, PostgreSQL oraz Oracle z uwzględnieniem wirtualizacji, Journal of Computer Science Institute 16, 2020, pp. 279–284.
• 3. B. Nejman, B. Pańczyk, Wydajność pracy z bazami danych aplikacji tworzonych w Django, Journal of Computer Science Institute 11, 2019, pp. 82-85.
• 4. K. Krocz, O. Kizun, M. Skublewska-Paszkowska, Analiza porównawczawydajności relacyjnych baz danych MySQL, PostgreSQL, MariaDB oraz H2, Journal of Computer Science Institute 14, 2020, pp. 1-7.
• 5. C.J. Date, An Introduction to Database Systems, Pearson Education, 2004.
• 6. Historia baz danych, https://www.quickbase.com/articles/timeline-of-database-history, [11.09.2020].
• 7. Historia relacyjnych baz danych, https://twobithistory.org/2017/12/29/codd-relational-model.html, [12.09.2020].
• 8. C. Asiminidis, G. Kokkonis, S. Kontogiannis, Database systems Performance Evaluation for IoT Applications, Laboratory team of Distributed Microcomputer systems, Department of Mathematics, University of Ioannina, Ioannina,Greece, Department of Business Administration, TEI of Western Macedonia, Grevena, Greece, 2018.
• 9. Md. I. Hossain, S. Mahmud, T. D. Santa, Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server: Performance based competitive analysis, Daffodil International University Dhaka, Bangladesh, 2019.
• 10. R. Obe, L. Hsu, PostgreSQL: Up and Running. A practical guide to the advanced open source database, Third edition, O’Reilly Media, 2018.
• 11. Dokumentacja PostgreSQL, https://www.postgresql. org/docs/11/intro-whatis.html, [11.09.2020].
• 12. Dokumentacja PostgreSQL: Historia, https://www.postgresql.org/docs/8.4/history.html, [11.09.2020].
• 13. Artykuł porównujący PostgreSQL i MySQL, https://www.2ndquadrant.com/en/postgresql/postgresql-vs-mysql/, [11.09.2020].
• 14. E. Vanier, B. Shah, T. Malepati, Advanced MySQL 8, Packt Publishing Ltd., 2019.
• 15. Dokumentacja java: Class System, https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/lang/System.html, [18.09.2020].
• 16. Blog enterprisedb.com, https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degreecomparison-syntax-performance-scalability-and-features, [20.09.2020]

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).