Analiza wydajności relacyjnych baz danych MySQL, PostgreSQL oraz Oracle z zastosowaniem bibliotek Doctrine

• Autorzy: Choina Marcin , Skublewska-Paszkowska Maria

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.3000

Warianty tytułu

EN

Performance analysis of relational databases MySQL, PostgreSQL and Oracle using Doctrine libraries

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

We współczesnych aplikacjach, bazy danych pełnią bardzo ważną rolę, jednak wybór systemu bazodanowego i dodatkowych bibliotek może wpływać na szybkość wykonywania operacji. W niniejszej pracy przedstawiono czasową analizę dotyczącą wykonywania operacji bazodanowych insert, update, delete i select dla trzech systemów baz danych MySQL 8.0, PostgreSQL 14.1 i Oracle 21c, współpracujących z aplikacją wykorzystującą biblioteki Doctrine. Badania wykazały różnice między wykonywaniem operacji wraz z mapowaniem obiektowo-relacyjnym, a wykonywaniem sa-mych zapytań. Przy współpracy z aplikacją, operacje najszybciej przeprowadzono korzystając z systemu PostgreSQL. System Oracle szybciej wykonywał operacje pobierania danych bez udziału mapowania na dużym zbiorze danych.

EN

In modern applications, databases perform a very important function but the choice of a database system and additional libraries may affect the speed of the operations. The paper presents a time analysis concerning the performing of insert, update, delete and select operations on three database systems, MySQL 8.0, PostgreSQL 14.1 and Oracle 21c, cooperating with an application using Doctrine libraries. The obtained results showed differences between performing operations with and without object-relational mapping. In cooperation with the application, the operations were carried out the fastest using the PostgreSQL system. The Oracle system performed data selection faster without mapping on a large data set.

Słowa kluczowe

PL

relacyjne bazy danych; Doctrine; ORM; PHP

EN

relational databases; Doctrine; ORM; PHP

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2022
• Tom: Vol. 24
• Strony: 250--257
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Choina Marcin

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland

autor

Skublewska-Paszkowska Maria

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland

Bibliografia

• 1. T. Connolly, C. Begg, Database Systems, A practical approach to Design, Implementation, and Management, sixth edition, Pearson, 2015.
• 2. K. Sawłuk, M. Miłosz, Comparison of object-relational data mapping technology in Symfony 3 framework, Journal of Computer Sciences Institute 8 (2018) 235-240, https://doi.org/10.35784/jcsi.687.
• 3. M. Lorenz, G. Hesse, J. Rudolph, Object-relational Mapping Revised - A Guideline Review and Consolidation, Proceedings of the 11th International Joint Conference on Software Technologies - ICSOFT-EA, (2016) ISBN 978-989-758-194-6, 157-168, https://doi.org/10.5220/0005974201570168.
• 4. Doctrine documentation, https://www.doctrine-project.org/index.html, [03.11.2021].
• 5. MySQL documentation, https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/introduction.html, [26.05.2022].
• 6. Supported Platforms: MySQL Database, https://www.mysql.com/support/supportedplatforms/database.html, [24.01.2022].
• 7. PostgreSQL website, https://www.postgresql.org/about/, [26.05.2022].
• 8. Oracle documentation, https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/cncpt/introduction-to-oracle-database.html, [26.05.2022].
• 9. A. Solarz, T. Szymczyk, Oracle 19c, SQL Server 2019, Postgresql 12 and MySQL 8 database systems comparison, Journal of Computer Sciences Institute 17 (2020) 373-378, https://doi.org/10.35784/jcsi.2281.
• 10. M. Ilić, L. Kopanja, D. Zlatković, M. Trajković, D. Ćurguz, Microsoft SQL Server and Oracle: Comparative performance analysis, The 7th International conference Knowledge management and informatics (2021) 33-40.
• 11. G. Dziewit, J. Korczyński, M. Skublewska-Pawszkowska, Performance analysis of relational databases Oracle and MS SQL based on desktop application, Journal of Computer Sciences Institute 8 (2018) 263-269, https://doi.org/10.35784/jcsi.693.
• 12. K. Islam, K. Ahsan, S. Bari, M. Saeed, S. Ali, Huge and Real-Time Database Systems: A Comparative Study and Review for SQL Server 2016, Oracle 12c & MySQL 5.7 for Personal Computer, Journal of Basic & Applied Sciences 13 (2017) 481-490, https://doi.org/10.6000/1927-5129.2017.13.79.
• 13. R. Čerešňák, M. Kvet, Comparison of query performance in relational a non-relation databases, Transportation Research Procedia 40 (2019) 170-177, https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.07.027.
• 14. Eloquent documentation, https://laravel.com/docs/5.0/eloquent/, [26.05.2022].
• 15. R. Wodyk, M. Skublewska-Paszkowska, Performance comparison of relational databases SQL Server, MySQL and PostgreSQL using a web application and the Laravel framework, Journal of Computer Sciences Institute 17 (2020) 358-364, https://doi.org/10.35784/jcsi.2279.
• 16. K. Lachewicz, Performance analysis of selected database systems: MySQL, MS SQL, PostgerSQL in the context of web applications, Journal of Computer Sciences Institute 14 (2020) 94-100, https://doi.org/10.35784/jcsi.1583.
• 17. Y. Bassil, A Comparative Study on the Performance of the Top DBMS Systems, Journal of Computer Science & Research 1 (1) (2012) 20-31, https://doi.org/10.48550/arXiv.1205.2889.