Identyfikatory
Warianty tytułu
Choosing the optimal database system to create a CRM system
Języki publikacji
Abstrakty
MSSQL, MySQL i PostgreSQL to jedne z najpopularniejszych systemówbaz danych. Dobór bazy do stworzenia systemu CRM opiera się głównie na ocenie jej efektywności pod względem szybkości. Artykuł ma za zadanie przedstawić wybór optymalnego systemu baz danych do stworzenia efektywnego systemu CRM. Przegląd literatury skłonił do postawienia hipotezy, że MSSQL będzie najszybszy. Za badanie posłużyła seria eksperymentów z użyciem aplikacji. Podczas badań przeprowadzono serię eksperymentów z użyciem modułu przetwarzania zamówień będącego częścią większego systemu CRM skierowanego do branży e-commerce. Każde zapytanie zostało zmierzone 10-krotnie, wyniki uśredniono. Wyniki badań nie potwierdziły hipotezy o szybkości i znacznej przewadze bazy MSSQL. Wyniki pokazały przewagę bazy PostgreSQL nad innymi bazam
MSSQL, MySQL and PostgreSQL are some of the most popular databases. The selection of the database for the creation of a CRM system is based mainly on the assessment of its effectiveness in terms of speed. The article aims to choose the optimal database system to create an effective CRM system. The literature review led to the hypothesis that MSSQL will be the fastest. A series of experiments using the app served as a test. During the research, a series of experiments were carried out using the order processing module, which is part of a larger CRM system aimed at the e-commerce industry. Each query was measured 10 times, the result averaged. The research results did not confirm the hypothesis about the speed and significant advantage of the MSSQL database. The results showed the advantage of PostgreSQL over other databases.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
48--53
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., fig., tab.
Twórcy
autor
- Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland
autor
- Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland
Bibliografia
- 1. Czym jest system CRM, https://www.oracle.com /pl/cx/what-is-crm/, [2014-02-19]. Google Scholar
- 2. Dokumentacja Postman, https://learning.postman.com/ docs/getting-started/introduction/, [2022-07-05]. Google Scholar
- 3. Dokumentacja bliblioteki Doctrine, https://www.doctrine-project.org/, [2019-06-24]. Google Scholar
- 4. B. Jose, S. Abraham, Performance analysis of NoSQL and relational databases with MongoDB and. MySQL, Materials Today: Proceedings 24, (2020) 2036-2043, https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.03.634.DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.03.634 Google Scholar
- 5. W. Truskowski, R. Klewek, M. Skublewska-Paszkowska, Comparison of MySQL, MSSQL, PostgreSQL, Oracle databases performance, including virtualization, Journal of Computer Sciences Institute 16 (2020) 279-284, https://doi.org/10.35784/jcsi.2026.DOI: https://doi.org/10.35784/jcsi.2026 Google Scholar
- 6. B. Nejman, B. Pańczyk, Efficiency of databases in Django-based applications, Journal of Computer Sciences Institute 11 (2019) 82-85, https://doi.org/10.35784/jcsi.142.DOI: https://doi.org/10.35784/jcsi.142 Google Scholar
- 7. Dokumentacja Django, https://docs.djangoproject.com/ en/4.1/, [02-08-2022]. Google Scholar
- 8. G. Dziewit, J. Korczyński, M. Skublewska-Paszkowska, 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.DOI: https://doi.org/10.35784/jcsi.693 Google Scholar
- 9. REST API, https://www.ibm.com/pl-pl/cloud/learn/rest-apis, [06-04-2021]. Google Scholar
- 10. Dokumentacja Symfony, https://symfony.com/doc/5.4/ index.html, [09-12-2021]. Google Scholar
- 11. Dokumentacja Docker, https://docs.docker.com/ compose/, [2021-05-10]. Google Scholar
- 12. J. Nielsen, Usability Engineering, AP Professional, San Francisco, 1993.DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-052029-2.50007-3 Google Scholar
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-afbd2ef6-bd73-4226-8469-27bf76b376a6