Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Vergleich von Datenmigrationstechniken von SQL-Datenbank zu NoSQL-Datenbank

Hira Lal Bhandari* und Roshan Chitrakar

Angesichts des schnellen und mehrdimensionalen Datenwachstums haben relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) mit SQL-Unterstützung (Structured Query Language) Schwierigkeiten, große Datenmengen zu verwalten, da ein dynamisches Datenmodell fehlt, Leistungs- und Skalierbarkeitsprobleme usw. auftreten. NoSQL-Datenbanken lösen diese Probleme, indem sie Funktionen bieten, die SQL-Datenbanken fehlen. Daher migrieren viele Unternehmen von SQL zu NoSQL. RDBMS-Datenbanken verarbeiten strukturierte Daten und NoSQL-Datenbanken strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Im Zuge der kontinuierlichen Entwicklung von Anwendungen wurde bereits eine riesige Menge an gesammelten Daten für die Architekturmigration von SQL-Datenbanken zu NoSQL-Datenbanken verwendet. Da NoSQL eine aufkommende und sich weiterentwickelnde Technologie im Bereich der Datenbankverwaltung ist und die NoSQL-Datenbanktechnologie zunehmend ausgereifter ist, sind viele Anwendungen bereits auf NoSQL umgestiegen, um Informationen aus Big Data zu extrahieren. Diese Studie diskutiert, analysiert und vergleicht 7 (sieben) verschiedene Techniken der Datenmigration von SQL-Datenbanken zu NoSQL-Datenbanken. Die Migration wird mithilfe geeigneter Tools/Frameworks durchgeführt, die für jede Technik verfügbar sind. Die Ergebnisse werden mithilfe eines Systemtools namens SysGauge ausgewertet, analysiert und validiert. Die für die Analyse und den Vergleich verwendeten Parameter sind Geschwindigkeit, Ausführungszeit, maximale CPU-Auslastung und maximale Speicherauslastung. Am Ende der gesamten Arbeit werden die effizientesten Techniken empfohlen.