Оцінювання можливостей бази даних Google BigQuery як альтернативи MySQL

DOI: 10.31673/2412-9070.2022.031621

Анотація

Розглянуто бази даних як центральну частину сучасної комп’ютерної системи. Ефективність роботи з інформацією забезпечується засобами системи керування базами даних. Це інтерфейс між кінцевим користувачем та програмою і, природно, самою базою даних, на якій виконуються завдання. Використання системи керування базами даних дає можливість створювати, оновлювати, шукати, видаляти і відновлювати дані в базах даних, а також визначати взаємозв'язки між її компонентами. Аналіз останніх тенденцій розвитку ІТ-компаній свідчить про ефективність застосування хмарних технологій у процесі роботи з даними. Хмарні сервіси від Google пропонують революційні підходи в обробленні і зберіганні даних. Вони спростили доступ до даних, аналітики й обчислювальних потужностей, змінили уявлення щодо витрат, пов’язаних зі зберіганням даних. На увагу заслуговує хмарне зберігання даних Google BigQuery, яке працює за serverless технологіями, забезпечуючи супершвидкість виконання SQL-запитів. Проаналізовано функціональний інструментарій MySQL та Google BigQuery. MySQL є рішенням для малих і середніх застосунків, а Google BigQuery використовується для великих хмарних баз даних. Наведено порівняння досліджуваних систем та зазначено можливий шлях імпорту даних із MySQL до Google BigQuery. Зроблено висновок про те, що можливості Google BigQuery можна розширити за допомогою низки сторонніх інструментів. Наприклад, інтегрувавши його з Google Таблиці, Microsoft Excel, QlikView, BIME Analytics та Microsoft Power BI. Установлено, що перспективність застосування Google BigQuery полягає в розширенні можливостей сумісного використання даної бази даних з іншими програмними продуктами та оптимізація продуктивності запитів.

Ключові слова: база даних; система керування базами даних; MySQL; Google BigQuery; хмарні сервіси; великі дані.

Список використаної літератури
1. Васильєв О. Програмування на С++ в прикладах і задачах: навч. посіб. Київ: Ліра-К, 2017. 258 c.
2. Task allocation in hybrid big data analytics for urban IoT applications / W. Ding, Z. Zhao, J. Wang, H. Li // ACM Transactions on Data Science. 2020. 1(3):1–22.
3. MEFASD-BD: multi-objective evolutionary fuzzy algorithm for subgroup discovery in big data environments-a mapreduce solution / F. Pulgar-Rubio, A. J. Rivera-Rivas, M. D. Pérez-Godoy [et al.] // Knowledge-Based Systems. 2017. 117:70–78.
4. Patgiri R., Ahmed A. Big data: The v’s of the game changer paradigm // IEEE 18th international conference on high performance computing and communications; IEEE 14th international conference on smart city; IEEE 2nd international conference on data science and systems (HPCC/SmartCity/DSS). 2016. Piscataway: IEEE.
5. Krocz K., Kizun O., Skublewska-Paszkowska M. Perfomance analysis of relational databases MySQL, PostgreSQL, MariaDB and H2 // Journal of Computer Sciences Institute. (2020). 14. Р. 1–7. URL: https://doi.org/10.35784/jcsi.1565.
6. Пономаренко В. С., Мінухін С. В. Методи та моделі розроблення комп’ютерних систем і мереж: монографія. Харків: Вид-во. ХНЕУ, 2016. 316 с.
7. Universal Method of Multidimensional Signal Formation for Any Multiplicity of Modulation / L. Berkman, L. Kriuchkova, V. Zhebka, S. Strelnikova // 5G Mobile Network Lecture Notes in Electrical Engineeringthis link is disabled. 2022, 831. С. 305–321.
8. Protection of telecommunication network from natural hazards of global warming / P. Anakhov, V. Zhebka, G. Grynkevych, A. Makarenko // Eastern-European // Journal of Enterprise Technologies. Kharkiv, 2020. 3(10 (105). P. 26–37.
9. Удосконалення інформаційної технології для підвищення функціональної стійкості мережі за допомогою теорії графів / В. О. Корецька, О. Ю. Ільїн, Є. О. Балашова [та ін.] // Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2021. № 3 (72). С. 46–53.
10. Лаврут О. О., Лаврут Т. В. Модель та метод управління трафіком в мережах зв’язку критичного призначення. Prospects and priorities of research in science and technology: Collective monograph. Vol. 2. Riga, Latvia: Baltija Publishing, 2020. P. 36-60.