Fome e Abundância: Um Paradoxo Brasileiro?
18 a 20 de outubro de 2016
Trabalho 7400
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Teoria e Tecnologia da informação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Marcelo Carvalho Moura |
| Orientador | ADRIANA ZANELLA MARTINHAGO |
| Título | NoSQL X Banco de Dados Objeto Relacionais: Um Estudo Comparativo na Manipulação e Armazenamento de Dados Geográficos |
| Resumo | Com a crescente disseminação da internet sem fio e de aparelhos que possuem suporte à aplicativos de localização espacial, fica cada vez mais evidente o aumento do uso de dados geográficos. Esse tipo de dado é dividido em duas classes de representação: vetorial e matricial (ou raster). Sabe-se que a opção pelo uso de um modelo ou outro dependerá de diversos fatores, pois, por exemplo, a classe vetorial representa melhor fenômenos com variação contínua no espaço e é mais precisa devido o uso de coordenadas. Já as imagens matriciais, carregam um conjunto de valores que correspondem a alguma característica geográfica da região em questão. O armazenamento desse tipo de dado em sistemas computacionais podem ser realizados por sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs). Atualmente, pode-se destacar dois tipos de SGBDs com suporte para armazenamento de dados geográficos: SGBDs Objeto Relacionais e SGBDs NoSQL. Assim, estre trabalho realiza um estudo comparativo entre o SGBD Relacional PostgreSQL e o SGBD NoSQL MongoDB no que tange a gerencia de dados geográficos do tipo vetorial e matricial. Para realizar o trabalho foram utilizados dados geográficos vetoriais e matriciais dos catálogos de imagens disponibilizado gratuitamente pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Os dados geográficos foram importados para o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL com extensão espacial PostGIS e um estudo prático foi realizado. Foi verificado a simplicidade na utilização das funções geográficas, o tempo de resposta as consultas SQL e o comportamento do sistema quando submetido a consultas com grande quantidade de dados. Na etapa subsequente foi realizada a importação dos dados geográficos para o SGBD NoSQL MongoDB e também foi feito um estudo prático nesse SGBD. Foram encontrados resultados satisfatórios em ambos SGBDs, uma vez que possuem abordagens e formatos diferentes para manipular dados geográficos. A manipulação dos dados matriciais no SGBDOR PostgreSQL foi realizada de forma simples através de consultas SQL e obteve bons resultados. Sobre os dados vetoriais, enquanto no PostgreSQL os dados ficam estruturados em tabelas, o MongoDB realiza um tipo de simulação de tabela para armazenar os dados geográficos. Mesmo o MongoDB não apresentando suporte aos dados matriciais e possuindo algumas restrições sobre as funções geográficas dos dados vetoriais, em comparação ao PostgreSQL, ele é uma boa alternativa para grande volume de dados visto que as consultas de dados muitos grandes são mais eficientes, em relação ao tempo de processamento, devido seu formato de documentos facilita a manipulação dos dados. Como trabalhos futuros, sugere-se a implementação de funções geográficas no SGBD MongoDB juntamente com a possível adição de suporte a dados matriciais, visto que atualmente é crescente o uso desses dados, principalmente, em imagens de satélites. |
| Palavras-chave | PostgreSQL, MongoDB, Banco de Dados Geográfico |
| Forma de apresentação..... | Oral |