2 research outputs found

    ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПРОГРАМНОЇ РЕАЛІЗАЦІЇ COSMOS DB API НА ПЛАТФОРМІ .NET

    Get PDF
    Значна кількість сучасних розробників використовують платформу .NET для створення програм, що працюють із базами даних. Cosmos DB стає все більш популярним вибором як NoSQL-сховище для баз даних. Cosmos DB – гнучка й масштабована система, і правильний вибір відповідного АРІ в програмній реалізації може значно вплинути на продуктивність самих програм. Cosmos DB надає різні API для роботи з усіма типами баз даних. Кожен із цих API може бути використаний за допомогою різних методів програмної реалізації. Предметом дослідження є програмні реалізації на платформі .NET під різні Cosmos DB API. Під час обрання найбільш підхожого Cosmos DB API на платформі .NET розробникам може допомогти не тільки документація, але й результати експериментальних досліджень АРІ, що дасть змогу покращити якість коду й продуктивність самих систем. Мета роботи – підвищити ефективність програмних розробок на платформі .NET, що використовують Cosmos DB API, шляхом створення рекомендацій щодо обрання методів програмної реалізації API на основі результатів експериментального дослідження. Завдання статті: дослідити та порівняти методи програмної реалізації Cosmos DB API шляхом вивчення продуктивності різних типів запитів на цих програмних рішеннях; проаналізувати здобуті результати та розробити рекомендації з використання методів. Методи: багатокритеріальний аналіз Cosmos DB API, логічне моделювання даних, дослідження. Результати: розроблено програмні рішення на основі використання CosmosClient, Entity Framework Core для Cosmos DB API for NoSQL та на основі MongoClient для Cosmos DB API for MongoDB; проведено серію експериментів і вимірювань показників продуктивності для кожного з програмних рішень; проаналізовано здобуті результати та запропоновано рекомендації з використання розглянутих методів програмної реалізацій Cosmos DB API на платформі .NET. Висновки. Загалом вибір програмного підходу залежить від конкретного завдання, але дослідження показали, що Cosmos DB API for NoSQL із застосуванням CosmosClient – це найкращий вибір для незначних проєктів, а з використанням Entity Framework Core Cosmos підходить для проєктів з більшими обсягами інформації та складними запитами. Якщо в проєкті застосовується MongoDB, то відповідне рішення з використанням MongoClient є кращим варіантом, ніж Cosmos DB API for NoSQL

    Consistency issue and related trade-offs in distributed replicated systems and databases: a review

    Get PDF
    However, achieving these qualities requires resolving a number of trade-offs between various properties during system design and operation. This paper reviews trade-offs in distributed replicated databases and provides a survey of recent research papers studying distributed data storage. The paper first discusses a compromise between consistency and latency that appears in distributed replicated data storages and directly follows from CAP and PACELC theorems. Consistency refers to the guarantee that all clients in a distributed system observe the same data at the same time. To ensure strong consistency, distributed systems typically employ coordination mechanisms and synchronization protocols that involve communication and agreement among distributed replicas. These mechanisms introduce additional overhead and latency and can dramatically increase the time taken to complete operations when replicas are globally distributed across the Internet. In addition, we study trade-offs between other system properties including availability, durability, cost, energy consumption, read and write latency, etc. In this paper we also provide a comprehensive review and classification of recent research works in distributed replicated databases. Reviewed papers showcase several major areas of research, ranging from performance evaluation and comparison of various NoSQL databases to suggest new strategies for data replication and putting forward new consistency models. In particular, we observed a shift towards exploring hybrid consistency models of causal consistency and eventual consistency with causal ordering due to their ability to strike a balance between operations ordering guarantees and high performance. Researchers have also proposed various consistency control algorithms and consensus quorum protocols to coordinate distributed replicas. Insights from this review can empower practitioners to make informed decisions in designing and managing distributed data storage systems as well as help identify existing gaps in the body of knowledge and suggest further research directions
    corecore