Árbol de decisión para la selección de un motor de base de datos

• Autores: Bendezú Kiyán , Enrique Renato, Monjaras Flores, Álvaro Gianmarco
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/653463
• Enlace del recurso: http://doi.org/10.19083/tesis/653463; http://hdl.handle.net/10757/653463
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Base de datos; Base de datos relacional; Base de datos no relacional; Base de datos en memoria; Árbol de decisión; Database; Relational database; Non-relational database; In memory database; Decision tree; Sql; Nosql; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Desde los últimos años, la cantidad de usuarios que navega en internet ha crecido exponencialmente. Por consecuencia, la cantidad de información que se maneja crece a manera desproporcionada y, por ende, el manejo de grandes volúmenes de información obtenidos de internet ha ocasionado grandes problemas. Los diferentes tipos de bases de datos tienen un funcionamiento variado, dado que, se ve afectado el rendimiento para ejecutar las transacciones cuando se lidia con diferentes cantidades de información. Entre este tipo de variedades, se analizará las bases de datos relacionales, bases de datos no relaciones y bases de datos en memoria. Para las organizaciones es muy importante contar con un acelerado manejo de información debido a la gran demanda por parte de los clientes y el mercado en general, permitiendo que no se disminuya la agilidad de operación interna cuando se requiera manejar información, y conservar la integridad de esta. Sin embargo, cada categoría de base de datos está diseñada para cubrir diferentes casos de usos específicos para mantener un alto rendimiento con respecto al manejo de los datos. El presente proyecto tiene como objetivo el estudio de diversos escenarios de los principales casos de uso, costos, aspectos de escalabilidad y rendimiento de cada base de datos, mediante la elaboración de un árbol de decisión, en el cual, se determine la mejor opción de categoría de base de datos según el flujo que decida tomar el usuario. Palabras clave: Base de Datos, Base de Datos Relacional, Base de Datos No Relacional, Base de Datos en Memoria, Árbol de Decisión.