Análise comparativa de banco de dados relacional e não realcional: avaliação de desempenho por stress e load testing

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O crescimento das aplicações distribuídas e do volume de dados torna desafiadora a escolha entre bancos relacionais e não relacionais, especialmente sob diferentes cargas e níveis de concorrência. Embora haja ampla literatura sobre desempenho, poucos estudos comparam diretamente PostgreSQL e MongoDB em cenários realistas de estresse. Este trabalho preenche essa lacuna por meio de uma análise comparativa com uso do Apache JMeter, simulando cargas de inserção, leitura, atualização e mista, com 100, 200 e 400 threads. As métricas avaliadas foram tempo de resposta, transações por segundo e uso de CPU e memória. Os resultados mostram que o PostgreSQL se destaca em leitura e cargas mistas moderadas, enquanto o MongoDB é mais eficiente em inserções sob alta concorrência. Conclui-se que a escolha da tecnologia deve considerar o perfil de carga e as demandas de escalabilidade do sistema.

Descrição

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.

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