Execução distribuída de benchmarks em sistemas de bancos de dados relacionados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Lima, Murilo Rodrigues de
Orientador(a): Sunye, Marcos Sfair, 1964-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Banco de dados relacionais
Ciência da computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/20535
Resumo: Inclui apêndices
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaSunye, Marcos Sfair, 1964-Lima, Murilo Rodrigues de2024-11-01T18:26:40Z2024-11-01T18:26:40Z2008https://hdl.handle.net/1884/20535Inclui apêndicesOrientador: Marcos Sfair SunyéDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 14/08/2008Inclui bibliografiaResumo: As avaliações de desempenho, ou benchmark, de SGBDs são executadas a mais de 25 anos. Ao longo desses anos diversas metodologias foram propostas. Os bancos de dados modelados para aplicações do tipo OLTP, em especial, foram alvo dos mais diversos benchmarks, entre eles os benchmarks DebitCredit e TPC-C. A maioria dos benchmarks incluem cláusulas para a simulação de ambientes multi-usuários, no qual diferentes usuários submetem transações, de maneira concorrente, contra o SGBD. Da mesma maneira, as ferramentas para a execução de benchmarks incluem funcionalidades para a simulação de ambientes multi-usuários. Analisando algumas ferramentas de benchmarks, observamos que todas utilizam uma abordagem centralizada na simulação de ambientes multi-usuários, ou seja, todos os usuários simulados são executados em uma mesma máquina. A execução centralizada, além de utilizar uma abordagem equivocada, introduz distorções na resultado final do benchmarck, uma vez que a simulação de vários usuários pode facilmente esgotar os recursos computacionais da máquina na qual o benchmark está sendo executado. Neste trabalho, apresentamos uma alternativa à execução centralizada de benchmarks. O TPCC-C3SL é uma ferramenta para execução de benchmarks em SGBDs baseada na especificação do TPC-C. Com ela podemos executar benchmarks centralizados e distribuídos e comparar os resultados obtidos. Com base no resultado dos testes, pudemos concluir que em uma simulação de até 30 usuários concorrentes, a execução centralizada apresenta um desepenho significativamente melhor em relação a execução distribuída. Porém, quando a simulação atinge 100 usuários concorrentes a abordagem distribuída apresenta um resultado muito melhor em relação a abordagem centralizada.Abstract: Performance analysis, or in other words, benchmark, of DBMS have been executed for more than 25 years. Along these years several methodologies were proposed. Databases designed for OLPT applications were target of several benchmarks like DebitCredit and TPC-C. Most of benchmark specification includes clauses for multi-user environment simulation, where different users submit transactions, in a concurrent way, against the database. In the same way, the benchmark tools include modules for simulating multi-user environments. Analyzing some benchmarks tools we noticed that all of them use a centralized approach (execution) for multi-user environment simulation. In this approach all simulated users are executed in the same machine. Beside the fact that the centralized execution evaluates the DBMS in a wrong way, it also introduces deviations in the benchmark’s final result, by the fact that simulating several users can easily run out the resources of the machine in which the benchmark is running. In this work, we present an alternative to the centralized benchmark execution. The TPCC-C3SL is benchmark tool based on the TPC-C specification. It enables the execution of both centralized and distributed benchmarks and also compares the results. Based on the test’s results, we concluded that in a simulation with 30 users (or less), the centralized execution shows results far better than compared to the results of the distributed execution. However, when as the number of uses grows and reach 100 concurrent users, the distributed execution shows a performance better than the centralized execution.ix, 80f. : il., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalBanco de dados relacionaisCiência da computaçãoExecução distribuída de benchmarks em sistemas de bancos de dados relacionadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdissertacao-murilo-r-lima.pdfapplication/pdf922156https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20535/1/dissertacao-murilo-r-lima.pdf5100c298237130a8d5a5fdf3e828067fMD51open accessTEXTdissertacao-murilo-r-lima.pdf.txtExtracted Texttext/plain139524https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20535/2/dissertacao-murilo-r-lima.pdf.txtebc0c8daab46e55306af214a0557ccd1MD52open accessTHUMBNAILdissertacao-murilo-r-lima.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1204https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20535/3/dissertacao-murilo-r-lima.pdf.jpg273faa1753769469e18a5a61c61621ecMD53open access1884/205352024-11-01 15:26:40.591open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/20535Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-11-01T18:26:40Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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