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Polyglot Persistence in Heterogeneous NoSQL Database Systems with Python
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-98287-3_28.png)
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摘要
En 中文
现代应用常需具备单类型数据库系统无法充分满足的功能，这促使采用多种数据库以实现有效数据管理。多语言持久化技术使单一应用能够整合多种数据存储技术，利用各系统的优势。然而，该方案引入了设计与实现的复杂性，增加了编程难度并需掌握多种语言。本文提出一种实用方法，通过Python实现应用协调的多语言持久化，覆盖键值、列式和文档式NoSQL数据库（具体聚焦Redis、Cassandra和MongoDB）。我们提出的三层架构通过Jupyter Notebook进行交互式应用，利用Python库进行编排，整合专用NoSQL数据库，以提升数据管理与分析能力。我们遭遇了特定挑战，如Cassandra在复杂查询操作中发生内存过载，这凸显了特定条件下的可扩展性局限。此外，研究发现查询执行时间存在显著差异，MongoDB响应最快，而Cassandra处理复杂查询时出现延迟。我们采用TPC-H的SSB数据集（600万条记录）评估了加载时间和查询执行性能。本研究旨在为寻求在异构NoSQL引擎间实现统一接口的研究人员和行业专业人士提供全面指南，揭示多语言持久化的潜力与障碍。
Keyword:
databases
heterogeneous
NoSQL
polyglot persistence
python
SSB dataset evaluation
NoSQL database performance
polyglot database systems
期刊
S
机构
引用论文
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