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dc.contributorGonzález González, Juan Carlos
dc.contributor.authorArmillas García, Patricia
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria del Terreny, Cartogràfica i Geofísica
dc.date.accessioned2015-10-26T16:39:51Z
dc.date.available2015-10-26T16:39:51Z
dc.date.issued2015-06-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/78285
dc.description.abstractEn un mundo de constantes cambios a nivel de sistemas, es necesario volver a pensar acerca de los paradigmas que manejan la industria. Necesitamos ajustar nuestras herramientas a las necesidades reales que tenemos hoy en día con el fin de tener sistemas a la altura de nuestros requerimientos. En el campo de las bases de datos, hemos llegado a un punto en que seguir usando bases de datos relacionales para todos los casos es simplemente inviable. Existen varios problemas con los RDBMS actuales que suponen una limitación para la construcción de aplicaciones. Estos problemas son en gran medida el motivo por el que surgió el movimiento NoSQL. NoSQL no es un sustituto a las bases de datos relacionales, es solo un movimiento que busca otras opciones para escenarios específicos. NoSQL no es una solución única, su fortaleza está en su diversidad. El desarrollador cuenta con un abanico de soluciones y puede elegir la mejor para su problema en específico. Existen varias formas de NoSQL, que atacan los problema del escalamiento, rendimiento y modelado de los datos de formas distintas. Este trabajo se divide en dos partes diferenciadas: una parte teórica y un parte práctica. La parte teórica consiste en un estudio sobre las bases de datos relacionales y las BBDD NoSQL. Se explicaran sus características, su funcionalidad, las ventajas e inconvenientes, las diferencias entre ellas y los diferentes tipos que existen. También se explicaran las características de los programas elegidos para la realización de la práctica (PostgreSQL y MongoDB). La parte práctica consiste en la implantación de las dos bases de datos, almacenaje de los datos y consultas de tipo espacial. Para posteriormente realizar un análisis exhaustivo de los tiempos de respuesta de las dos bases de datos para poder sacar nuestras propias conclusiones. Este estudio muestra que PostgreSQL es una base de datos mucho más madura, con mas funcionalidades, documentación y soporte al aprendizaje. Pero en algunos casos, MongoDB puede ser considerada como una alternativa para casos concretos y para la realización de tareas especificas. Por ejemplo, si se trabaja con un gran volumen de datos.
dc.language.isoeng
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geomàtica::Sistemes d'informació geogràfica
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Sistemes d'informació::Bases de dades
dc.subject.lcshDatabases
dc.subject.lcshGeographic information systems
dc.titleEstudio comparativo de BBDD NoSQL y relacionales aplicadas al ámbito de la información geográfica
dc.typeBachelor thesis
dc.subject.lemacBases de dades
dc.subject.lemacSistemes d'informació geogràfica
dc.rights.accessOpen Access
dc.audience.educationlevelGrau
dc.audience.mediatorEscola Politècnica Superior d'Edificació de Barcelona


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