Do you want to publish a course? Click here

Non-Relational Database Systems (NoSQL Types and Comparison)

أنظمة قواعد البيانات غير العلاقاتية والمقارنة بينها

1576   1   22   0 ( 0 )
 Publication date 2018
and research's language is العربية
 Created by Adnan Totany




Ask ChatGPT about the research

The huge growth in the data storing and the wide use of social networks and applications that depend mainly on complicated and interrelated relations between entities which need specific models of databases to store and retriev quickly and effectively, the relational databases are no longer adequate in distributed systems and websites that deal with big data which have to be accessible and operable. This paper explains briefly the challenges of relational databases and the reasons that led to emergence the non-relational databases (NoSQL), in addition to CAP theorem and some of NoSQL types, specially GraphQL


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية مقارنة بين أنظمة إدارة قواعد البيانات غير العلاقية (NoSQL) وأنظمة قواعد البيانات العلاقية التقليدية. توضح الورقة الأسباب التي أدت إلى ظهور أنظمة NoSQL، مثل زيادة حجم البيانات وتعقيدها، والحاجة إلى التوسع الأفقي والعمودي في تخزين ومعالجة البيانات. كما تستعرض الورقة نظرية CAP التي تشرح التحديات التي تواجه الأنظمة الموزعة، وتوضح كيف يمكن لأنظمة NoSQL تحقيق اتساق البيانات وتوافرها وتحمل تقسيمها. تقدم الورقة أربعة أنواع رئيسية من أنظمة NoSQL: Key/Value Store، Document-Based، Column-Based، وGraph-Based، وتشرح مزايا وعيوب كل نوع منها. كما تستعرض الورقة نموذج GraphQL الذي طورته شركة Facebook وكيفية استخدامه في تمثيل البيانات على شكل عقد ووصلات بينها.
Critical review
تقدم الورقة البحثية نظرة شاملة ومفصلة حول أنظمة NoSQL ومقارنتها مع الأنظمة العلاقية التقليدية. ومع ذلك، يمكن ملاحظة بعض النقاط التي تحتاج إلى تحسين. أولاً، الورقة تفتقر إلى أمثلة عملية وتطبيقات واقعية توضح كيفية استخدام كل نوع من أنواع NoSQL في بيئات مختلفة. ثانياً، كان من الممكن تقديم مقارنة أكثر تفصيلاً بين أداء الأنظمة العلاقية وأنظمة NoSQL في سيناريوهات محددة. أخيراً، الورقة لم تتطرق بشكل كافٍ إلى التحديات الأمنية التي قد تواجهها أنظمة NoSQL وكيفية التعامل معها.
Questions related to the research
  1. ما هي الأسباب التي أدت إلى ظهور أنظمة NoSQL؟

    ظهرت أنظمة NoSQL بسبب زيادة حجم البيانات وتعقيدها، والحاجة إلى التوسع الأفقي والعمودي في تخزين ومعالجة البيانات، بالإضافة إلى التحديات التي واجهتها الأنظمة العلاقية التقليدية في التعامل مع البيانات الموزعة والمتزايدة بشكل كبير.

  2. ما هي نظرية CAP وما هي خصائصها الثلاثة؟

    نظرية CAP، التي قدمها Eric Brewer، تشرح التحديات التي تواجه الأنظمة الموزعة وتوضح أنه لا يمكن تحقيق ثلاث خصائص معاً في نظام واحد وهي: الاتساق (Consistency)، التوافر (Availability)، وتحمل التقسيم (Partition Tolerance).

  3. ما هي أنواع أنظمة NoSQL الأربعة التي تم استعراضها في الورقة؟

    الورقة استعرضت أربعة أنواع رئيسية من أنظمة NoSQL وهي: Key/Value Store، Document-Based، Column-Based، وGraph-Based.

  4. ما هو نموذج GraphQL وكيف يساهم في تمثيل البيانات؟

    نموذج GraphQL، الذي طورته شركة Facebook، يستخدم لتمثيل البيانات على شكل عقد ووصلات بينها، مما يسهل عملية الاستعلام عن البيانات واسترجاعها بشكل فعال وسريع، ويقلل من حجم البيانات المنقولة.


References used
Mohamed A. Mohamed, Obay G. Altrafi, Mohammed O. Ismail. “Relational vs. NoSQL Databases: A Survey”. International Journal Of Computer and Inforamtion Technology. Volume 03 – Issue 03, May 2014
A B M Moniruzzaman, Sayed Akhter Hossain. “NoSQL Database: New Era of Databases for Big Data Analytics, Classification, Characteristics and Comparison”. International Journal Of Database Theory and Application. Vol. 6, No. 4, 2013
Ravi Sharda, Bharath Krishnappa. “Implication Of CAP Theorem On NoSQL Databases”. EMC Proven Proffessional Knowledge Sharing 2014
Ameya Nayak, Anil Poriya, Dikshay Poojary. “Type Of NoSQL Databases and its Comparison with Relational Databases”. International Journal Of Applied Information Systems – Volume 5, No. 4, March 2013
Aleksi Ritsila, “GraphQL: The API Design Revolution”. Bachelor’s Thesis at University of Applied Sciences, 2017
rate research

Read More

The mentioning relational database system term has become a synonymous to database system, but the monopoly of big companies that work in database systems field has become an obsession for persons who work in this field, because of the high costs o f this systems. For this reason the concerns turn towards the advanced technique : the native XML database systems which are free or most of them are open source systems because of the increasing dependency on XML files and particularly in transporting data between different applications and the availability of collections of related files. This has summoned towards a system to manage and organize them, for this reason the NXDs appeared. The aim of this study is making a comparison between the capabilities of RDBMS and NXDs in accordance to multiple standards , investing these two techniques in practical application , make the relevant tests which reflect the use of these techniques on the suggested application , display the results and give future suggestions.
في الآونة الأخيرة حدث تضخم للمعلومات على شكل أخبار ومقالات مختلفة وجزء كبير من هذه البيانات يكون بشكل غير منظم
GIS software provide manual import tools to maps produced on CAD software to be transformed to geo-database. This operation consumes time and effort. The "transformation" however will not be adequate unless we analyze the relation between CAD and GI S software in preparing maps. The question raised here if this relation competitive or integrative? This research tries to answer this matter by studying it from different angles: modeling, spatial feature, scale, spatial analysis and data management. Analyses reveal that this relation isn't competitive at all, but rather integrative, as CAD software produce technical\design plans, whereas GIS software are dedicated for the production of general and thematic maps. Thus, CAD based spatial data (topographic, cadastral, master plans) could be "up-graded" to be efficient in GIS environment. However available tools to make this are basically manual, and for that, an automated approach was developed to execute this upgrade from CAD to GIS. This new approach was applied and evaluated and the output results were satisfactory accurate, time\effort saving, and indeed didn't miss any of CAD layers. This all could be achieved if being conditioned with the approach constrains.
Human dialogue contains evolving concepts, and speakers naturally associate multiple concepts to compose a response. However, current dialogue models with the seq2seq framework lack the ability to effectively manage concept transitions and can hardly introduce multiple concepts to responses in a sequential decoding manner. To facilitate a controllable and coherent dialogue, in this work, we devise a concept-guided non-autoregressive model (CG-nAR) for open-domain dialogue generation. The proposed model comprises a multi-concept planning module that learns to identify multiple associated concepts from a concept graph and a customized Insertion Transformer that performs concept-guided non-autoregressive generation to complete a response. The experimental results on two public datasets show that CG-nAR can produce diverse and coherent responses, outperforming state-of-the-art baselines in both automatic and human evaluations with substantially faster inference speed.
The topic of the study in this research is one of the important topics in Number Theory, where did we get into man techniques and systems related to Diophantus equations.
comments
Fetching comments Fetching comments
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا