Resumen

Recientemente, el uso de bases de datos NoSQL ha crecido para gestionar datos no estructurados en aplicaciones y garantizar rendimiento y escalabilidad. Sin embargo, muchas organizaciones prefieren transferir datos de una base de datos NoSQL operativa a una base de datos relacional basada en SQL para utilizar herramientas existentes para inteligencia empresarial, análisis, toma de decisiones e informes. Los métodos existentes de transformación de base de datos NoSQL a relacional requieren un mapeo de esquema manual, que necesita experiencia en el dominio y consume tiempo notable. Por lo tanto, se necesita un método eficiente y automático para transformar una base de datos NoSQL no estructurada en una base de datos estructurada. En este documento, propusimos y evaluamos un método eficiente para transformar automáticamente una base de datos NoSQL en una base de datos relacional. En nuestra evaluación experimental, utilizamos MongoDB como base de datos NoSQL, y MySQL y PostgreSQL como bases de datos relacionales para realizar tareas de transformación para diferentes tamaños de conjunto de datos. Observamos un excelente rendimiento, en comparación con los métodos exist

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Bases de datos noSQL; Datos no estructurados; Base de datos relacional; Mapeo de esquemas; Método de transformación; MongoDB
• Keywords:NoSQL databases; Unstructured data; Relational database; Schema mapping; Transformation method; MongoDB