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Título : Desarrollo de una API – Graphql para analizar la eficiencia del consumo de datos entre base de datos relacionales y no relacionales utilizando las métricas de la norma ISO/IEC 25023
Director : Quiña Mera, José Antonio
Autor : Quinche Morán, Luis Andrés
Tipo documento : bachelorThesis
Palabras clave : SISTEMA DE INFORMACIÓN;BASE DE DATOS;EXPERIMENTO;INVESTIGACIÓN
Fecha de publicación : 9-nov-2023
Fecha de creación : 10-ago-2021
Resumen : GraphQL es un lenguaje de consulta que esta implementado en el lado del servidor y está siendo utilizado por las principales empresas de software, este aparece como una alternativa ante API – Rest. GraphQL no ha tenido un estudio amplio de la eficiencia del consumo de datos y de su comportamiento frente a bases de datos relacionales y no relacionales. Es por ello por lo que se construyó una API – GraphQL para realizar un análisis del consumo de datos entre base de datos relacionales y no relacionales utilizando las métricas de la eficiencia en el tiempo de respuesta dada por la norma ISO/IEC 25023. Para empezar con la construcción de la API – GraphQL, se realizó una investigación de las bases de datos relacionales y no relacionales que han sido utilizadas en los dos últimos años (2018-2020). Se seleccionó tres motores de bases de datos de cada una. Por último, el desarrollo de este producto se lo hizo siguiendo la metodología ágil Scrum que posee ciclos interactivos llamados Sprints. Después del desarrollo se realizó la comparativa de los tiempos de respuesta de las bases de datos seleccionadas que fueron consumidas desde la API – GraphQL. Esto se lo realizo mediante un experimento controlado que agrega validez a esta investigación.
Descripción : Desarrollar una API – GraphQL para realizar el análisis de la eficiencia del consumo de datos entre base de datos relacionales y no relacionales utilizando las métricas de la norma ISO/IEC 25023.
URI : http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/15164
OTRO : 04/ISC/ 593
Ciudad. País: Ibarra. Ecuador.
Grado Académico: Ingeniería
Código MFN : 0000035203
Carrera Profesional: Sistemas Computacionales
Aparece en las colecciones: Ing. en Sistemas Computacionales

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