Evaluación del tiempo de respuesta de un geoservicio utilizando una base de datos híbrida y distribuida

Palabras clave: Base de datos, Geoservicio, Tiempo de respuesta, SQL, NoSQL

Resumen

Los servicios de cartografía Web proporcionan información directamente, no sólo a los usuarios, sino también a otros programas de software que pueden consumir y producir información. Uno de los principales retos que presentan este tipo de servicios es mejorar su rendimiento. Por ello, en esta investigación se desarrolló un nuevo geoservicio integrado a GeoServer, denominado GeoToroTur con una implementación OWS de capas vectoriales que consume la información de una base de datos híbrida y distribuida que fue implementada con PostgreSQL y MongoDB haciendo uso de ToroDB para la replicación de documentos. Este geoservicio fue evaluado mediante la ejecución de consultas geográficas y de filtro de atributos descriptivos. Los resultados obtenidos permiten concluir que el geoservicio GeoToroTur tiene un menor tiempo de respuesta que Geoserver.

Referencias

Kdata. (2016). ToroDB. https://www.torodb.com/

Abdi, H., & Williams, L. J. (2010). Tukey’s honestly significant difference (HSD) test. Encyclopedia of Research Design, 3(1), 1–5.

Agarwal, S., & Rajan, K. S. (2016). Performance analysis of MongoDB versus PostGIS/PostGreSQL databases for line intersection and point containment spatial queries. Spatial Information Research, 24(6), 671–677. https://doi.org/10.1007/s41324-016-0059-1

Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1952). Asymptotic Theory of Certain “Goodness of Fit” Criteria Based on Stochastic Processes. The Annals of Mathematical Statistics, 23(2), 193–212.

Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1954). A Test of Goodness of Fit. Journal of the American Statistical Association, 49(268).

Apache Software Foundation. (2022). Apache JMeterTM.

Apostolopoulos, K., Kakaletris, G., & Koltsida, P. (2019). Extending OGC Standards for Supporting Big-Earth Data Retrieval and Analytics. IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 5559–5562. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8897888

Bai, J.-W., Wang, J.-Z., & Huang, J.-L. (2013). Spatial Query Processing on Distributed Databases. In Advances in Intelligent Systems and Applications (Vol. 1, pp. 251–260). https://doi.org/10.1007/978-3-642-35452-6_27

Chopade, Mrs. R. M., & Dhavase, N. S. (2017). Mongodb, couchbase: Performance comparison for image dataset. 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology (I2CT), 255–258. https://doi.org/10.1109/I2CT.2017.8226131

Colorado Pérez, M. A. (2017). NoSQL: ¿es necesario ahora? . TIA, 5(2), 174–179.

Díaz, A. (2009). Diseño estadístico de experimentos (Segunda). Universidad de Antioquia.

Díaz, A., & Granados, A. (2018). Analizador sintáctico-semántico para la enseñanza de la programación de software. Revista Tecnocientífica URU, 14, 11–18.

Díaz, F. J., Banchoff Tzancoff, C. M., Rodríguez, A. S., & Soria, V. (2008). Usando Jmeter para pruebas de rendimiento. XIV Congreso Argentino de Ciencias de La Computación.

European Parliament. (2007). Directive 2007/2/EC of the European Parliament and of the Council of 14 March 2007 establishing an Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE).

Garcia, R., de Castro, J. P., Verd, E., Jess, M., & Mara, L. (2012). Web Map Tile Services for Spatial Data Infrastructures: Management and Optimization. In Cartography - A Tool for Spatial Analysis (pp. 26–48). InTech. https://doi.org/10.5772/46129

Gastwirth, J. L., Gel, Y. R., & Miao, W. (2009). The Impact of Levene’s Test of Equality of Variances on Statistical Theory and Practice. Statistical Science, 24(3), 343–360. https://doi.org/10.1214/09-STS301

Goyal, S., Srivastava, P. P., & Kumar, A. (2015). An overview of hybrid databases. 2015 International Conference on Green Computing and Internet of Things (ICGCIoT), 285–288. https://doi.org/10.1109/ICGCIoT.2015.7380474

Gui, Z., Cao, J., Liu, X., Cheng, X., & Wu, H. (2016). Global-Scale Resource Survey and Performance Monitoring of Public OGC Web Map Services. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(6), 88. https://doi.org/10.3390/ijgi5060088

Gunawan, R., Rahmatulloh, A., & Darmawan, I. (2019). Performance Evaluation of Query Response Time in The Document Stored NoSQL Database. 2019 16th International Conference on Quality in Research (QIR): International Symposium on Electrical and Computer Engineering, 1–6. https://doi.org/10.1109/QIR.2019.8898035

Herrera-Ramírez, J. A., Treviño-Villalobos, M., & Víquez-Acuña, L. (2021). Hybrid storage engine for geospatial data using NoSQL and SQL paradigms. Revista Tecnología En Marcha, 34(1), 40–54. https://doi.org/10.18845/tm.v34i1.4822

Huang, C.-Y., & Chang, H. (2016). GeoWeb Crawler: An Extensible and Scalable Web Crawling Framework for Discovering Geospatial Web Resources. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(8), 136. https://doi.org/10.3390/ijgi5080136

Instituto Tecnológico de Costa Rica. (2022). IDE Región Huetar Norte. https://www.tec.ac.cr/

Internet Engineering Task Force. (2016). The GeoJSON Format. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc7946

Kepka, M., & Ježek, J. (2013). Web client for PostGIS—the concept and implementation. Geoinformatics FCE CTU, 11, 63–76. https://doi.org/10.14311/gi.11.5

Kumar, K. B. S., Srividya, & Mohanavalli, S. (2017). A performance comparison of document oriented NoSQL databases. 2017 International Conference on Computer, Communication and Signal Processing (ICCCSP), 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCCSP.2017.7944071

Loechel, A., & Schmid, S. (2013). Comparison of different caching techniques for high-performance web map services. International Journal of Spatial Data Infrastructures Research, 8, 43–73.

Miao, L., Jing Guo, Wenchao Cheng, & Zhou, Y. (2016). A novel model to support OGC Web Services semantic search using OWL-S. 2016 24th International Conference on Geoinformatics, 1–4. https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2016.7578973

MongoDB. (2015). The MongoDB 3.4 Manual. https://www.mongodb.com/docs/v3.4/

Moreno Jiménez, A. (2004). Nuevas tecnologías de la información y revalorización del conocimiento geográfico. Geo Crítica / Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, VIII(170). http://www.ub.edu/geocrit/sn/sn-170-62.htm

OASIS. (2005). Quality Model for Web Services.

Open Geospatial Consortium. (2000). OpenGIS® Web Map Server Interface Implementation Specification. Revision 1.0.0.

Open Source Geospatial Foundation. (2022). Geoserver. https://geoserver.org/

Patel, B., Parikh, J., & Shah, R. (2014). A review paper on comparison of SQL performance analyzer tools: Apache JMeter and HP LoadRunner. International Journal of Current Engineering and Technology, 4(5), 3642–3645.

POSTGIS. (2022). About PostGIS. https://postgis.net/

Pramukantoro, E. S., Primanita Kartikasari, D., & Siregar, R. A. (2019). Performance Evaluation of MongoDB, Cassandra, and HBase for Heterogenous IoT Data Storage. 2019 2nd International Conference on Applied Information Technology and Innovation (ICAITI), 203–206. https://doi.org/10.1109/ICAITI48442.2019.8982159

Puangsaijai, W., & Puntheeranurak, S. (2017). A comparative study of relational database and key-value database for big data applications. 2017 International Electrical Engineering Congress (IEECON), 1–4. https://doi.org/10.1109/IEECON.2017.8075813

QGIS. (2022). Bienvenido Al Proyecto QGIS! https://www.qgis.org/es/site/

Raymond, M., & Rousset, F. (1995). An exact test for population differentiation. Evolution, 49(6), 1280–1283. https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1995.tb04456.x

Růžička, J. (2016). Comparing speed of Web Map Service with GeoServer on ESRI Shapefile and PostGIS. Geoinformatics FCE CTU, 15(1), 3–9. https://doi.org/10.14311/gi.15.1.1

Sani, A., & Rinner, C. (2011). A Scalable GeoWeb Tool for Argumentation Mapping. GEOMATICA, 65(2), 145–156. https://doi.org/10.5623/cig2011-023

Schmid, S., Galicz, E., & Reinhardt, W. (2015). WMS performance of selected SQL and NoSQL databases. International Conference on Military Technologies (ICMT) 2015, 1–6. https://doi.org/10.1109/MILTECHS.2015.7153736

Schmid, S., & Reinhardt, W. (2015). Towards a general evaluation procedure for Geo Web Services. Proceedings of the ICC 2015 International Cartographic Conference, 23–28.

Shen, L., Duan, W., Ren, Y., & Yang, C. (2010). Management Service on WMS/WFS services. 2010 18th International Conference on Geoinformatics, 1–5. https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2010.5567481

Terrádez, M., & Juan, A. A. (2003). Análisis de la varianza (ANOVA). http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/ANOVA.Pdf

The PostgreSQL Global Development Group. (2022). PostgreSQL: The World’s Most Advanced Open Source Relational Database. https://www.postgresql.org/

Treviño Villalobos, M., Víquez Acuña, L., & Quirós Oviedo, R. (2020). Comparison of the Response Times of MongoDB and PostgreSQL According to Type of Query in Geographical Databases. Computación y Sistemas, 24(4), 1461–1469. https://doi.org/10.13053/cys-24-4-3292

Trevino Villalobos, M., Viquez Acuna, L., Quiros Oviedo, R., & Esquivel Vega, G. (2018). Una comparación de rendimiento entre MongoDB, ArangoDB y CouchBase para la operación lectura sobre bases de datos geográficas [Not available in English]. 2018 IEEE 38th Central America and Panama Convention (CONCAPAN XXXVIII), 1–6. https://doi.org/10.1109/CONCAPAN.2018.8596387

Treviño-Villalobos, M., Víquez-Acuña, L., Quirós-Oviedo, R., & Esquivel-Vega, G. (2019). Una comparación de rendimiento entre bases de datos NoSQL: MongoDB y ArangoDB. Revista Tecnología En Marcha. https://doi.org/10.18845/tm.v32i6.4223

Veenendaal, B., Brovelli, M. A., & Li, S. (2017). Review of Web Mapping: Eras, Trends and Directions. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(10), 317. https://doi.org/10.3390/ijgi6100317

Wenjue, J., Yumin, C., & Jianya, G. (2004). Implementation of OGC web map service based on web service. Geo-Spatial Information Science, 7(2), 148–152. https://doi.org/10.1007/BF02826653

Wu, C., Zhu, Q., Zhang, Y., Du, Z., Ye, X., Qin, H., & Zhou, Y. (2017). A NoSQL–SQL Hybrid Organization and Management Approach for Real-Time Geospatial Data: A Case Study of Public Security Video Surveillance. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(1), 21. https://doi.org/10.3390/ijgi6010021

Yang, P., Cao, Y., & Evans, J. (2007). Web Map Server Performance and Client Design Principles. GIScience & Remote Sensing, 44(4), 320–333. https://doi.org/10.2747/1548-1603.44.4.320

Yuan, J., Yue, P., & ong, J. (2009). Integration of geospatial Web services and Web portal technologies for geospatial Information sharing and processing. 2009 17th International Conference on Geoinformatics, 1–4. https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2009.5293518

Zhang, X., Song, W., & Liu, L. (2014). An implementation approach to store GIS spatial data on NoSQL database. 2014 22nd International Conference on Geoinformatics, 1–5. https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2014.6950846

Zhang, Y., Li, D., & Zhu, Z. (2008). A Server Side Caching System for Efficient Web Map Services. 2008 International Conference on Embedded Software and Systems Symposia, 32–37. https://doi.org/10.1109/ICESS.Symposia.2008.39

Zhao, F., Zhang, J., & Cao, D. (2006). Dynamic Web Map Service for Web Publishing System of Mass Remote Sensing Images. 2006 IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 858–860. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2006.220

Cómo citar
Treviño-Villalobos, M., Víquez-Acuña, L., Quirós-Oviedo, R., & Víquez-Acuña, O. (2022). Evaluación del tiempo de respuesta de un geoservicio utilizando una base de datos híbrida y distribuida. Revista Colombiana De Computación, 23(1), 34-43. https://doi.org/10.29375/25392115.4228

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.
Publicado
2022-06-21
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica