Publicação:
SQL vs. NoSQL: um estudo comparativo de desempenho em operações CRUD com PostgreSQL e MongoDB

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dc.contributor.advisor1Pereira, Fabíola Souza Fernandes
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2320001731969968pt_BR
dc.contributor.referee1Molinos, Diego
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2451163675391898pt_BR
dc.contributor.referee2Rocha, Adriano
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.creatorFernandes, Guilherme Augusto
dc.date.accessioned2026-09-02T16:05:53Z
dc.date.available2026-09-02T16:05:53Z
dc.date.issued2026-07-13
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO crescimento exponencial no volume de dados gerados por aplicações modernas tem impulsionado a adoção de diferentes paradigmas de gerenciamento de banco de dados, tornando relevante a compreensão das diferenças de desempenho entre sistemas relacionais e não relacionais. Este trabalho apresenta uma análise comparativa de desempenho entre o PostgreSQL, representando o paradigma relacional (SQL), e o MongoDB, representando o paradigma orientado a documentos (NoSQL), por meio da execução das operações fundamentais de criação, leitura, atualização e exclusão de dados (CRUD). Os experimentos foram conduzidos sobre dois conjuntos de dados distintos: um dataset de e-commerce com aproximadamente 600.000 registros e um dataset de imóveis do Airbnb com aproximadamente 450.000 registros, sendo este último composto por uma relação 1:N entre imóveis e avaliações. Os testes foram implementados por meio de uma aplicação em Java, e cada operação foi executada cinco vezes para o cálculo de média e desvio padrão. Os resultados indicam que o MongoDB apresentou desempenho superior nas operações de inserção, atualização em larga escala e exclusão, além de maior eficiência em consultas sobre dados semiestruturados. O PostgreSQL, por sua vez, demonstrou vantagem em operações de leitura analítica sobre conjuntos de dados tabulares de grande volume, evidenciando melhor desempenho do otimizador de consultas em cenários de varredura completa sobre dados estruturados. Conclui-se que a escolha entre os paradigmas deve considerar a natureza dos dados e os padrões de acesso da aplicação: dados semiestruturados e cargas intensas de escrita tendem a favorecer soluções NoSQL, enquanto dados tabulares com consultas analíticas complexas se beneficiam do modelo relacional.pt_BR
dc.identifier.citationFERNANDES, Guilherme Augusto. SQL vs. NoSQL: um estudo comparativo de desempenho em operações CRUD com PostgreSQL e MongoDB. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/50012
dc.languageporpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.orcid.putcode225638349
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration64pt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectPostgreSQLpt_BR
dc.subjectMongoDBpt_BR
dc.subjectNoSQLpt_BR
dc.subjectSQLpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSpt_BR
dc.titleSQL vs. NoSQL: um estudo comparativo de desempenho em operações CRUD com PostgreSQL e MongoDBpt_BR
dc.title.alternativeSQL vs. NoSQL: a comparative study of performance in CRUD operations using PostgreSQL and MongoDBpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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