Publicação:
Estudo de caso comparando o MongoDB e o PostgreSQL na realização de consultas agregadas de dados

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dc.contributor.advisor1Barioni, Maria Camila Nardini
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3785426518998830pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Coelho, Paulo Rodolfo da Silva Leite
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8115351564191626pt_BR
dc.creatorGuarnieri, Pedro Lima
dc.date.accessioned2025-09-26T18:19:13Z
dc.date.available2025-09-26T18:19:13Z
dc.date.issued2025-09-17
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoQuando se trata de comparações de técnicas de consulta analítica em bancos de dados, um dos desafios centrais é garantir equivalência semântica entre consultas escritas em paradigmas distintos e, ao mesmo tempo, avaliar seu desempenho sob modelos de dados variados. Nesse contexto, o presente trabalho abordou um estudo de caso voltado à implementação e comparação de consultas agregadas em PostgreSQL (sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) e MongoDB (sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a documentos). Foram propostas consultas analíticas equivalentes empregando construtores SQL como funções agregadas (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), GROUP BY e JOIN, e os estágios no aggregation pipeline do MongoDB e validada a correspondência semântica entre as respostas geradas por ambos os sistemas. O método de trabalho incluiu a adoção de modelos de dados normalizados e desnormalizados, a instrumentação de planos de execução (por meio de EXPLAIN ANALYZE no PostgreSQL e do método explain("executionStats") nas consultas e pipelines de agregação do MongoDB ) para mensuração de métrica de desempenho (tempos de execução). Após a execução dos experimentos, verificou-se que o desempenho depende fortemente do modelo de dados e do padrão de acesso: modelos normalizados favorecem consultas que exploram junções bem indexadas, enquanto modelos desnormalizados e pipelines otimizados podem reduzir a necessidade de junções em cenários de leitura intensiva. Conclui-se que o PostgreSQL provê um fundamento comparativo robusto para validação semântica e que a escolha entre SGBD relacional e orientado a documentos deve considerar o perfil de consultas, requisitos de consistência e objetivos de escalabilidade.pt_BR
dc.identifier.citationGUARNIERI, Pedro Lima. Estudo de Caso Comparando o MongoDB e o PostgreSQL na Realização de Consultas Agregadas de Dados. 2025. 107 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47072
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode192883844
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration107pt_BR
dc.subjectSQLpt_BR
dc.subjectaggregationpt_BR
dc.subjectPostgreSQLpt_BR
dc.subjectMongoDBpt_BR
dc.subjectdesempenhopt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSpt_BR
dc.titleEstudo de caso comparando o MongoDB e o PostgreSQL na realização de consultas agregadas de dadospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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