Una comparación de rendimiento entre MongoDB, ArangoDB y CouchBase para la operación lectura sobre bases de datos geográficas

Actualmente, la herramienta Geoserver publica los datos desde una gran variedad de fuentes de datos espaciales,
pero se ha identificado que podría fusionar las ventajas ofrecidas
por las bases de datos SQL y NoSQL minimizando sus
deficiencias mediante la utilización de una base de datos híbrida y distribuida. En el desarrollo de dicha propuesta de base de
datos, se planteó la necesidad de investigar si existe diferencia en el tiempo de respuesta de los motores de base de datos:
MongoDB, ArangoDB y CouchBase. Lo anterior, para contar con información que permita realizar la selección del gestor de base de datos NoSQL más idóneo para trabajar con Geoserver.
Para llevar a cabo esta investigación, se analizaron los tiempos de
respuesta de los tres gestores de base de datos en dos escenarios de prueba: solamente lectura y lectura pesada; con tres
diferentes tamaños de operación. Además, para la ejecución de las pruebas se usaron las herramientas de medición JMeter y
YCSB. El principal resultado obtenido permite evidenciar
estadísticamente que sí existe diferencia significativa en el tiempo de respuesta entre los motores de base de datos analizados y que
MongoDB obtuvo los menores tiempos de respuesta. Para futuros
trabajos se pretende realizar la implementación de la base de
datos geográfica híbrida y distribuida para Geoserver,
enfocándose en los resultados obtenidos se hará uso de
MongoDB.