Oración 1: en este caso el tamaño del conjunto de datos no se cambió: Tiempos de indexado (En milisegundos) 6000000 5000000 5051663 4381011 4000000 3729992 3000000 3744248 Indexado sin sharding 2270325 2000000 1762491 Indexado con sharding 1000000 1202107 0 Arquitectura Arquitectura Arquitectura Arquitectura 1 2 3 4 Figura 27: Tiempos de indexado 47 Estos son los tiempos medios de inserción cuando se indexa utilizando Lucene: Tiempos promedio de inserción usando indexado con Lucene (En milisegundos) 8 7 6.712721472 6 5 4 Tiempo promedio de insercion 3 2.62673395 2 1 0.502001357 0.688086524 0 Arquitectura 1 Arquitectura 2 Arquitectura 3 Arquitectura 4 Figura 28: Tiempos promedio de inserción usando indexado con Lucene Estos son los tiempos de consulta cuando el índice se encuentra dentro de MongoDB: Tiempos de inserción usando indexado dentro de MongoDB (en milisegundos) 30000 25000 24028 21104 20000 Maximo 15000 Minimo 10000 10357 Promedio 8378.84 7583.84 5000 2681 3177.42 2339 2451 465 1276 0 2361 Arquitectura 1 Arquitectura 2 Arquitectura 3 Arquitectura 4 Figura 29: Tiempos de inserción usando indexado dentro de MongoDB 48 Estos son los tiempos de consulta cuando el índice se ha computado con Lucene (cabe notar que en esta situación no importa la arquitectura): Tiempo (En milisegundos) Máximo 8462,5 Mínimo 34 Promedio 275,78 Tabla 3: Tiempos de consulta usando Lucene 5.4.4 Conclusión y recomendaciones Los escenarios de calidad resultaron ricos en variedad de resultados y permiten sacar conclusiones concretas
Oración 2: mongoDB favorece la persistencia de datos que son agregaciones de otros datos: por ejemplo, en vez de relacionar una tabla de noticias con una tabla de comentarios, el modelo documental permite tener una colección de documentos que representen noticias, cada una de las cuales tiene varios comentarios embebidos dentro
Relación: neutral
Género: theses