Processamento de consultas espaço-temporais com o ElasticSearch

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOliveira, Daniel Cardoso Moraes de-
Autor(es): dc.contributorFerreira, Marcos de Oliveira Lage-
Autor(es): dc.contributorRibeiro, Marcello Willians Messina-
Autor(es): dc.creatorChagas, Rodolfo Pereira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:23:12Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:23:12Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-06-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-06-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/25590-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769495-
Descrição: dc.descriptionDados pluviométricos auxiliam em questões centrais do desenvolvimento sustentável de áreas urbanas, além da prevenção de desastres naturais provocados pelas chuvas, como desabamentos. O objetivo deste trabalho é realizar consultas de interesse em um conjunto de dados pluviométricos utilizando a proeminente ferramenta de busca ElasticSearch e analisar o seu desempenho, além de construir uma API em Asp.Net Core. Os dados pluviométricos foram extraídos de um DW já existente e inseridos no ElasticSearch utilizando o Logstash, ferramenta pertencente `a pilha ELK (ElasticSearch, Logstash e Kibana). Com os dados inseridos no ElasticSearch, as consultas puderam ser construídas e analisadas. Em uma análise comparativa, foi possível observar que o ElasticSearch apresenta desempenho superior ao PostgreSQL quando o número de registros retornados é menor.-
Descrição: dc.descriptionRainfall data are used to address issues of sustainable development in urban areas, they are also used in efforts to prevent natural disasters caused by rain, such as landslides. The goal of this paper is to perform queries of interest in a collection of rainfall data using ElasticSearch, a prominent search tool, and analyze the performance, as well as build an Asp.Net Core Web API. The rainfall data were extracted from an existing DW and inserted into ElasticSearch using Logstash, a tool which is part of the ELK stack (ElasticSearch, Logstash and Kibana). With the data inserted into ElasticSearch, the queries of interest could be built and analyzed. In a comparative analysis, it was possible to observe that ElasticSearch performs better than PostgreSQL when the number of returned records is smaller.-
Descrição: dc.description49 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectBanco de dados-
Palavras-chave: dc.subjectProveniência-
Palavras-chave: dc.subjectEficiência-
Palavras-chave: dc.subjectBase de dados-
Palavras-chave: dc.subjectPluviosidade-
Palavras-chave: dc.subjectFerramenta de busca-
Palavras-chave: dc.subjectDatabase-
Palavras-chave: dc.subjectProvenance-
Palavras-chave: dc.subjectEfficiency-
Título: dc.titleProcessamento de consultas espaço-temporais com o ElasticSearch-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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