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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorAntunes, Luciano-
dc.contributor.authorMaier, Leonardo dos Santos-
dc.coverage.spatialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
dc.date.accessioned2025-07-14T23:49:03Z-
dc.date.available2025-07-14T23:49:03Z-
dc.date.created2025-07-
dc.identifier.urihttp://repositorio.unesc.net/handle/1/11790-
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.pt_BR
dc.description.abstractO crescimento das aplicações distribuídas e do volume de dados torna desafiadora a escolha entre bancos relacionais e não relacionais, especialmente sob diferentes cargas e níveis de concorrência. Embora haja ampla literatura sobre desempenho, poucos estudos comparam diretamente PostgreSQL e MongoDB em cenários realistas de estresse. Este trabalho preenche essa lacuna por meio de uma análise comparativa com uso do Apache JMeter, simulando cargas de inserção, leitura, atualização e mista, com 100, 200 e 400 threads. As métricas avaliadas foram tempo de resposta, transações por segundo e uso de CPU e memória. Os resultados mostram que o PostgreSQL se destaca em leitura e cargas mistas moderadas, enquanto o MongoDB é mais eficiente em inserções sob alta concorrência. Conclui-se que a escolha da tecnologia deve considerar o perfil de carga e as demandas de escalabilidade do sistema.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectBanco de dados relacionalpt_BR
dc.subjectBanco de dados não relacionalpt_BR
dc.subjectPostgreSQLpt_BR
dc.subjectMongoDBpt_BR
dc.subjectTestes de desempenhopt_BR
dc.subjectCarga concorrentept_BR
dc.titleAnálise comparativa de banco de dados relacional e não realcional: avaliação de desempenho por stress e load testingpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
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