@article{Barros_Callou_Gonçalves_Wanderley_Casteletti_2017, title={Análise de desempenho de Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais em dados genômicos}, volume={24}, url={https://seer.ufrgs.br/index.php/rita/article/view/VOL24-NR2-11}, DOI={10.22456/2175-2745.71775}, abstractNote={O armazenamento de dados genômicos é um grande desafio hoje, pois<br />com o avanço da tecnologia molecular a quantidade de dados genômicos gerados<br />está aumentando, de forma que o sequenciamento de um único organismo pode<br />gerar arquivos com gigabytes de informações. De forma geral, os processos de<br />manipulação de dados genômicos fazem uso de simples arquivos como o principal<br />meio para armazenamento de tais dados. Contudo, os bancos de dados modernos<br />se apresentam como alternativa para a gerência desses dados por oferecer melhor<br />organização, tolerância a falhas, melhor uso do espaço disponível para armaze-<br />namento e desempenho. Além disso, os bancos de dados permitem agregar aos<br />dados brutos do sequenciamento meta-informações acerca das sequências de DNA<br />armazenadas. Diante deste cenário, este trabalho apresenta e avalia o desempenho de<br />diferentes estratégias de armazenamento em três bancos de dados pertencentes a dois<br />paradigmas diferentes, o MySQL (representante dos bancos de dados Relacionais), o<br />Cassandra e o MongoDB (representantes dos bancos de dados Não Relacionais). Os<br />resultados demonstraram que os bancos de dados relacionais apresentam limitações<br />quando estão inseridos em um ambiente com grandes massas de dados.}, number={2}, journal={Revista de Informática Teórica e Aplicada}, author={Barros, Juccelino Rodrigues Alves and Callou, Gustavo Almeida and Gonçalves, Glauco and Wanderley, Victor and Casteletti, Henrique}, year={2017}, month={Dec.}, pages={11–27} }