Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/37190
MetadatoEtiquetaValorIdioma
dc.contributor.advisor Tutor Etcheverry, Lorena-
dc.contributor.author Autor Alonso Novo, Augusto-
dc.contributor.author Autor Lofredo Hernández, Elizabeth-
dc.contributor.filiacion Filiación Alonso Novo Augusto, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería-
dc.contributor.filiacion Filiación Lofredo Hernández Elizabeth, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería-
dc.date.accessioned Fecha ingreso 2023-05-19T17:15:27Z-
dc.date.available Fecha disponible 2023-05-19T17:15:27Z-
dc.date.issued Año de publicación 2023-
dc.description.abstract Resumen En los últimos años el uso de bases de datos distintas a bases de datos relacionales, como por ejemplo las bases de datos de grafos, ha aumentado y ganado popularidad. Un desafío claro que se presenta ante esta tendencia, es la migración de bases de datos relacionales ya existentes a estos nuevos formatos. Este trabajo pone foco en una de estas migraciones: las migraciones hacia bases de datos de grafos. Su principal propósito es implementar una herramienta que transforme de manera automática, con la menor intervención manual posible, cualquier base de datos PostgreSQL a una base de datos ArangoDB. El trabajo se dividió en tres objetivos. El primero consistió en realizar un relevamiento de documentación sobre metodologías y herramientas existentes que realicen transformaciones de bases de datos relacionales a bases de datos de grafos, independientemente del motor que utilicen. Luego, se realizó una investigación más minuciosa al material encontrado, así como también la aplicación de pruebas para verificar el correcto funcionamiento de estos métodos y herramientas. Este paso fue de particular importancia ya que permitió sentar las bases sobre las cuales se construyó la herramienta. Finalmente, el último objetivo consistió en implementar la herramienta teniendo en cuenta los hallazgos de los objetivos anteriores. Esto comprendió la investigación de una arquitectura apropiada, el diseño del algoritmo que realice la transformación automática y su implementación, el diseño de la interfaz gráfica y la construcción de pruebas con las cuales se evaluó su desempeño frente a las otras herramientas y métodos encontrados.es
dc.format.extent Extensión 77 p.es
dc.format.mimetype Formato application/pdfes
dc.identifier.citation Citación Alonso Novo, A .y Lofredo Hernández, E. Migración automática de bases de datos relacionales a bases de datos de grafos [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2023.es
dc.identifier.uri URI https://hdl.handle.net/20.500.12008/37190-
dc.language.iso Idioma eses
dc.publisher Editorial Udelar. FI.es
dc.rights Derechos Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.rights.licence Licencia Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
dc.subject Palabras clave Bases de datos relacionaleses
dc.subject Palabras clave Bases de datos de grafoses
dc.subject Palabras clave Manejadores de bases de datoses
dc.subject Palabras clave PostgreSQLes
dc.subject Palabras clave ArangoDBes
dc.subject Palabras clave Neo4jes
dc.subject Palabras clave Direct Mappinges
dc.subject Palabras clave Electron.jses
dc.subject Palabras clave React.jses
dc.subject Palabras clave Node.jses
dc.subject Palabras clave SQLes
dc.subject Palabras clave AQLes
dc.title Título Migración automática de bases de datos relacionales a bases de datos de grafoses
dc.type Tipo de documento Tesis de gradoes
thesis.degree.grantor Facultad o Servicio que otorga el Título Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.es
thesis.degree.name Título Obtenido Ingeniero en Computaciónes

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AL23.pdf Tesis de grado 6.49 MB Adobe PDF