Geri Dön

A comparative study of different database technologies for big data modeling and analysis in education

Büyük veri modelleme için farklı veritabanı sistemleri ve eğitim sistemlerinde analiz üzerine karşılaştırmalı bir araştırma

  1. Tez No: 381916
  2. Yazar: ÖZKAN SAYIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BRAHIM HNICH
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eğitim ve Öğretim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: buyuk veri, veritabanı, veri modeli, sql, ili¸skisel veritabanı, dokuman tabanlı veritabanı, grafik veritabanı, veri gudumlu karar verme, big data, database, data model, sql, relational database, document store, document based database, graph database, data driven decision-making
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

Veri yaratım hızındaki artış ile Büyük Veri kavramı, yanında birçok yeni sorun ile ortaya çıktı. Tek bilgisayar üzerinde çalışan geleneksel ilişkisel veritabanları, istenen verimliliği sağlayamamaya başladı. Sonuç olarak, bu veriyi bilgisayar bulutlarında saklayan yeni yaklaşımlar, ve veriyi farklı şekillerde modelleyen yeni veritabanı yönetim teknolojileri geliştirildi. Farklı veri modelleri farklı avantajlar ve dezavantajlar sunmaktadır. Bu nedenle, tüm projeler için en iyisi olan bir veritabanı yönetim sistemi yoktur. Aksine, bir proje için doğru olan veritabanı sistemi, bu projedeki verinin nasıl depolanacağına ve sorgulanacağına bağlıdır. Kimi veri modelleri bakımı kolaylaştırır ve veri tutarlılığını garanti altına alırken, kimi verimliliğe odaklanmaktadır. Bu tezde, üç farklı (ilişkisel, döküman tabanlı ve grafik tabanlı) veritabanı sistemi incelenmiş, ve bir çevrimiçi eğitim sistemi olan Sınavo üzerinde örnek vaka çalışması yapılmıştır. Bu üç veritabanı sistemi, tasarım aşamasından, sorgu verimliliğine kadar incelenmiştir. Sonuç olarak, farklı veritabanı sistemlerinin farklı avantajlar sağladığı, ve farklı sorgu tiplerine göre değişik performans sergilediği gösterilmiştir. Büyük Veriyi depolama ve sorgulamanın dışında, veri güdümlü karar verme çok önemli ve değerli bir işlemdir. Bu tezde, örnek olarak 2 durum incelenmiştir. Sınavo sisteminde öğrencilerin performanslarını sistemin depoladığı istatistikler üzerinden bayes metodlarını kullanarak tahmin etmek için yeni bir yol önerilmiş, ayrıca soruları zorluklarına göre gruplandırmak için bir metot gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the increase in data generation, notion of Big Data emerged, along with new problems on the side. Traditional relational databases on single computers failed to perform at required eciencies. As a result, new approaches to hosting data emerged that uses clouds of commodity hardware. In addition, new database management system (DBMS) technologies are created under NoSQL movement, with new ways of modelling data. Different data models have their own advantages and disadvantages. Consequently, there is not one DBMS that is the best choice for every project. Instead, the way the project needs data to be stored and retrieved is a determinant factor on the choice. Some data models ensure data consistency and ease maintenance; whereas, others focus on performance. We analyse three different data models, namely relational, document based and graph databases, and conduct a case study on Sınavo, an online education system. We investigate each data model from their design to their performances on different queries. We show that different systems offer different qualities and perform better at some queries and worse at others. In addition to storing Big Data, making data-driven decisions is an important and valuable process. We investigate two exemplary cases on Sınavo. We introduce a novel approach to estimating student performances by applying bayesian statistics on data stored in Sınavo system. We also propose a way of classifying questions based on their diffculty levels.

Benzer Tezler

  1. Security and performance comparison of NoSQL database systems

    NoSQL veri tabanı sistemlerinin güvenlik ve performans karşılaştırması

    MUSTAFA MUSLIH SHWAYSH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT SARAN

  2. Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi

    Comparison and analysis of the performance of nosql database systems

    SÜLEYMAN ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN

  3. İş değerlendirme ve Türkiye'deki uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ARZU GÜCEĞLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAY GÖKÇEN

  4. Yaşlılık kurumlarında yaşlı mekansal davranış ve bilişiminin mekansal dizim bağlamında irdelenmesi

    Examination of the cognition and spatial behaviour of residents in elderly care institutions using space syntax

    ESRA AKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNLÜ

  5. Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of artificial neural networks and deep learning algorithms for crypto price forecast

    MÜBERRA BEYZA ODABAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU