SO SÁNH CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỒ THỊ TRONG QUẢN LÝ DỮ LIỆU INTERNET KẾT NỐI VẠN VẬT

Nguyen Huu Dong; Vu Huy The; Nguyen Van Quyet

Nguyen Huu Dong Hung Yen University of Technology and Education
Vu Huy The Hung Yen University of Technology and Education
Nguyen Van Quyet Hung Yen University of Technology and Education

Keywords: Graph Database, Graph Queries, Query Performance, Connected Data, IoT Data Management

Abstract

Trong môi trường Internet kết nối vạn vật (IoT), các thực thể với nhiều thuộc tính và số lượng khác nhau được kết nối tạo thành một mạng lưới dày đặc. Ở đó, không chỉ máy tính và các thiết bị điện tử mà cả các thực thể khác như con người, vị trí và các ứng dụng cũng kết nối với nhau. Việc hiểu và quản lý các kết nối này đóng vai trò quan trọng cho việc phát triển các dịch vụ IoT mới trong kinh doanh. Để giải quyết vấn đề này, các cách tiếp cận truyền thống sử dụng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL hay MSSQL để lưu trữ và truy vấn dữ liệu IoT. Tuy nhiên, sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ không linh hoạt và hiệu quả khi phải xử lý các dữ liệu kết nối hỗn hợp trong IoT bởi vì nhữ dữ liệu này có mối liên quan phức tạp theo chiều sâu, đòi hỏi các câu truy vấn lồng và các phép toán nối phức tạp trên nhiều bảng dữ liệu. Gần đây, cơ sở dữ liệu đồ thị đã được phát triển để lưu trữ và phân tích các dữ liệu có tính kết nối dày đặc. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích và so sánh toàn diện giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu đồ thị cho việc quản lý dữ liệu Internet kết nối vạn vật. Thông qua việc so sánh trên nhiều khía cạnh và các kết quả thực nghiệm, chúng tôi chỉ ra rằng cơ sở dữ liệu đồ thị rất phù hợp cho việc lưu trữ và phân tích dữ liệu Internet kết nối vạn vật.

References

Lee, I. and Lee, K., 2015. The Internet of Things (IoT): Applications, investments, and challenges for enterprises. Business Horizons, 58(4), pp.431-440.

Van-Quyet, Nguyen, et al. “Design of a Platform for Collecting and Analyzing Agricultural Big Data.” JDCS vol. 18, no.1, pp. 149-158, 2017.

A. Mulholland, “Iot: Where do graphs fit with business requirements.” [Online].

Available: https://neo4j.com/blog/iot-graphs-business-requirements/ (Accessed June 28, 2020).

Lin, C.Y., Chu, E., Ku, L.W. and Liu, J., Active disaster response system for a smart building. Sensors, 14(9), pp.17451-17470, 2014. .

Van-Quyet Nguyen, Huu-Duy Nguyen, Giang-Truong Nguyen, Kyungbaek Kim, “A Graph Model of Heterogeneous IoT Data Representation: A Case Study from Smart Campus Management”, In Proceedings of KISM Fall Conference 2018.

S. Wu, L. Bao, Z. Zhu, F. Yi, and W. Chen, “Storage and retrieval of massive heterogeneous iot data based on hybrid storage,” in 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). IEEE, pp. 2982–2987, 2017.

S. K. Sowe, T. Kimata, M. Dong, and K. Zettsu, “Managing heterogeneous sensor data on a big data platform: Iot services for data-intensive science,” in 2014 IEEE 38th International Computer Software and Applications Conference Workshops. IEEE, pp. 295–300, 2014.

F. Ullah, M. A. Habib, M. Farhan, S. Khalid, M. Y. Durrani, and S. Jabbar, “Semantic interoperability for big-data in heterogeneous iot infrastructure for healthcare,” Sustainable cities and society, vol. 34, pp. 90–96, 2017.

Arora, Vaibhav, Faisal Nawab, Divyakant Agrawal, and Amr El Abbadi. “Multi-representation based data processing architecture for IoT applications.” In Distributed Computing Systems (ICDCS), 2017 IEEE 37th International Conference on. IEEE, pp. 2234-2239, 2017.

D. Puschmann, P. Barnaghi, and R. Tafazolli, “Adaptive clustering for dynamic iot data streams,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 4, no. 1, pp. 64–74, 2017.

M. Bermudez-Edo, T. Elsaleh, P. Barnaghi, and K. Taylor, “Iot-lite: a lightweight semantic model for the internet of things and its use with dynamic semantics,” Personal and Ubiquitous Computing, vol. 21, no. 3, pp. 475–487, 2017.

K. Yasumoto, H. Yamaguchi, and H. Shigeno, “Survey of real-time processing technologies of iot data streams,” Journal of Information Processing, vol. 24, no. 2, pp. 195–202, 2016.

S. Verma, Y. Kawamoto, Z. M. Fadlullah, H. Nishiyama, and N. Kato, “A survey on network methodologies for real-time analytics of massive iot data and open research issues,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 19, no. 3, pp. 1457–1477, 2017.

O. Corporation, “Sakila sample database.” [Online]. Available: https://dev.mysql.com/doc/sakila/ (Accessed June 28, 2020).

M. Ripeanu and I. Foster and A. Iamnitchi. “Mapping the Gnutella Network: Properties of Large-Scale Peer-toPeer Systems and Implications for System Design”. IEEE Internet Computing Journal, 2002.