Rendimiento entre dos bases de datos no relacionales MongoDB y Redis en una Aplicación Web con microservicios
Performance between two non-relational databases, MongoDB and Redis, in a microservices web application
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4715Palabras clave:
base de datos, latencia, tiempo de carga, microservicios, redisResumen
En el presente artículo científico se analiza el rendimiento de dos bases de datos utilizadas en aplicaciones web modernas, MongoDB y Redis. El estudio se centra en el comportamiento como parte de una aplicación web de micro directorio de bibliotecas, desarrollada con arquitectura de microservicios. La investigación se justifica en la necesidad de tomar decisiones informadas con respecto a la elección y uso de tecnologías que impactan directamente la eficiencia, escalabilidad y experiencia del usuario. El objetivo principal fue evaluar el desempeño de ambas bases de datos en un entorno serverless, considerando su impacto en el diseño y desarrollo de aplicaciones web. Se adoptó una metodología experimental, con un enfoque cuantitativo y un alcance comparativo. Para ello, se realizaron pruebas de carga y latencia utilizando la herramienta Apache JMeter, diseñando escenarios específicos que permitieron obtener resultados reproducibles y comparables. Entre los hallazgos relevantes se observó que MongoDB presentó un tiempo de carga inicial más rápido, mientras que Redis mostró una menor latencia en tiempos de respuesta. No obstante, Redis consumió más recursos de procesamiento y memoria que MongoDB. La discusión evidenció que, aunque ambos sistemas ofrecen ventajas particulares, la elección entre uno u otro debe considerar tanto el rendimiento como el uso de recursos según las necesidades específicas de la aplicación. En conclusión, este estudio permitió proporcionar una guía práctica para desarrolladores y profesionales en tecnología, destacando la importancia de equilibrar velocidad de respuesta y eficiencia en el consumo de recursos al seleccionar una base de datos.
Descargas
Citas
Adya, A., Grandl, R., Myers, D., & Qin, H. (2019). Fast key-value stores: An idea whose time has come and gone. Proc. Workshop Hot Top. Oper. Syst., HotOS, 113-119. Scopus. https://doi.org/10.1145/3317550.3321434
Al-Wadi, R. A., & Maaita, A. A. (2023). Authentication and Role-Based Authorization in Microservice Architecture: A Generic Performance-Centric Design. Journal of Advances in Information Technology, 14(4), 758-768. Scopus. https://doi.org/10.12720/jait.14.4.758-768
Andreoli, R., Cucinotta, T., & Pedreschi, D. (2021). RT-MongoDB: A NoSQL Database with Differentiated Performance. En Helfert M., Ferguson D., & Pahl C. (Eds.), International Conference on Cloud Computing and Services Science, CLOSER - Proceedings (Vols. 2021-April, pp. 77-86). Science and Technology Publications, Lda; Scopus. https://doi.org/10.5220/0010452400770086
Balakayeva, G. T., Phillips, C., Darkenbayev, D. K., & Turdaliyev, M. (2019). Using NoSQL for processing unstructured big data. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, Series of Geology and Technical Sciences, 6(438), 12-21. Scopus. https://doi.org/10.32014/2019.2518-170X.151
Boza, E. F., Andrade, X., Cedeno, J., Murillo, J., Aragon, H., Abad, C. L., & Abad, A. G. (2020). On implementing autonomic systems with a serverless computing approach: The case of self-partitioning cloud caches. Computers, 9(1). Scopus. https://doi.org/10.3390/computers9010014
Da Silva, J. (2023). Protection, expertise and domination: Cyber masculinity in practice. Computers and Security, 133. Scopus. https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103408
Esteves, A., & Fernandes, J. (2019). Improving the latency of python-based web applications. En Bozzon A., Mayo F.J.D., & Filipe J. (Eds.), WEBIST - Proc. Int. Conf. Web Inf. Syst. Technol. (pp. 193-201). SciTePress; Scopus. https://doi.org/10.5220/0007959401930201
Gorbenko, A., & Tarasyuk, O. (2020). EXPLORING TIMEOUT AS A PERFORMANCE AND AVAILABILITY FACTOR OF DISTRIBUTED REPLICATED DATABASE SYSTEMS. Radioelectronic and Computer Systems, 4, 98-105. Scopus. https://doi.org/10.32620/reks.2020.4.09
Ingo, H., & Daly, D. (2020). Automated system performance testing at MongoDB. Proc. Workshop Test. Database Syst., DBTest. Proceedings of the Workshop on Testing Database Systems, DBTest 2020. Scopus. https://doi.org/10.1145/3395032.3395323
Kim, K., Shin, Y., Lee, J., & Lee, K. (2021). Automatically attributing mobile threat actors by vectorized ATT&CK matrix and paired indicator. Sensors, 21(19). Scopus. https://doi.org/10.3390/s21196522
Meng, R., Roychoudhury, A., Pîrlea, G., & Sergey, I. (2021). Greybox Fuzzing of Distributed Systems. CCS - Proc. ACM SIGSAC Conf. Comput. Commun. Secur., 1615-1629. Scopus. https://doi.org/10.1145/3576915.3623097
Niswar, M., Safruddin, R. A., Bustamin, A., & Aswad, I. (2024). Performance evaluation of microservices communication with REST, GraphQL, and gRPC. International Journal of Electronics and Telecommunications, 70(2), 429-436. Scopus. https://doi.org/10.24425/ijet.2024.149562
Privalov, M. V., & Stupina, M. V. (2024). Improving web-oriented information systems efficiency using Redis caching mechanisms. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 33(3), 1667-1675. Scopus. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v33.i3.pp1667-1675
Rmis, A. M., & Topcu, A. E. (2020). Evaluating riak key value cluster for big data. Tehnicki Vjesnik, 27(1), 157-165. Scopus. https://doi.org/10.17559/TV-20180916120558
Santos, J., Reppas, E., Wauters, T., Volckaert, B., & De Turck, F. (2025). Gwydion: Efficient auto-scaling for complex containerized applications in Kubernetes through Reinforcement Learning. Journal of Network and Computer Applications, 234. Scopus. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2024.104067
Single, M., Bruhin, L. C., Schütz, N., Naef, A. C., Hegi, H., Reuse, P., Schindler, K. A., Krack, P., Wiest, R., Chan, A., Nef, T., & Gerber, S. M. (2023). Development of an Open-source and Lightweight Sensor Recording Software System for Conducting Biomedical Research: Technical Report. JMIR Formative Research, 7. Scopus. https://doi.org/10.2196/43092
Thakare, A. O., Thakare, A. R., Tembhurne, O. W., & Reddy, S. N. (2023). NoSQL Databases: Modern Data Systems for Big Data Analytics—Features, Categorization and Comparison. International Journal of Electrical and Computer Engineering














