ПОРІВНЯННЯ POSTGRESQL ТА MONGODB НА ПРИКЛАДАХ РІШЕНЬ ДЛЯ IOT

Abstract

Сучасний розвиток технологій Інтернету речей (IoT) кардинально змінює підходи до збору, зберігання та обробки даних у всіх сферах людської діяльності. За прогнозами аналітичних агентств, до 2026 року кількість підключених IoT- пристроїв у світі перевищить 30 мільярдів, а обсяг генерованих ними даних сягне десятків зетабайт щорічно. Переважна більшість цих даних має характер часових рядів (time-series): показники датчиків температури, вологості, тиску, рівня вібрації, геолокації, споживання енергії тощо. Такі дані характеризуються високою швидкістю надходження, значним обсягом, частою неповнотою та необхідністю швидкого аналізу в реальному часі. Від ефективності систем управління базами даних (СУБД), що забезпечують зберігання та обробку цих даних, безпосередньо залежить надійність, масштабованість та економічна ефективність усього IoT-рішення. На сьогоднішній день на ринку представлено два основні класи СУБД, які найчастіше застосовуються в IoT-проектах: реляційні (SQL) та документо- орієнтовані NoSQL. Серед реляційних систем лідируючі позиції посідає PostgreSQL завдяки своїй розширюваності, підтримці JSONB, потужним механізмам індексації та вбудованій підтримці часових рядів через розширення TimescaleDB. Серед NoSQL-систем домінує MongoDB, яка пропонує гнучку схему даних, горизонтальне масштабування, вбудовані можливості роботи з time- series collections та високопродуктивні операції запису. Вибір між цими двома системами є одним із ключових архітектурних рішень при проектуванні IoT- платформ, оскільки безпосередньо впливає на продуктивність, вартість інфраструктури, складність розробки та підтримки системи. Актуальність теми кваліфікаційної роботи зумовлена швидким поширенням IoT-рішень в Україні та світі, зокрема в сферах смарт-сільського господарства, промислового моніторингу (Industry 4.0), розумних міст, логістики та енергетики. Водночас в науковій і технічній літературі недостатньо детально висвітлено практичні аспекти порівняння PostgreSQL та MongoDB саме на реальних прикладах IoT-систем з урахуванням українських умов (обмежена пропускна здатність каналів зв’язку, вимоги до енергозбереження на edge-рівні, необхідність інтеграції з національними платформами моніторингу). Відсутність систематизованого порівняльного аналізу з урахуванням специфіки IoT-трафіку призводить до прийняття суб’єктивних рішень розробниками, що часто призводить до перевитрат ресурсів або недостатньої продуктивності готових рішень. Метою кваліфікаційної роботи є проведення комплексного порівняльного аналізу можливостей систем управління базами даних PostgreSQL та MongoDB для зберігання, обробки та аналізу даних у системах Інтернету речей на основі реальних прикладів IoT-рішень. 6 Арк. № документа Підпис Дата Арк. КНУ.РБ.123.26.05. ВС Для досягнення поставленої мети в роботі вирішуються такі завдання: 1. Проаналізувати особливості систем Інтернету речей та специфічні вимоги, які вони висувають до СУБД. 2. Провести огляд архітектури, основних функціональних і нефункціональних характеристик PostgreSQL та MongoDB. 3. Виконати порівняльний аналіз обох систем за ключовими критеріями: продуктивність запису/читання, масштабованість, підтримка time-series даних, витрати на інфраструктуру, зручність розробки та інтеграції. 4. Розглянути практичні приклади застосування PostgreSQL та MongoDB у реальних IoT-проектах. 5. Сформулювати рекомендації щодо вибору СУБД залежно від типу IoT- задачі, обсягу даних та умов експлуатації. Об’єктом дослідження є системи управління базами даних, що застосовуються для зберігання та обробки даних в IoT-платформах. Предметом дослідження є порівняльні характеристики PostgreSQL та MongoDB у контексті IoT-рішень. У роботі використані методи системного аналізу, порівняльного аналізу, моделювання даних, а також вивчення офіційної технічної документації та наукових публікацій. Практична значущість результатів полягає в наданні розробникам та інженерам комп’ютерних систем чітких рекомендацій щодо вибору СУБД для IoT-проектів, що дозволить оптимізувати архітектуру, знизити витрати на інфраструктуру та підвищити ефективність обробки даних. Кваліфікаційна робота складається з вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі розглянуто теоретичні основи IoT та вимоги до СУБД. Другий розділ присвячено порівняльному аналізу PostgreSQL та MongoDB. У третьому розділі наведено практичні приклади застосування обох систем у IoT-рішеннях та сформовано рекомендації.