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dc.creatorPontes, Gustavo Silveira-
dc.date.accessioned2026-06-09T13:39:14Z-
dc.date.available2026-06-09-
dc.date.available2026-06-09T13:39:14Z-
dc.date.issued2025-07-31-
dc.identifier.citationPONTES, Gustavo Silveira. Aplicabilidade e desempenho de banco de dados NoSQL em aplicações modernas: um estudo de caso em MongoDB, Cassandra, Neo4j e Redis. 2025. 40 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) – Centro de Ciências Tecnológicas, Universidade Estadual do Maranhão, São Luís-MA, Brasil, 2025. Disponível em: https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/6181.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/6181-
dc.description.abstractThe exponential growth in data volume and complexity in the Big Data era has driven the adoption of NoSQL databases, which offer high scalability, flexibility, and performance. However, the diversity of models—such as Document, Columnar, Graph, and Key-Value— presents a challenge in choosing the appropriate technology for each type of application. This work presents a comparative case study on the applicability and performance of four prominent NoSQL databases: MongoDB, Cassandra, Neo4j, and Redis. For this analysis, an application was developed in Python, using the FastAPI framework for the API and Streamlit for the visualization interface, running in a dockerized environment. Performance tests were conducted across four distinct scenarios: batch writing, complex filtered reads, data aggregation, and relationship traversal. The results demonstrate that there is no one-size-fits-all solution, and the performance of each database is intrinsically linked to its architecture and the specific workload, thus providing practical insights for the development of modern applications.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual do Maranhãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectNoSQLpt_BR
dc.subjectDesempenhopt_BR
dc.subjectMongoDBpt_BR
dc.subjectCassandrapt_BR
dc.subjectNeo4jpt_BR
dc.subjectRedispt_BR
dc.subjectEstudo de Casopt_BR
dc.subjectPerformancept_BR
dc.subjectCase Studypt_BR
dc.titleAplicabilidade e desempenho de banco de dados NoSQL em aplicações modernas: um estudo de caso em MongoDB, Cassandra, Neo4j e Redispt_BR
dc.title.alternativeApplicability and performance of NoSQL databases in modern applications: a case study in MongoDB, Cassandra, Neo4j, and Redispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Fonseca, Luís Carlos Costa-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-7648-6746pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5011119718693303pt_BR
dc.contributor.referee1Brandão Neto, Pedro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5367580878507735pt_BR
dc.contributor.referee2Silva, Reinaldo de Jesus da-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-6238-0166pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7984455205688904pt_BR
dc.description.resumoO crescimento exponencial do volume e da complexidade dos dados na era do Big Data impulsionou a adoção de bancos de dados NoSQL, que oferecem alta escalabilidade, flexibilidade e performance. Contudo, a diversidade de modelos – Documento, Colunar, Grafo e Chave-Valor – apresenta um desafio na escolha da tecnologia adequada para cada aplicação. Este trabalho apresenta um estudo de caso comparativo sobre a aplicabilidade e o desempenho de quatro proeminentes bancos de dados NoSQL: MongoDB, Cassandra, Neo4j e Redis. Para a análise, foi desenvolvida uma aplicação em Python com uma API (FastAPI) e uma interface de visualização (Streamlit), executada em um ambiente dockerizado. Foram realizados testes de performance em quatro cenários distintos: escrita em lote, leitura com filtros complexos, agregação de dados e travessia de relacionamentos. Os resultados demonstram que não há uma solução universalmente superior, e que a performance de cada banco está intrinsecamente ligada à sua arquitetura e à carga de trabalho específica, fornecendo assim insights práticos para o desenvolvimento de aplicações modernas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus São Luis Centro de Ciências Tecnológicas – CCTpt_BR
dc.publisher.initialsUEMApt_BR
dc.subject.cnpqSistemas de Computaçãopt_BR
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