Application caching strategy based on in-memory using Redis server to accelerate relational data access
| Main Authors: | Zulfa, Mulki Indana, Fadli, Ari, Wardhana, Arief Wisnu |
|---|---|
| Other Authors: | Universitas Jenderal Soedirman |
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://jtsiskom.undip.ac.id/index.php/jtsiskom/article/view/13397 https://jtsiskom.undip.ac.id/index.php/jtsiskom/article/view/13397/12583 https://jtsiskom.undip.ac.id/index.php/jtsiskom/article/downloadSuppFile/13397/467 |
Daftar Isi:
- Utilization of an in-memory database as a cache can overcome relational database latency problems in a web application, especially when using a lot of join queries. This study aims to model the academic relational data into Redis compatible data and analyze the performance of join queries usage to accelerate access to relational data managed by RDBMS. This study used academic data to calculate student GPA that is modeled in the RDBMS and Redis in-memory database (IMDB). The use of Redis as an in-memory database can significantly increase Mysql database system performance up to 3.3 times faster to display student data using join query and to shorten the time needed to display GPA data to 52 microseconds from 61 milliseconds.
- Pemanfaatan basis data in-memory sebagai cache dapat menjadi solusi untuk mengatasi latensi basis data relational dalam pengelolaan data terstruktur di aplikasi web, terutama di data relasional yang banyak menggunakan join query. Penelitian ini bertujuan mengkaji pemodelan data relasional akademik menjadi data yang kompatibel dengan Redis dan menganalisis kinerjanya dalam penggunaan join query untuk mempercepat akses data relasional yang dikelola oleh RDBMS. Kajian ini menggunakan data akademik untuk menghitung IPK mahasiswa yang dimodelkan dalam RDBMS dan in-memory database (IMDB) Redis. Penggunaan Redis sebagai basis data in-memory dapat menaikkan kinerja sistem Mysql secara signifikan hingga 1,7 kali lebih cepat dalam membantu mempersingkat waktu yang dibutuhkan dalam menampilkan data mahasiswa menggunakan join query dan waktu pembacaan data IPK hingga menjadi 52 mikrodetik dari 61 milidetik.