Straipsnyje vertinami maišos (angl. hash-based) ir diapazoninio (angl. range-based) duomenų skaidymo metodai PostgreSQL (su Citus plėtiniu) ir MongoDB duomenų bazėse. Eksperimentai atlikti automatizuojant duomenų įkėlimą bei vykdant įvairaus sudėtingumo užklausas naudojant JMeter įrankį. Rezultatai parodė, jog maišos metodas yra efektyvesnis izoliuotoms užklausoms, tuo tarpu diapazoninis skaidymas geriau tinka intervalinėms užklausoms. Pastebėtas ryškus PostgreSQL su Citus pranašumas automatizuojant klasterio operacijas, lyginant su MongoDB. Tyrimo rezultatai gali būti paveikti pasirinktų duomenų schemos specifikos ir riboto duomenų kiekio.
Šis darbas apsaugotas Creative Commons priskyrimo 4.0 viešąja licencija.
