ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МУЛЬТИМОДЕЛЬНЫХ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ В ИГРОВОЙ ИНДУСТРИИ

Аннотация

Проводится исследование целесообразности и эффективности применения мультимодельных баз данных для хранения и обработки данных в игровой индустрии. Современные игровые проекты характеризуются высокой сложностью и разнородностью данных: от строго структурированной информации об игроках, предметах и квестах до слабоструктурированных и сильносвязанных данных, таких как системы рецептов, диалоговые деревья, отношения между кланами и внутриигровые энциклопедии. Существующие подходы, основанные на реляционных или одномодельных NoSQL-хранилищах, часто не обеспечивают необходимой гибкости, производительности и удобства разработки для таких комплексных сценариев. Целью исследования является проектирование и сравнительный анализ производительности мультимодельного решения в контексте типовых игровых механик. Авторами разработана структура мультимодельного хранилища на базе СУБД ArangoDB, которая интегрирует документную, графовую и ключ-значение модели данных. Архитектура решения охватывает ключевые компоненты RPG-игр: управление игроками и инвентарём, систему квестов, диалогов, рецептов крафта, таблиц добычи, клановых взаимоотношений, а также полнотекстовый поиск по внутриигровой энциклопедии с использованием ArangoSearch. Экспериментальная часть включает подробное сравнение производительности разработанного мультимодельного хранилища с реляционной СУБД PostgreSQL и документной MongoDB на реалистичных наборах данных и запросах. Результаты демонстрируют значительное преимущество мультимодельного подхода при выполнении операций, требующих обхода сложных связей: например, поиск враждебных игроков через граф клановых отношений в ArangoDB выполняется в среднем в 11 раз быстрее, чем аналогичный JOIN-запрос в PostgreSQL. В то же время, для сценариев с частыми модификациями линейно организованных данных (например, обновление статуса квестов) мультимодельное хранилище показывает несколько более низкую производительность по сравнению с реляционной моделью, что однако является допустимым в контексте общей архитектуры игрового проекта. Исследование подтверждает, что мультимодельные СУБД, в частности ArangoDB, представляют собой перспективное решение для игровой индустрии, позволяя в рамках единой платформы эффективно комбинировать различные модели данных, упрощать разработку и достигать высокой производительности на сложносвязанных данных, что является критически важным для современных многопользовательских игр

Авторы

Список литературы

1. List'ev D.S., Savina A.G., Malyavkina L.I. Tendentsii razvitiya igrovoy industrii [Trends in the develop-ment of the gaming industry], Tsifrovye instrumenty obespecheniya ustoychivogo razvitiya ekonomiki i obrazovaniya: novye podkhody i aktual'nye problem [Digital tools for ensuring sustainable development of economy and education: new approaches and current problems]. 2022. pp. 69-75.

2. Kishkevich D.V., Nesterenkov S.N., Markov A.N. Primenenie tekhnologii Big Data v igrovoy industrii = Application of Big Data technology in the game industry [Application of Big Data technology in the game industry], BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA i analiz vysokogo urovnya: materialy VIII Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., Minsk, 11–12 maya 2022 g. Belorus. gos. un-t informatiki i radi-oelektroniki [BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA i analiz vysokogo urovnya: materials of the VIII International Scientific and Practical Conference, Minsk, May 11–12, 2022. Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics]; editorial board: V.A. Bogush [i dr.]. Minsk, 2022, pp. 120-124.

3. Khine P.P., Wang Z. A review of polyglot persistence in the big data world, Information, 2019,

Vol. 10, No. 4, pp. 141.

4. Holubová I., Vavrek M., Scherzinger S. Evolution management in multi-model databases, Data & Knowledge Engineering, 2021, Vol. 136, Art. 101932.

5. Mihai (Rizescu) G. Multi-Model Database Systems: The State of Affairs, Annals of Dunarea de Jos University of Galati. Fascicle I. Economics and Applied Informatics, 2020, Vol. XXVI, pp. 211-215.

6. Lu J., Holubova I. Multi-model Databases: A New Journey to Handle the Variety of Data, ACM Com-puting Surveys, 2019, Vol. 52, No. 3, pp. 1-38.

7. Laputsenko A.V., Klochkova M.V. Osobennosti razlichnykh sistem upravleniya bazami dannykh [Fea-tures of various database management systems], Potentsial rossiyskoy ekonomiki i innovatsionnye puti ego realizatsii [Potential of the Russian economy and innovative ways of its implementation], 2022, pp. 337-342.

8. Jowan S.A., Faraj Swese R., Yousf Aldabrzi A., Saad Shertil M. Traditional RDBMS to NoSQL Data-base: New Era of databases for Big Data, Journal of Humanities and Applied Science, 2016, Vol. 29.

9. Alekseev A.M., Borozna V.S., Suruzhiy N.A. Sistemy upravleniya bazami dannykh. Klassifikatsiya sistem upravleniya bazami dannykh [Database management systems. Classification of database management systems], 2023.

10. Karpyuk A.D., Vlasenkova D.G. Kakie vidy SUBD i ikh realizatsii sushchestvuet i chto podkhodit luchshim obrazom dlya razrabotki avtomatizirovannykh informatsionnykh sistem? [What types of DBMS and their implementations exist and what is best suited for the development of automated infor-mation systems?], Prioritetnye napravleniya innovatsionnoy deyatel'nosti v promyshlennosti: sb. nauch. st. po itogam Chetvertoy mezhdunar. nauch. konf., Kazan', 29–30 aprelya 2020 goda [Priority direc-tions of innovative activity in industry: collection of scientific articles on the results of the Fourth Interna-tional Scientific Conference, Kazan, April 29–30, 2020]. In 2 parts. Part 2, 2020, pp. 62-64. EDN UPKNFL.

11. Stack Overflow Developer Survey 2025, Stack Overflow. Available at: https://survey.stackoverflow.co/2025 (accessed 01 August 2025).

12. Rai P.K., Singh P. International Journal of Computer Science and Mobile Computing Studies and Anal-ysis of Popular Database Models, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2015, Vol. 4, No. 5, pp. 834-838.

13. Sokolov K.K. Sravnenie relyatsionnykh i nerelyatsionnykh modeley SUBD [Comparison of relational and non-relational DBMS models], Nauchnoe obespechenie tekhnicheskogo i tekhnologicheskogo pro-gressa [Scientific support of technical and technological progress], 2019, pp. 39-41.

14. Guo Q., Zhang C., Zhang S., Lu J. Multi-model query languages: taming the variety of big data, Dis-tributed and Parallel Databases, 2023, pp. 1-41.

15. Kupriyanchik E.M. Sravnitel'nyy analiz podkhodov k razrabotke prilozheniy NoSQL i SQL SUBD [Comparative analysis of approaches to application development for NoSQL and SQL DBMS],

XI Kongress molodykh uchenykh [XI Congress of Young Scientists], 2022, pp. 72-75.

16. Pokorný J. Graph databases: their power and limitations, Computer Information Systems and Industrial Management: Proc. of the 14th IFIP TC 8 International Conference, CISIM 2015, Warsaw, Poland, September 24-26, 2015. Springer International Publishing, 2015, pp. 58-69.

17. Sharipova N.N. Ob ispol'zovanii NOSQL-khranilishch dannykh [On the use of NoSQL data storages], Vostochno-Evropeyskiy nauchnyy zhurnal [East-European Scientific Journal], 2016, Vol. 9, No. 3,

pp. 73-76. EDN XRXLFF.

18. Galiguzova E.V., Illarionova Yu.E. Sravnenie relyatsionnykh i nerelyatsionnykh SUBD [Comparison of relational and non-relational DBMS], Simvol nauki [Symbol of Science], 2023, No. 1-2, pp. 14-17.

19. Postmortem of service outage at 3.4M CCU, Fortnite: Official Website. Available at: https://www.fortnite.com/news/postmortem-of-service-outage-at-3-4m-ccu (accessed 01 August 2025).

20. Bazy dannykh v onlayn-igrakh. Ot Allodov Onlayn do Skyforge [Databases in online games. From Allods Online to Skyforge], Blog kompanii VK [VK Company Blog]. Available at: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/182088/ (accessed 01 August 2025).

21. Making Our Backside Bigger [Making Our Backside Bigger], Eve Online: Official Website [Eve Online: Official Website]. Available at: https://www.eveonline.com/news/view/making-our-backside-bigger (ac-cessed 01 August 2025).

22. Kotenko V.N., Eliseev V.O. Innovatsionnyy metod khraneniya dannykh v igrakh v zhanre Role-Playing Game [Innovative method of data storage in Role-Playing Games], Donetskie chteniya 2021: obra-zovanie, nauka, innovatsii, kul'tura i vyzovy sovremennosti [Donetsk readings 2021: education, science, innovation, culture and challenges of our time], 2021, pp. 243-246.

23. Za chashkoy kofe s razrabotchikami: klassicheskaya versiya World of Warcraft [Over a cup of coffee with the developers: the classic version of World of Warcraft], Ofitsial'nyy sayt kompanii Activision Bliz-zard [Official website of Activision Blizzard company]. Available at: https://news.blizzard.com/ ru-ru/world-of-warcraft/21881587/za-chashkoj-kofe-s-razrabotchikami-klassicheskaya-versiya-world-of-warcraft (accessed 01 August 2025).

24. Abdullah Alqwbani B., Zuping Z., Aqlan F., Alqwbani A., Zuping Z., Aqlan F. Big Data Management for MMO Games and Integrated Website Implementation, Global Journals Inc. (USA), 2014, Vol. 14, No. 6, Version 1.0.

25. MMORPG Data Storage (Part 1), Plant Based Games. Available at: https://plantbasedgames.io/ blog/posts/01-mmorpg-data-storage-part-one/ (accessed 01 August 2025).

26. Unity: The Gaming Industry in 2025, GameDev Reports, 2025. Available at: https://gamedevreports.substack.com/p/unity-the-gaming-industry-in-2025 (accessed 01 August 2025).

27. Newzoo Global Games Market Report 2024, Newzoo. Available at: https://newzoo.com/resources/ trend-reports/newzoo-global-games-market-report-2024-free-version (accessed 24 August 2025).

28. DB-Engines Ranking, DB-Engines. Available at: https://db-engines.com/en/ranking (accessed 01 August 2025).

29. Obzor mul'timodel'nykh baz dannykh [Overview of multi-model databases], Big Data School, 2023. Available at: https://bigdataschool.ru/blog/multimodel-databases-overview/ (accessed 24 August 2025).

30. NoSQL Performance Benchmark 2018 – MongoDB, PostgreSQL, OrientDB, Neo4j and ArangoDB // ArangoDB. Available at: https://arangodb.com/2018/02/nosql-performance-benchmark-2018-mongodb-postgresql-orientdb-neo4j-arangodb/ (accessed 01 August 2025).

31. Ye F., Sheng X., Nedjah N., Sun J., Zhang P. A Benchmark for Performance Evaluation of a Multi-Model Database vs. Polyglot Persistence, Journal of Database Management, 2023, Vol. 34, No. 1, pp. 1-20.

32. TimeConqueror/gamedev-multimodal-dbms, GitHub. Available at: https://github.com/TimeConqueror/ gamedev-multimodal-dbms (accessed 01 August 2025).

Скачивания

Опубликовано:

2025-12-30

Номер:

Раздел:

РАЗДЕЛ II. АНАЛИЗ ДАННЫХ, МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ

Ключевые слова:

Мультимодельные хранилища данных, схемы баз данных, NoSQL модели данных, документная модель, реляционная модель, хранилища данных, ArangoDB, разработка игр

Для цитирования:

А.А. Коблов , О.М. Ромакина , А.С. Клемешева , А. З. Арсеньева ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МУЛЬТИМОДЕЛЬНЫХ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ В ИГРОВОЙ ИНДУСТРИИ. Известия ЮФУ. Технические науки. – 2025. - № 6. – С. 105-121.