Banco de Dados - NoSQL

1
Banco de DadosBanco de Dados
na Nuvemna Nuvem
Natal/RN
2014
Pós-graduação em Arquitetura de Nuvem
Prof.Marcos Luiz Lins
Filho

2
Agenda
2
1 Dia (10/12)ᵒ – Histórico, evolução e conceitos
dos Bancos de Dados NoSQL
2 Dia (11/12)ᵒ – BD em Grafos com Neo4J
3 Dia (12/12)ᵒ – AWS e BDs na Nuvem
4 Dia (13/12)ᵒ – Apresentação de trabalhos

4
Motivação
4
 Contexto
 BD relacionais são o padrão quase SEMPRE;
 A escolha é qual o BD relacional usar;
 BD relacionais ameaçados pelos BD OO na década de 90, mas não vingou;
 Porque os BD OOs não decolaram?
 BD Relacionais de volta ao DOMINIO ABSOLUTO
 Depois de longo tempo de DOMÍNIO, surge nova ameaça BDs NoSQL;
 Na verdade não é ameaça, é alternativa;
 O que os BDs NoSQL tem de diferente dos BD OOs para decolar?
Fonte: FOWLER e SADALAGE, 2013.

55
 Memória Principal x Memória Secundária
 Armazenamento secundário
 Arquivos
 Banco de Dados
 BD = Flexibilidade
 Recuperação de parte do todo de forma rápida e fácil
 Concorrência (conceito de transações)
 Integração(Relação:Um para muitos - BD x Aplicações)
Histórico dos BDs Relacionais

66
 Por que BDs Relacionais foram bem sucedidos?
 Flexibilidade, Concorrência, Integração com padronização
 Aprende um MODELO, aplica a vários projetos
Histórico dos BDs Relacionais

77
 O que é isso ?
Incompatibilidade de Impedância
Fonte: BARRY, Douglas K.
Modelo Relacional
(tuplas e relações)
Estruturas de Dados
(Listas, pilhas, árvores etc)

88
 Se tornou mais aparente com o avanço da programação OO;
 Causa de grande frustração dos desenvolvedores OO;
 Forte Limitação dos BDs Relacionais ;
 Fez emergir os BDs OOs;
 No final tivemos:
 Linguagens OO se tornaram mais e mais fortes;
 BDs OO sucumbiram
 BDs Relacionais se fortaleceram amparados no suporte a SQL como
linguagem padrão de manipulação de dados;
 Divisão profissional entre desenvolvedores e DBAs;
 Surgimento de frameworks de mapeamento objeto-relacional (Ex.
Hibernate)

99
OO to Relacional
Relacional to OO
O PROBLEMA DO MAPEAMENTO

1010
BDs x Orientação a Serviços
SQL
BD
INTEGRAÇÃO

1111
SQL
BD
APLICATIVO

1212
SERVIÇOS

1313
 Encapsulamento nos serviços;
 Mais flexibilidade na resposta (Relações x Estrutura de dados)
 A camada de BDs pode ser de qualquer tipo (Relacional, OO,
NoSQL)
 Não há necessidade de conhecer como usar o BD e sim o serviço;
 Não há mais acesso direto ao BD (Segurança);

1414
 Década de 90 = Era da Internet e Bolha das .com (Crescimento)
 Evolução dos Websites (Registro de atividades, novas estruturas)
 Surgimento de redes sociais
 Novas formas de interação, novos usuários
 MUITO, MUITO, MUITO mais DADOS
 Necessidade de mais recursos computacionais
A Era dos BDs em Clusters

1515
DILEMA
IR PARA CIMA
X
OU PARA FORA

1616
ESCOLHA
PARA FORA
CLUSTERS

1717
NOVO DILEMA
BDs RELACIONAIS NÃO
FORAM PROJETADOS PARA
CLUSTERS

1818
PRIMEIROS PASSOS
 BDs em Clusters funcionando baseado num subsistema de disco compartilhado
 Oracle RAC ou Microsoft SQL Server
Sistema de
Arquivos
Cluster
reconhece
Subsistema de Disco
Compartilhadopersiste

1919
PRIMEIROS PASSOS
 BDs em Clusters funcionando baseado num subsistema de disco compartilhado
 Oracle RAC ou Microsoft SQL Server
Sistema de
Arquivos
Cluster
reconhece
Subsistema de Disco
Compartilhadopersiste
PONTO DE FALHA

2020
OUTRA IDEIA
FRAGMENTAÇÃO

2121
FRAGMENTAÇÃO
 Necessidade de melhor controle dos dados
 Controle vem para a aplicação
 Rastreamento de ONDE tá O QUE preciso para ter O QUE QUERO
 VAI PARA O ESPAÇO (ATRAVÉS DOS FRAGMENTOS)
 Consultas
 Integridade Referencial
 Transações
 E controle de consistência

2222
FRAGMENTAÇÃO
 Aumenta a complexidade técnica
 Custos de licenças se multiplicam (Licenças de BD por servidor)
 Tá difícil convencer o setor de compras a pagar várias vezes mais
para ter “QUASE” o mesmo
E agora?
Quem poderá nos defender?

2323
Big Table Dynamo

2424
Surgimento dos BDs NoSQL
2009
Eric Evans Johan Oskarsson
Reunião / Evento / Encontro
BDs Opensource e baseados em novas
alternativas de armazenamento de dados

2525
 Não utilizam SQL
 Tem linguagens próprias de consulta
 Não há ainda padrão (Motivo: Flexibilidade)
 Geralmente projetos Opensource
 Maioria orientada a execução em clusters
 Consistência e Distribuição diferentes (ACID não se aplica)
 Sem esquemas e estrutura fixas
Características Básicas

2626
 Diferentes tipos de armazenamento de dados para diferentes
circunstâncias
 Alternativas ao Modelo relacional
 Entender a natureza dos dados e como iremos manipulá-los para
escolher a melhor opção
NOVA REALIDADE
Mistura de tecnologias
Fortalecimento do uso de serviços
Persistência Poliglota

2727
Clusters
e
Produtividade

2828
A lógica por trás dos BDs NoSQL

2929
Modelo Relacional

3030
Modelo Relacional
Tabela: Cliente
Id Nome
1 Marcos
Tabela: ItemPedido
Id IdPedido IdProduto Preço
1 2 10 350,00
Tabela: Produto
Id Nome
10 Laptop
Tabela: Endereço
Id Logradouro Cidade Estado CEP
1 Av. Sen.
Salgado Filho
Natal RN 59.056-000
Tabela: Pedido
Id IdCliente IdEndEntreg
a
1 1 1

3131
Modelo Agregado

3232
Modelo Agregado

3333
Modelo Agregado - Consequências
 Conhecimento da estrutura agregada ajuda a armazenar e
distribuir os dados
 Flexibilidade para estabelecer modelos de agregados
 Relacionais não possuem conceito de agregados no modelo de
dados
 Bom para análise do agregado, ruim para análise de vários
agregados juntos
 Necessidade de conhecer previamente como e o que você vai
querer saber sobre os dados

3434
Modelo Agregado
chave de linha
chave de coluna valor de coluna
Família de colunas
perfil
pedidos

3535
Fonte: IGNATOVICZ e FERNANDES, 2013.
Por que então NoSQL?

3636

3737
Fonte: ARMBRUSTER e HUNGER, 2013.

3838

3939

4040
A função COMPLEXIDADE

4141
Tipos de BDs NoSQL
•Chave -valor
Oracle Riak (chave-valor)
Instância de Banco de Dados Cluster Riak
Tabela Bucket
Linha Chave-valor
RowID Chave
UserProfile
SessionData
ShoppingCart
CartItem
<Bucket = userData>
<Key = sessionID>
<Value = Object>
CartItem
 Valor é armazenado, sem preocupação com o
que representa
 Aplicação faz o tratamento e se preocupa com
entendimento do valor
 Muito escalar devido o acesso somente pela
chave
 Pode armazenar tudo num Bucket ou criar
buckets de domínio
 LIMITAÇÃO: Consulta só pela chave, retornando
o valor. Valor não pode ser consultado por
atributo.Geração das chaves.

4242
Tipos de BDs NoSQL
•Chave -valor
UserProfile
SessionData
ShoppingCart
CartItem
<Bucket = userData>
<Key = sessionID>
<Value = Object>
CartItem
 Armazenamento de informações de sessão
 Perfis de usuários e preferências
 Dados de carrinhos de compras
Bom para
 Relacionamento entre dados
 Transações com múltiplas operações
 Consultas por dados e atributos
 Operações por conjuntos
Ruim para

4343
Tipos de BDs NoSQL
•Documentos
 Acesso fácil aos atributos internos do documento
 Uso de visões materializadas para agregar
informações ou estabelecer consultas específicas
nos agregados
 Possível fazer consulta dos dados dentro do
documento no nível de atributo
 LIMITAÇÃO: Documentos armazenados devem
ser de uma mesma coleção.
Oracle MongoDB(documentos)
Instância de Banco de Dados Instância MongoDB
Esquema Banco de Dados
Tabela Coleção
Linha Documento
RowID _id
Junção DBRef

4444
Tipos de BDs NoSQL
•Documentos
 Registro de eventos (log)
 Sistema de Gerenciamento de Conteúdo (CMS)
 Análise web ou em tempo real (analytics)
 Aplicativos de comercio eletrônico
Bom para
 Transações complexas com diferentes
operações
 Consultas em estruturas de agregados variáveis
Ruim para

4545
Tipos de BDs NoSQL
•Família de Colunas
 Uso de famílias de colunas padrão e
SUPERCOLUNAS (Encadeamento)
 Eficaz para manter dados relacionados
agrupados
 Operações básicas usando GET, SET e DEL
 CQL (Padrão semelhante SQL – Cassandra)
 LIMITAÇÃO: Colunas lidas e
desserializadas de uma vez (Value
único).
Oracle Cassandra(colunas)
Instância de Banco de Dados Cluster
Banco de Dados Keyspace
Tabela Família de Colunas
Linha Linha
Coluna (a mesma para todas as
linhas)
Coluna (podem ser diferentes
por linhas)
Família de Colunas
Key
Key
Key
Coluna1
Co'luna1
Coluna1
Coluna2 ColunaN
Coluna2 ColunaN
Coluna2 ColunaN
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen

4646
Tipos de BDs NoSQL
•Família de Colunas
 Registro de eventos (log)
 Sistema de Gerenciamento de Conteúdo (CMS)
 Contadores
Bom para
 Sistemas que requerem ACID para leituras e
gravações
Ruim para
Família de Colunas
Key
Key
Key
Coluna1
Co'luna1
Coluna1
Coluna2 ColunaN
Coluna2 ColunaN
Coluna2 ColunaN
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen
Name1:
value1
Name1:
value2
NameN:
valuen

4747
Tipos de BDs NoSQL
•Grafos
 Baseado na Teoria dos Grafos
 Dois elementos principais: Nós e
Relacionamentos
 Permite armazenar relacionamentos entre
entidades
 Possibilita encontrar padrões
interessantes entre Nós
 Uma consulta é uma TRAVESSIA (forma de
percorrer)
 Custo baixo para inserir relacionamentos
novos (oposto de BD Relacional)
 Relacionamentos persistidos e não
calculados no momento da consulta
 Modelagem de fácil entendimento

4848
Tipos de BDs NoSQL
•Grafos
 Dados conectados
 Roteamentos, envio e serviços baseados em
localização
 Sistemas de recomendação
Bom para
 Sistemas com atualização em lote
(várias entidades atualizadas numa operação)
Ruim para

5151
De onde surgiram os grafos?
Leonhard Euler
Sete pontes de Königsberg
Resolveu em 1736

5252
De onde surgiram os grafos?
Fonte: TV Cultura
Sete pontes de Königsberg
Vídeo

5353
Por que GRAFOS?
Dados cada vez mais conectados

5454
Por que GRAFOS?
Grafos estão em todos os lugares
• Política, Economia, História, Ciência, Transportes
• Biologia, Química, Física, Sociologia
• Internet, Hardware, Software
• Redes Sociais : Família, Amigos, Trabalho, Vizinhos

5555
Por que GRAFOS?
Todo mundo tá usando Grafos

5656
Por que GRAFOS?
Todo mundo tá usando Grafos

5757
Relacional x Grafos
Relacional
Grafos

6060
O que é o BD em Grafo?
 Banco de dados com estrutura interna de armazenamento usando
Grafos
 Cada nós conhece seus vizinhos (nós adjacentes)
 A medida que o número de nós cresce o custo de recuperação de
informação permanece a mesma
 Implementa um índice para pesquisas

6161
Benchmarking

6262
Trabalhando com o Neo4j
 Gremlin
 Cypher – Query Language
 Java API, Framework Traversal e
REST API

6363
Gremlin

6464
Fonte: NEO4J.COM
Cypher
 Linguagem declarativa para grafos
 Simples, porém poderosa
 Consultas auto-explicativas
 Foco em O QUE recuperar e não COMO
recuperar
 Mix de diversas linguagens (SQL, SPARQL,
Python)

6565
Fonte: NEO4J.COM
Cypher – Cláusulas Básicas
 Consulta
 MATCH
 RETURN
 Atualização
 CREATE e DELETE (Nós e Relacionamentos)
 SET e REMOVE (propriedades)

6666
Fonte: NEO4J.COM
 Nós
 Nó simples - ( identificador )
 Nós relacionados – ( a ) --> ( b ) / ( a ) <-- ( b )
 Etiqueta – ( a:Pessoa ) --> ( b )
 Propriedades – ( a {nome: “Marcos”})
 Definindo Relacionamentos
 (a)-[r:REL_TYPE]->(b)
 Intervalos
 (a)-[*1..3]->(b)
Cypher – Padrões

6767
Cypher

6868
Cypher

6969
Cypher
Terra
? Maior

Vamos
testar ???

71
Natal/RN
2014
FOWLER, Martin e SADALAGE, Pramod. J. NoSQL DISTILLED – A brief guide to the
emerging world of polyglot persistence. 1a ed, Pearson Education. Inc, 2013.
ROBINSON, Ian., WEBER, Jim. e EIFREM, Emil. Graph Databases. First edition, O´Reilly
Media Inc., 2013.
ARMBRUSTER, Stefan e HUNGER, Michael. Introduction Graph Databases and Neo4j,
2013. Disponível em: http://www.bibliopedant.com/DXRf60i5GJh5jUPMGuUX
IGNATOWICZ, Eder e FERNANDES, Thiago. Neo4 o quê? Um guia prático para banco de
dados em grafos, 2013. Disponível em: http://www.infoq.com/br/presentations/neo4j-visao-
pratica
UNGER, Michael. Neo4J - NoSQL Database based in Java, 2010. Disponível em:
http://www.infoq.com/br/news/2010/03/neo4j-10
BARRY, Douglas K. Impedance Mismatch When Mapping from a Relational Database.
Disponível em: http://www.service-architecture.com/articles/object-oriented-
databases/impedance_mismatch. html
Referências Bibliográficas

72
Obrigado !!!
Marcos Luiz Lins
Filhowww.f acebook.com/ marcosluiz.linsf i
lho
marcoslins@gmail.com
@marcoslinsfilho

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