Introdução ao Nosql
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O documento introduz o conceito de bancos de dados NoSQL, discutindo suas vantagens em relação aos bancos de dados relacionais, como maior escalabilidade e desempenho. Apresenta os principais tipos de bancos de dados NoSQL (chave-valor, documento, grafo e coluna), além de exemplos comparativos entre consultas SQL e MongoDB.
Introdução ao Nosql
- 2. Introdução • Modelo Relacional – 1970 • SGBDs • Relações • Tuplas • Colunas • Restrições de Integridade • Normalização • SQL(Structured Query Language)- IBM • Algebra Relacional
- 3. Limitações • Evolução de Sistemas -> Volume de Dados • Google – Petabytes – 10 bytes • Upgrade • Servidores 15
- 4. NoSQL - Not Only SQL • Propósito • Solução – Gerenciamento de Arquivos em grande massa. • Performance • Surgimento 1998 • Sem Interface SQL • Livre – Flexível • MRNN – Modelo Relacional não Normalizado • Histórico de Implementações • 2004 – Google – BigTable • 2007 – Amazon – sistema Dynamo • 2008 – Facebook – Cassandra • 2009 CouchDB / Mongo DB • 2010 - Twitter - MySQL to Cassandra
- 5. Tipos • Chave-valor Vantagem - o modelo chave-valor “favorece alta escalabilidade ao invés da consistência Desvantagem - omite recursos ricos para consultas (especialmente operações de joins e agregação são postas de lado)
- 6. Tipos • Orientado a documento • Vantagem - permite que novos campos sejam adicionados a um documento sem que isso cause algum problema na base de dados. • Consulta direta • Desvantagem - não possuem esquema, ou seja, os documentos armazenados não precisam possuir estrutura em comum”. • Duplicidade dos dados. • Exemplo: tendo como contexto uma estrutura que mantenha a relação de Pessoa com Cargo e fosse criada uma consulta para recuperar o cargo da pessoa “A”, no modelo orientado a documentos bastaria recuperar o documento da “A”. Por que? Conteria o documento de seu cargo, já no modelo relacional seria necessário realizar um join entre a tabela Pessoa e Cargo, o que tem um custo de desempenho para execução, melhor percebido em consultas mais complexas.
- 7. Tipos • Orientado a grafo • Vantagem – O fato de “não existir tanta replicação de dados como nos outros modelos, fato que acontece por se aproveitar do relacionamento entre os registros” • Exemplo: Se houver dois documentos, um representando a pessoa “A” e outra representando a pessoa “B” e ambos conhecem a pessoa “C”, tanto o documento “A” quanto “B” teriam que guardar uma instância da pessoa “C”. No caso dos grafos, isso é resolvido apenas utilizando ligações com arestas que armazenam um valor que indica que a pessoa • conhece “C”;
- 8. Tipos • Orientado a colunas • O exemplo da Figura abaixo que modela o conceito de amigos, onde primeiroNome e sobrenome são colunas pertencentes à família de colunas denominada nome. De maneira semelhante, as colunas endereço, cidade e estado pertencem à família local. Observe que para a linha 001, o amigo Hélio tem diferentes endereços, onde para cada um deles tem um timestamp correspondente. Como já foi dito, o acesso à linha é atômico, ou seja, mesmo 7 coluna sobrenome da linha 001, todas as colunas são retornadas quando esta linha for consultada.
- 9. SGBDs X NoSQL • Escalonamento • Vertical – Upgrade • Horizontal - Servidores (Máquinas ou Nuvem) • Sharing – Utilização e Armazenamento em conjunto • Desnormalização
- 10. SGBDs X NoSQL • Vantagens NoSQL • Disponibilidade • Otimizado • Em 2008, enquanto ainda utilizava o PostgreSQL, o site que funciona como rede social ficou 84 horas for do ar. Em 2009, após a utilização do Cassandra, esse tempo foi sensivelmente reduzido para 23 horas e 45 minutos. http://www.computerworld.com/s/article/9161078/Twitter_growth _prompts_switch_from_MySQL_to_NoSQL_database • Menor tempo de resposta para consultas, paralelismo de atualização de dados e maior grau de concorrência. • Locks - Controle de Concorrência de Multi-versões (MVCC)
- 11. SGBDs X NoSQL • Controle de Concorrência: Bloqueios x MVCC
- 12. SGBDs X NoSQL • Modelo NoSQL • Tal idéia se baseia no Teorema de Eric Brewer conhecido como Teorema CAP (Consistency, Availability e Partition Tolerance), o qual afirma que é impossível para um sistema computacional distribuído garantir, de forma simultânea, consistência, disponibilidade e tolerância ao particionamento. Segundo esse teorema, um sistema distribuído pode garantir apenas duas dessas três características simultaneamente. E. Brewer. “Towards Robust Distributed Systems”. (Invited Talk). Principles of Distributed Computing (PODC), Portland, Oregon, Julho 200
- 13. SGBDs X NoSQL • Modelo NoSQL • Esse conceito é estendido para o paradigma chamado BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency) que se caracteriza por ser basicamente disponível, ou seja, o sistema parece estar funcionando o tempo todo; em estado leve, o sistema não precisa ser consistente o tempo todo; e eventualmente consistente, o sistema torna-se consistente no momento devido. D. Pritchett, “BASE: An Acid Alternative”, ACM Queue vol. 6, no. 3, Julho 2008.
- 14. SGBD X NoSQL • Modelo Relacional • Esse modelo entra em contraste com o paradigma ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) comumente associado aos SGBDs relacionais. Enquanto o modelo ACID força a consistência ao final de cada operação, o modelo BASE permite que o banco de dados esteja eventualmente em um estado consistente. A disponibilidade do modelo BASE está relacionada ao fato de que a queda de uma máquina do sistema não leva o sistema como um todo a ser interrompido, representando apenas uma máquina a menos disponível D. Pritchett, “BASE: An Acid Alternative”, ACM Queue vol. 6, no. 3, Julho 2008
- 15. Exemplos SQL MongoDB CREATE TABLE USERS (a Number, b Number) db.createCollection("mycoll") INSERT INTO USERS VALUES(3,5) db.users.insert({a:3,b:5}) SELECT a,b FROM users db.users.find({}, {a:1,b:1}) SELECT a,b FROM users WHERE age=33 db.users.find({age:33}, {a:1,b:1}) SELECT * FROM users WHERE age=33 ORDER BY name db.users.find({age:33}).sort({name:1}) SELECT * FROM users WHERE age>33 db.users.find({age:{$gt:33}}) SELECT * FROM users WHERE age!=33 db.users.find({age:{$ne:33}}) SELECT * FROM users WHERE name LIKE "%Joe%" db.users.find({name:/Joe/}) SELECT * FROM users WHERE a=1 and b='q' db.users.find({a:1,b:'q'})
- 16. Exemplos • $lt – menor que • $gt – maior que • $lte – menor ou igual a • $gte – maior ou igual a • $ne – diferente de • $in – está em (recebe uma lista) • $nin – não está em • $mod – resto igual a (recebe uma lista onde o primeiro valor é o divisor e o segundo o resto) • $exists – contém ou não o atributo • $not – negação de uma condição
- 17. NoSQL V Relacional ?
- 18. Concluindo
- 19. Referências • http://ulbra- to.br/encoinfo/artigos/2012/Utilizacao_da_Classe_de_Banco_ de_%20Dados_NOSQL_como_Solucao_para_Manipulacao_de _Diversas_Estruturas_de_Dados.pdf • http://www.infobrasil.inf.br/userfiles/27-05-S4-1-68840- Bancos%20de%20Dados%20NoSQL.pdf • http://www.addlabs.uff.br/sbsc_site/SBSC2011_NoSQL.pdf