NoSQL: onde, como e por quê? Cassandra e MongoDB

1. NoSQL: onde, como e por quê? Rodrigo Hjort [email_address]

2. Quem aqui usa banco de dados?

3. Por que precisamos de SQL?

4. Onde usamos SQL (i.e. ACID)?

5. MAS...

6. Universo digital em expansão Fonte: IDC White Paper, "The Diverse and Exploding Digital Universe", 2008.

7. Aplicações web modernas

8. Escalabilidade vertical é complicada e/ou cara!

9. Os modelos transacionais ACID pessimista, forçando consistência ao final de cada operação

10. BASE otimista, aceitando que a consistência esteja em um “estado de fluxo” http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128 Possibilita a escalabilidade horizontal...

11. NoSQL = Not Only SQL http://nosql-database.org/ distribuídos não relacionais horizontalmente escaláveis esquemas flexíveis replicáveis APIs simples

12. Zoologia dos bancos NoSQL Wide Column Store / Column Families Key-Value Store Document Store NoSQL Database

13. MAS...

14. Você precisa escolher 2! Teorema de Brewer: CAP Consistência : visão única para os clientes

15. Disponibilidade : toda operação tem uma resposta

16. Partição : sistema continua operante mesmo enfrentando partições na rede Consistência Consistency Disponibilidade Availability Partição Partition Tolerance

17. I. Consistência e Disponibilidade Limitações na escalabilidade (leitura e escrita) C A

18. II. Consistência e Partição Completamente inacessível se qualquer um dos nós estiver fora! C P

19. III. Disponibilidade e Partição Nem sempre lê a informação mais recente: futuramente consistente A P

20. “ A high performance, scalable, distributed storage and processing system for structured and unstructured data.”

21. Cassandra: um breve histórico Bigtable Dynamo

22. Um novo modelo de dados Row schema-less schema-optional

23. Exemplo: modelagem do Twitter Users Following Followers @paul segue @brigitte desde 22/08/2010 john name: John Doe pass: swordfish joined: 20091115 paul name: Paul Lane pass: thepass joined: 20091129 john paul: 20091204 brigitte: 20100815 paul john: 20091205 debora: 20100729 brigitte: 20100822 john tom: 20091128 paul: 20091205 brigitte john: 20100815 paul: 20100822

24. Exemplo: modelagem do Twitter Statuses (Tweets) Timeline Userline Tweets do @john Tweets dos usuários que o @paul segue data/hora tweet 12345 user: john body: Nuvem privada do @serpro! retweets: 123 12346 user: brigitte john 20100116083155: 12346 paul 20100116083002: 12345 20100116083155: 12346 john 20100116083002: 12345 20100118235914: 23457 brigitte 20100116083155: 12346 tweet body: Acabei de #acordar. tags acordar: 1

25. CQL (Query Language) CREATE COLUMNFAMILY users ( KEY varchar PRIMARY KEY, name varchar, pass varchar, joined bigint); INSERT INTO users (KEY, name, pass) VALUES ('jsmith', 'John Smith', 'changeme') USING CONSISTENCY QUORUM; SELECT * FROM users WHERE KEY = 'jsmith'; u'jsmith' | u'pass',u'changeme' SELECT name..pass FROM users WHERE KEY >= 'h' LIMIT 10; CREATE INDEX users_joined_idx ON users (joined); DELETE joined FROM users where KEY = 'jsmith';

26. “ It took two weeks to perform ALTER TABLE on the statuses [tweets] table.” – Twitter

27. Particionamento e replicação Fixed Circular Space (Ring) Virtual Nodes Consistent Hashing (MD5) N=3 h(key2) 0 1 1/2 F E D C B A h(key1)

28. Ajuste de parâmetros (N, R, W) Consistência versus Escalabilidade

29. Ajuste por requisição (R, W) Zero

30. One

31. Quorum: N / 2 + 1

32. All N: réplicas

33. R + W > N

34. Read repair ack cliente réplica réplica réplica coordenador

35. Comunicação entre os nós Gossip-Based Protocol

36. Relacional versus NoSQL Dados do benchmark Base com 50 GB de dados MySQL leitura: ~350 ms

37. escrita: ~300 ms Cassandra leitura: ~15 ms

38. escrita: ~0,12 ms Leitura 23x mais rápida! Escrita 2500x mais rápida!

39. “ MongoDB (from "humongous") is a scalable, high-performance, open source, powerful, document-oriented database written in C++.”

40. O modelo de dados Relacional (Tabular) Orientado a Documentos

41. Modelo Relacional

42. Modelo Orientado a Documentos

43. { _id : ObjectId("5ebf5e0fec5fab7db2b9b40e"), title : "Introdução ao MongoDB", slug : "introducao-ao-mongodb", body : "Este é o texto do post...", published : true, created : "Jun 28 2011 13:48:22 AMT", updated : "Jun 28 2011 17:01:15 AMT", comments : [ { author : "john", email : "john@doe.com", body : "Caramba!", created : "Jun 28 2011 15:01:30 BRST" } ] , tags : [ "databases", "MongoDB", "nosql" ] } Um documento JSON Array Object ID Embedded Document

44. Linguagem de Consulta SELECT * FROM usuarios > db.usuarios.find() SELECT nome FROM usuarios > db.usuarios.find({}, {“nome”: 1}) SELECT * FROM usuarios WHERE idade = 29 > db.usuarios.find({“idade”: 29}) SELECT * FROM usuarios WHERE idade = 29 AND ativo = true > db.usuarios.find({“idade”: 29, “ativo”: true}) SELECT * FROM usuarios WHERE idade >= 18 AND idade <= 30 > db.usuarios.find({“idade”: {“$gte”: 18, “$lte”: 30}}) SELECT * FROM usuarios WHERE nome LIKE “%admin%” > db.usuarios.find({“nome”: /admin/i})

45. Linguagem de Consulta SELECT * FROM usuarios ORDER BY nome > db.usuarios.find().sort({“nome”: 1}) SELECT * FROM usuarios ORDER BY idade DESC, nome > db.usuarios.find().sort({“idade”: -1, “nome”: 1}) SELECT * FROM usuarios LIMIT 3 > db.usuarios.find().limit(3) SELECT * FROM usuarios OFFSET 5 > db.usuarios.find().skip(5) SELECT * FROM usuarios LIMIT 3 OFFSET 5 > db.usuarios.find().limit(3).skip(5) SELECT * FROM usuarios ORDER BY nome LIMIT 3 > db.usuarios.find().sort({“nome”: 1}).limit(3)

46. Map Reduce índices capped collections Server-Side Scripting GridFS ad hoc queries

47. Sharding

48. Auto-Sharding + Replicação

49. A grande ruptura

50. A segunda ruptura

51. “ NoSQL adoption is inevitable because, just as in every other walk of life, there are different tools for different jobs” – Stephen O'Graddy (RedMonk) Rodrigo Hjort [email_address] http://www.hjort.co

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