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Por Fernando Cunha
Uma Breve Introdução
Fernando Cunha – fecunhainfo@gmail.com
• Bacharel em Informática
• Pós graduado Engenharia de Software UFPR
• Pós graduando em Gestão de TI
• ITIL V3 Foundation Certificate
• Gerente de Projetos
Contatos:
http://br.linkedin.com/pub/fernando-cunha/26/67a/827/
Palestrante:
 NOSQL é um termo genérico que define bancos de
dados não-relacionais.
 Termo introduzido por Carlos Strozzi em um evento de
banco de dados open-source em 1998
 Em 2009 Eric Evans reintroduziu o termo em outro
evento de banco de dados open-source
 Pronuncia-se - noseequel
O que significa?
Quem?
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 Suprir as necessidades introduzidas pelo o fenômeno
BIG DATA
Classificação de SGBD NOSQL
 Coleção de chaves únicas associada a um valor, que pode ser de
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Exemplo:
Key: 1234 Value: “Fernando”
Key: 2343 Value: “Name=Fernando, age=29”
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 Famílias de colunas (um repositório para colunas,
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Pessoas ; 4564 ; nome : Ana ; idade : 30;
KEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENTKEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENT
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 Banco de dados baseado em grafos, nele temos as entidades
chamadas de vértices (ou node) que são ligadas entre elas pelas
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Exemplo:
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relacionamento é igual a “segue”
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 Os documentos são as unidades básicas
de armazenamento e estes não utilizam necessariamente
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Exemplo:
{"user":{
"id": "123",
"name": "Emmanuel",
"addresses":[
{"city":"Paris"},
{"city":"Sao Paulo"}]}
KEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENTKEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENTKEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENTKEY VALUE COLUMN GRAPH DOCUMENT
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Joao da Silva
33454
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Name=Fernando, age=29
Key - Value Column
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Classificação de SGBD NOSQL
150 tipos de banco de dados NOSQL
Fonte: http://nosql-database.org/
Dados compilados manualmente
30%
13% 13%
7%
37%
0%
5%
10%
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20%
25%
30%
35%
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Key Value Document Store Graph Databases Column Não categorizado
Classificação de SGBD NOSQL e quem
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http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1M9YEHW&ct=131028&st=sb
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http://www.slideshare.net/kevinweil/nosql-at-twitter-nosql-eu-2010
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Referencias
http://www.mongodb.com/events/
http://docs.mongodb.org/manual/core/read-operations-introduction/
http://data.ime.usp.br/sbbd2012/artigos/pdfs/sbbd_min_01.pdf
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http://www.indeed.com/jobtrends?q=nosql+developer&l=
http://blog.nahurst.com/visual-guide-to-nosql-systems
http://revistaopara.facape.br/index.php/opara/article/download/121/72
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Introdução ao NOSQL

Notas do Editor

  1. Processamento análitico de grandes volumes de dados complexos produzidos por aplicações. Esses dados podem ser aplicações cientifica e de engenharia, redes sociais, rede sensores, dados médicos, transações de comercio eletronicos e na maioria da vezes não estruturados Como suportar o crescimento maciço de volume, velocidade e variedade de informações? Como suportar mudanças inesperadas nas aplicações e pico de usuários simultâneos? Como armazenar diferentes formatos de dados, sejam eles não-estruturados, semi-estruturados ou estruturados?
  2. Criar um comparativo de NOSQL com SQL A base de dados NoSQL foi criada para suportar o crescimento maciço de volume, velocidade e variedade de informações. Em comparação com a base de dados tradicional, conhecida como relacional e que utiliza uma abordagem rígida baseada em esquematização, a tecnologia NoSQL pode suportar mudanças inesperadas na aplicação, pico de usuários simultâneos e armazenamento de diferentes formatos de dados, sejam eles não estruturados, semi estruturados ou estruturados.
  3. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Melhorar lay-out Key Value: coleção de chaves únicas e de valores, os quais são associados com as chaves Document: os documentos são as unidades básicas de armazenamento e estes não utilizam necessariamente qualquer tipo de estruturação pré-definida e são basedos em JSON. (JavaScript Object Notation) Column: muda-se o paradigma de orientação a registros (ou tuplas) para orientação a atributos (ou colunas). O Cassandra possui colunas (tuplas que contém nome, valor e timestamp), famílias de colunas (um repositó rio para colunas, análogo a uma tabela do Modelo Relacional) e super-colunas (compostas por arrays de colunas) Graph: os dados são armazenados em nó s de um grafo cujas arestas representam o tipo de associação entre esses nós. NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido Apesar de possuírem certas características em comum, tais como serem livres de esquema, promoverem alta disponibilidade e maior escalabilidade, os sistemas de bancos de dados NoSQL existentes possuem diversas singularidades
  4. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Melhorar lay-out Key Value: coleção de chaves únicas e de valores, os quais são associados com as chaves Document: os documentos são as unidades básicas de armazenamento e estes não utilizam necessariamente qualquer tipo de estruturação pré-definida e são basedos em JSON. (JavaScript Object Notation) Column: muda-se o paradigma de orientação a registros (ou tuplas) para orientação a atributos (ou colunas). O Cassandra possui colunas (tuplas que contém nome, valor e timestamp), famílias de colunas (um repositó rio para colunas, análogo a uma tabela do Modelo Relacional) e super-colunas (compostas por arrays de colunas) Graph: os dados são armazenados em nó s de um grafo cujas arestas representam o tipo de associação entre esses nós. NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido Apesar de possuírem certas características em comum, tais como serem livres de esquema, promoverem alta disponibilidade e maior escalabilidade, os sistemas de bancos de dados NoSQL existentes possuem diversas singularidades
  5. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Melhorar lay-out Key Value: coleção de chaves únicas e de valores, os quais são associados com as chaves Document: os documentos são as unidades básicas de armazenamento e estes não utilizam necessariamente qualquer tipo de estruturação pré-definida e são basedos em JSON. (JavaScript Object Notation) Column: muda-se o paradigma de orientação a registros (ou tuplas) para orientação a atributos (ou colunas). O Cassandra possui colunas (tuplas que contém nome, valor e timestamp), famílias de colunas (um repositó rio para colunas, análogo a uma tabela do Modelo Relacional) e super-colunas (compostas por arrays de colunas) Graph: os dados são armazenados em nó s de um grafo cujas arestas representam o tipo de associação entre esses nós. NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido Apesar de possuírem certas características em comum, tais como serem livres de esquema, promoverem alta disponibilidade e maior escalabilidade, os sistemas de bancos de dados NoSQL existentes possuem diversas singularidades
  6. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Melhorar lay-out Key Value: coleção de chaves únicas e de valores, os quais são associados com as chaves Document: os documentos são as unidades básicas de armazenamento e estes não utilizam necessariamente qualquer tipo de estruturação pré-definida e são basedos em JSON. (JavaScript Object Notation) Column: muda-se o paradigma de orientação a registros (ou tuplas) para orientação a atributos (ou colunas). O Cassandra possui colunas (tuplas que contém nome, valor e timestamp), famílias de colunas (um repositó rio para colunas, análogo a uma tabela do Modelo Relacional) e super-colunas (compostas por arrays de colunas) Graph: os dados são armazenados em nó s de um grafo cujas arestas representam o tipo de associação entre esses nós. NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido Apesar de possuírem certas características em comum, tais como serem livres de esquema, promoverem alta disponibilidade e maior escalabilidade, os sistemas de bancos de dados NoSQL existentes possuem diversas singularidades
  7. Gráfico de pizza
  8. Gráfico de pizza
  9. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Indicado para em todos Key Value: Distribuição em hash table Document: basedos em JSON documentos Graph Sistema baseado em graficos Utilizando em: rede sociais NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido
  10. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Indicado para em todos Key Value: Distribuição em hash table Document: basedos em JSON documentos Graph Sistema baseado em graficos Utilizando em: rede sociais NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido
  11. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Indicado para em todos Key Value: Distribuição em hash table Document: basedos em JSON documentos Graph Sistema baseado em graficos Utilizando em: rede sociais NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido
  12. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Indicado para em todos Key Value: Distribuição em hash table Document: basedos em JSON documentos Graph Sistema baseado em graficos Utilizando em: rede sociais NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido
  13. Antes desse slide adicionar comparativo NOSQL e SQL Fazer slide separado de exemplos reais Somente explicar as categorias Indicado para em todos Key Value: Distribuição em hash table Document: basedos em JSON documentos Graph Sistema baseado em graficos Utilizando em: rede sociais NOSQL: Schema-free Non-Relacional Denormalizado Column storage Distribuido
  14. http://docs.neo4j.org/chunked/stable/query-predicates.html http://console.neo4j.org/?init=create%20(_0%20%7B%60age%60%3A25%2C%20%60name%60%3A%22Tobias%22%7D)%0Acreate%20(_1%20%7B%60age%60%3A34%2C%20%60name%60%3A%22Peter%22%7D)%0Acreate%20(_2%3A%60Swedish%60%20%7B%60age%60%3A36%2C%20%60belt%60%3A%22white%22%2C%20%60name%60%3A%22Andres%22%7D)%0Acreate%20_2-%5B%3A%60KNOWS%60%5D-%3E_0%0Acreate%20_2-%5B%3A%60KNOWS%60%5D-%3E_1&query=match%20(n)%20where%20n.name%20%3D%20%27Peter%27%20xor%20(n.age%20%3C%2030%20and%20n.name%20%3D%20%22Tobias%22)%20or%20not%20(n.name%20%3D%20%22Tobias%22%20or%20n.name%3D%22Peter%22)%20return%20n&version=2.1.3&no_root=true
  15. Melhorar lay-out
  16. Deixar bonito e em portugues as app e o tipos em ingles
  17. Splunk- usa cassandra Netflix – No momento do cadastro é adiciona a preferencia de filmes e o NetFlix recomenda o filmes baseado no seu perfil
  18. Splunk- usa cassandra Netflix – No momento do cadastro é adiciona a preferencia de filmes e o NetFlix recomenda o filmes baseado no seu perfil
  19. Splunk- usa cassandra Netflix – No momento do cadastro é adiciona a preferencia de filmes e o NetFlix recomenda o filmes baseado no seu perfil
  20. Tamanho da amostra - EUA
  21. para o nosso Índice de Competências NoSQL LinkedIn, que monitora menções de banco de dados NoSQL em perfis de usuários NoSQL Melhorar gráfico