O documento aborda a modelagem de dados NoSQL em ambientes de nuvem, destacando suas vantagens e desvantagens em relação ao SQL, como maior desempenho e escalabilidade. São discutidos diferentes modelos de dados (chave-valor, documentos, colunar e grafos), bem como os desafios de modelagem e ferramentas de desenvolvimento existentes. Por fim, apresenta conceitos de desnormalização e arquiteturas comuns que suportam bancos de dados poliglotas.

1. Banco de Dados em Nuvem
Aula 2 - Modelagem de dados
Luiz Henrique Zambom Santana
Prof. Dr. Ronaldo dos Santos Mello

2. Agenda
● NoSQL nas nuvens
● Modelagem NoSQL
● Persistência poliglota
● Problemas de modelagem
● Ferramentas para desenvolvimento
● Arquiteturas de nuvem
● Exercício
● Conclusões
2

3. Modelagem NoSQL
● Tópico recente
● Pouca (ou nenhuma) definição
formal
3

4. Persistência poliglota
4

5. “Sem tamanho único”
• “a panoply of data models,
and they typically operate on
flexible storage formats such
as JSON”
• “Increasingly, we see
applications that deploy
multiple engines, resulting in
a need to join data across
systems.”

6. Vantagens e desvantagens
(em relação ao SQL)
Vantagens Desvantagens
Maior desempenho Transações limitadas
Maior escalabilidade Limitação nas consultas*
Modelos de dados mais ricos Consistência relaxada
Schema-less “Dados não relacionados”

7. Problemas
• Escolha do modelo
• Modelagem
• Falta de esquema
• Sincronização
• Controle de transação
• Evolução de modelo
• Diferenças de implementação
• Diferenças de desempenho
• Falta de capacidade técnica

8. Como escolher o modelo NoSQL?
Modelo Bom Ruim
Chave-valor Informações de sessão, perfis de
usuário, preferências, carrinho de
compras
Quando é necessário fazer consultas
nos dados, quando há
relacionamento entre as informações,
ou necessitamos acessar as
informações através de múltiplas
chave
Documentos Sistemas de gerenciamento de
conteúdo, blogs, web analytics,
análise em tempo real, e aplicações
de comércio
Transações complexas que
abrangem várias operações ou
consultas em diversas estruturas
agregadas

9. Como escolher o modelo NoSQL?
Modelo Bom Ruim
Colunar Sistemas de gerenciamento de
conteúdo, plataformas de blogs,
contadores, aplicações que
possuem um volume de escrita
muito grande
Sistemas que estão no início do
desenvolvimento ou que possuam
mudanças frequentes nos seus
padrões de consulta
Grafos Dados conectados, tais como redes
sociais, dados espaciais,
informações de roteamento para
bens e dinheiro, mecanismos de
recomendação
Modelo de dados simples

10. Modelagem
• Desafios
•Pouco conhecimento
•Múltiplos fornecedores
• Múltiplos modelos
• Muitas opções

11. Modelagem unificada?
Conceito RDBMS NoSQL
Entity Table Collection / Column Family
Entity instance Row Document / Row
Property Column Key / Column
Property of an entity
instance
Cell Value Field Value
Domain Data type Data type (Some NoSQL database no data type, all of value
is plain text.)
Relationship Constraint Reference, Embedded, Additional table, row across
multiple column families.
Key Index Index, Additional
table, Reference
Unique identification Primary Key Row Key

12. Modelagem unificada?

13. Desnormalização
• Desculpa Codd!

14. Agregação
• Aplicável a Chave-valor,
Documentos e Colunar
• Cuidado especial durante
as atualizações

15. Joins na aplicação
• Aplicável em Chave-valor, Documentos, Colunar e Grafos
• As vezes é inevitável
• Entidade aninhada é atualizada de forma frequente
• Many-to-many

16. Agregações atômicas
• Aplicável em Chave-valor, Documentos, Colunar e Grafos
• As vezes é inevitável
• Desnormalizar às vezes facilita o controle de
transações

17. Inverted Search – Direct
Aggregation
• Aplicável em Chave-valor, Documentos
e Colunar
• Armazenar os dados agregados de
diversas formas para facilitar
agregações posteriores

18. Tree Aggregation
• Aplicável em Chave-valor
e Documentos
• Facilita o acesso quando
os dados devem ser
apresentados em
conjunto
• Busca e atualizações
podem ser complicadas e
ineficientes

19. Materialized Paths
• Aplicável em Chave-valor e Documentos
• Uma maneira de tornar planos os modelos hierárquicos

20. Ferramentas para desenvolvimento

21. Desenvolvimento
• Dificuldades:
•Não existe uma linguagem única
•Não existe um padrão (como o JDBC)
•Muitas vezes as aplicações também falam SQL
• Algumas frameworks estão surgindo para facilitar o
desenvolvimento com NoSQL
• Java
•Spring Data suporta muitos de bancos de dados NoSQL
• GemFire, Redis, MongoDB, Neo4j, Solr, Elasticsearch,
Couchbase, FuzzyDB
• PHP
•Doctrine está começando a suportar NoSQL
• MongoDB, Elasticsearch, Cassandra, CouchDB

22. Spring Data

23. Arquiteturas comuns

24. Arquiteturas comuns
• Arquitetura Lambda

25. Arquitetura avançada

26. Bancos de dados poliglotas
● ArangoDB (https://www.arangodb.com/azure/)
26

27. Exercício - Modelar considerando múltiplos modelos
27

28. Referências
● https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/
● https://www.databaselabs.io/database-as-a-service/hidden-costs-of-databases
28