O documento discute bancos de dados NoSQL, comparando MongoDB, Cassandra e HBase. MongoDB é adequado para alta velocidade e suporte a clusters, enquanto Cassandra é bom para alta velocidade de escrita. HBase pode armazenar grandes quantidades de dados, mas requer configuração difícil. No geral, NoSQL é útil para escalabilidade e desempenho em aplicações de grande volume.

1. NoSQL
E o futuro dos bancos de dados na web

2. Visão Geral
● Usado em empresas como Google, Facebook e Twitter.
● Criado pelo Google através de um documento sobre seu
banco de dados interno, o BigTable.
● Inúmeras implementações.
● Altíssima Performance.
● Altamente escalável, especialmente entre vários
computadores.
● Limita número de consultas possíveis.

3. Principais vantagens
● Uso de MapReduce
● Armazenamento de grandes quantidades de dados
● Respostas praticamente instantâneas.
● Grande adoção por grande parte das empresas.
● É fácil encontrar suporte para BD's NoSQL na internet.
● Grande ritmo de atualizações.

4. Principais desvantagens
● A complexidade que você evita no modelo
de banco de dados é repassada para o seu
código, para o seu aplicativo.
● Necessário bom nível de conhecimento (e
paciência) para se obter um bom uso.

5. Diferenciais no schema
● Modelar um banco de dados relacional é na
maioria das vezes...fácil. No NoSQL,
entretanto, por existir várias implementações de
bancos de dados, cada software costuma ter
seu próprio esquema de dados.

6. Modelo base
● Nome do banco de dados: my_product
● Para o banco de dados: MariaDB/MySQL.
● Schema de dados:

7. MySQL - Inserir
● INSERT INTO users VALUES(1,
"Fernando", "123");
● INSERT INTO favorites VALUES(NULL,
"Meritt", 1);

8. MySQL - Editar
● UPDATE usuarios SET nome="Fernando
Jorge Mota" WHERE id=1;
● UPDATE favorites SET obj="Meritt e
Python" WHERE user=1;

9. MySQL - Apagar
● DELETE FROM favorites WHERE user=1;

10. MySQL - Visualizar
● SELECT * FROM favorites WHERE
user=1;
● SELECT * FROM favorites;

11. Implementações
● Para esta apresentação, foram selecionados
três bancos de dados que merecem nossa
atenção. São eles:
○ MongoDB
○ Apache Cassandra
○ Apache Hive

12. MongoDB - Visão Geral
● Criado e suportado pela 10gen.
● Cada registro pode ter no máximo 16 MB.
● Suporte à consultas MapReduce em JavaScript.
● Armazena documentos, sendo o banco de dados NoSQL
mais semelhante à um banco de dados relacional.
● Aggregate Framework substitui consultas simples do
MySQL.
● Suporte à sharded clusters e replica sets.

13. MongoDB - Vantagens
● Drivers para inúmeras linguagens.
● Simples de usar.
● Multiplataforma. (roda até em Windows!!1)
● Possui alta performance.
● Fácil criação de clusters de máquinas com os sharded clusters.
● Alta confiabilidade com os replica sets.
● Por ser feito em C++, possui fácil instalação e possui pacotes para
inúmeras distribuições Linux, facilitando a atualização.

14. MongoDB - Desvantagens
● Conhecido por possuir grande consumo de
memória.
● Vem com modo confiável de escrita
desativado por padrão. (é possível ativar
manualmente)
● Demora até 100ms para gravar os dados
efetivamente no disco.
● Não comprime eficientemente os dados.

15. MongoDB - Schema
● Por ser orientado a documentos, o schema
permanece o mesmo que o de um banco de
dados relacional, pelo menos para este
caso.
● Dependendo do caso, obviamente o schema
muda. Por exemplo, uma relação num
banco de dados relacional pode virar um
sub-documento no MongoDB..Ou virar uma
lista, apenas..Enfim.

16. MongoDB - Inserir
● db.my_product.users.insert
({"username":"Fernando", "password":"
123","_id":1});
● db.my_product.favorites.insert({"obj":"
Meritt", "user": 1});

17. MongoDB - Editar
● db.my_product.users.update({"_id":1},
{"$set":{"username":"Fernando Jorge
Mota"}});
● db.my_product.favorites.update({"user":
1}, {"$set":{"obj":"Meritt e Python"}});

18. MongoDB - Apagar
● db.my_product.favorites.remove({"user":
1});

19. MongoDB - Consultar
● db.my_product.favorites.find({"user":1})
● db.my_product.favorites.find()

20. Cassandra - Visão Geral
● Altíssima velocidade.
● Desenvolvido internamente pelo Facebook e mantido atualmente
no incubador do Apache Foundation.
● Alta confiabilidade.
● Uso de compressão eficiente de dados.
● Bela arquitetura de dados.
● Possui o melhor do DynamoDB (Amazon) e BigTable (Google)

21. Cassandra - Vantagens
● Armazenamento de enormes quantidades de dados
● Relativamente simples de usar.
● Alta velocidade de escrita. (maior do que de leitura)
● Possui suporte ao CQL, ou Cassandra Query
Language, que lembra um pouco consultas SQL.
● Se integra (ainda experimentalmente) com MariaDB,
para armazenamento de dados e consultas simples.
● Armazenamento chave-valor.

22. Cassandra - Desvantagens
● Dificuldade para fazer consultas SIMPLES sem
uso de ferramentas adicionais.
● Consultas MapReduce? Só com Hadoop e em Java
(ou Hadoop+Hive e um tipo maluco de linguagem
SQL)
● Possui poucos drivers. (que são suportados pela
comunidade e são muito pouco atualizados)

23. Cassandra - Schema
● No Cassandra, o modelo relacional
persiste, mas em partes: O uso de indíces
com grande variação de dados não é
recomendado, e os itens são acessados
diretamente através da sua chave primária.

24. Cassandra - Inserir
● set users[1][username] = Fernando;
● set users[1][password] = 123;
● set favorites[1][obj] = Meritt;
● set favorites[1][user] = 1;

25. Cassandra - Editar
● set favorites[1][obj] = 'Meritt e Python';

26. Cassandra - Apagar
● del favorites[1];

27. Cassandra - Consultar
● get favorites[1];
● list favorites;

28. Cassandra - Observação
● Sim, jovem padawan. 100% do que é possível
fazer com o Apache Cassandra precisa do uso
de uma chave primária conhecida.
● É até possível utilizar indices secundários, que
permitiriam o uso de qualquer campo. Mas aí
entra alguns fatores limitadores, como a não
recomendação de usar como indíce campos
que não se repetem frequentemente, por
exemplo..

29. HBase - Visão Geral
● Alta velocidade.
● Alta confiabilidade.
● Suporta bilhões de linhas com milhões de colunas
cada.
● É mantido na Apache Foundation, assim como o
Apache Cassandra.
● Modelado de acordo com o Google BigTable

30. HBase - Vantagens
● Armazenamento de enormes (mas
ENORME mesmo) quantidades de dados
● Alta velocidade de escrita.

31. HBase - Desvantagens
● Dificuldade para fazer consultas SIMPLES sem
uso de ferramentas adicionais.
● Consultas MapReduce? Só com Hadoop e em Java
(ou Hadoop+Hive e um tipo maluco de linguagem SQL)
● Possui poucos drivers. (que são suportados pela
comunidade e são muito pouco atualizados)

32. HBase - Schema
● O schema no HBase é similar ao que é
possível encontrar no Cassandra. A maior
diferença, entretanto, é que enquanto no
Cassandra é possível separar por família de
colunas (ID) ~> colunas, no HBase fica tudo
misturado.
● Além disso..

33. HBase - Ops..
● Durante os testes com o HBase notou-se que a
configuração é díficil.
● É tão díficil e mal documentada que eu iria
gastar mais tempo tentando resolver os
problemas da plataforma do que fazendo este
slide, por si só. Enfim, tudo o que sabemos é
que, de fato, dizem que ele consegue
armazenar grandes quantidades de dados..mas
será que vale trocar pela dificuldade na
configuração?

34. Conclusão
Durante o uso dos três bancos de dados
percebi que:
● MongoDB é legal para aplicações que
precisam de alta velocidade, suporte à
clusters mas ainda com estrutura similar ao
que é possível encontrar relacionalmente.
● Cassandra é legal se você quer alta
velocidade de escrita. E tem paciência.

35. Conclusão
Durante o uso dos três bancos de dados
percebi que:
● HBase é legal......se você tiver tempo para
entender sua natureza obscura.
● Sobre o NoSQL... Se você quer entender
definitivamente o por quê suas consultas no
MySQL estão lentas, e se você quer que o
seu banco de dados escale com facilidade
entre vários computadores.

36. Conclusão
● É isso..Dúvidas? :D