1) O documento apresenta conceitos sobre bancos de dados NoSQL, incluindo taxonomia, características como escalabilidade horizontal e replicação, e exemplos como Cassandra, HBase e Voldemort. 2) É discutido o teorema CAP e como diferentes bancos de dados NoSQL priorizam disponibilidade, consistência ou tolerância a partições. 3) São feitas comparações entre bancos de dados relacionais e NoSQL, cobrindo estrutura de dados, flexibilidade de esquema, normalização e acesso a dados.

1. NoSQL Arthur Azevedo

2. Rafael Benedito

3. Aviso! O que você vai ver/aprender nessa apresentação:

4. Conceitos de banco de dados NoSQL;

5. Taxonomia de banco de dados NoSQL;

6. Conceitos de Banco de Dados distribuídos;

7. Comparações entre Bancos RDBMS e NoSQL;

8. Exemplos de banco de dados NoSQL;

9. Mitos sobre bancos NoSQL;

10. O que você não vai ver/aprender nessa apresentação:

11. Implementação de algum banco NoSQL;

12. Dominar o mundo;

13. Ficar rico;

14. O que essas empresas tem em comum ?

15. Quando você digita pindamonhangaba no google, e ele traz: "Aproximadamente 20.500.000 resultados (0,15 segundos)", ANTES DE VOCÊ TERMINAR DE DIGITAR, você acha que ele está fazendo um SQL like em um índice???

17. O que é NoSQL ? É de comer ?

18. NO SQL / N o t O nly SQL (Não apenas SQL) NO SQL / N o t O nly SQL

19. Não apenas SQL

20. Diferentes sistemas de armazenamento de

21. dados para resolver problemas em que os

22. RDBMS não são a melhor solução

23. Algo em torno de 10% dos casos

24. Hype: alta escalabilidade

25. Um pouco de história Cinco NECESSIDADES do mercado, NÃO SÃO ATENDIDAS a contento pelos produtos de banco de dados e fornecedores disponíveis, são elas: 1. Escalabilidade

26. 2. Performance

27. 3. Consistência Eventual ou Relaxada

28. 4. Agilidade

29. 5. Complexidade

30. Um pouco de história 1. BigTable: A Distributed Storage System for Structured Data 1. Publicado pelo Google;

31. 2. Em Novembro de 2006;

32. 3. No 17º simpósio em design e implementação de sistemas operacionais; 2. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store 1. Publicado pela Amazon;

33. 2. Em Outrubro de 2007;

34. 3. No 12º simpósio em princípios de sistemas operacionais ;

35. Príncipais Características NoSQL Escalabilidade Horizontal

36. Replicação

37. Schema-free

38. Clusterização

39. MapReduce

40. Sharding

41. Escalabilidade Horizontal Escalabilidade Horizontal (scale out) significa adicionar mais nós ao sistema, tais como adicionar um novo servidor e um sistema de software que permita a distribuição do trabalho entre múltiplas máquinas.

42. Replicação - Escalar por duplicação de informações Consiste na copia das informações em mais de um banco para aumentar nossa capacidade de recuperar estas informações. Podemos dividir em duas “arquiteturas” principais: Master-Slave: Cada escrita em banco resulta em X escritas onde X é o número de slaves. Neste caso temos um banco “Master” que propaga cada write para os bancos “slaves”. Isto aumenta a nossa velocidade de leitura, mas não melhora a capacidade de escrita.

43. Multi-Master: Aumentamos o número de Masters em nosso sistema e assim aumentamos nossa capacidade de escrita.

44. Schema-free Schema-free: Um dos fatores que contribuem para um banco de dados

45. NoSQL é escalar por causa da ausência de um schema (schema free). Todos os novos bancos tem em comum que eles são key-value stores, ou seja salvam, como o nome sugere, um conjunto de entradas formadas por uma chave associada a um valor e o valor poderia ser de qualquer tipo, um binário ou string que está sendo salvo de forma desnormalizada (schema-free).

46. Clusterização Clusterização: Basicamente compreende um banco de dados armazenado e gerenciado por mais de um servidor, provê uma alta disponibilidade e um alto desempenho do sistema. Assim, a organização se beneficia diminuindo o tempo de inoperabilidade do banco de dados. Esse processo vem como uma solução para reduzir gastos com estrutura de hardware.

47. Mapreduce Mapreduce: É um algoritmo, patenteado pela Google para gerenciamento em larga escala. Existem duas fases: Map: O nó principal recebe os dados, divide e partes menores e as envia aos outros nós para serem processados. Ao final do processamento estes nós devolvem o resultado ao nó principal.

48. Reduce: O nó principal combina as respostas obtidas pelos outros nós gerando o resultado final do processamento.

50. Sharding Sharding: Consiste em dividir os dados horizontalmente, ou seja, quebrar as tabelas, diminuindo o seu número de linhas e separando-as em ambientes diferentes. Neste ponto todos os dados de uma partição não devem conter referências aos dados de outras partições, sendo que os dados em comum deverão ser replicados entre as bases.

52. Categorias do NOSQL

53. Key-value (Chave-Valor) Focado em escalabilidade para grandes quantidades de dados;

54. Projetado para ligar com grande carga de dados;

55. Baseado no Amazon's Dynamo paper;

56. Modelo de dados:(Global) coleção de pares chave-valor

57. Anel Dynamo de particionamento e replicação;

58. Exemplos: Dynomite

59. Voldemort

60. Tokyo

62. Big Table clones Como bancos de dados relacionais orientado a colunas, mas com twist(toque);

63. Tabelas similares aos RDBMS, mas de forma semi-estruturada;

64. Baseado no Google's BigTable paper;

65. Modelo de dados: ► Colunas -> Familias de colunas -> ACL Datas chaveados por: linha, coluna, tempo , índice

66. Row-range -> tabela -> distribuição Exemplos: Hbase

67. Hyperbase

68. Cassandra

69. Document databases Similar ao chave-valor, mas o BD sabe qual é o valor;

70. Inspirado pelo Lotus Notes;

71. Modelo de dados: Coleções de coleções chaves-valor;

72. Documentos são frequentemente versionados;

73. Exemplos: CouchDB

74. MongoDB