1. O documento discute as características e modelos de dados do NoSQL, incluindo bancos de dados de chave-valor, documentos, famílias de colunas e grafos.
2. As principais características do NoSQL incluem a falta de uso do SQL, código aberto, clusterização, ausência de esquema e uso do padrão map-reduce.
3. Técnicas de escalabilidade como sharding e replicação mestre-escravo são discutidas no contexto de bancos de dados NoSQL.
Sistemas NoSQL, surgimento, características e exemplosAricelio Souza
1. O documento discute os bancos de dados NoSQL, incluindo suas principais características como escalabilidade horizontal, ausência de esquema e suporte à replicação.
2. Os principais tipos de bancos de dados NoSQL são discutidos: chave-valor, orientado a colunas, orientado a documentos e orientado a grafos.
3. Técnicas como MapReduce, consistent hashing e MVCC são explicadas como formas de implementar bancos de dados NoSQL de forma eficiente.
Bancos de dados NoSQL - Redis e MongoDBPaulo Bischof
O documento apresenta uma introdução aos bancos de dados NoSQL, descrevendo os tipos Redis e MongoDB. Ele discute porque usar bancos de dados NoSQL, citando sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e desempenho em clusters. O documento também demonstra uma aplicação utilizando NoSQL e faz considerações finais sobre confiabilidade e escalabilidade.
Algumas das principais características do NoSQLEric Silva
Este trabalho tem como objetivo apresentar
algumas das principais características do NoSQL,
um banco de dados que possui como diferencial um
grande poder de escalabilidade, proporcionando
uma maior capacidade de armazenamento e
velocidade.
O documento discute NoSQL, comparando propriedades ACID e BASE e o teorema CAP. Apresenta vários modelos NoSQL como chave-valor, orientado a colunas, documentos e grafos. Explica como sistemas NoSQL priorizam disponibilidade sobre consistência de acordo com o teorema CAP.
1. O documento discute tecnologias NoSQL orientadas a colunas, comparando o modelo de armazenamento de dados relacional e não relacional.
2. Apresenta três ferramentas de armazenamento de dados orientadas a colunas - BigTable, Apache Cassandra e HBase - descrevendo suas arquiteturas e funcionalidades.
3. Discutem conceitos importantes como o Teorema CAP e os diferentes modelos de armazenamento de dados NoSQL.
Material para seminário com abordagem sobre NoSQL apresentada para avaliação da matéria de Banco de Dados II da Universidade de Vila Velha.
Apresentação: https://www.slideshare.net/lorran33/seminrio-nosql
Alunos: Iago Binow, Lorran Pegoretti, Luiz Marcon e Pedro Malta
Universidade de VIia Velha.
Este documento apresenta as principais características do banco de dados NoSQL, incluindo sua escalabilidade, classificação, arquitetura e técnicas. O NoSQL é uma alternativa aos bancos de dados relacionais que permite alta performance e escalabilidade. Grandes empresas como Facebook, Google e Amazon utilizam NoSQL.
1. O documento apresenta uma agenda de um curso sobre bancos de dados na nuvem e NoSQL, abordando conceitos históricos, tipos de bancos de dados NoSQL e suas características.
2. Os bancos de dados NoSQL surgiram para atender às necessidades de escalabilidade em clusters e armazenamento flexível de dados, sendo alternativas aos bancos de dados relacionais.
3. Existem diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, como chave-valor, documentos e colunas, cada um com características e aplic
Sistemas NoSQL, surgimento, características e exemplosAricelio Souza
1. O documento discute os bancos de dados NoSQL, incluindo suas principais características como escalabilidade horizontal, ausência de esquema e suporte à replicação.
2. Os principais tipos de bancos de dados NoSQL são discutidos: chave-valor, orientado a colunas, orientado a documentos e orientado a grafos.
3. Técnicas como MapReduce, consistent hashing e MVCC são explicadas como formas de implementar bancos de dados NoSQL de forma eficiente.
Bancos de dados NoSQL - Redis e MongoDBPaulo Bischof
O documento apresenta uma introdução aos bancos de dados NoSQL, descrevendo os tipos Redis e MongoDB. Ele discute porque usar bancos de dados NoSQL, citando sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e desempenho em clusters. O documento também demonstra uma aplicação utilizando NoSQL e faz considerações finais sobre confiabilidade e escalabilidade.
Algumas das principais características do NoSQLEric Silva
Este trabalho tem como objetivo apresentar
algumas das principais características do NoSQL,
um banco de dados que possui como diferencial um
grande poder de escalabilidade, proporcionando
uma maior capacidade de armazenamento e
velocidade.
O documento discute NoSQL, comparando propriedades ACID e BASE e o teorema CAP. Apresenta vários modelos NoSQL como chave-valor, orientado a colunas, documentos e grafos. Explica como sistemas NoSQL priorizam disponibilidade sobre consistência de acordo com o teorema CAP.
1. O documento discute tecnologias NoSQL orientadas a colunas, comparando o modelo de armazenamento de dados relacional e não relacional.
2. Apresenta três ferramentas de armazenamento de dados orientadas a colunas - BigTable, Apache Cassandra e HBase - descrevendo suas arquiteturas e funcionalidades.
3. Discutem conceitos importantes como o Teorema CAP e os diferentes modelos de armazenamento de dados NoSQL.
Material para seminário com abordagem sobre NoSQL apresentada para avaliação da matéria de Banco de Dados II da Universidade de Vila Velha.
Apresentação: https://www.slideshare.net/lorran33/seminrio-nosql
Alunos: Iago Binow, Lorran Pegoretti, Luiz Marcon e Pedro Malta
Universidade de VIia Velha.
Este documento apresenta as principais características do banco de dados NoSQL, incluindo sua escalabilidade, classificação, arquitetura e técnicas. O NoSQL é uma alternativa aos bancos de dados relacionais que permite alta performance e escalabilidade. Grandes empresas como Facebook, Google e Amazon utilizam NoSQL.
1. O documento apresenta uma agenda de um curso sobre bancos de dados na nuvem e NoSQL, abordando conceitos históricos, tipos de bancos de dados NoSQL e suas características.
2. Os bancos de dados NoSQL surgiram para atender às necessidades de escalabilidade em clusters e armazenamento flexível de dados, sendo alternativas aos bancos de dados relacionais.
3. Existem diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, como chave-valor, documentos e colunas, cada um com características e aplic
O documento introduz os bancos de dados não-relacionais, discutindo seu histórico, categorias, exemplos de formatos de dados, e tendências. Ele também aborda os modelos relacional e não-relacional, escalabilidade de bancos de dados, teorema CAP e principais categorias de bancos de dados não-relacionais.
Apresentação com abordagem sobre NoSQL apresentada para avaliação da matéria de Banco de Dados II da Universidade de Vila Velha.
Material: https://www.slideshare.net/lorran33/material-seminrio-nosql/
Alunos: Iago Binow, Lorran Pegoretti, Luiz Marcon e Pedro Malta
Universidade de VIia Velha.
O documento discute bancos de dados NoSQL, que são bancos de dados não-relacionais que rompem com propriedades ACID dos bancos de dados relacionais. Apresenta os principais tipos de bancos NoSQL orientados a documentos, chave-valor, clones do BigTable do Google e orientados a grafos, além de produtos populares como CouchDB, MongoDB, Cassandra e Redis.
Este documento apresenta uma introdução sobre modelos NoSQL e a persistência poliglota. Aborda conceitos como Big Data, o Teorema CAP, as propriedades ACID vs BASE, e diferentes modelos de dados NoSQL como chave-valor, documento e família de colunas. Também discute tópicos como MapReduce, JSON, BSON e a importância da agilidade no desenvolvimento de software.
O documento discute bancos de dados NoSQL distribuídos. Apresenta uma visão geral sobre BDRs, explica o que é NoSQL e por que sua utilização vem crescendo, destacando características como flexibilidade e escalabilidade. Detalha quatro modelos NoSQL - chave-valor, tabular, baseado em documentos e baseado em grafos - e quando cada um é mais apropriado.
Este documento discute NoSQL e bancos de dados orientados a colunas. Apresenta o conceito de NoSQL, suas propriedades e o Teorema CAP. Descreve o modelo de dados orientado a colunas e ferramentas como BigTable, Cassandra e HBase. Por fim, discute perspectivas futuras para NoSQL e fornece referências.
Estudo comparativo entr bancos RDBMS, NoSQL e NewSQLOrlando Vitali
Este documento compara modelos de bancos de dados relacionais, NoSQL e NewSQL. Ele descreve a metodologia de comparação entre os modelos, incluindo uma matriz de características e testes de desempenho usando as ferramentas TPC-C e YCSB. Os resultados mostram que bancos NoSQL como Cassandra tiveram melhor desempenho em alguns testes, enquanto bancos NewSQL como NuoDB mantiveram desempenho consistente com a adição de nós. A conclusão é que cada modelo tem propósitos diferentes e
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.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados Apache Cassandra. Explica o que é Cassandra, sua arquitetura, modelo de dados e como funciona. Também fornece exemplos de uso no serviço de assinaturas da Movile e dicas para aplicação do Cassandra.
NoSQL x SQL: Bancos de Dados em Nuvens ComputacionaisCarlo Pires
O documento discute as diferenças entre bancos de dados tradicionais (SQL) e bancos de dados NoSQL, focando em como a computação em nuvem levou ao surgimento dos bancos NoSQL para atender melhor às demandas de desempenho e escalabilidade. O documento também categoriza os principais tipos de bancos de dados NoSQL.
O documento apresenta conceitos básicos sobre o Apache Cassandra para DBAs. Discute brevemente a história do Cassandra, suas diferenças em relação ao modelo relacional, e o que ele não oferece. Também resume seus principais componentes como commit log, mem-table e SSTable, além de explicar como funcionam a escrita, leitura, backup, escalabilidade, cluster e consistência de dados no Cassandra.
Com a necessidade de analisar muita informação em tempo real em conjunto com a grande complexidade das aplicações, é muito comum utilizar mais de um tipo de persistência para obter o resultado esperado. Existe uma grande variedade de tipos de persistência, seja relacional (SQL) ou Não Relacional (NoSQL). Compreender os principais recursos de cada um e implementar uma arquitetura com múltiplos tipos diferentes de persistência pode trazer inúmeros benefícios e escala para aplicações. Essa palestra foi apresentada no dia 10 de Maio de 2014 no 15 Fórum Inernacional de Software Livre em Porto Alegre
O documento apresenta Cassandra NoSQL, discutindo Big Data, arquiteturas de bancos de dados não relacionais e a necessidade de escalabilidade. Apresenta Cassandra, seu funcionamento, vantagens sobre bancos relacionais e exemplos simples de uso com Pentaho.
Comparação de desempenho entre SQL e NoSQLpichiliani
O documento apresenta os resultados de testes de desempenho realizados entre bancos SQL (PostgreSQL e MySQL) e NoSQL (MongoDB) para operações de inserção, alteração, exclusão e processamento de dados. Os testes indicaram que PostgreSQL e MySQL tiveram melhores tempos de execução do que o MongoDB. Além disso, os bancos de dados apresentaram melhor desempenho quando executados no sistema operacional Linux em comparação com o Windows.
[1] O documento discute a instalação e uso do banco de dados NoSQL Cassandra, incluindo como instalar o Cassandra, usar a biblioteca cliente Hector e desenvolver um projeto com Cassandra. [2] O documento também discute problemas encontrados ao usar o Cassandra e apresenta conclusões.
O documento discute o Big Data, definindo seus conceitos principais como Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também aborda as ferramentas Hadoop e Cassandra, explicando o que são, suas características e como instalá-las.
O documento descreve os componentes de um banco de dados geográficos, incluindo SIGs, tipos de dados geográficos e arquiteturas SIG. Explica como o PostGIS fornece suporte espacial ao PostgreSQL para permitir o armazenamento e análise de dados geográficos.
O documento discute as tecnologias NoSQL, NewSQL e Redis. NoSQL são bancos de dados não relacionais que oferecem alta escalabilidade horizontal e flexibilidade de esquema. NewSQL combina as vantagens de desempenho de NoSQL com as garantias ACID de bancos de dados tradicionais. Redis é um banco de dados chave-valor em memória usado para casos que requerem alta performance.
O documento discute o surgimento e características dos bancos de dados NoSQL, que surgiram para suprir as limitações dos bancos de dados relacionais em lidar com grandes volumes de dados e necessidades de alta performance e escalabilidade. Os bancos NoSQL são subdivididos em categorias como key-value stores, wide column stores, document stores e graph databases.
1) O documento discute bancos de dados orientados a documentos como o CouchDB, onde cada registro é armazenado como um documento com características próprias ao invés de tabelas com campos fixos.
2) Esses bancos não possuem esquema fixo, permitindo que documentos tenham campos diferentes e sejam adicionados dinamicamente.
3) Isso traz flexibilidade e escalabilidade, tornando esses bancos adequados para armazenar dados da web que são voláteis e sem estrutura definida.
O documento introduz os bancos de dados não-relacionais, discutindo seu histórico, categorias, exemplos de formatos de dados, e tendências. Ele também aborda os modelos relacional e não-relacional, escalabilidade de bancos de dados, teorema CAP e principais categorias de bancos de dados não-relacionais.
Apresentação com abordagem sobre NoSQL apresentada para avaliação da matéria de Banco de Dados II da Universidade de Vila Velha.
Material: https://www.slideshare.net/lorran33/material-seminrio-nosql/
Alunos: Iago Binow, Lorran Pegoretti, Luiz Marcon e Pedro Malta
Universidade de VIia Velha.
O documento discute bancos de dados NoSQL, que são bancos de dados não-relacionais que rompem com propriedades ACID dos bancos de dados relacionais. Apresenta os principais tipos de bancos NoSQL orientados a documentos, chave-valor, clones do BigTable do Google e orientados a grafos, além de produtos populares como CouchDB, MongoDB, Cassandra e Redis.
Este documento apresenta uma introdução sobre modelos NoSQL e a persistência poliglota. Aborda conceitos como Big Data, o Teorema CAP, as propriedades ACID vs BASE, e diferentes modelos de dados NoSQL como chave-valor, documento e família de colunas. Também discute tópicos como MapReduce, JSON, BSON e a importância da agilidade no desenvolvimento de software.
O documento discute bancos de dados NoSQL distribuídos. Apresenta uma visão geral sobre BDRs, explica o que é NoSQL e por que sua utilização vem crescendo, destacando características como flexibilidade e escalabilidade. Detalha quatro modelos NoSQL - chave-valor, tabular, baseado em documentos e baseado em grafos - e quando cada um é mais apropriado.
Este documento discute NoSQL e bancos de dados orientados a colunas. Apresenta o conceito de NoSQL, suas propriedades e o Teorema CAP. Descreve o modelo de dados orientado a colunas e ferramentas como BigTable, Cassandra e HBase. Por fim, discute perspectivas futuras para NoSQL e fornece referências.
Estudo comparativo entr bancos RDBMS, NoSQL e NewSQLOrlando Vitali
Este documento compara modelos de bancos de dados relacionais, NoSQL e NewSQL. Ele descreve a metodologia de comparação entre os modelos, incluindo uma matriz de características e testes de desempenho usando as ferramentas TPC-C e YCSB. Os resultados mostram que bancos NoSQL como Cassandra tiveram melhor desempenho em alguns testes, enquanto bancos NewSQL como NuoDB mantiveram desempenho consistente com a adição de nós. A conclusão é que cada modelo tem propósitos diferentes e
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.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados Apache Cassandra. Explica o que é Cassandra, sua arquitetura, modelo de dados e como funciona. Também fornece exemplos de uso no serviço de assinaturas da Movile e dicas para aplicação do Cassandra.
NoSQL x SQL: Bancos de Dados em Nuvens ComputacionaisCarlo Pires
O documento discute as diferenças entre bancos de dados tradicionais (SQL) e bancos de dados NoSQL, focando em como a computação em nuvem levou ao surgimento dos bancos NoSQL para atender melhor às demandas de desempenho e escalabilidade. O documento também categoriza os principais tipos de bancos de dados NoSQL.
O documento apresenta conceitos básicos sobre o Apache Cassandra para DBAs. Discute brevemente a história do Cassandra, suas diferenças em relação ao modelo relacional, e o que ele não oferece. Também resume seus principais componentes como commit log, mem-table e SSTable, além de explicar como funcionam a escrita, leitura, backup, escalabilidade, cluster e consistência de dados no Cassandra.
Com a necessidade de analisar muita informação em tempo real em conjunto com a grande complexidade das aplicações, é muito comum utilizar mais de um tipo de persistência para obter o resultado esperado. Existe uma grande variedade de tipos de persistência, seja relacional (SQL) ou Não Relacional (NoSQL). Compreender os principais recursos de cada um e implementar uma arquitetura com múltiplos tipos diferentes de persistência pode trazer inúmeros benefícios e escala para aplicações. Essa palestra foi apresentada no dia 10 de Maio de 2014 no 15 Fórum Inernacional de Software Livre em Porto Alegre
O documento apresenta Cassandra NoSQL, discutindo Big Data, arquiteturas de bancos de dados não relacionais e a necessidade de escalabilidade. Apresenta Cassandra, seu funcionamento, vantagens sobre bancos relacionais e exemplos simples de uso com Pentaho.
Comparação de desempenho entre SQL e NoSQLpichiliani
O documento apresenta os resultados de testes de desempenho realizados entre bancos SQL (PostgreSQL e MySQL) e NoSQL (MongoDB) para operações de inserção, alteração, exclusão e processamento de dados. Os testes indicaram que PostgreSQL e MySQL tiveram melhores tempos de execução do que o MongoDB. Além disso, os bancos de dados apresentaram melhor desempenho quando executados no sistema operacional Linux em comparação com o Windows.
[1] O documento discute a instalação e uso do banco de dados NoSQL Cassandra, incluindo como instalar o Cassandra, usar a biblioteca cliente Hector e desenvolver um projeto com Cassandra. [2] O documento também discute problemas encontrados ao usar o Cassandra e apresenta conclusões.
O documento discute o Big Data, definindo seus conceitos principais como Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Também aborda as ferramentas Hadoop e Cassandra, explicando o que são, suas características e como instalá-las.
O documento descreve os componentes de um banco de dados geográficos, incluindo SIGs, tipos de dados geográficos e arquiteturas SIG. Explica como o PostGIS fornece suporte espacial ao PostgreSQL para permitir o armazenamento e análise de dados geográficos.
O documento discute as tecnologias NoSQL, NewSQL e Redis. NoSQL são bancos de dados não relacionais que oferecem alta escalabilidade horizontal e flexibilidade de esquema. NewSQL combina as vantagens de desempenho de NoSQL com as garantias ACID de bancos de dados tradicionais. Redis é um banco de dados chave-valor em memória usado para casos que requerem alta performance.
O documento discute o surgimento e características dos bancos de dados NoSQL, que surgiram para suprir as limitações dos bancos de dados relacionais em lidar com grandes volumes de dados e necessidades de alta performance e escalabilidade. Os bancos NoSQL são subdivididos em categorias como key-value stores, wide column stores, document stores e graph databases.
1) O documento discute bancos de dados orientados a documentos como o CouchDB, onde cada registro é armazenado como um documento com características próprias ao invés de tabelas com campos fixos.
2) Esses bancos não possuem esquema fixo, permitindo que documentos tenham campos diferentes e sejam adicionados dinamicamente.
3) Isso traz flexibilidade e escalabilidade, tornando esses bancos adequados para armazenar dados da web que são voláteis e sem estrutura definida.
Apresentação utilizada no InfoTech2012.
Apresenta um pouco sobre a evolução a persistencia de dados, bancos de dados relacionais e NoSQL, apresentando um pouco os melhores cenários para se utilizar cada um dos modelos e como mesclá-los para tirar o melhor proveito dos recursos.
O documento discute a evolução dos sistemas de gerenciamento de banco de dados, desde os SGBDs relacionais até os bancos de dados NoSQL. Também aborda os bancos de dados orientados a objetos e faz uma comparação entre os modelos relacional e NoSQL.
Cobo, Cristiane Brandão. Especialização Banco de Dadoscris.finholdt
1. O documento é uma monografia apresentada por Cristiane Brandão Cobo para obtenção do título de Especialista em Banco de Dados na Universidade de Ribeirão Preto.
2. A monografia aborda as características e aplicações dos bancos de dados do tipo NoSQL, realizando uma revisão bibliográfica sobre o tema e apresentando exemplos práticos utilizando o MongoDB.
3. O objetivo é apresentar as principais características do NoSQL e a importância dos profissionais de TI obterem conhecimento
1. O documento introduz o tema NoSQL, definindo o que é, características e tipos de bancos NoSQL.
2. São discutidos os modelos relacionais e não relacionais, destacando o Teorema CAP e propriedades ACID e BASE.
3. São apresentados os principais tipos de bancos NoSQL: chave-valor, documentos, coluna e grafo.
O documento resume a evolução dos sistemas de gerenciamento de dados, desde os primórdios dos bancos de dados até os sistemas atuais de grande escala. Começa com os modelos de rede e ISAM nos anos 1960, passa pelo modelo relacional e sistemas como System R e Ingres, a popularização dos SGBDs relacionais, e as limitações impostas pelas novas aplicações da Web. Apresenta então o renascimento dos sistemas de armazenamento chave-valor, projetos como Bigtable e Dynamo, e a categoria de sistemas
Este documento discute bancos de dados NoSQL. Ele fornece uma breve história dos bancos de dados NoSQL e explica que eles foram desenvolvidos para atender às necessidades do mercado que não eram atendidas pelos bancos de dados relacionais tradicionais. O documento também descreve os principais tipos de bancos de dados NoSQL, incluindo orientados a documentos, chave-valor, clones do BigTable e orientados a grafos.
Este documento descreve um estudo de ferramentas livres para OLAP e data warehousing utilizando PostgreSQL. Ele apresenta uma pesquisa de ferramentas OLAP livres e propõe um modelo utilizando PostgreSQL, pgAdmin, pgAgent e Pentaho/Mondrian. O estudo conclui que estas ferramentas fornecem produtividade para construção e consulta em data warehouses, apesar de ainda não serem ideais para usuários não técnicos.
O documento apresenta um manual prático sobre PostgreSQL, abordando tópicos como instalação, modelagem de dados, linguagens SQL e PL/pgSQL, administração e ferramentas. O PostgreSQL é introduzido como um SGBD objeto-relacional de código aberto que oferece recursos como transações, views, triggers e suporte a várias linguagens de programação. O autor também resume a história e evolução do PostgreSQL desde seu desenvolvimento na década de 1980.
Este documento apresenta uma palestra sobre SQL e NoSQL. Discute o histórico e popularidade da SQL, além de exemplos de uso em diferentes contextos como MDX, SPARQL, ORM, Cassandra, MongoDB e grafos. Também aborda integrações da SQL com R, Python, Hadoop e Spark para data science.
O documento compara bancos de dados não relacionais (NoSQL), incluindo Cassandra DB, Couch DB e MongoDB. Analisa as características de cada um, como escalabilidade, consistência e replicação. Conclui que Cassandra tem o melhor desempenho geral, MongoDB é melhor para consultas dinâmicas e índices definidos pelo usuário, e CouchDB é melhor para acumular e ocasionalmente alterar dados.
Este texto foi descrito com base em aulas de big data e nosql da minha pós-graduação, pesquisas e gravações de podcast com temas sobre nosql com profissionais da área. A ideia, é apresentar os modelos de dados não-relacionais e suas principais IDEs de mercado.
NoSQL é um termo genérico que representa os bancos de dados não relacionais. Uma classe definida de banco de dados que fornecem um mecanismo para armazenamento e recuperação de dados que são modelados de formas diferentes das relações tabulares usadas nos bancos de dados relacionais.
No sql no desenvolvimento de aplicações web colaborativasJoão Gabriel Lima
1) O documento discute o uso de bancos de dados NoSQL para aplicações web colaborativas que geram grandes volumes de dados não estruturados.
2) Banco de dados NoSQL surgiram para atender aos requisitos de escalabilidade, disponibilidade e dados não estruturados de aplicações como redes sociais.
3) O documento apresenta os fundamentos da tecnologia NoSQL, características, áreas de aplicação e exemplos de bancos de dados NoSQL de código aberto.
1. O documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre MongoDB, um banco de dados não relacional (NoSQL).
2. Nele é realizado um estudo teórico e prático sobre o conceito de banco de dados NoSQL, com a instalação e configuração do MongoDB.
3. Também é desenvolvido um protótipo para comparar o desenvolvimento com bancos de dados relacional e não relacional.
O documento fornece uma introdução sobre conceitos básicos de banco de dados, SQL Server e sua arquitetura. Ele explica o que é um banco de dados, SQL, sessões SQL e sistemas gerenciadores de banco de dados. Também descreve os principais bancos de dados do sistema do SQL Server (master, model, tempdb, msdb), sua localização e funções. Por fim, apresenta como criar, alterar e excluir bancos de dados no SQL Server.
4 semestre trabalho individual analise e desenvolvimento de sistemas 2014WANDERSON JONER
O documento discute banco de dados orientado a objetos, incluindo sua história, recursos técnicos, vantagens e desvantagens. Também aborda ORM e como desenvolver usando modelo orientado a objetos com banco de dados relacional.
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
ATIVIDADE 1 - ADSIS - ESTRUTURA DE DADOS II - 52_2024.docx2m Assessoria
Em determinadas ocasiões, dependendo dos requisitos de uma aplicação, pode ser preciso percorrer todos os elementos de uma árvore para, por exemplo, exibir todo o seu conteúdo ao usuário. De acordo com a ordem de visitação dos nós, o usuário pode ter visões distintas de uma mesma árvore.
Imagine que, para percorrer uma árvore, tomemos o nó raiz como nó inicial e, a partir dele, comecemos a visitar todos os nós adjacentes a ele para, só então, começar a investigar os outros nós da árvore. Por outro lado, imagine que tomamos um nó folha como ponto de partida e caminhemos em direção à raiz, visitando apenas o ramo da árvore que leva o nó folha à raiz. São maneiras distintas de se visualizar a mesma árvore.
Tome a árvore binária a seguir como base para realizar percursos que partirão sempre da raiz (nó 1).
Figura 1 - Árvore binária
Fonte: OLIVEIRA, P. M. de; PEREIRA, R. de L. Estruturas de Dados II. Maringá: UniCesumar, 2019. p. .
Com base na árvore anterior, responda quais seriam as ordens de visitação, partindo da raiz:
a) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pré-Ordem.
b) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Em-Ordem.
c) Percorrendo a árvore pelo algoritmo Pós-Ordem.
Obs.: como resposta, informar apenas os caminhos percorridos em cada Situação:
a) Pré-ordem: X - Y - Z.
b) Em-ordem: X - Y - Z.
c) Pós-ordem: X - Y - Z.
ATENÇÃO!
- Você poderá elaborar sua resposta em um arquivo de texto .txt e, após revisado, copiar e colar no campo destinado à resposta na própria atividade em seu STUDEO.
- Plágios e cópias indevidas serão penalizados com nota zero.
- As perguntas devem ser respondidas de forma adequada, ou seja, precisam ser coerentes.
- Antes de enviar sua atividade, certifique-se de que respondeu todas as perguntas e não se esqueceu nenhum detalhe. Após o envio, não são permitidas alterações. Por favor, não insista.
- Não são permitidas correções parciais no decorrer do módulo, isso invalida seu processo avaliativo. A interpretação da atividade faz parte da avaliação.
- Atenção ao prazo de entrega da atividade. Sugerimos que envie sua atividade antes do prazo final para evitar transtornos e lentidão nos servidores. Evite o envio de atividade em cima do prazo.
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
1. Engenharia e Administração de Sistemas de Banco de Dados
Faculdade de Tecnologia / Universidade Estadual de Campinas
NoSQL
André Luís de Andrade Danelon
1. Introdução
O cenário atual, em relação à persistência de dados, passa por um momento onde é possível
observar o modelo relacional como o mais difundido, senão o mais usado.
Constantemente, até mesmo os profissionais da área preferem se tornarem céticos
usuários dos Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBD) puramente relacionais,
para resolver problemas com estruturas muito dispares ao paradigma relacional, causando
limitações e trabalho excessivamente desnecessário.
Ferramentas NoSQL fornecem meios mais eficientes de armazenamento de grandes
volumes de dado, além de mecanismos de pesquisa de baixa latência, fatores importantes que
precisam ser considerados durante a escolha de uma solução de armazenamento de dados.
1.1. O que é NoSQL
Não se trata apenas de uma linguagem, mas sim de um conjunto de ferramentas e estruturas.
Esse conjunto consiste em diversas tecnologias capazes de resolver certos problemas de forma
mais específica, abordando cada cenário de uma forma bem particular.
Contudo, o objetivo do NoSQL não é substituir a linguagem SQL, como muitos pensam.
Sua proposta é (como o nome denomina: not only SQL – não apenas SQL) usar também
modelos não-relacionais, para trazer a melhor solução para um determinado problema.
1.2 Surgimento do NoSQL
É uma ironia incrível que o termo “NoSQL” tenha feito sua primeira aparição no final da
década de 1990 com o nome de um banco de dados relacional de código aberto (open source)
[Strozzi NoSQL]. Liderado por Carlo Strozzi, esse banco de dados armazena suas tabelas sob a
forma de arquivos ASCII, e cada tupla é representada por uma linha com os campos separados
por tabulações. O nome vem do fato de que o banco de dados não utiliza SQL como uma
linguagem de consulta. Em vez disso, ele é manipulado por meio de shell scripts, que podem
ser combinados em encadeamentos (pipelines) no Unix. Apesar da coincidência na
terminologia, o NoSQL de Strozzi não teve influência sobre os bancos de dados atuais
relacionados ao NoSQL.
2. Engenharia e Administração de Sistemas de Banco de Dados
Faculdade de Tecnologia / Universidade Estadual de Campinas
O uso do termo “NoSQL” que conhecemos hoje é resultado de uma reunião realizada
no dia 11 de junho de 2009, em São Francisco, nos Estados Unidos, organizada por Johan
Oskarsson, um desenvolvedor de software de Londres. O exemplo do BigTable e do Dynamo
inspirou a criação de vários projetos, que faziam experimentações com armazenamentos
alternativos de dados, e discussões sobre o assunto haviam se tornado uma das partes
essênciais das melhores conferências sobre software daquela época. Johan estava interessado
em descobrir mais sobre esses novos bancos de dados enquanto estava em São Francisco para
um evento sobre Hadoop. Já que dispunha de pouco tempo, achou que não seria viável visitalos todos, de modo que decidiu organizar uma reunião em que todos pudessem estar
presentes e apresentar seu trabalho para quem estivesse interessado em conhecê-lo.
Johan queria um nome para a reunião – algo que fosse um bom hashtag para o
Twitter: curto, fácil de lembrar e sem muitos semelhantes no Google, de modo que uma
pesquisa que utilizasse esse nome encontrasse rapidamente a reunião. Ele pediu sugestões no
canal #cassandra do IRC e recebeu algumas, selecionando “NoSQL”, de Eric Evans (um
desenvolvedor na Rackspace, sem conexão com o Eric Evans do DDD – Domain Driven Design).
Embora tivesse a desvantagem de ser negativo e não descrever realmente esses sistemas, tal
opção satisfazia ao critério de hashtag. Naquela época, eles estavam pensando apenas em dar
um nome para uma reunião e não esperavam que se tornaria o nome da tendência tecnológica
como um todo [Oskarsson].
O termo “NoSQL” pegou como fogo em palha, mas nunca favoreceu uma definição
precisa. A chamada original [NoSQL Meetup] para a reunião pedia por “bancos de dados não
relacionais, distribuídos e de código aberto”. As palestras [NoSQL Debrief] lá realizadas foram
sobre Voldemort, Cassandra, Dynomite, HBase, Hypertable, CouchDB e MongoDB, mas o
termo nunca ficou limitado a esse grupo original. Não há uma definição genericamente aceita
nem uma autoridade para fornecer uma, de modo que os outros bancos de dados possam ser
classificados como NoSQL devido a algumas características comuns.
2. Características
2.1. Consultas
O primeiro fato óbvio é que banco de dados NoSQL não utilizam SQL. Alguns deles têm
linguagens de consulta, e faz sentido que elas sejam semelhantes ao SQL, facilitando o
aprendizado. A CQL do Cassandra é assim, “exatamente como SQL (exceto onde não é)” [CQL].
Todavia, até hoje ninguém implementou algo que se ajustasse à noção bastante flexível do
padrão SQL.
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2.2. Open Source
Outra característica importante desses bancos de dados é que eles, geralmente, são projetos
de código aberto. Embora o termo NoSQL seja frequentemente aplicado a sistemas de código
fechado, existe uma noção de que seja um fenômeno de código aberto.
2.3. Clusterização
A maioria dos bancos de dados NoSQL é orientada pela necessidade de execução em clusters.
Isso tem uma influência sobre seu modelo de dados, assim como sobre sua abordagem
quando à consistência. Banco de dados relacionais utilizam transações ACID para lidar com
consistência em todo o banco de dados, o que é, inerentemente, conflitante com um ambiente
de clusters, de modo que os bancos de dados NoSQL oferecem uma gama de opções para
consistência e distribuição.
Entretanto, nem todos os bancos de dados NoSQL almejam a execução em clusters.
Bancos de dados de grafos consistem em um estilo de banco de dados NoSQL que utiliza um
modelo de distribuição semelhante aos bancos de dados relacionais, mas oferece um modelo
de dados que os torna mais eficientes na manipulação de dados com relacionamentos
complexos.
2.4. Schema-Free
Os bancos de dados NoSQL atuam sem um esquema, permitindo que sejam adicionados,
livremente, campos aos registros do banco de dados, sem ter de definir primeiro quaisquer
mudanças na estruturas. Isso é especialmente útil ao lidar com dados não uniformes e campos
personalizados, os quais faziam que os bancos de dados relacionais utilizassem nomes como
customField6 (campoPersonalizado6) ou tabelas de campos personalizados, que são difíceis de
processar e entender.
2.5. Map-Reduce
O padrão map-reduce (uma forma de Scatter-Gather [Hohpe e Woolf]) é uma forma de
organizar o processamento de maneira a aproveitar múltiplas máquinas de um cluster. Ao
mesmo tempo, mantém-se o quanto for possível do processamento e dos dados de que ele
precisa na mesma máquina. Esse padrão destacou-se pela primeira vez com o framework
MapReduce do Google [Dean e Ghemawat]. Uma implementação open-source amplamente
utilizada faz parte do projeto Hadoop, embora diversos bancos de dados incluam suas próprias
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implementações. Assim como na maioria dos padrões, há diferenças nos detalhes entre essas
implementações. O nome “map-reduce” revela sua inspiração a partir das operações de
mapeamento e redução nas coleções em linguagens de programação funcional.
3. Técnicas de Escalabilidade
3.1. Sharding
Frequentemente, um armazenamento de dados fica extremamente ocupado, pois várias
pessoas estão acessando partes diferentes do conjunto dos dados. Nessas circunstâncias,
podemos suportar a escalabilidade horizontal, colocando partes diferentes dos dados em
servidores diferentes – uma técnica chamada de fragmentação (sharding).
A fragmentação é particularmente valiosa para a performance, pois pode melhorar o
desempenho de leitura e gravação. Utilizar a replicação, especialmente com cache, pode
melhorar muito o desempenho de leitura, mas faz pouco para aplicativos que tenham muitas
gravações. A fragmentação fornece uma maneira de ampliar horizontalmente as gravações.
3.2. Replicação mestre-escravo
Com a distribuição mestre-escravo, é possível replicar dados em múltiplos nodos. Um nodo é
designado como o mestre, ou primário, o qual é a fonte oficial dos dados e, geralmente, fica
responsável por processar quaisquer atualizações nesses dados. Os outros nodos são escravos,
ou secundários. Um processo de replicação sincroniza os escravos com o mestre.
A replicação mestre-escravo é mais útil para a escalabilidade quando há um conjunto
de dados com muitas leituras. É possível escalar horizontalmente para lidar com mais
solicitações de leitura, adicionando novos nodos escravos e assegurando-se de que todas as
solicitações de leitura sejam roteadas para os escravos. Entretanto, ainda haverá a limitação
pela capacidade do mestre de processar as atualizações e de transmiti-las adiante.
Consequentemente, não é um esquema bom para os conjuntos de dados com muito tráfego
de gravação, embora diminuir a carga do tráfego de leitura ajudará um pouco a lidar com a
carga de gravação.
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4. Modelo de Dados
4.1. Banco de Dados de Chave-Valor
Um depósito de chave-valor é uma tabela hash simples, utilizada principalmente quando todo
o acesso ao banco de dados é feito por meio da chave primária. São depósitos de dados NoSQL
mais simples de utilizar a partir da perspectiva de uma API. O cliente pode obter o valor para
uma determinada chave, inserir um valor para uma chave ou apagar a mesma do depósito de
dados. O valor é um blob que o depósito de dados apenas armazena, sem se preocupar ou
saber o que há dentro dele; é responsabilidade do aplicativo entender o que foi armazenado.
Já que depósitos de chave-valor sempre fazem o acesso pela chave-primária, eles têm,
geralmente, um ótimo desempenho e podem ser escaláveis facilmente.
Alguns dos bancos de dados de chave-valor mais populares são o Riak, Redis (muitas
vezes chamado de servidor Data Structure), Memcached DB e suas variedades, Berkeley DB,
HamsterDB (especialmente apropriado para uso interno), Amazon DynamoDB (não é opensource) e Project Voldemort (implementação open-source do Amazon DynamoDB).
Em alguns armazenamentos de chave-valor, como o Redis, o agregado armazenado
não tem de ser um objeto do domínio, ou seja, ele pode ser qualquer estrutura de dados. O
Redis suporta o armazenamento de listas, conjuntos, hashes e pode fazer operações de
intervalos, diferença, união e intersecção. Esses recursos permitem que o Redis seja utilizado
de formas mais diferenciadas do que um depósito padrão de chave-valor.
4.2. Banco de Dados de Documentos
Os documentos são o principal conceito em bancos de dados de documentos. O banco de
dados armazena e recupera documentos, os quais podem ser XML, JSON, entre outros. Esses
documentos são estruturas de dados na forma de árvores hierárquicas e autodescritivas,
constituídas de mapas, coleções e valores escalares. Os documentos armazenados são
semelhantes entre si, mas não têm de serem exatamente os mesmos. Bancos de dados de
documentos armazenam documentos na parte do valor do armazenamento de chave-valor;
podemos pensar nele como um depósito de chave-valor, em que o valor pode ser examinado.
Na representação dos dados de um SGBDR, todas as colunas devem ser definidas e, se
não contiverem dados, são marcadas como vazias ou nulas (null). Em documentos, não há
atributos vazios; se um determinado atributo não for encontrado, supõe-se que não estava
configurado ou não era relevante para o documento. Os documentos permitem que novos
atributos sejam criados sem a necessidade de definição prévia ou de alteração nos
documentos existentes.
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Alguns dos bancos de dados de documentos populares são MongoDB, CouchDB,
Terrastore, OrientDB, RavenDB e, é claro, o bem conhecido e muitas vezes criticado Lotus
Notes, que utiliza armazenamento de documentos.
4.4. Armazenamento em Família de Colunas
Bancos de dados de família de colunas armazenam dados em famílias de colunas como linhas
que tenham muitas colunas associadas, fazendo uso de uma chave de linha. Famílias de
colunas são grupos de dados relacionados que, frequentemente, são acessados juntos. Por
exemplo, muitas vezes acessamos as informações de perfil de um cliente ao mesmo tempo,
mas não seus pedidos.
O Cassandra é um dos bancos de dados de família de colunas mais popular, embora
existam outros, como HBase, Hypertable e Amazon DynamoDB. O Cassandra pode ser descrito
como rápido e de fácil crescimento escalar, com operações de gravação distribuídas pelo
cluster, que não possui um nodo mestre, de forma que tanto leitura quanto gravação podem
ser feitas por qualquer um de seus nodos.
4.5. Banco de Dados de Grafos
Bancos de dados de grafos permitem que sejam armazenadas entidades e também
relacionamentos entre essas entidades. Entidades também são conhecidas como nodos, os
quais possuem propriedades. Podemos pensar num nodo como uma instância de um objeto
do aplicativo. Os relacionamentos são conhecidos como arestas que podem ter propriedades.
As arestas têm significância direcional; nodos são organizados por relacionamentos, os quais
permitem que você encontre padrões interessantes entre eles. A organização do grafo permite
que os dados sejam armazenados uma vez e depois interpretados de formas diferentes
baseadas em relacionamentos.
Quando uma estrutura de dados como um grafo é armazenada num SGBDR, um único
tipo de relacionamento é armazenado (“quem é o meu gerente”, é um exemplo comum).
Adicionar outro relacionamento, geralmente, implica muitas alterações no esquema e uma
movimentação de dados, o que não é o caso quando se utiliza banco de dados de grafos.
Em bancos de dados de grafos, percorrer as junções ou relacionamentos é muito
rápido. O relacionamento entre nodos não é calculado no momento da consulta, mas, sim,
persistido na forma de um relacionamento. Percorrer relacionamentos persistidos é mais
rápido do que calculá-los a cada consulta.
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Os nodos podem ter diferentes tipos de relacionamentos entre si, permitindo a
representação de relacionamentos entre as entidades do domínio, e possuir relacionamentos
secundários para categorias, caminhos, árvores cronológicas, quadtrees para indexação
espacial ou listas encadeadas para acesso ordenado. Uma vez que não há limite para o número
e para o tipo de relacionamento que um nodo pode ter, todos podem ser representados no
mesmo banco de dados de grafos.
Há muitos bancos de dados de grafos disponíveis, tais como o Neo4J, o Infinite Graph,
o OrientDB ou o FlockDB (que é um caso especial: um banco de dados de grafos que suporta
apenas relacionamentos em uma única profundidade ou listas de adjacência, na qual não pode
ser percorrido mais de um nível de profundidade para relacionamentos).
5. Referências Bibliográficas
FOWLER, MARTIN. NoSQL: Um Guia Conciso para o Mundo Emergente da Persistência
Poliglota. São Paulo: Novatec, 2013.
FOWLER, MARTIN. Polyglot Persistence. Disponível em:
http://martinfowler.com/bliki/PolyglotPersistence.html. Data de acesso: 26 set. 2013.
NOSQL BRASIL. Introdução ao NoSQL. Disponível em: http://nosqlbr.com.br/. Data de acesso:
26 set. 2013.
SILVA, FRANCISCO YURI TEIXEIRA. Introdução à Tecnologia NoSQL. Disponível em:
http://www.devmedia.com.br/introducao-a-tecnologia-nosql/27682. Data de acesso: 26 set.
2013.
VIEIRA, FELIPE. Introdução ao NoSQL. Disponível em:
https://www.youtube.com/watch?v=0f7ht6WTY6g. Data de acesso: 26 set. 2013.