Este documento fornece uma introdução sobre SQL e NoSQL. Explica que SQL é usado para banco de dados relacionais enquanto NoSQL é usado para bancos de dados não relacionais e fornece exemplos de bancos de dados populares para cada categoria.
Este documento fornece uma introdução ao MongoDB, explicando seus principais conceitos como coleções, documentos e campos. Também mostra como instalar e usar o MongoDB Shell para manipular bancos de dados, coleções, documentos e realizar consultas, ordenações, atualizações e remoções.
O documento descreve como o MongoDB foi criado pelos fundadores da Doubleclick em 2007 e se tornou popular entre grandes empresas como Foursquare, Github e EA Games. O documento também discute conceitos como NoSQL, armazenamento de documentos, modelagem flexível de dados e escalabilidade.
O documento apresenta os principais conceitos do MongoDB, incluindo modelo de documento, tipos de dados, arquitetura e boas práticas de schema design. O schema design é a chave para extrair o máximo de informações com poucas queries, considerando a eficiência de gravação e leitura.
O documento apresenta Christiano Anderson, um especialista em MongoDB. Ele descreve o que é MongoDB, como é usado por empresas, as linguagens de programação suportadas, e como trabalhar com MongoDB usando Python e Django.
O documento resume os principais conceitos e comandos do MongoDB, incluindo como selecionar e visualizar bancos de dados e coleções, inserir, consultar, atualizar e remover documentos, criar índices, realizar relacionamentos entre coleções e utilizar recursos como sharding, replica e aggregation framework.
Slides do mini-curso de MongoDB realizado no Workshop de Software Livre 2010 do CInLUG, no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco em 24/08/2010. Instrutores: Brunno Gomes (@brunnogomes) e Daker Fernandes (@dakerfp).
Este documento fornece uma introdução ao MongoDB, explicando seus principais conceitos como coleções, documentos e campos. Também mostra como instalar e usar o MongoDB Shell para manipular bancos de dados, coleções, documentos e realizar consultas, ordenações, atualizações e remoções.
O documento descreve como o MongoDB foi criado pelos fundadores da Doubleclick em 2007 e se tornou popular entre grandes empresas como Foursquare, Github e EA Games. O documento também discute conceitos como NoSQL, armazenamento de documentos, modelagem flexível de dados e escalabilidade.
O documento apresenta os principais conceitos do MongoDB, incluindo modelo de documento, tipos de dados, arquitetura e boas práticas de schema design. O schema design é a chave para extrair o máximo de informações com poucas queries, considerando a eficiência de gravação e leitura.
O documento apresenta Christiano Anderson, um especialista em MongoDB. Ele descreve o que é MongoDB, como é usado por empresas, as linguagens de programação suportadas, e como trabalhar com MongoDB usando Python e Django.
O documento resume os principais conceitos e comandos do MongoDB, incluindo como selecionar e visualizar bancos de dados e coleções, inserir, consultar, atualizar e remover documentos, criar índices, realizar relacionamentos entre coleções e utilizar recursos como sharding, replica e aggregation framework.
Slides do mini-curso de MongoDB realizado no Workshop de Software Livre 2010 do CInLUG, no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco em 24/08/2010. Instrutores: Brunno Gomes (@brunnogomes) e Daker Fernandes (@dakerfp).
O documento resume as principais características e funcionalidades do MongoDB, um banco de dados não relacional, e como utilizá-lo junto com a linguagem Python. O documento discute como modelar e realizar consultas de dados no MongoDB usando Python e módulos como PyMongo e MongoEngine.
O documento resume as principais informações sobre MongoDB: (1) Sua origem vem da palavra "humongous"; (2) Foi criado pelos fundadores da Doubleclick e a 10gen foi fundada em 2007; (3) MongoDB pode substituir bancos relacionais em alguns casos quando há necessidade de escalabilidade e desempenho.
Este documento apresenta os principais comandos CRUD (Create, Read, Update, Delete) no banco de dados MongoDB. Ele explica como inserir, buscar, atualizar e remover documentos no MongoDB usando os métodos db.collection.insert(), db.collection.find(), db.collection.update() e db.collection.remove(). O documento também demonstra como usar filtros, arrays e operadores como $set para executar as operações CRUD.
Este documento fornece uma introdução ao MongoDB, incluindo: (1) O que é o MongoDB e como ele armazena dados em formato JSON/BSON, (2) Seus principais componentes como o servidor mongod e o cliente mongo, (3) Diferenças entre o modelo de dados do MongoDB e SQL.
MongoDB: Uma forma diferente de pensar no desenvolvimento Marcos Thomaz
Apresentação sobre MongoDB, seus recursos, exemplos de uso e um comparativo de performance. Apresenta modelos e comandos básicos, porém úteis, comparando-os com comandos de bancos de dados relacionais, trazendo um comparativo básico de desempenho.
Modelando aplicação em documento - MongoDBThiago Avelino
O documento resume as principais características e funcionalidades do banco de dados MongoDB. Ele descreve como o MongoDB é um banco de dados não relacional orientado a documentos, de alto desempenho, escalável e com esquema aberto. Também lista alguns usuários notáveis e casos de uso comuns.
Este documento fornece uma introdução a bancos de dados NoSQL e ao MongoDB. Ele discute as limitações dos bancos de dados relacionais SQL, as características e tipos de bancos de dados NoSQL, e fornece detalhes sobre como instalar e usar o MongoDB, incluindo como criar bancos de dados, coleções e documentos, e executar consultas e operações.
Este documento apresenta uma palestra sobre MongoDB, um banco de dados não relacional do tipo orientado a documentos. A palestra aborda os tópicos: introdução ao NoSQL e MongoDB, modelagem de dados em MongoDB, JSON, instalação e primeiros comandos no MongoDB, operações CRUD e operadores de comparação e lógicos. O objetivo é apresentar as diferenças entre bancos relacionais e não relacionais e ensinar como criar e manipular dados no MongoDB.
1) O documento discute SQL e NoSQL, tipos de bancos de dados relacionais e não relacionais.
2) MongoDB é apresentado como um banco de dados não relacional do tipo document store, no qual os dados são armazenados em formato JSON.
3) Relacionamentos um-para-muitos podem ser representados de forma normalizada ou embedded no MongoDB.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados MongoDB, descrevendo-o como um banco de dados não relacional orientado a documentos, de alto desempenho, flexível e open source. Também discute porque Python e Django são boas opções para trabalhar com MongoDB, demonstrando alguns de seus recursos como modelagem de documentos, agregações e map reduce.
O documento apresenta as etapas para instalação do MongoDB, incluindo baixar o software a partir do site oficial, criar pastas para armazenar as bases de dados no disco C, com nomes "data" e "db".
Como o elasticsearch salvou minhas buscasWaldemar Neto
O documento discute como o Elasticsearch salvou as buscas do autor ao fornecer um mecanismo de pesquisa de texto completo escalável e em tempo real que permitiu indexar e buscar milhares de documentos com tempos de resposta baixos. O autor também aborda como integrou com segurança o Elasticsearch em seu sistema usando proxies e autenticação para proteger o servidor.
Este documento resume uma apresentação sobre Elasticsearch, Logstash e Kibana. A apresentação introduz estas ferramentas de gerenciamento de logs e dados, explica como configurar um pipeline ELK para indexar e visualizar logs de ônibus do Rio de Janeiro, e discute possíveis arquiteturas e usos futuros destas ferramentas.
O documento resume as principais características e conceitos do MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos. Em menos de 3 frases:
O documento discute as principais funcionalidades e conceitos do MongoDB, incluindo sua arquitetura não-relacional baseada em documentos JSON, operações básicas como insert, find, update e remove, além de exemplos demonstrando o mapeamento entre conceitos relacionais e não-relacionais.
Mais um comparativo MongoDB - Fernando Boaglio - abril.2014Fernando Boaglio
O documento apresenta Fernando Boaglio, um desenvolvedor e escritor que fala sobre MongoDB. Resume alguns fatos sobre o banco de dados MongoDB, como ser livre, baseado em documentos e sem esquemas, e mostra comparações de desempenho com MySQL e SQL Server, indicando que MongoDB pode ser de 1,3 a 2 vezes mais rápido. Também mostra gráficos sobre o crescimento do MongoDB em popularidade comparado ao Oracle.
Apresentação de Alex Martins e Laercio de Souza. Estudantes de Sistemas para Internet. Agradecimento as pessoas que apoiaram no desenvolvimento da apresentação. Faltou algumas referências. Mas para ficar a disposição para vocês.
Este documento apresenta o modelo NoSQL orientado a documentos MongoDB. Primeiro, explica o que é NoSQL e os principais modelos, incluindo orientado a documentos. Depois, descreve as características e comandos básicos do MongoDB, como inserção, busca e atualização de documentos. Por fim, aborda tópicos como geoposicionamento, agregação e índices.
Meu primeiro workshop foi bem irado.
A explicação sobre MapReduce foi no quadro branco, não nos slides. :}
Qualquer dúvida, me pergunte!
PS: a expressão regular dos alunos que começam com a letra C está errada. O certo é /^C/.
1. A apresentação discute o uso da arquitetura Lambda com GraphX e Elasticsearch 2.0 em uma aplicação de redes sociais.
2. É apresentado o histórico de MapReduce e Hadoop, seguido de uma visão geral do Spark e GraphX e do Elasticsearch 2.0.
3. A arquitetura proposta usa Spark para calcular o PageRank dos usuários a partir de um grafo de seguidores no Twitter e indexar os resultados no Elasticsearch.
While it’s easy to get started developing applications using Ruby on Rails, the hard part is (as with most technologies) how to put it into production? There are a lot of options like Mongrel, nginx, Apache and JRuby, all of them difficult to evaulate without deeper knowledge of Rails and your application’s scaling needs. We will look at the available options to get a clearer picture how each setup is in different situations, and how you can utilize Capistrano for an easy deployment process in those situations. Simple as well as more complex setups will be discussed. We’ll try to include your problems as well as your experiences to discuss specific issues with deployment and scalability.
Utilizando NoSQL no desenvolvimento de soluções inteligentesChristiano Anderson
O documento discute as vantagens de bancos NoSQL em relação a bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar grandes quantidades de dados. O autor apresenta exemplos de bancos NoSQL como MongoDB, orientado a documentos, e Riak, baseado em chave-valor, e discute como cada um pode ser usado para diferentes casos. O autor também fornece exemplos de código para inserir e consultar dados nesses bancos usando Python.
O documento resume as principais características e funcionalidades do MongoDB, um banco de dados não relacional, e como utilizá-lo junto com a linguagem Python. O documento discute como modelar e realizar consultas de dados no MongoDB usando Python e módulos como PyMongo e MongoEngine.
O documento resume as principais informações sobre MongoDB: (1) Sua origem vem da palavra "humongous"; (2) Foi criado pelos fundadores da Doubleclick e a 10gen foi fundada em 2007; (3) MongoDB pode substituir bancos relacionais em alguns casos quando há necessidade de escalabilidade e desempenho.
Este documento apresenta os principais comandos CRUD (Create, Read, Update, Delete) no banco de dados MongoDB. Ele explica como inserir, buscar, atualizar e remover documentos no MongoDB usando os métodos db.collection.insert(), db.collection.find(), db.collection.update() e db.collection.remove(). O documento também demonstra como usar filtros, arrays e operadores como $set para executar as operações CRUD.
Este documento fornece uma introdução ao MongoDB, incluindo: (1) O que é o MongoDB e como ele armazena dados em formato JSON/BSON, (2) Seus principais componentes como o servidor mongod e o cliente mongo, (3) Diferenças entre o modelo de dados do MongoDB e SQL.
MongoDB: Uma forma diferente de pensar no desenvolvimento Marcos Thomaz
Apresentação sobre MongoDB, seus recursos, exemplos de uso e um comparativo de performance. Apresenta modelos e comandos básicos, porém úteis, comparando-os com comandos de bancos de dados relacionais, trazendo um comparativo básico de desempenho.
Modelando aplicação em documento - MongoDBThiago Avelino
O documento resume as principais características e funcionalidades do banco de dados MongoDB. Ele descreve como o MongoDB é um banco de dados não relacional orientado a documentos, de alto desempenho, escalável e com esquema aberto. Também lista alguns usuários notáveis e casos de uso comuns.
Este documento fornece uma introdução a bancos de dados NoSQL e ao MongoDB. Ele discute as limitações dos bancos de dados relacionais SQL, as características e tipos de bancos de dados NoSQL, e fornece detalhes sobre como instalar e usar o MongoDB, incluindo como criar bancos de dados, coleções e documentos, e executar consultas e operações.
Este documento apresenta uma palestra sobre MongoDB, um banco de dados não relacional do tipo orientado a documentos. A palestra aborda os tópicos: introdução ao NoSQL e MongoDB, modelagem de dados em MongoDB, JSON, instalação e primeiros comandos no MongoDB, operações CRUD e operadores de comparação e lógicos. O objetivo é apresentar as diferenças entre bancos relacionais e não relacionais e ensinar como criar e manipular dados no MongoDB.
1) O documento discute SQL e NoSQL, tipos de bancos de dados relacionais e não relacionais.
2) MongoDB é apresentado como um banco de dados não relacional do tipo document store, no qual os dados são armazenados em formato JSON.
3) Relacionamentos um-para-muitos podem ser representados de forma normalizada ou embedded no MongoDB.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados MongoDB, descrevendo-o como um banco de dados não relacional orientado a documentos, de alto desempenho, flexível e open source. Também discute porque Python e Django são boas opções para trabalhar com MongoDB, demonstrando alguns de seus recursos como modelagem de documentos, agregações e map reduce.
O documento apresenta as etapas para instalação do MongoDB, incluindo baixar o software a partir do site oficial, criar pastas para armazenar as bases de dados no disco C, com nomes "data" e "db".
Como o elasticsearch salvou minhas buscasWaldemar Neto
O documento discute como o Elasticsearch salvou as buscas do autor ao fornecer um mecanismo de pesquisa de texto completo escalável e em tempo real que permitiu indexar e buscar milhares de documentos com tempos de resposta baixos. O autor também aborda como integrou com segurança o Elasticsearch em seu sistema usando proxies e autenticação para proteger o servidor.
Este documento resume uma apresentação sobre Elasticsearch, Logstash e Kibana. A apresentação introduz estas ferramentas de gerenciamento de logs e dados, explica como configurar um pipeline ELK para indexar e visualizar logs de ônibus do Rio de Janeiro, e discute possíveis arquiteturas e usos futuros destas ferramentas.
O documento resume as principais características e conceitos do MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos. Em menos de 3 frases:
O documento discute as principais funcionalidades e conceitos do MongoDB, incluindo sua arquitetura não-relacional baseada em documentos JSON, operações básicas como insert, find, update e remove, além de exemplos demonstrando o mapeamento entre conceitos relacionais e não-relacionais.
Mais um comparativo MongoDB - Fernando Boaglio - abril.2014Fernando Boaglio
O documento apresenta Fernando Boaglio, um desenvolvedor e escritor que fala sobre MongoDB. Resume alguns fatos sobre o banco de dados MongoDB, como ser livre, baseado em documentos e sem esquemas, e mostra comparações de desempenho com MySQL e SQL Server, indicando que MongoDB pode ser de 1,3 a 2 vezes mais rápido. Também mostra gráficos sobre o crescimento do MongoDB em popularidade comparado ao Oracle.
Apresentação de Alex Martins e Laercio de Souza. Estudantes de Sistemas para Internet. Agradecimento as pessoas que apoiaram no desenvolvimento da apresentação. Faltou algumas referências. Mas para ficar a disposição para vocês.
Este documento apresenta o modelo NoSQL orientado a documentos MongoDB. Primeiro, explica o que é NoSQL e os principais modelos, incluindo orientado a documentos. Depois, descreve as características e comandos básicos do MongoDB, como inserção, busca e atualização de documentos. Por fim, aborda tópicos como geoposicionamento, agregação e índices.
Meu primeiro workshop foi bem irado.
A explicação sobre MapReduce foi no quadro branco, não nos slides. :}
Qualquer dúvida, me pergunte!
PS: a expressão regular dos alunos que começam com a letra C está errada. O certo é /^C/.
1. A apresentação discute o uso da arquitetura Lambda com GraphX e Elasticsearch 2.0 em uma aplicação de redes sociais.
2. É apresentado o histórico de MapReduce e Hadoop, seguido de uma visão geral do Spark e GraphX e do Elasticsearch 2.0.
3. A arquitetura proposta usa Spark para calcular o PageRank dos usuários a partir de um grafo de seguidores no Twitter e indexar os resultados no Elasticsearch.
While it’s easy to get started developing applications using Ruby on Rails, the hard part is (as with most technologies) how to put it into production? There are a lot of options like Mongrel, nginx, Apache and JRuby, all of them difficult to evaulate without deeper knowledge of Rails and your application’s scaling needs. We will look at the available options to get a clearer picture how each setup is in different situations, and how you can utilize Capistrano for an easy deployment process in those situations. Simple as well as more complex setups will be discussed. We’ll try to include your problems as well as your experiences to discuss specific issues with deployment and scalability.
Utilizando NoSQL no desenvolvimento de soluções inteligentesChristiano Anderson
O documento discute as vantagens de bancos NoSQL em relação a bancos de dados relacionais tradicionais para armazenar grandes quantidades de dados. O autor apresenta exemplos de bancos NoSQL como MongoDB, orientado a documentos, e Riak, baseado em chave-valor, e discute como cada um pode ser usado para diferentes casos. O autor também fornece exemplos de código para inserir e consultar dados nesses bancos usando Python.
Este documento apresenta uma visão geral sobre o MongoDB, incluindo suas funcionalidades, performance e frameworks para desenvolvimento em Java. O palestrante discute tópicos como manipulação de dados, índices, réplicas, sharding e agregação para melhorar o desempenho do banco de dados não relacional.
Apresentação dos conceitos básicos do MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos e sugestões para a escolha da ferramenta certa para ser sua próxima base de dados.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados MongoDB, descrevendo suas principais características como armazenamento de documentos JSON, consulta por documento, particionamento em shards e suporte a operações MapReduce.
O documento apresenta o MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos. Explica que ele armazena dados em formato BSON, permite aninhamento de documentos e é schema-less, além de ter alto desempenho e suportar sharding. Também mostra como instalar e usar o MongoDB via driver PHP.
O documento fornece uma introdução prática ao NoSQL em 4 passos. Primeiro, analisa o problema que levou ao surgimento do NoSQL e explica como ele surgiu. Depois, instrui o leitor a começar a construir seu conhecimento sobre os conceitos básicos do NoSQL. Por fim, guia o leitor em direção a aplicar seus novos conhecimentos na prática.
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
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.
Desmistificando NoSQL e Novas Tecnologias de Bancos de DadosFabíola Fernandes
This document discusses NoSQL databases and new database technologies. It begins by describing some common problems addressed by NoSQL databases, such as how to process real-time event data and build an e-commerce site without joins or normalization. It then provides an overview of the history and characteristics of NoSQL databases, the different data models including document, graph, key-value and column-family databases, and examples of using NoSQL databases.
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.
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 quando usar e não usar bancos de dados NoSQL, listando exemplos de tipos como document-oriented, key-value e columnar. Ele também cobre tópicos como escalabilidade, modelagem de dados e relacionamentos em NoSQL, replicação e sharding.
1) O documento discute diferentes casos de uso e modelos de dados para bancos NoSQL, comparando-os com bancos relacionais.
2) São apresentados exemplos de como modelar logs de aplicação, hierarquias de comentários, documentos com alterações históricas e integração entre aplicações usando bancos do tipo documento, coluna e grafo.
3) O documento conclui comparando os modelos de dados, complexidade de queries e trade-offs entre SQL e NoSQL.
O documento apresenta os principais conceitos do MongoDB, incluindo sua estrutura de banco de dados não-relacional baseado em documentos JSON e coleções, além de funcionalidades como queries, indexação, agregação e operações CRUD utilizando o Mongo Shell.
Pablo Juan é um especialista em MongoDB que apresentará sobre o banco de dados NoSQL MongoDB, incluindo sua história, compreensão, operações CRUD e responderá perguntas.
O documento resume as principais características do MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos e esquema-livre. Ele explica que o MongoDB é escalável, de alto desempenho e open source, armazena dados em formato de documentos JSON ou BSON, permite esquemas flexíveis e não requer migrations. Além disso, ressalta que as propriedades ACID ficam a cargo do programador e apresenta alguns comandos básicos para usar o MongoDB via terminal.
O documento discute MongoDB, um banco de dados NoSQL, comparando-o com MySQL. MongoDB armazena dados em documentos JSON flexíveis ao invés de tabelas rígidas, permitindo queries dinâmicas. Ele também suporta operações como map-reduce para agregação de dados e sharding para distribuição de dados em vários servidores.
1) O documento apresenta uma introdução sobre MongoDB com PHP, incluindo links relevantes e casos de uso de empresas que utilizam MongoDB em produção.
2) É descrito os principais tipos de bancos de dados NoSQL (key-value stores, wide column stores, document stores, graph stores e column oriented stores), com exemplos de cada um.
3) São apresentados comandos e conceitos básicos para trabalhar com MongoDB via PHP, como conexão, inserção, consulta, alteração e exclusão de dados.
O documento resume o banco de dados MongoDB, descrevendo-o como um banco NoSQL orientado a documentos criado em 2007. Explica que é escrito em C++ e tem interface em JavaScript, permitindo programação no banco de dados em JavaScript. Apresenta suas principais características como não ser relacional e ter esquema flexível.
O documento descreve como o MySQL 5.7 suporta armazenar e manipular documentos JSON utilizando o novo tipo de dados JSON. Exemplos mostram como inserir, selecionar, filtrar e modificar dados em colunas JSON usando funções como JSON_EXTRACT, JSON_SEARCH e JSON_SET.
Palestra sobre persistência de dados no SQLite com Room API apresentada no TDC São Paulo 2017 (19/07/2017). O Room é um dos Architectural Components apresentados pelo Google no Google I/O 2017.
Você já ouviu falar de banco de dados NoSQL? Já desenvolveu alguma aplicação Java com NoSQL? Nesta palestra iremos estudar um exemplo básico de como utilizar JPA e Spring Data para desenvolver com o banco NoSQL MongoDB.
O documento apresenta MongoDB, um banco de dados não relacional do tipo documentos orientado a documentos JSON. Explica suas principais características como escalabilidade, uso de documentos flexíveis e consultas por documento. Também aborda tópicos como sharding, drivers, uso do PyMongo e mapeamento de objetos com MongoEngine.
O documento resume as principais vantagens e funcionalidades do MongoDB, incluindo documentos flexíveis baseados em JSON, migrações dinâmicas de dados, agregações e map-reduce. Ele também fornece exemplos de como desenvolver aplicativos com MongoDB usando Python, Ruby e ORM's.
LaravelSP - MySQL 5.7: introdução ao JSON Data TypeGabriela Ferrara
O documento apresenta uma introdução ao tipo de dados JSON no MySQL 5.7, descrevendo suas principais funcionalidades como validação automática, tipos de dados suportados, funções para criação, busca, modificação e retorno de atributos de dados JSON, e a possibilidade de criação de índices.
Hands-on Workshop: Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big ...Big Data Week São Paulo
Hands-on Workshop: Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data
No workshop, um ambiente MongoDB distribuído será configurado de maneira a possibilitar a escalabilidade de sua aplicação. Serão abordadas boas práticas para a utilização da infra-estrutura além dos seguintes temas:
- Replicas e sharding;
- Definição, utilização e manutenção de índices;
- Map Reduce vs Aggregate;
- Ferramentas úteis.
Pre-requisitos:
Computador pessoal com MongoDB 2.6 instalado (http://www.mongodb.org/downloads)
No Ubuntu, o pacote é o mongodb-org; repositório disponível em http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/.
Gabriel Campos
Co-fundador e CTO da Zahpee.
Bacharel em Ciência da Computação pela UFMG. Há mais de quatro anos atua no desenvolvimento de coleta, processamento e visualização de dados. MongoDB entusiasta e administrador do banco de dados da Zahpee.
O documento apresenta uma introdução ao banco de dados não relacional MongoDB. Ele discute o que é um banco de dados, o surgimento do NOSQL, tipos de bancos de dados NOSQL, características e operações básicas do MongoDB.
Este documento apresenta informações sobre um curso de aprendizado de R, incluindo o cronograma de eventos SQL Saturday, uma breve biografia do instrutor, e conceitos básicos sobre R como ambiente de trabalho estatístico, história, características, tipos de objetos, funções básicas e estatística descritiva.
Este documento discute conceitos de programação orientada a objetos em Javascript para desenvolvedores acostumados com C#. Ele explica como Javascript lida com objetos dinâmicos, "classes", herança e outros conceitos usando o objeto prototype. O documento também mostra como simular classes abstratas e métodos de extensão usando prototype.
O documento descreve o modelo de banco de dados orientado a documentos MongoDB. MongoDB armazena coleções de documentos semelhantes a JSON que podem ter formatos variados como XML, JSON, PDF etc. Diferentemente dos bancos de dados relacionais, MongoDB não exige esquemas pré-definidos e permite inconsistência e redundância nos dados.
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).
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.
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
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.
9. NoSQL
•Usado em 1998 como o nome de um BD
relacional open source sem interface SQL;
•“Completamente distinto do modelo
relacional”;
•Deveria ser chamado NoREL;
•Voltou a ser usado em 2009 em um evento
sobre banco de dados open source
distribuídos.
10. NoSQL
•Vieram para suprir necessidades dos BD
tradicionais;
•Alta performance, escalabilidade, replicação,
suporte à dados estruturados e sub colunas.
13. NoSQL
•Existem vários tipos;
•São divididos pela forma usada para trabalhar
com seus dados:
•Wide column store
•Key/value store
•Graph store
•Column oriented store
•Document store
14. NoSQL
Wide column store
•Fortemente inspirados pelo BigTable do
google, suportam várias linhas e colunas além
de subcolunas.
•Outros exemplos:
•HBase(Apache)
•HiperTable
•Cassandra(Apache)
15. NoSQL
Key/value store
•Mais simples, chave e valor para a chave.
•Agüenta mais carga de dados.
•São os mais escaláveis.
•Exemplos:
•MemcacheDB
•SimpleBD
•Berkeley DB
16. NoSQL
Graph store
•Mais complexo.
•Guarda objeto e não registros.
•Buscas são feitas pela navegação destes
objetos.
•Exemplos:
•Neo4J
•InfoGrid
•BigData
17. NoSQL
Column oriented store
•São relacionais.
•Tem características do NoSQL.
•Dados armazenados em colunas, não em
linhas.
•Exemplos:
•Vertica
•MonetDB
•LucidDB
18. NoSQL
Document oriented store
•Baseados em documentos XML ou JSON.
•Localização por ID único ou qualquer registro
do documento.
•Exemplos:
•CouchDB(Apache)
•MongoDB
•Riak
21. MongoDB
Orientado a Documentos
•Modelo relacional: representa mundo real (que
é n-dimensional) usando abordagem
bidimensional.
•Podemos melhorar isso com análise, mas
posteriormente um outro atributo pode ser
encontrado.
27. Eae?
•Representamos objetos do mundo real da
forma como eles são: complexos e únicos. =)
•Se precisar de novos atributos, eles serão
criados apenas onde for necessário. =)
•Desenvolvedor precisa tomar cuidado pro
banco não virar a casa da mãe Joana. =(
28. Redundância de dados over 9000
•Modelo relacional: Reduzir o máximo possível
a redundância de dados(formas normais,
relacionamentos).
•MongoDB: Sem relacionamentos, duplicação
não é um problema.
30. Redundância de dados over 9000
•Não há tabelas: há coleções de documentos.
•O documento é meu e eu guardo o que eu
quiser nele.
•Documentos devem ser auto-contidos.
•Uma única consulta retorna o documento
inteiro.
31. Então?
•Mais performance. Uma consulta retorna tudo
o que precisa a respeito do documento. =)
•Alterar todos registros relacionados a uma
unidade semântica requer tratamento um a um.
34. > show dbs
admin
bsp_development
local
> use bsp_development
switched to db bsp_development
> show collections
clientes
fornecedores
funcionarios
servicos
system.indexes
64. // inserir post
> db.posts.insert({titulo:'Analise e Projeto de Sistemas'});
> var post = db.posts.findOne({titulo:'Analise e Projeto de
Sistemas'});
// inserir comentario
> db.comentarios.insert({
nome:'Jefferson',
corpo:'Awo Boer, eu nao tenho mais APS!',
post_id : post._id
});
> var comentario = db.comentarios.findOne({nome:'Jefferson'});
65. SELECT * FROM comentarios WHERE post_id = {#post.id}
> db.comentarios.find({post_id: post._id})
{
"_id" : ObjectId("4d5955f1e0ab4d700255d83e"),
"nome" : "Jefferson",
"corpo" : "Awo Boer, eu nao tenho mais APS!",
"post_id" : ObjectId("4d5955a5e0ab4d700255d83d")
}
66. SELECT * FROM posts WHERE id = {#comentario.id}
> db.posts.find({_id: comentario.post_id})
{
"_id" : ObjectId("4d5955a5e0ab4d700255d83d"),
"titulo" : "Analise e Projeto de Sistemas"
}
68. // inserir post E comentarios
> db.posts.insert({
titulo: 'Analise e Projeto de Sistemas',
comentarios: [
nome: 'Jefferson', corpo: 'Haha, passei!'},
nome: 'Diego', corpo: 'Da meio ponto ai, Boer!'}
]
})
69. > var post = db.posts.find({titulo:'Analise e Projeto de Sistemas'});
> post
{
"_id" : ObjectId("4d5957e7e0ab4d700255d83f"),
"titulo" : "Analise e Projeto de Sistemas",
"comentarios" : [
{"nome" : "Jefferson", "corpo" : "Haha, passei!"},
{"nome" : "Diego","corpo" : "Da meio ponto ai,
Boer!"}
]
}
76. > var fef = db.sites.findOne({dominio:'fef.br'})
> db.usuarios.find({autorizacoes:fef._id})
// Jefferson e Frederico
> var shamanime = db.sites.findOne({dominio:'shamanime.com'})
> db.usuarios.find({autorizacoes:shamanime._id})
// Jefferson
77. > var jefferson = db.usuarios.findOne({nome:'Jefferson'})
> db.sites.find({_id:{$in: jefferson.autorizacoes}})
// shamanime.com e fef.br