NoSQL. Seminário da disciplina de Banco de Dados Aluno: Rodrigo Barbosa Folha. IN940 Recife-PE Julho de 2015

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1 No-SQL Seminário da disciplina de Banco de Dados Aluno: Rodrigo Barbosa Folha NoSQL CIn.ufpe.br IN940 Recife-PE Julho de 2015

2 Agenda História Evolução NoSQL Conceitos básicos Desafios e dúvidas MongoDB 2

3 História Álgebra Relacional(Década 70) Fácil manuseio Bem fundamentada Dados primitivos e bem estruturados Desacoplamento do armazenamento físico 3

4 Evolução Ao longo de 30 anos: OO EER OR Alto poder de processamento Paralelismo (Mainframes) Cluster Big Data Dados complexos Estruturados, não estruturados, polimórficos 4

5 Evolução Michael Stonebraker, em The End of an Architectural Era, disse that the current RDBMS code lines, while attempting to be a one size fits all solution, in fact, excel at nothing 5

6 Evolução 6

7 Evolução Processamento de dados / OLTP e Data warehouses especialistas (bases científicias, texto, etc) Por fim, ele conclui: SGBDR are 25 year old legacy code lines that should be retired in favor of a collection of from scratch specialized engines. The DBMS vendors (and the research community) should start with a clean sheet of paper and design systems for tomorrow s requirements, not continue to push code lines and architectures designed for yesterday s needs 7

8 Evolução Duas principais razões para novas abordagens: Flexibilidade Desempenho 8

9 NoSQL Possíveis significados: No to SQL Not only SQL Outros nomes: NoACID Post-relational 9

10 Conceitos Básicos Teorema CAP Proposto por Eric Brewer em

11 Conceitos Básicos BASE Estar disponível (Basically available) Funcionar normalmente apesar de falhas (Soft-state) Manter os dados consistentes mesmo impondo restrições (Eventual Consistency) ACID versus BASE 11

12 Modelo de Dados Taxonomia de modelo de dados Proposto por Ben Scofield e Alex Popescu: Modelo orientado a chave-valor Modelo orientado a colunas Modelo orientado a documentos Modelo orientado a grafos 12

13 Modelo de Dados Modelo orientado a chave-valor Simples Alto desempenho Duas operações básicas: get e set Dados facilmente distribuídos 13

14 Modelo de Dados Modelo orientado a colunas Colunas são serializadas ao invés de linhas Mais eficiente quando for trabalhar com um subconjunto de colunas Atualizações Compressão de dados Família de colunas OLAP 14

15 Modelo de Dados Modelo orientado a documentos Documentos estruturados (JSON, BSON, XML) A estrutura pode variar para cada documento Maior funcionalidade em relação aos anteriores 15

16 Modelo de Dados Modelo orientado a grafos Nós, arestas e propriedades Permite relacionamentos complexos entre os dados Flexível Para representar atributos usa a técnica chave-valor 16

17 Desafios e dúvidas Baseado no artigo de 2010 da revista da IEEE: Overhead e complexidade Confiabilidade Consistência Desconhecimento da tecnologia Ecoestrutura limitada 17

18 Desafios e dúvidas Baseado no artigo de 2010 da revista da IEEE: Overhead e complexidade Confiabilidade Consistência Desconhecimento da tecnologia Ecoestrutura limitada Talvez esses desafios já estejam sendo superados 18

19 MongoDB Características Orientado a documentos Usa JSON como representação de documento API nas linguagens mais usadas (C, C++, C#, Java, Python, Ruby, JavaScript,...) Shell de comando compatível com JavaScript Pode ser usado com banco de dados orientados a grafo Ótima documentação e cursos online Auto sharding e gerenciador de réplica Tem o CP da propriedade CAP E todas as vantagens gerais de NoSQL 19

20 MongoDB JSON JavaScript Object Notation Fácil leitura em relação ao XML 20

21 MongoDB BSON Binary JavaScript Object Notation Usado para serializar os dados internamente (tamanho máximo: 16 MB) Permite buscar documentos eficientemente 21

22 MongoDB Coleções Todo documento é armazenado em coleções Coleção é um grupo de documentos que possuem o mesmo conjunto de índices Os documentos não precisam ter a mesma estrutura 22

23 MongoDB Índices Acessar mais rapidamente os dados Ordenar os dados Fundamental ao lidar com grande volume de dados O atributo _id é indexado por padrão Exemplo: db.products.ensureindex({ item : 1}) 23

24 MongoDB Operações de CRUD Inserção db.<coleção>.insert( <documentos ou lista de documentos>, { writeconcern: <documento>, ordered: <boolean> } ) Exemplo: db.products.insert( [ { _id: 20, item: "lamp", qty: 50, type: "desk" }, { _id: 21, item: "lamp", qty: 20, type: "floor" }, { _id: 22, item: "bulk", qty: 100 } ], { ordered: false } ) Equivalente em SQL: INSERT INTO products (_id, item, qty, type) VALUES (21, lamp, 50, desk ), (21, lamp, 20, floor ),(22, bulk, 100, NULL); 24

25 MongoDB Operações de CRUD Busca db.<coleção>.find( <documento da query>, <documento das colunas a serem projetadas> ) Exemplo: db.products.find( { }, { item: 1, type: 1 } ) Equivalente em SQL: SELECT id, item, type FROM products; 25

26 MongoDB Operações de CRUD Operadores de projeção e busca Exemplo: db.products.find( { qty: {$gt: 40} }, { item: 1, type: 1 } ) Equivalente em SQL: SELECT id, item, type FROM products WHERE qty > 40; 26

27 MongoDB Operações de CRUD Modificadores de busca Sort (<documento>) Limit(inteiro) Skip(inteiro) Exemplo: db.products.find({ }, { item: 1, type: 1 } ).sort({qty: 1}).skip(1).limit(2) Equivalente em SQL: SELECT id, item, type FROM products WHERE qty > 40 ORDER BY qty ASC LIMIT 2,1; 27

28 MongoDB Operações de CRUD Atualização db.collection.update(< query>,< update>, { upsert:<boolean>, multi: <boolean>, writeconcern: <documento>} ) Exemplo: db.products.update({ _id : 22}, { item : "lamp", type : garden }, { upsert: true} ) Equivalente em SQL: DELETE FROM products WHERE _id=22; INSERT INTO products (_id, item, type) VALUES (22, lamp, garden ); 28

29 MongoDB Operações de CRUD Operadores de atualização Exemplo: db.products.update( {_id: 21}, {$set: {qty: 50}}) Equivalente em SQL: UPDATE products SET qty = 50 WHERE _id=21; 29

30 MongoDB Operações de CRUD Remoção db.collection.remove(< query>, { justone:<boolean>, writeconcern: <documento>} ) Exemplo: db.products.remove({ qty : { $gt: 90} }, { justone: true} ) Equivalente em SQL: DELETE FROM products WHERE qty > 90 limit 1; 30

31 MongoDB Operações de segurança db.auth() db.grantrolestouser() db.createrole() db.grantprivilagestorole() 31

32 MongoDB Operações de mapeamento e redução Map: Mapeia todos os elementos de uma coleção Reduce: Reduz esse elemento a uma única saída Comando Map-reduce db.runcommand( { mapreduce: <collection>, map: <function>, reduce: <function>, finalize: <function>, out: <output>, query: <document>, sort: <document>, limit: <number>, scope: <document>, jsmode: <boolean>, verbose: <boolean>} ) 32

33 MongoDB Mapeamento complexo entre SQL e MongoDB 33

34 Dúvidas, sugestões ou discussões? 34

35 Referências Strauch, Christof, Ultra-Large Scale Sites, and Walter Kriha. "NoSQL databases." Lecture Notes, Stuttgart Media University (2011). Han, Jing, et al. "Survey on NoSQL database." Pervasive computing and applications (ICPCA), th international conference on. IEEE, Leavitt, Neal. "Will NoSQL databases live up to their promise?." Computer 43.2 (2010): Padhy, Rabi Prasad, Manas Ranjan Patra, and Suresh Chandra Satapathy. "RDBMS to NoSQL: Reviewing some next-generation non-relational databases." International Journal of Advanced Engineering Science and Technologies 11.1 (2011): Stonebraker, Michael, et al. "The end of an architectural era:(it's time for a complete rewrite)." Proceedings of the 33rd international conference on Very large data bases. VLDB Endowment,

36 Referências Stonebraker, Michael, et al. "One size fits all? Part 2: Benchmarking results."proc. CIDR "Neo4j, the World's Leading Graph Database." Neo4j Graph Database. Web. 1 July "Become a MongoDB Certified Professional." MongoDB University. Web. 1 July El Taller Web. "TCO Comparison MongoDB & Oracle." TCO Comparison MongoDB & Oracle. El Taller Web. Web. 1 July

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