Pollyanna Gonçalves. Seminário da disciplina Banco de Dados II

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1 Pollyanna Gonçalves Seminário da disciplina Banco de Dados II

2 Web 2.0 vem gerando grande volume de dados Conteúdo gerado por redes sociais, sensores inteligentes, tecnologias de colaboração, etc. Novas aplicações geram requisitos diferenciados: Escalabilidade com a demanda. Gerenciamento de grande quantidade de dados semi ou não-estruturados.

3 Dados Estruturados: Dados organizados em relações; São mantidos em um SGBD por manterem a mesma estrutura de representação, previamente projetada;

4 Dados Não-Estruturados: Muitos dados atuais não são mantidos em um SGBD; Alta heterogeneidade dificulta consulta a estes dados; Não possuem estrutura definida;

5 Dados armazenados até o ano de 2000: pentabytes (Pb) Previsão para o ano de 2020: 35 zerabytes (Zb) Sozinhos, Twitter e Facebook geram quase 20 terabytes de dados diariamente! Big Data Como armazenar de forma eficiente esses dados?

6 Aplicativos Web geraram necessidades diferenciadas: Baixa latência Alta escalabilidade Alta disponibilidade Esquemas flexíveis Servidores geograficamente distribuídos

7 Imagine o cenário do Facebook: Relacionamentos de amigos-em-comum Relacionamentos de amigos-de-amigos Pense no conjunto de JOINs de uma consulta SQL nesses dados para obter informações!

8 Esquemas flexíveis Baixo custo Garante escalabilidade Maior performance e disponibilidade Linguagem query não-declarativa (+ programação) Menos consistência (- garantias)

9 SQL foi sucesso na década de 70 com sistemas para manipulação de dados convencionais (ex.: sistemas de controle de estoque, folhas de pagamento, etc.) A evolução das aplicações de BDs gerou a necessidade de manipulação de outros formatos de dados (ex. imagem, som, vídeo, etc.) Soluções: BDs Orientados a Objetos (BDOO) e BDs Objeto- Relacionais (BDOR);

10 Após o crescimento da Web, novos requisitos surgiram: Manipulação de grandes volumes de dados semi ou nãoestruturados; Escalabilidade; SOLUÇÃO: NoSQL = Not Only SQL ( Não apenas SQL ) SGBDs que não adotam modelos de BDs relacionais Inicialmente, propostas de bancos de dados nãorelacionais foram desenvolvidas por pequenas empresas e comunidades de software livre.

11 Escalabilidade Horizontal Ausência de Esquema APIs simples para acesso de dados Consistência eventual Não respeita propriedades ACID

12 Escalabilidade Horizontal: Aumento no número de máquinas disponíveis para o armazenamento e processamento de dados: Requer que diversas threads/processos de uma tarefa sejam criadas e distribuídas; Em um BD relacional, esse processo causaria uma alta concorrência, aumentando o tempo de acesso às tabelas envolvidas; É permitida pela ausência de bloqueios, que torna a tecnologia adequada para solucionar problemas de gerenciamento de grande volumes de dados.

13 Ausência de Esquema: Esquema: relação e seu conjunto de atributos. Facilita a escalabilidade e contribui para um maior aumento da disponibilidade; Problema: não há garantias da integridade dos dados; APIs simples para acesso de dados: O foco não está mais em como os dados são armazenados e sim como poderemos recuperá-los de forma eficiente; Desenvolvimento de APIs baseadas em NoSQL que facilitam acesso a essas informações;

14 Consistência eventual: Teorema CAP (Consistency, Availability e Partition tolerence): Só será possível garantir duas das três propriedades: Consistência: uma leitura de um item após uma escrita desse item deve retornar o novo valor. Disponibilidade: propriedade de um sistema responder a todas as requisições que chegam a um nó funcionando. Tolerância à partição: propriedade de um sistema continuar funcionando mesmo quando um problema ocorre na rede dividindo o sistema em duas ou mais partições.

15 Consistência eventual: No contexto de aplicações da Web 2.0, há geralmente a preferência por disponibilidade quando for possível tolerar alguma consistência temporária. BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency), em oposição à ACID: Indica que devemos planejar um sistema de forma a tolerar inconsistências temporárias quando se quer priorizar disponibilidade.

16 Não respeita propriedades ACID: Conjunto de propriedades que garantem a consistência dos dados: Atomicidade: transação será totalmente executada ou não será executada. Consistência: consistência entre início e fim das transações. Isolamento: operações de transações não serão vistas por outras até seu encerramento. Durabilidade: persistência de uma transação após seu encerramento.

17 Tipos mais comuns de banco de dados NoSQL: Chave-valor (key-value) Orientado a Documentos Orientado a Grafos Orientado a Colunas

18 Chave-valor (key-value): Simples e permite a visualização do banco de dados como uma grande tabela hash; Armazenam objetos indexados por chaves; Possibilitam a busca por objetos a partir de suas chaves; Operações simples para manipulação dos dados: get( ) e put( ) ; Problemas: Muitos dados não são facilmente modelados como chavevalor.

19 Chave-valor (key-value):

20 Orientados a Documentos: Conjunto de documentos com conjunto de campos (chaves) e o valor deste campo para cada um; Não depende de um esquema rígido (possibilidade de atualização na estrutura do documento, com a adição de novos campos, sem causar problemas ao BD); Exemplos: XML, JSon, etc.

21 Orientados a Documentos:

22 Orientado a Grafos: Operações sobre dados são transformações sobre grafos, fazendo uso de conceitos já estabelecidos (vizinhos, caminhos, subgrafos, etc.) Menor redundância e replicação desnecessária;

23 Orientado a Colunas: Dados indexados por uma tripla (linha, coluna e timestamp); Linhas e colunas são identificadas por chaves; Timestamp diferencia múltiplas versões de um mesmo dado; Todos os dados de um registro são colocados no disco com uma única escrita no banco (+ rapidez) Problema: leitura de apenas algumas colunas;

24 Cada tipo de modelo pode ser mais adequado para determinadas aplicações:

25 Facebook: Para evitar problemas com a escalabilidade e disponibilidade dos dados, a empresa desenvolveu o Cassandra, uma solução NoSQL. Inicialmente criado para otimização do sistema de busca da rede social.

26 Twitter: A preocupação com o problema de disponibilidade fez com que a empresa substituísse o banco de dados MySQL pelo Cassandra. Utiliza-o para armazenar resultados de data mining para resultados de trend topics, top tweets e análises em tempo real em larga escala. Aumentou em quase 30% a disponibilidade do sistema em 2010, quando comparado a 2008.

27 Google: Desenvolveu sua própria solução NoSQL, o BigTable. Sistema de armazenamento distribuído para gerenciar dados em larga escala. Utilizado pelo Gmail, Google Docs, Google Analytics, Orkut, Google Earth, etc. Permitiu a escalabilidade de recursos e melhora na performance no processamento de consultas.

28 Amazon: Desenvolveu o Dynamo, em Garante alta disponibilidade dos dados de seus serviços always-on. Resultados: Amazon tem se mantido disponíveis em 99,9995% das requisições realizadas.

29 LinkedIn: Empresa desenvolveu sua própria solução NoSQL, o Voldemort. Suporta escalabilidade horizontal, replicação, particionamento, transparência a falhas, etc.

30 Vantagens x Desvantagens: Devemos procurar a solução ideal para o problema. Modelo híbrido: Tentar aproveitar da melhor forma ambas as abordagens (SQL e NoSQL). Consistência eventual não é intuitiva para programação. Portabilidade pode ser um problema. Aplicável em cenários onde seja possível trabalhar com menor consistência dos dados (ACID x CAP). NoSQL não irão substituir bancos de dados relacionais! NoSQL são eficientes para aplicações que envolveu grande volume de dados com alta demanda de escalabilidade.

31

32 Introduction to NoSQL Databases - Chyngyz Omurov, Osman Tursun NoSQL - Perry Hoekstra NoSQL no desenvolvimento de aplicações Web Colaborativas - Bernadette Farias, Hélio Rodrigues de Oliveira, Jonas César de Sousa Pontes NOSQL na Web 2.0: Um Estudo Comparativo de Bancos Não-Relacionais para Armazenamento de Dados na Web Mauricio De Diana, Marco Aurélio Gerosa1

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