UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA DANIEL SOUZA RAMOS

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1 UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA DANIEL SOUZA RAMOS USO DE UM BANCO DE DADOS ORIENTADO A DOCUMENTOS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES DE BIG DATA: UM EXPERIMENTO UTILIZANDO DADOS DA WEB 2.0 Palhoça 2014

2 DANIEL SOUZA RAMOS USO DE UM BANCO DE DADOS ORIENTADO A DOCUMENTOS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES DE BIG DATA: UM EXPERIMENTO UTILIZANDO DADOS DA WEB 2.0 Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. Flavio Ceci, M. Eng. Palhoça 2014

3 DANIEL SOUZA RAMOS USO DE UM BANCO DE DADOS ORIENTADO A DOCUMENTOS PARA SUPORTE A APLICAÇÕES DE BIG DATA: UM EXPERIMENTO UTILIZANDO DADOS DA WEB 2.0 Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação e aprovado em sua forma final pelo Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina.

4 Dedico este trabalho a minha mãe Nilva, a responsável por minha formação, que sempre esteve presente me dando todo o apoio e motivação para seguir em frente.

5 AGRADECIMENTOS Ao meu amigo e orientador, professor Flavio Ceci, pela amizade e, por toda a dedicação e atenção empenhadas no auxílio a elaboração deste trabalho. A tranquilidade repassada foi essencial para que eu pudesse chegar ao fim desta etapa. A todos os professores do Curso de Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina por me auxiliarem ao longo desta jornada.

6 RESUMO Vive-se uma constante evolução tecnológica e um grande crescimento no volume de dados gerados pelas aplicações web, devido principalmente a popularização das redes sociais e a acessibilidade dos dispositivos móveis, cada um de nós vem se tornando um gerador de informações. Há um crescimento sem precedentes no volume de dados disponíveis atualmente, e junto com esse crescimento, a demanda por soluções mais eficientes para lidar com essa nova realidade, em que os dados são mais volumosos, variados e mais rápidos do que as atuais soluções de gerenciamento de dados costumavam lidar. Diante desse cenário, o objetivo do presente trabalho foi modelar e implementar uma base de dados orientada a documentos como proposta de solução. Com este fim, foi desenvolvido um protótipo utilizando um banco de dados orientado a documentos com dados provenientes da Web 2.0. O resultado atingido com o experimento atendeu os objetivos a que se propôs, demonstrando a viabilidade e benefícios da utilização de um banco de dados orientado a documentos para suporte a aplicações de Big Data. Palavras-chave: Modelo Orientado a Documentos. Big Data. NoSQL. Web 2.0.

7 ABSTRACT We live in a constant technological evolution and large growth of data volume generated by web applications, mainly due to the popularity of social networks and the accessibility of mobile devices, each of us has become an information generator. There is an unprecedented growth in volume of data available today, and along with this growth, the demand for more efficient solutions to deal with this new reality, in which the data are more voluminous, varied and faster than current data management solutions used to handle. Given this scenario, the goal of this work was to model and implement a document oriented database as a proposed solution. To this end, a prototype was developed using a document oriented database with data coming from Web 2.0. The results achieved with the experiment met the goals it has set, demonstrating the feasibility and benefits of using a document oriented database to support Big Data applications. Keywords: Document Oriented Model. Big Data. NoSQL. Web 2.0.

8 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 - Exemplo de documento Figura 2 Exemplo de documento semelhante Figura 3 - Relação de Bancos de Dados e seus protocolos de acesso correspondentes Figura 4 - Exemplo de relacionamento embutido no formato JSON Figura 5 - Etapas Figura 6 - Desenho da Solução Figura 7 - Fluxograma de Modelagem Figura 8 - Modelo de Caso de Uso Figura 9 - Descrição dos Casos de Uso Figura 10 - Modelo de Domínio Figura 11 - Modelo E.R Figura 12 - Modelo Orientado a Documento Figura 13 - Modelo Orientado a Documento Figura 14 - Ferramentas Tecnológicas Figura 15 - Captação de dados Figura 16 - Consulta de dados Figura 17 - Tela de consulta de tweets por tag Figura 18 - Tela de consulta tweets por usuário Figura 19 - Tela consulta tweets por hora Figura 20 - Tela consulta por tag com o filtro Aécio Figura 21- Tela consulta por tag com o filtro Dilma Figura 22 - Quantidade de entrevistados por gênero Figura 23 - Quantidade de entrevistados por formação Figura 24 - Questão Figura 25 - Questão Figura 26 - Questão Figura 27 - Questão Figura 28 - Questão Figura 29 - Questão Figura 30 - Questão Figura 31 - Questão Figura 32 - Questão Figura 33 - Questão Figura 34 - Cronograma... 82

9 LISTA DE QUADROS Quadro 1 - Requisitos Funcionais Quadro 2 - Requisitos Não Funcionais... 40

10 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO PROBLEMA OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivos Específicos: JUSTIFICATIVA ESTRUTURA DA MONOGRAFIA REFERENCIAL BIBLIOGRÁFICO MODELAGEM DE DADOS Relacional Dimensional NoSQL BANCO DE DADOS ORIENTADO A DOCUMENTO WEB BIG DATA MÉTODO CARACTERIZAÇÃO DO TIPO DE PESQUISA ETAPAS METODOLÓGICAS DESENHO DA SOLUÇÃO DELIMITAÇÕES MODELAGEM UML MÉTODO DEFINIDO PARA MODELAGEM MODELAGEM PROPOSTA Cenário de aplicação Levantamento de Requisitos Casos de Uso Modelo de Domínio Modelo E.R Modelo Orientado a Documento DESENVOLVIMENTO FERRAMENTAS TECNOLÓGICAS Apache HTTP Server PHP Sublime Text JSON ExtJS Eclipse Twitter MongoDB HISTÓRICO DE DESENVOLVIMENTO EXPERIMENTO Cenário Protótipo de Desenvolvido AVALIAÇÃO Análise de uso do protótipo Aplicação do questionário...64

11 5.4.3 Resultados obtidos CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS CONCLUSÃO TRABALHOS FUTUROS...75 REFERÊNCIAS... 77

12 12 1 INTRODUÇÃO Em torno de 2005, teve início uma drástica mudança na maneira que as pessoas interagem com a informação na internet. Com o avanço da tecnologia dos dispositivos móveis cada vez mais poderosos e conectados que em conjunto com o crescimento das redes sociais vem aumentando a quantidade de conteúdo produzido pelos usuários, causando um grande impacto na sociedade e nas organizações. Nas últimas décadas, as organizações começaram gradualmente a gastar mais tempo, dinheiro e esforços gerenciando seus dados, mas esses esforços eram geralmente de natureza interna. (SIMON, 2013). Com a chegada da Web 2.0, isso começou a mudar, como resultado direto, os dados cresceram exponencialmente em volume, variedade e velocidade, tendo como principal colaborador o crescente surgimento das redes sociais, como o Facebook, Twitter, Flickr e YouTube. Mais e mais pessoas estão andando por aí com seus dispositivos cada vez mais poderosos e avançados. Em conjunto, esses sites e avanços levaram a uma proliferação de dados não estruturados e semiestruturados. (SIMON, 2013). Segundo O Reilly (2005), o conceito de Web 2.0 começou com uma conferência de brainstorming entre O Reilly e MediaLive International, destaca o aproveitamento da inteligência coletiva como diferencial competitivo. Com todos esses novos avanços e recursos colaborativos de interação do usuário e compartilhamento de diferentes tipos de dados, como texto, foto e vídeo, o usuário passou a não ser mais um simples consumidor de informação, mas também um grande produtor. A análise e gerenciamento das informações geradas a partir das contribuições dos usuários passaram a ter um papel de extrema importância na tomada de decisão das organizações. Nessa nova realidade, as organizações começaram a ver seus dados crescerem em velocidade e volume, e, diante dessa emergente demanda de escalabilidade e disponibilidade da informação devido às limitações técnicas dos atuais bancos de dados relacionais, muitas delas desenvolveram suas próprias soluções de armazenamento, que são hoje classificadas como banco de dados NoSQL. Segundo Vaish (2013), NoSQL (normalmente interpretado como not only sql ) na computação se refere a uma vasta classe de SGBD s identificados por não seguirem o mesmo modelo de dados dos famosos bancos de dados relacionais (SGBDR s). Este capítulo está organizado em Problema, Objetivos, Objetivo Geral e Específicos, Justificativa e, por fim, Estrutura da monografia.

13 PROBLEMA Vive-se uma constante evolução tecnológica e um grande crescimento no volume de dados gerados pelas aplicações web que disponibilizam os mais variados tipos de informação, impulsionados pela vasta utilização de dispositivos como celulares, tablets e computadores portáteis, que, tendo um preço cada vez mais acessível, são capazes de individualmente gerar uma grande quantidade de dados, permitindo-nos, por exemplo, interagir nas redes sociais, publicando fotos, mensagens, localização ou acessar mapas, ler escrever s a qualquer hora e qualquer lugar, tornando-nos geradores ambulantes de informação. Para se ter uma ideia em números, o Google, sozinho, processa por dia cerca de 24 petabytes de dados todo dia. (DAVENPORT; BARTH; BEAN, 2012). O Facebook revelou que processa por dia mais de 500 terabytes de dados, recebe 2.7 bilhões de curtidas, 300 milhões de fotos e examina a cada meia hora, cerca de 105 terabytes de dados. (CONSTINE, 2012). Apesar de ser uma consequência da evolução e disponibilidade da tecnologia, esse crescimento exponencial na quantidade de dados produzidos, passa a ser um problema para as organizações, já que, por serem tão volumosos e não estruturados, excedem a capacidade de análise e gerenciamento dos bancos de dados convencionais. Dados não estruturados são tipicamente informações não organizadas, que podem ser s, áudio, vídeo e dados das redes sociais, como exemplo. (DAVENPORT; BARTH; BEAN, 2012). Para suportar o grande volume e variedade de dados e responder às milhares de requisições de leitura e escrita em um tempo satisfatório, as modernas aplicações web precisam ser altamente escaláveis e possuir um esquema de dados flexível, caracterizando tais aplicações no conceito de Big Data, que não se aplica aos bancos de dados relacionais. (NANCE, 2013). Dentre as diversas definições encontradas na internet, podemos sucintamente afirmar que Big Data é um termo utilizado pra descrever esse crescimento exponencial da informação, caracterizado pelo seu grande volume, variedade e velocidade. (SIMON, 2013). Os bancos de dados relacionais são facilmente escaláveis verticalmente (quando uma única máquina tem seu poder de hardware melhorado), inviável para aplicações que precisam lidar com um grande volume de dados. Para atender as necessidades de tais

14 14 aplicações, o banco de dados precisa ser escalável horizontalmente (quando é aumentado o número de máquinas), que, no caso dos bancos de dados relacionais, é necessária a adição de máquinas muito robustas, complexas e extremamente caras que não atendem as necessidades de desempenho esperadas. Outro contra ponto dos bancos relacionais é o seu restrito esquema de dados, incompatível com a flexibilidade necessária para lidar com os mais variados tipos de dados não estruturados disponibilizados por um número crescente de diferentes fontes de informação. (SANTANA, 2013). É inegável que a informação é um bem de valor inestimável para as organizações, que estão mergulhando em um mar de dados em constante expansão. A crescente abundância de informação está fazendo com que as organizações comecem a pensar em termos de fluxo e processo contínuo no que diz respeito a coleta, análise e interpretação de dados, enfatizando a importância da tecnologia nos principais processos de negócio da organização, em que a agilidade no processamento da informação tem se tornado um fator competitivo cada vez mais decisivo. O crescente volume de dados requer uma modernização das atuais tecnologias, dentre outras necessidades, podemos destacar: melhores formas de armazenamento de grande quantidade de dados; estrutura de dados mais eficientes para organizar e recuperar a informação; estratégias otimizadas para a análise de grande quantidade de dados. O presente trabalho tem como foco analisar o uso dos bancos orientados a documentos como resposta às necessidades apresentadas anteriormente. A próxima seção apresenta os objetivos geral e específicos deste trabalho. 1.2 OBJETIVOS Esta seção tem como foco apresentar os objetivos principais deste trabalho, na forma de um objetivo geral e objetivos específicos.

15 Objetivo Geral Modelar e implementar uma base de dados orientada a documento, a fim de simular um ambiente que possua características de Big Data a partir da coleta e armazenamento de dados disponíveis na Web Objetivos Específicos: - identificar ferramentas computacionais para apoiar a implementação da abordagem orientada a documento; - formular um experimento baseado em análise de dados da Web 2.0; - modelar o cenário do experimento utilizando técnica orientada a documento; - desenvolver um protótipo para a coleta, armazenamento e análise de dados não estruturados a fim de apresentar uma interface para visualização de informações quantitativas resultantes de sua análise; - documentar os resultados e constatações obtidas. 1.3 JUSTIFICATIVA Para suprir a alta demanda de armazenamento com velocidade, surgiram os bancos de dados não relacionais, caracterizados por escalarem horizontalmente, ou seja, sem a necessidade de investimento em máquinas extremamente poderosas, a medida que o volume de dados aumenta, aumenta o número de servidores, que podem ou não ser de alto desempenho. (NANCE, 2013).

16 16 As redes sociais são um importante canal de comunicação das organizações com os seus clientes e consumidores. Cada vez mais essas informações são coletadas e utilizadas para o processo de apoio à decisão. Devido à grande quantidade de informação produzida por computadores e dispositivos móveis, os meios tradicionais de armazenamento e modelagem de dados não estão atendendo as consultas de maneira efetiva. Novas formas de organização dos dados em Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDS) são apresentados como possíveis respostas à falta de agilidade na consulta e gestão dessa massa de dados produzida, como, por exemplo, os bancos de dados orientados a grafos e os banco de dados orientados a documento. Neste trabalho, procura-se utilizar um banco orientado a documento, para facilitar a análise de dados coletados de recursos da Web 2.0. A seção, a seguir, descreve de como o trabalho está organizado e que conteúdos são contemplados em cada capítulo. 1.4 ESTRUTURA DA MONOGRAFIA Este trabalho está organizado em seis capítulos. O presente capítulo tem como objetivo apresentar os elementos introdutórios da pesquisa. O capítulo 2 apresenta os principais temas e assuntos na forma de um referencial teórico, a fim de, apoiar a execução do presente trabalho. No capítulo três, são apresentados os elementos relacionados com o método de pesquisa adotado. O capítulo 4 apresenta a modelagem proposta para o protótipo de solução. No capítulo cinco, são apresentados mais detalhes sobre o protótipo desenvolvido e avaliação do mesmo. No capítulo seis, último capítulo desse projeto, é apresentada a conclusão e os trabalhos futuros.

17 17 2 REFERENCIAL BIBLIOGRÁFICO O presente capítulo descreve alguns elementos necessários para o entendimento deste trabalho. São abordados, primeiramente, conceitos básicos relacionados à modelagem de dados e são apresentados alguns modelos de modelagem de dados: relacional, dimensional e NoSQL. Em seguida, são abordadas informações relevantes sobre banco de dados orientado a documentos. Posteriormente, são apresentados conceitos relacionados a Web 2.0. Para concluir, é abordado o conceito de Big Data e suas principais características. 2.1 MODELAGEM DE DADOS Churcher (2012) afirma que o modelo de dados é uma descrição precisa dos dados armazenados para um problema no mundo real, mas que o modelo de dados não é completo e nem uma descrição exata da situação real, ele será sempre baseado em definições e suposições, e possui um escopo limitado. É crucial que essas definições e suposições sejam claramente expressadas para que o cliente e o analista não falem com objetivos opostos. A principal função de um modelo de dados é ajudar a entender as complexidades do ambiente do mundo real. Dentro do ambiente de banco de dados, um modelo de dados representa as estruturas de dados e suas características, relações, restrições, transformações e outras construções com o propósito de dar suporte a um domínio de problema específico. (CORONEL; MORRIS; ROB, 2009). A modelagem de dados é o primeiro passo no projeto do banco de dados. Ela fornece a ligação entre as necessidades do usuário e a solução de software que o atende. (MULLER, 1999).

18 Relacional O modelo relacional foi introduzido em 1970 por E.F Codd, da IBM, e representou um grande avanço para ambos os usuários e projetistas, sua simplicidade conceitual preparou o palco para uma verdadeira revolução de banco de dados. Em 1970, o trabalho de Codd foi considerado ingênuo e impraticável, os computadores daquela época não possuíam poder para implementar um modelo relacional, felizmente, o poder computacional cresceu exponencialmente assim como a eficiência dos sistemas operacionais. Ainda melhor, seu preço diminuiu rapidamente enquanto seu poder cresceu, permitindo que hoje, até mesmo computadores que custam uma fração do que custavam seus ancestrais, sejam capazes de rodar sofisticados bancos de dados relacionais. (CORONEL; MORRIS; ROB, 2009). Codd propôs que os sistemas de banco de dados deveriam apresentar ao usuário uma visão de dados organizados como tabelas, chamados relações. Por trás dos panos, pode existir uma complexa estrutura de dados, permitindo uma resposta rápida a uma variedade de consultas. Ao contrário dos bancos de dados anteriores, o usuário do sistema relacional não se preocuparia com a estrutura de armazenamento, consultas poderiam ser expressas em uma linguagem de alto nível, o que aumentaria muito a eficiência dos programadores de banco de dados. (ULLMAN; WIDOM, 1997). Silberschatz, Korth e Sudarshan (2010) afirmam que o modelo relacional é hoje o principal modelo de dados para aplicações comerciais de processamento de dados, alcançando essa primeira posição por sua simplicidade, facilitando o trabalho do programador comparado aos modelos de dados anteriores, como o modelo de redes e o modelo hierárquico. Segundo Date (2004), o modelo relacional trata apenas de questões lógicas, não de questões físicas, e está relacionado com três aspectos principais dos dados: a estrutura de dados, a integridade de dados e a manipulação de dados. No modelo relacional, um banco de dados é uma coleção de uma ou mais relações, em que cada relação é uma tabela com linhas e colunas. Essa simples representação tabular permite que até usuários iniciantes entendam o conteúdo do banco de dados, permitindo o uso de uma linguagem simples de alto nível para consulta de dados. (RAMAKRISHNAN; GEHRKE, 2000).

19 19 A principal construção para representar dados no modelo relacional é a relação. Uma relação consiste de um esquema e uma instância. A instância é uma tabela e o esquema descreve os cabeçalhos das colunas da tabela. (RAMAKRISHNAN; GEHRKE, 2000). Segundo Elmasri e Navathe (2011), na terminologia formal do modelo relacional, uma linha é chamada de tupla, e um cabeçalho da coluna é chamado de atributo e a tabela é chamada de relação. O tipo de dado que descreve os tipos de valores que podem aparecer para cada coluna é representado por um domínio de valores possíveis. O modelo relacional requer que cada componente de cada tupla seja atômico, ou seja, precisa ser de algum tipo elementar como os inteiros ou strings. Os componentes de qualquer tupla da relação precisa ter, em cada componente, um valor que pertença ao domínio da coluna correspondente (ULLMAN; WIDOM, 1997). A descrição do banco de dados é chamada de esquema, é especificado durante o projeto do banco de dados, normalmente sofre pouca alteração. Já, uma instância são os dados em um determinado momento, que estão armazenados no banco de dados, estes podem sofrer alteração com muita frequência. (ELMASRI; NAVATHE, 2011). O conceito de relação em uma analogia com a linguagem de programação corresponde a uma variável, enquanto no conceito de esquema corresponde a definição do tipo. Em geral, o esquema consiste em uma lista de atributos e seus domínios correspondentes. O conceito de instância corresponde na linguagem de programação como sendo o valor da variável. O valor de uma variável pode mudar, assim como o conteúdo de uma instância pode mudar, conforme a relação é atualizada. (SILBERSCHATZ; KORTH; SUDARSHAN, 2010). Segundo Ramakrishnan e Gehrke (2000), entidade é um objeto do mundo real que pode ser diferenciado dos outros objetos, ou seja, cada entidade é única e distinta. Uma entidade é descrita, usando um conjunto de atributos, que dentre eles, deve existir ao menos uma chave que possua um valor único. Uma entidade pode possuir mais de uma chave com valor único, nesse caso, uma delas é definida como chave primária. Esta chave de valor único permite que as entidades possam ser unicamente identificadas em um conjunto de entidades. Ainda, de acordo com Ramakrishnan e Gehrke (2000), relacionamento é uma associação entre duas ou mais entidades, e assim como as entidades, vários relacionamentos similares podem ser reunidos em um conjunto de relacionamentos. Silberschatz, Korth e Sudarshan (2010) afirmam que o modelo relacional e o modelo ER (Entidade-Relacionamento) empregam princípios similares de design, permitindo que o modelo relacional possa ser expresso graficamente através do diagrama ER.

20 20 O Modelo ER foi introduzido em 1976 por Peter Chan, a representação gráfica de entidades e seus relacionamentos em uma estrutura de banco de dados se popularizaram rapidamente por complementar os conceitos do modelo relacional. Apesar de o modelo relacional ter sido um grande avanço sobre os modelos hierárquicos e de rede, ele ainda devia em recursos que o tornassem em uma ferramenta efetiva de banco de dados. (CORONEL; MORRIS; ROB, 2009) Dimensional Um dos bens mais importantes de qualquer organização é a informação, que na maioria das vezes, é utilizada com a finalidade de manter o registro das operações e servir de apoio a tomada de decisões. Simplificando, os sistemas operacionais são onde a informação entra e o sistema DW/BI é onde a informação sai. Os sistemas operacionais são otimizados para processar transações com eficiência, e quase sempre podem lidar com apenas um registro de transação por vez. Devido a sua finalidade, estes sistemas normalmente não mantem um histórico dos dados, ao invés disso, atualiza-os com mais frequência para o estado mais atual. (KIMBALL; ROSS, 2013). Um data warehouse (DW) é um grande repositório de dados históricos que podem ser utilizados no apoio à decisão. Seu funcionamento é diferente dos sistemas operacionais, que contém os dados necessários para as operações diárias da organização. Esses dados operacionais tendem a mudar rapidamente e com grande frequência, as tabelas desses sistemas são mantidas em um tamanho pequeno e gerenciável, tendo seus dados antigos periodicamente eliminados. Ao contrário, o data warehouse recebe dados históricos periodicamente, com seu tamanho, podendo chegar a centenas de gigabytes ou até mesmo petabytes. (TEOREY et. al, 2011). Kimball (1998) afirma que a modelagem dimensional é uma técnica de projeto lógico que busca apresentar o dado em uma estrutura padrão que seja intuitiva e permita uma alta performance de acesso. Todo modelo dimensional é composto por uma tabela de fatos e um conjunto de tabelas menores chamadas de tabelas de dimensão. Ainda, segundo Kimball (1998), cada tabela de dimensão possui uma única chave primária que fará parte da formação da chave composta da tabela de fatos.

21 21 Os esquemas dimensionais mais comuns são os de estrela e o floco de neves, o esquema de estrela é apresentado por uma tabela de fatos com uma única tabela para cada dimensão, já, o esquema floco de neve, é uma variação do esquema de estrela, em que as tabelas de dimensão podem ter suas próprias tabelas de dimensão, formando uma hierarquia ao normalizá-las. (ELMASRI; NAVATHE, 2011) NoSQL Segundo Strauch (2011), O termo NoSQL foi usado pela primeira vez em 1998 para um banco de dados relacional que omitiu o uso de SQL, e foi novamente utilizado somente em 2009 em uma conferência em São Francisco organizada por defensores dos bancos de dados Não-Relacionais. O crescimento exponencial de dados, embalado pelos avanços tecnológicos que permitem uma fácil e constante interação das pessoas tanto pela tecnologia web quanto a móvel, resultou na necessidade do uso de bancos de dados especializados. Nos últimos anos, uma nova geração de banco de dados vem se disseminando, crescendo em uso e em sofisticação, atualmente, esse novo tipo de banco de dados é conhecido como banco de dados NoSQL. O termo NoSQL, que significa Not only SQL ou Não apenas SQL em português, é normalmente para descrever um novo tipo de SGBD (Sistemas Gerenciador de Banco de Dados) que não é baseado no tradicional modelo de banco de dados relacional. (CORONEL; MORRIS; ROB, 2009). Os bancos de dados NoSQL podem ser utilizados em aplicações que possuem um grande volume de transações necessitam de baixa latência no acesso à grande quantidade de dados e demandam de alta disponibilidade do serviço. As organizações que utilizam os bancos de dados relacionais começaram a aplicar diversas técnicas para melhorar o desempenho, mas não resolveram as principais limitações dos bancos de dados relacionais, adicionando ainda mais custos. Ao contrário dos sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais, a maioria dos bancos de dados NoSQL são projetados para escalarem bem horizontalmente e não dependerem de alta disponibilidade de hardware. Máquinas podem ser adicionadas,

22 22 removidas e até mesmo falharem sem precisar do mesmo esforço que seria necessário ao escalar um banco de dados relacional. (STRAUCH, 2011). Tiwari (2011) afirma que escalabilidade é a habilidade de um sistema em aumentar seu rendimento com a adição de recursos para lidar com o aumento de carga. A escalabilidade pode ser alcançada ou dispondo de uma máquina robusta e poderosa para suprir as demandas adicionais, ou contando com um aglomerado de máquinas inferiores trabalhando como uma unidade. A prática de utilização de máquinas robustas e poderosas com grande capacidade de processamento e armazenamento é comumente classificada de escalabilidade vertical, que pode ser caracterizado também por seu alto custo. Já, a escalabilidade horizontal envolve a adição de máquinas menos poderosas e mais baratas para trabalharem em conjunto conforme a carga do sistema aumenta. Segundo Sadalage e Fowler (2012), os bancos de dados relacionais não estão sumindo, eles continuarão sendo o banco de dados mais utilizados, a mudança é que agora nós podemos ver os bancos de dados relacionais como mais uma opção de armazenamento. Nós precisamos entender a natureza dos dados que estamos armazenando e como queremos manipulá-los. Essa visão gerou o termo Persistência Poliglota, que se refere ao fato da possibilidade das organizações escolherem a melhor tecnologia de armazenamentos para diferentes circunstâncias. Os bancos de dados relacionais assumem uma estrutura de dados bem definida e tem como pré-requisito que as propriedades dos dados sejam especificadas antecipadamente. Esses tipos bancos de dados podem lidar com um pouco de irregularidade, mas, no contexto de grande quantidade de dados pouco estruturados, eles são obrigados a se adaptar. Desnormalizar as tabelas, eliminar as restrições e abrir mão das garantias advindas do controle de transações podem ajudar no escalonamento, mas começa a tornar o banco de dados semelhante a um produto NoSQL. (TIWARI, 2011). Ainda, segundo Tiwari (2011), há um preço pela flexibilidade dos bancos de dados NoSQL, ao aliviar os problemas impostos pelos banco relacionais e facilitar o trabalho com grande quantidade de dados desordenados, tira também o poder da integridade transacional, das consultas e da indexação flexível. Segundo Coronel, Morris e Rob (2009, tradução nossa, p. 416), Uma transação é uma unidade lógica de trabalho que precisa ser totalmente concluída ou totalmente abortada; nenhum resultado diferente é aceitável. Todas as instruções SQL em uma transação precisam ser completadas com sucesso ao satisfazer todas as restrições de integridade dos dados, caso contrário, toda a

23 23 transação é revertida para o estado original do banco de dados antes de a transação ter sido iniciada, o que garante que o banco de dados esteja sempre em um estado consistente. (CORONEL; MORRIS; ROB, 2009). Segundo McCreary e Kelly (2014), o controle de transações é importante em ambientes de computação distribuída, no que diz respeito ao desempenho e consistência. Usase normalmente um dentre os dois modelos de controle de transação: ACID, para os bancos de dados relacionais e BASE para os sistemas NoSQL. Ambos os sistemas relacionais e não relacionais são capazes de criar tais controles, o que os difere, é o esforço necessário pelos desenvolvedores da aplicação e o nível de controle dessas transações. O acrônimo ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) teve início com Jim Gray, que inventou o processamento de transações na década de 70 e colocou em seu artigo clássico The Transaction Concept: Virtues and Limitation, em Junho de 1981 (CELKO, 2014). Segundo Celko (2014), os termos do acrônimo ACID significam: atomicidade - Todas as tarefas de uma transação precisam ser realizadas, ou nenhuma é realizada. Neste princípio, se um elemento da transação falhar, a transação inteira falha; consistência - A transação precisa obedecer todas as regras definidas pelo sistema, e o banco de dados precisa estar em um estado consistente do início ao fim da transação; isolamento - Nenhuma transação possui acesso a qualquer outra transação existente, cada transação é independente, isso é necessário para o desempenho e consistência das transações no banco de dados; durabilidade - Uma vez completada, a transação não pode ser revertida, sobrevivendo a falhas no sistema, falta de energia e outros tipos de pane que podem ocorrer com o sistema. Para McCreary e Kelly (2014), enquanto o foco dos sistemas ACID é a alta integridade dos dados, os sistemas NoSQL que utilizam BASE priorizam a alta disponibilidade. O acrônimo BASE tem origem dos termos Disponibilidade básica, estado leve e consistência eventual (Basically available, Soft state, Eventual consistency) que significam: basically available - Permite que os sistemas sejam temporariamente inconsistentes, assim as transações são gerenciáveis;

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