NoSQL: onde,NoSQL: onde,como e por quê?como e por quê?

Rodrigo Hjortrodrigo@hjort.co

Quem aqui usabanco de dados?

Por que precisamos de SQL?

Onde usamos SQL (i.e. ACID)?

MAS...

Universo digital em expansão

Fonte: IDC White Paper, "The Diverse and Exploding Digital Universe", 2008.

Aplicações web modernas

Escalabilidade vertical écomplicada e/ou cara!

Os modelos transacionais

● ACIDpessimista, forçando consistência ao final de cada operação

● BASEotimista, aceitando que a consistência esteja em um “estado de fluxo”

Possibilita aescalabilidade

horizontal...

http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128

distribuídosdistribuídos

NoSQL = Not Only SQLNoSQL = Not Only SQL

não relacionaisnão relacionais

horizontalmentehorizontalmenteescaláveisescaláveis

esquemasesquemasflexíveisflexíveis

replicáveisreplicáveis APIs simplesAPIs simples

http://nosql-database.org/

Key-Value Store

Zoologia dos bancos NoSQLZoologia dos bancos NoSQL

Wide Column Store / Column Families

Document Store

NoSQL Database

MAS...

Você precisa escolher 2!

Teorema de Brewer: CAP

● Consistência: visão única para os clientes

● Disponibilidade:toda operação temuma resposta

● Partição: sistema continua operante mesmo enfrentando partições na rede

ConsistênciaConsistency

DisponibilidadeAvailability

PartiçãoPartition

Tolerance

I. Consistência e Disponibilidade

● Limitações na escalabilidade (leitura e escrita)

C A

II. Consistência e Partição

● Completamente inacessível se qualquerum dos nós estiver fora!

CP

III. Disponibilidade e Partição

● Nem sempre lê a informação mais recente: futuramente consistente

A

P

“A high performance, scalable,distributed storage and processing system

for structured and unstructured data.”

Cassandra: um breve histórico

Bigtable Dynamo

Um novo modelo de dados

Row

schema-less

schema-optional

Exemplo: modelagem do Twitter

john name: John Doe pass: swordfish joined: 20091115

paul name: Paul Lane pass: thepass joined: 20091129

john paul: 20091204 brigitte: 20100815

paul john: 20091205 debora: 20100729 brigitte: 20100822

john tom: 20091128 paul: 20091205

brigitte john: 20100815 paul: 20100822

Users

Following

Followers

@paul segue @brigitte desde

22/08/2010

tweet

Exemplo: modelagem do Twitter

12345 user: john body: Nuvem privada do @serpro! retweets: 123

12346 user: brigitte

john 20100116083155: 12346

paul 20100116083002: 12345 20100116083155: 12346

john 20100116083002: 12345 20100118235914: 23457

brigitte 20100116083155: 12346

Statuses (Tweets)

Timeline

Userline

Tweets do @john

tweet body: Acabei de #acordar. tags acordar: 1

Tweets dos usuários que o @paul segue

data/hora

CQL (Query Language)CQL (Query Language)

CREATE COLUMNFAMILY users (KEY varchar PRIMARY KEY,name varchar, pass varchar, joined bigint);

INSERT INTO users (KEY, name, pass)VALUES ('jsmith', 'John Smith', 'changeme')USING CONSISTENCY QUORUM;

SELECT * FROM users WHERE KEY = 'jsmith';u'jsmith' | u'pass',u'changeme'

SELECT name..pass FROM users WHERE KEY >= 'h' LIMIT 10;

CREATE INDEX users_joined_idx ON users (joined);

DELETE joined FROM users where KEY = 'jsmith';

“It took two weeks to perform ALTER TABLE on the statuses [tweets] table.”

– Twitter

01

1/2

F

E

D

C

B

A N=3

h(key2)

h(key1)

Particionamento e replicação

Fixed CircularSpace (Ring)

Virtual NodesConsistentHashing (MD5)

Ajuste de parâmetros (N, R, W)

● Consistência versus Escalabilidade● Ajuste por requisição (R, W)

● Zero● One● Quorum: N / 2 + 1● All

● N: réplicas● R + W > N● Read repair

réplica réplica réplica

coordenador

ack

cliente

Comunicação entre os nós

Gossip-Based Protocol

Relacional versus NoSQL

Dados do benchmark● Base com 50 GB de dados

MySQL● leitura: ~350 ms● escrita: ~300 ms

Cassandra● leitura: ~15 ms● escrita: ~0,12 ms

Leitura 23x

mais rápida!

Escrita 2500x

mais rápida!

“MongoDB (from "humongous") is a scalable,high-performance, open source, powerful,

document-oriented database written in C++.”

O modelo de dados

Relacional (Tabular) Orientado a Documentos

Modelo Modelo RelacionalRelacional

Modelo Modelo Orientado a Orientado a DocumentosDocumentos

{ _id : ObjectId("5ebf5e0fec5fab7db2b9b40e"), title : "Introdução ao MongoDB", slug : "introducao-ao-mongodb", body : "Este é o texto do post...", published : true, created : "Jun 28 2011 13:48:22 AMT", updated : "Jun 28 2011 17:01:15 AMT", comments : [ { author : "john", email : "john@doe.com", body : "Caramba!", created : "Jun 28 2011 15:01:30 BRST" } ], tags : [ "databases", "MongoDB", "nosql" ]}

Array

Object ID

EmbeddedDocument

Um documento JSONUm documento JSON

Linguagem de ConsultaLinguagem de Consulta

SELECT * FROM usuarios> db.usuarios.find()

SELECT nome FROM usuarios> db.usuarios.find({}, {“nome”: 1})

SELECT * FROM usuarios WHERE idade = 29> db.usuarios.find({“idade”: 29})

SELECT * FROM usuarios WHERE idade = 29 AND ativo = true> db.usuarios.find({“idade”: 29, “ativo”: true})

SELECT * FROM usuarios WHERE idade >= 18 AND idade <= 30> db.usuarios.find({“idade”: {“$gte”: 18, “$lte”: 30}})

SELECT * FROM usuarios WHERE nome LIKE “%admin%”> db.usuarios.find({“nome”: /admin/i})

Linguagem de ConsultaLinguagem de Consulta

SELECT * FROM usuarios ORDER BY nome> db.usuarios.find().sort({“nome”: 1})

SELECT * FROM usuarios ORDER BY idade DESC, nome> db.usuarios.find().sort({“idade”: -1, “nome”: 1})

SELECT * FROM usuarios LIMIT 3> db.usuarios.find().limit(3)

SELECT * FROM usuarios OFFSET 5> db.usuarios.find().skip(5)

SELECT * FROM usuarios LIMIT 3 OFFSET 5> db.usuarios.find().limit(3).skip(5)

SELECT * FROM usuarios ORDER BY nome LIMIT 3> db.usuarios.find().sort({“nome”: 1}).limit(3)

Map ReduceMap Reduceíndicesíndices

cappedcappedcollectionscollections

Server-SideServer-SideScriptingScripting

GridFSGridFS ad hoc queriesad hoc queries

Sharding

Auto-Sharding + Replicação

A grande ruptura

A segunda ruptura

“NoSQL adoption is inevitable because,just as in every other walk of life, there are different tools for different jobs” – Stephen

O'Graddy (RedMonk)

Rodrigo Hjortrodrigo@hjort.co

http://www.hjort.co