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NoSQL: Uma análise crítica

Ms. Mauro C. Pichiliani (mauro@pichiliani.com.br)@pichiliani

@databasecast

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Quem sou eu

• Mestre e doutorando em computação pelo ITA

• Escritor da SQL Magazine, Fórum Access, Java Magazine, SQLServerCentral.com e outras

• Colaborador do iMasters há 12 anos

• Autor do livro “Conversando sobre banco de dados”

• Co-produtor do podcast DatabaseCast

• Consultor independente e autor de cursos on-line

SQL x NoSQL?

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Tópicos

Evolução do NoSQL

NoSQL é fácil e rápido de instalar, usar e manter

NoSQL e armazenamento

NoSQL é barato

NoSQL e performance

Big Data

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Evolução do NoSQL

NoSQL já não é mais o garoto novo na quebrada

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Tipos de NoSQL

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Modelagem e evolução Contexto: aplicações web que nascem do dia para noite

Startup tem que ter algo para mostrar. Agora. Beta eterno

Novas ideias para modelagem

Bootstrap inicial rápido leva a problemas no futuro?

Instalar: MongoDB x Hadoop

Usar: MapReduce x SELECT … GROUP BY…

Manter: 10-20 anos de experiência cluster x ambiente distribuído para escalabilidade

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Ecossistema

Compra/venda de empresas Mercado diâmico

Ferramentas imaturas? Command-line forever?

Suporte qualificado?

Profissionais com expertise disponíveis?

Melhorias “cosméticas” x core changes

Novos cases relevantes?

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NoSQL e armazenamento Aguenta o tranco? Certamente! Mas e a gestão dos dados no longo prazo?

Segurança além do básico? Opções adequadas de backup, compactação? E a validação, cleasing e qualidade de dados? Interoperabilidade além de importação/exportação? Opções de tuning além de índices? Compatilidade com o legado (sistemas e versões antigas?) Migrações? Comparações?

Será que o resposta será: “tudo ficará a cargo da aplicação” para sempre?

E rodar o NoSQL na nuvem, resolve estas questões?

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NoSQL é barato Não há dúvida que NoSQL na nuvem é mais barato do que on-

premisses

Em todos os cenários com muitos dados isso é verdade?

Foco na comparação de preço deixa aspectos técnicos de lado

E quando aos outros fatores ocultos que podem influenciar no custo: Largura de banda e QoS da conexão? Custo de upload/download de dados para cloud? Custo da mão de obra? Tempo de treinamento? Suporte? Espaço em HD, processamento e memória para testes? Custo de não poder ter flexibilidade para ajustes finos no hardware? Possibilidade de modificações no contrato?

É justo comparar custo quando você muda o hardware, a plataforma, a aplicação, o banco de dados, a arquitetura os dados e mantém apenas o usuário?

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NoSQL e performance No mundo NoSQL parece que performance = escalabilidade

Tendência de pensar que performance se resolve adicionando mais nós, fazendo mais sharding, comprando mais máquina virtual, instalando mais instâncias, contratando novo provedor da nuvem…

Tais abordagens podem ser rápidas e práticas

E muitas vezes são empregadas “a rodo” Tendência a usar mais configuração/instalação do que implementação?

Híbrido SQL+NoSQL que escala fácil: F1 do Google

Que tal investir em: Modelagem Técnicas de tuning Algoritmos melhores Conhecimento dos dados, simulações e previsões Exploração do paralelismo de múltiplos cores em um único servidor Capacitação das pessoas Arquitetura e organização de todos os componentes

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Performance e escalabilidade

Uma ideia maluca: que tal se concentrar mais no problema do que na solução?

Compreender melhor o cenário e contexto

Dividir o problema geral em problemas menores

Analisar o presente e prever o futuro

Considerar a realidade e segurar a expectativa

Evitar agir por impulso e sair implementando logo

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Big Data Todo mundo já ouviu falar em Big Data Mas o que está por trás dos números gigantes, infográficos

chamativos e do “tamanho da internet”?

Para pensar: Vamos ter que trabalhar sempre com os números gigantes do Big Data? E quanto à compressão? Dados inúteis? Amostragem estatística? Duplicação? Será mesmo que precisamos de novas ferramentas, práticas e teorias no dia a dia? Crítica: exemplos do Hadoop realmente fazem sentido? NoSQL é resposta padrão para tratar “problemas” de Big Data?

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Conclusão

NoSQL veio para ficar

Passamos do ponto de discutir semântia e argumentos básicos

Dizer que “produto x ou y é melhor para z ou w” já não é mais suficiente

Evolução do NoSQL mostra bons e maus caminhos

Muitos fatores a considerar na escolha de qual BD adotar

Ainda temos adoção fortemente influenciada por aspectos de negócio, exemplos básicos e comportamento de manada

Bons e maus cases precisam ser mais detalhados e divulgados fora da área acadêmica

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Perguntas?