Banco de dados não relacionais ou distribuídos, tem como princípio básico não possuírem o conceito de modelagem por tabelas como o relacional, diferenciam-se pela sua utilização horizontal, através da distribuição de dados em diferentes servidores. São indicados para aplicações projetadas com alta carga de dados, onde o modelo relacional não consegue atender. Para a maioria das aplicações de grande escala, a disponibilidade e a tolerância são mais importantes que a consistência, sendo as características BASE mais fáceis de serem alcançadas do que as ACID. Um caso importante a ser citado foi o Banco NoSQL CassandraDB, que inicialmente foi desenvolvido para um recurso do Facebook.
Os bancos de dados NoSQL não são todos iguais. Há grandes diferenças no que se refere como a forma de armazenamento e conceitos de modelagem. Basicamente se subdividem em técnicas de armazenamento diferentes. Há 4 tipos básicos de bancos de dados NoSQL, a seguir eles são descritos.
NoSQL orientado a documento: consiste em uma estrutura baseada em uma coleção de documentos, sendo um documento um objeto que contém um código único com um conjunto de informações, podendo ser strings, documentos aninhados ou ainda listas. Inicialmente pode ser semelhante ao modelo de chave-valor(Key-value), no entanto, diferencia-se m ter um conjunto de documentos e cada um destes recebe um identificador único, assim como as chaves, dentro da coleção. Ao se armazenar os dados em JSON, o desenvolvimento é facilitado, pois há suporte a vários tipos de dados. Exemplos destes são o MongoDB e CouchBase.
Figura 1 – organização de um NoSQL orientado a documento.
NoSQL Key-Value (chave-valor): consiste em uma modelagem que indexa os dados a uma chave. Ao se armazenar os dados, sua forma de procura se dá por uma base similar a um dicionário, onde estes possuem uma chave. Esta forma de armazenamento é livre de “schema”, permite a inserção de dados em tempo de execução, sem conflitar o banco e não influenciando na disponibilidade, pois seus valores são isolados e independentes entre si. Alguns exemplos são: Oracle NoSQL, Riak, Azure Table Storage, BerkeleyDB e Redis.
Figura 2 – Exemplo de organização de um banco de dados NoSQL chave-valor.
NoSQL representado por Grafos: Este modelo armazenamento utiliza três componentes básicos: um grafo para representar um dado, arrestas ou ligações para representar a associação entre os grafos e os atributos (ou propriedades) dos nós e relacionamentos. Modelo altamente usado onde exijam dados fortemente ligados. Este modelo é vantajoso onde há consultas complexas frente aos outros modelos, pois seu diferencial é o ganho de performance. Alguns exemplos são: Neo4J, OrientedDB, GraphBase e InfiniteGraph.
Figura 3 – Exemplo de organização de um banco de dados NoSQL orientado a grafos.
NoSQL modelo Colunar: Este modelo foi inicialmente desenvolvido baseado no Big Table da Google. Basicamente consiste em uma Tabela, onde nela possui várias famílias de colunas, e dentro destas famílias, colunas onde estão as propriedades. Neste modelo, as entidades são representadas por tabelas e os dados gravados em disco modelo caracteriza-se por indexar um dado por uma Tripla, que consiste em linha, coluna e timestramp, sendo este o que permite verificar as diferentes versões de um dado. Os valores das propriedades das colunas podem são semelhantes ao modelo “Key-Value”. São bancos de dados indicados para mídias sociais e problemas que envolvem consultas complexas.
Figura 4 – Exemplo de organização de um banco de dados NoSQL orientado a Colunas.
Há também o Hadoop, que é um framework paralelo no processamento de dados que tem sido usado para redução de mapas e Jobs. Diferentemente do Spark que armazena os dados em memória, o Hadoop armazena em disco e utiliza a técnica de replicação para garantir tolerância a falhas. Foi projetado para funcionar desde um único servidor até um cluster com milhares de máquinas. È uma solução comcebida para detectar e tartar falhas na camada de aplicação, fornecendo um serviço de alta disponibilidade baseado em um grid de computadores. No entanto o Hadoop possui uma grande latência para as consultas. Há dois componentes principais do Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS) e o Mapreduce.
Figura 5 – Exemplo de funcionamento do Hadoop.
Referências Bibliográficas.
https://pt.slideshare.net/Celio12/trabalho-no-sql-aricelio-de-souza – acessado 17/04/2017
Nosql Essencial – Um Guia Conciso Para o Mundo Emergente da Persistência Poliglota – Martin Fowler, Pramod J. Sadalage – ISBN: 978-85-7522-338-3 – Ano: 2013
https://dzone.com/articles/a-primer-on-open-source-nosql-databases – acessado 17/04/2017
http://aptuz.com/blog/is-apache-spark-going-to-replace-hadoop/ – acessado em 13/05/2017
https://www.ibm.com/developerworks/br/data/library/techarticle/dm-1209hadoopbigdata/ acessado em 12/05/2017
