O banco de dados relacional tem sido fundamental para a economia da informação, assim como o motor a vapor possibilitou a revolução industrial.
No entanto, o sucesso anterior dos bancos de dados relacionais (RDBMS) não é medida para o que é necessário na economia atual. A transformação digital impulsionada pela tecnologia móvel, pelo comércio eletrônico, pela IoT e pelas interações personalizadas exige uma nova abordagem de como os aplicativos interagem com os armazenamentos de dados.
Neste artigo, abordaremos o que torna o Couchbase uma alternativa melhor aos bancos de dados relacionais rígidos e caros, e por que as empresas usam o Modelador de dados da erwin para migrar seus aplicativos para o Couchbase.
Por que mover suas cargas de trabalho para o NoSQL
O mundo corporativo está repleto de empresas que não conseguiram se adaptar rapidamente a um ambiente em constante mudança.
Os usuários e consumidores se acostumaram com o acesso instantâneo às informações mais recentes quando e onde precisam delas. Eles não querem apenas consumir informações, mas também querem compartilhar suas percepções e experiências para o benefício de outras pessoas. Esse ambiente dinâmico exige que as empresas se adaptem rapidamente sem as restrições de uma infraestrutura de TI antiga.
Bancos de dados NoSQL foram usados com sucesso para solucionar as principais deficiências dos bancos de dados relacionais, e o NoSQL obteve um histórico de implementações de produção nos ambientes comerciais mais exigentes. Por exemplo:
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- Marriott implantado NoSQL para modernizar seu sistema de reservas de hotéis que suporta $38 bilhões em reservas anuais.
- Céu substituiu as limitações de seu RDBMS Oracle legado pela flexibilidade do NoSQL para melhorar a experiência do cliente durante o pico de tráfego.
- Amadeus melhorou o desempenho da consulta em mais de 1000% por Mudança da Oracle para o Couchbase.
Os bancos de dados NoSQL oferecem a flexibilidade e a escalabilidade de que os aplicativos modernos precisam, ao mesmo tempo em que são flexíveis com uma estrutura de dados fluida. O Couchbase é único na combinação de todas as vantagens de uma arquitetura de banco de dados NoSQL combinada com recursos de classe empresarial que garante a confiabilidade e o desempenho que as empresas esperam de uma plataforma de tecnologia de dados. Além disso, o Couchbase oferece Recursos de consulta SQL em dados JSON com a linguagem de consulta SQL++ (anteriormente conhecido como N1QL), para que administradores de banco de dados, arquitetos e desenvolvedores possam reutilizar sua experiência em SQL em um ambiente NoSQL.
Mas isso não é suficiente para ser uma alternativa viável aos bancos de dados legados. A conformidade com ACID para cargas de trabalho orientadas a transações tem sido associada exclusivamente a bancos de dados relacionais e foi considerada incompatível com uma arquitetura distribuída NoSQL. A Introdução do Couchbase 7.0 pôs fim a essa suposição ao adicionar recursos de transação SQL compatíveis com ACID e um modelo de contenção dinâmica de dados que acrescenta várias camadas de organização lógica chamadas escopos e coleções.
Modernização de legados simplificada com o Couchbase
A arquitetura do banco de dados de documentos, que armazena informações em documentos JSON - oferece a flexibilidade de esquema que não existe nos bancos de dados relacionais.
No entanto, reunir vários documentos JSON em compartimentos para configurar um modelo de dados não oferece a hierarquia granular necessária para mapear facilmente tabelas relacionais em um banco de dados NoSQL. Com a introdução de escopos e coleções no Couchbase 7.0 agora é possível organizar os dados de forma que eles sejam facilmente mapeados para linhas e colunas de tabelas de um RDBMS.
Vários documentos JSON podem ser reunidos em uma coleção, que, por sua vez, pode ser agrupada em um escopo, que é armazenado em um bucket. Usando essa hierarquia, você pode mapear um banco de dados relacional para um bucket, no qual um documento JSON representa uma linha, a coleção representa uma tabela e o escopo é o agrupamento de coleções relacionadas. Consulte a tabela abaixo para obter uma comparação completa.
Figura 1: Mapeamento de escopos e coleções para um modelo de banco de dados relacional
Além disso, as transações SQL distribuídas foram adicionadas à linguagem de consulta SQL++. Isso possibilita modificar os documentos do banco de dados dentro de uma transação e, em seguida, confirmar ou reverter todas as alterações na transação, dependendo da lógica do aplicativo, tornando-a totalmente compatível com ACID. Com todos esses recursos, o Couchbase agora possibilita que as empresas modernizem seus aplicativos rígidos e de desempenho lento que dependem de bancos de dados relacionais antigos.
Comece com o aplicativo certo
Nem todos os aplicativos são igualmente adequados para iniciar sua jornada de migração de banco de dados.
Primeiro, você deseja identificar os aplicativos atuais que não atendem mais às necessidades em evolução da empresa. Em geral, esses aplicativos usam um modelo de dados dinâmico e mutável.
Inicialmente, você também deve selecionar as cargas de trabalho que não dependem de consultas SQL altamente complexas com vários JOINs que foram cuidadosamente ajustados para otimização do desempenho. Para uma prova de conceito bem-sucedida, você deve se concentrar nos casos de uso com complexidade limitada, em que os dados são bem compreendidos e em que o conhecimento especializado do domínio está prontamente disponível.
Bons exemplos de candidatos à migração de banco de dados são:
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- Soluções de catálogo e inventário: As empresas lidam com ofertas de produtos e serviços grandes e que mudam dinamicamente, o que exige uma estrutura de dados flexível para fornecer informações em tempo real com milhões de solicitações em baixa latência.
- Cliente 360: Capture e consolide dados em todos os canais em tempo real para criar uma visão única de todos os dados. A capacidade exclusiva do Couchbase de escalonar linearmente e sem interrupções o diferencia dos bancos de dados relacionais legados.
- Armazenamento em cache para aceleração do desempenho: Ofereça aos usuários uma experiência altamente responsiva, reduzindo as cargas de trabalho nos recursos de back-end e diminuindo os custos operacionais.
Por fim, é preciso haver critérios claros de sucesso para medir os resultados desejados. Eles podem estar relacionados ao desempenho, à facilidade de gerenciamento ou à escalabilidade com um custo total de propriedade (TCO) mais baixo. Após a conclusão de uma iniciativa de migração bem-sucedida, outras cargas de trabalho podem ser avaliadas como possíveis alvos de migração.
Transformando modelos RDBMS em NoSQL com o erwin Data Modeler
O movimento em direção a DBMSs mais ágeis e eficientes vem acompanhado de uma mudança significativa de paradigma na modelagem de dados para obter esses benefícios.
Na modelagem tradicional de dados relacionais, a estrutura foi orientada pelos dados que as empresas queriam capturar e armazenar. O princípio abrangente era a otimização do armazenamento - armazenar dados atômicos uma única vez. Isso é chamado de "normalização" da estrutura.
Esses designs de banco de dados altamente normalizados são ótimos para garantir a integridade dos dados, principalmente os dados com relacionamentos pai/filho. Entretanto, a normalização e os relacionamentos complexos que ela gera exigem consultas complicadas com vários JOINs para recuperar esses dados. Isso leva a um desempenho mais lento ou a requisitos de recursos caros para atenuar as deficiências de desempenho.
Com o Couchbase, a estrutura é orientada pela forma como você espera consultar os dados, e o DBMS cuida da integridade dos dados durante todo o processo. Na modelagem de dados para o Couchbase, o princípio abrangente é a otimização da consulta para fornecer alto desempenho com acesso a todos os dados relevantes a partir do menor número de contêineres. Essa abordagem é chamada de desnormalização e leva a consultas mais simples com JOINs mínimos, que fornecem uma resposta muito mais rápida com menos recursos.
Figura 2: Várias tabelas vs. dados aninhados com documentos JSON
erwin Data Modeler da Quest é único no setor, pois suporta os paradigmas de design normalizado e desnormalizado em uma única solução. Ele permite alternar entre os dois, dependendo do perfil do usuário.
Os analistas de dados que estão acostumados a métodos de consulta mais estruturados desejarão uma visão normalizada dos dados, enquanto outros usuários, como o administrador do banco de dados, desejarão ver o design desnormalizado necessário para instanciar o banco de dados e dar suporte aos desenvolvedores que consultam a fonte nativa.
Figura 3: Desnormalização de um modelo relacional usando o erwin Data Modeler
Isso se torna ainda mais importante ao modernizar e migrar aplicativos de bancos de dados legados para o Couchbase. O erwin Data Modeler documenta, em detalhes, o esquema RDBMS altamente normalizado e automatiza a desnormalização e o redirecionamento do esquema para o Couchbase.
Isso permite que sua organização migre aplicativos de missão crítica para uma plataforma mais moderna e responsiva muito mais rapidamente, com um alto grau de precisão e reduzindo o custo e os riscos associados à migração do banco de dados.
A importância fundamental da modelagem de dados otimizada para consultas
Alcançar o nível correto de desnormalização é a chave para obter o desempenho e a resposta do Couchbase e garantir o uso mais eficiente do ponto de vista operacional (e financeiro, especialmente na nuvem) da infraestrutura e dos recursos.
Ao realizar a desnormalização de uma estrutura de DBMS previamente implantada na tecnologia relacional, há algumas considerações importantes:
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- Seu pessoal está familiarizado com as técnicas de design otimizado para consultas?
- Você tem uma compreensão clara dos detalhes e da complexidade da estrutura normalizada existente?
- Como você garantirá que nada escapou em termos de integridade da estrutura ao passar pelo processo de transformação do projeto?
- Como você compartilhará e comunicará a natureza e o impacto dessas mudanças para as inúmeras partes interessadas que trabalham com a estrutura transformada?
- Como você avalia as cargas de trabalho existentes e ajusta o projeto para atingir suas novas metas de desempenho?
O erwin Data Modeler da Quest ajuda você a superar todos esses desafios.
Ao fornecer fluxos de trabalho guiados e mecanismos automatizados de normalização e desnormalização, as equipes de design tradicionais adotam com mais facilidade e oferecem com mais eficiência uma abordagem de design otimizada para consultas. Os recursos avançados de visualização e documentação de dados, combinados com padrões de modelagem e suporte de auditoria, garantem que os clientes tenham uma compreensão robusta dos modelos de dados atuais e futuros, ao mesmo tempo em que oferecem a capacidade automatizada de comparar e sincronizar para controlar o processo de transformação. Isso também garante a visualização correta para a função correta, a fim de apoiar a compreensão das partes interessadas e promover uma colaboração mais eficaz.
Esses modelos formam o guia estrutural para a compreensão da natureza das cargas de trabalho no estado em que se encontram e possibilitam o ajuste rápido da estrutura resultante do Couchbase para ajustar o desempenho na nova plataforma. Por fim, ele pode ser compartilhado e integrado às tecnologias de governança e gerenciamento de dados downstream para aumentar a agilidade, a eficiência e a eficácia da manutenção desse novo ambiente.
O futuro da migração de bancos de dados legados
O erwin Data Modeler da Quest é, há muito tempo, o produtor dos modelos de dados mais integrados e acessíveis do setor.
O erwin Data Modeler amplia o suporte de projeto, documentação e engenharia para todos os principais RDBMSs, bem como para os bancos de dados NoSQL, com a capacidade de compartilhar, reutilizar e converter modelos de uma plataforma para outra. Além disso, Inteligência de dados da erwin e sua integração com o erwin Data Modeler permite a coleta de metadados de todas as principais plataformas de banco de dados e a integração com soluções ETL/ELT empresariais como Talend, Informatica e muitas outras.
Enquanto o erwin Data Modeler permite a conversão e a desnormalização de modelos de dados, o erwin Data Intelligence permite acelerar o projeto e o desenvolvimento de trabalhos ETL necessários para mover os dados de DBMSs legados para o Couchbase, fornecendo especificações detalhadas das estruturas de origem e destino e seus metadados relacionados no início do ciclo de vida da migração. Isso proporciona às organizações a capacidade de migrar os dados da estrutura e da instância com mais eficiência e precisão, resultando em um tempo mais rápido para o sucesso.
Conclusão
As tecnologias de banco de dados NoSQL não estão mais atendendo apenas à necessidade de novos casos de uso que os bancos de dados relacionais não conseguem atender.
O Couchbase oferece recursos fundamentais para fornecer às empresas uma alternativa confiável às estruturas rígidas de RDBMS. Juntamente com o erwin Data Modeler e o erwin Data Intelligence, você embarca em sua jornada de migração de banco de dados com confiança, preenchendo a lacuna entre o antigo e o novo.
Para obter mais informações, participe das sessões de discussão da erwin by Quest em Couchbase Connect 2021:
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- Capacitação de dados: A Comprehensive Approach to Assuring the Successful Modernization of Your Apps (Uma abordagem abrangente para garantir a modernização bem-sucedida de seus aplicativos) - 21 de outubro, às 10:00 a.m. PDT
- Aproveitamento de modelos de dados para acelerar e garantir o sucesso de sua plataforma de dados moderna - 21 de outubro, às 11h30 (horário de Brasília)
Ativos adicionais:
