{"id":1816,"date":"2014-12-16T17:46:30","date_gmt":"2014-12-16T17:46:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=1816"},"modified":"2023-05-18T13:22:12","modified_gmt":"2023-05-18T20:22:12","slug":"use-cases-are-driving-divergence-and-convergence-nosql-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/use-cases-are-driving-divergence-and-convergence-nosql-solutions\/","title":{"rendered":"Os casos de uso est\u00e3o impulsionando a diverg\u00eancia e a converg\u00eancia das solu\u00e7\u00f5es NoSQL"},"content":{"rendered":"

Esta manh\u00e3, Matt Aslett, do The 451, publicou um blog sobre O come\u00e7o do fim do NoSQL<\/a> no qual ele destacou a inutilidade do nome da categoria NoSQL. Boa postagem, como sempre. Mas essa n\u00e3o \u00e9 uma not\u00edcia nova. As pessoas t\u00eam se queixado do termo desde o dia em que ele foi criado.<\/p>\n

Concordo plenamente com Matt que o foco em casos de uso (\"que problema voc\u00ea est\u00e1 tentando resolver?\") ser\u00e1 muito mais produtivo do que o foco em r\u00f3tulos. Mas discordo de Matt quando ele parece sugerir que pode ser mais \u00fatil categorizar em termos de modelo de dados subjacente (valor-chave, documento, orientado por coluna, gr\u00e1fico etc.). Essas categorias oferecem apenas uma melhoria marginal se o foco for avaliar a adequa\u00e7\u00e3o do prop\u00f3sito para uma tarefa espec\u00edfica. <\/strong><\/p>\n

O Mongo \u00e9 um banco de dados de documentos. O Couch tamb\u00e9m \u00e9. Mas essas duas solu\u00e7\u00f5es est\u00e3o indo em dire\u00e7\u00f5es drasticamente diferentes do ponto de vista do caso de uso.<\/p>\n

O Mongo \u00e9 um banco de dados de documentos. O Cassandra \u00e9 um banco de dados orientado por colunas. Membase<\/a> e Riak s\u00e3o armazenamentos de valores-chave. Mas essas solu\u00e7\u00f5es est\u00e3o em rota de colis\u00e3o direta do ponto de vista dos casos de uso. Atualmente, elas est\u00e3o sendo avaliadas de forma intercambi\u00e1vel pelos clientes e cada uma est\u00e1 ganhando ou perdendo, frequentemente com base em recursos que n\u00e3o t\u00eam nada a ver com o modelo de dados subjacente.<\/p>\n

Sim, NoSQL \u00e9 um nome de categoria in\u00fatil.<\/h3>\n

H\u00e1 pelo menos dois bons motivos pelos quais o apelido NoSQL \u00e9 ruim:<\/p>\n

    \n
  1. Alguns sistemas \"NoSQL\", na verdade, fornecem dialetos de SQL<\/strong> como a linguagem de consulta para acessar os dados no banco de dados. O Google App Engine tem o Linguagem GQL<\/a>. A Quest tem Toad para bancos de dados em nuvem<\/a> que busca fornecer uma interface SQL para o Hbase, Azure Tables, SimpleDB da Amazon e outros bancos de dados \"NoSQL\". Colmeia<\/a> traz um dialeto de SQL para o Hadoop, facilitando a ETL.<\/li>\n
  2. Como Matt aponta, h\u00e1 muitas classes diferentes de tecnologia agrupadas sob a bandeira NoSQL<\/strong> hoje. N\u00e3o h\u00e1 d\u00favida quanto a isso. Mas proponho que simplesmente falar em termos de um aspecto de uma pilha de tecnologia complexa nos aproxima apenas marginalmente da solu\u00e7\u00e3o do problema real. Os seres humanos s\u00e3o programados para desejar categorias bem organizadas para agrupar conceitos e coisas. Mas sugiro que o NoSQL como r\u00f3tulo para o Mongo \u00e9 apenas um pouco menos \u00fatil do que dizer que o Mongo \u00e9 um banco de dados de documentos, Se o que voc\u00ea est\u00e1 tentando fazer \u00e9 descobrir o que \u00e9 bom<\/strong> para<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n

    A categoriza\u00e7\u00e3o por modelo de dados tamb\u00e9m \u00e9 bastante in\u00fatil.<\/h3>\n

    Ent\u00e3o, qual seria um conjunto de categorias agrad\u00e1vel, limpo e representativo para todas essas solu\u00e7\u00f5es emergentes? Um conjunto que realmente permitisse a um observador determinar se a categoria da solu\u00e7\u00e3o \u00e9 apropriada ou n\u00e3o para um determinado caso de uso? N\u00e3o tenho a resposta e n\u00e3o tenho certeza se existe uma boa resposta. Talvez os pr\u00f3prios casos de uso forne\u00e7am a categoriza\u00e7\u00e3o correta.<\/strong> De qualquer forma, estou ansioso para ler o relat\u00f3rio da 451 que, segundo Matt, ajudar\u00e1 a estruturar o pensamento sobre essas \"alternativas de banco de dados\".<\/p>\n

    Por fim, a categoriza\u00e7\u00e3o dessas solu\u00e7\u00f5es exigir\u00e1 que se olhe al\u00e9m do modelo de dados subjacente (valor-chave, documento, orientado a colunas, gr\u00e1fico etc.). Em vez disso, esses sistemas devem ser comparados por meio de um conjunto maior de atributos, que se espera sejam gerenci\u00e1veis: Voc\u00ea precisa declarar um esquema antes de inserir dados? \u00c9 poss\u00edvel alterar o esquema em tempo real se for necess\u00e1rio? Qual \u00e9 a dificuldade de fazer isso? O banco de dados pode se espalhar de forma transparente (para um aplicativo) entre m\u00e1quinas ou \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o focada em um \u00fanico servidor? \u00c9 necess\u00e1rio desativar o banco de dados para adicionar ou remover capacidade? \u00c9 poss\u00edvel consultar o banco de dados usando uma linguagem de consulta ou \u00e9 necess\u00e1rio escrever c\u00f3digo? O sistema mant\u00e9m \u00edndices para acelerar as consultas? Qual \u00e9 o desempenho do banco de dados em opera\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias e sequenciais? Qual \u00e9 o desempenho em leituras versus grava\u00e7\u00f5es? Os dados s\u00e3o gravados em m\u00eddia dur\u00e1vel imediatamente ou eventualmente, e qual \u00e9 a minha exposi\u00e7\u00e3o \u00e0 perda de dados em caso de falha do n\u00f3? E em caso de falha do data center? Posso alterar essa exposi\u00e7\u00e3o por meio de opera\u00e7\u00f5es s\u00edncronas? O que isso far\u00e1 com o desempenho? O banco de dados pode funcionar al\u00e9m dos limites do data center? Eu sempre lerei minhas grava\u00e7\u00f5es ou haver\u00e1 per\u00edodos de inconsist\u00eancia de dados entre os leitores?<\/p>\n

    Essas s\u00e3o, sem d\u00favida, perguntas muito mais relevantes a serem feitas quando se tenta determinar a adequa\u00e7\u00e3o \u00e0 finalidade de um determinado caso de uso. Mais uma vez, h\u00e1 um baixo coeficiente de correla\u00e7\u00e3o ao comparar as respostas a essas perguntas com as categorias restritas nas quais esses sistemas est\u00e3o sendo encaixados<\/strong>E pouco importa se voc\u00ea os coloca em uma grande categoria \"NoSQL\" ou se os divide em subcategorias com base em uma abordagem orientada por modelo de dados de eixo \u00fanico (valor-chave, documento, orientado por coluna, gr\u00e1fico etc.).<\/p>\n

    O NoSQL \u00e9 apenas uma repeti\u00e7\u00e3o do fiasco do OODBMS do final dos anos 90?<\/h3>\n

    Afinal, por que h\u00e1 tanto barulho em torno do NoSQL? Ser\u00e1 que isso \u00e9 apenas uma repeti\u00e7\u00e3o do hype dos bancos de dados orientados a objetos que todos n\u00f3s vivemos no final dos anos 90? Naquele fiasco, os fornecedores, especialistas e investidores de OODBMS jogaram a tecnologia de banco de dados relacional no lixo por consider\u00e1-la uma \"combina\u00e7\u00e3o de imped\u00e2ncia\" ruim para os modelos de desenvolvimento de aplicativos orientados a objetos cada vez mais dominantes. Os desenvolvedores alegaram que era mais \"natural\" armazenar dados no banco de dados em sua forma de objeto nativo, com argumentos de que isso tamb\u00e9m seria mais eficiente.<\/p>\n

    Mas, na realidade, havia pouca dor real sendo resolvida. De fato, a mudan\u00e7a de uma tecnologia conhecida e funcional para uma solu\u00e7\u00e3o n\u00e3o comprovada, que prometia uma abordagem mais \"elegante\" e teoricamente correta, na verdade s\u00f3 garantia uma coisa: interrup\u00e7\u00e3o. As camadas de mapeamento objeto-relacional (ORM) projetadas para suprir a \"incompatibilidade\" entre os modelos de dados objeto e relacional n\u00e3o s\u00e3o perfeitas, mas s\u00e3o melhores do que virar o mundo de cabe\u00e7a para baixo, se n\u00e3o for necess\u00e1rio. As dezenas de bilh\u00f5es de d\u00f3lares em receita previstas pelos analistas para o mercado de OODBMS nunca chegaram nem perto de se concretizar.<\/p>\n

    Ent\u00e3o, existe um problema real agora? Um caso de uso real, ou casos de uso, para os quais as tecnologias de banco de dados existentes s\u00e3o realmente insuficientes? Em que a interrup\u00e7\u00e3o de uma mudan\u00e7a tecnol\u00f3gica ter\u00e1 um impacto econ\u00f4mico significativo? A resposta \u00e9 um sonoro sim.<\/p>\n

    Os casos de uso est\u00e3o impulsionando a diverg\u00eancia e a converg\u00eancia das solu\u00e7\u00f5es NoSQL.<\/h3>\n

    O Couch se tornou uma refer\u00eancia no Caso de uso de sincroniza\u00e7\u00e3o de dados m\u00f3veis<\/strong>. Em um mundo de computa\u00e7\u00e3o cada vez mais dominado por dispositivos m\u00f3veis, a sincroniza\u00e7\u00e3o de dados entre a nuvem e os dispositivos m\u00f3veis (para disponibilidade de dados mesmo quando desconectados da rede) \u00e9 um problema que muitos aplicativos precisam resolver. H\u00e1 muitos aspectos a serem considerados - conectividade intermitente, plataformas amplamente divergentes nas quais esses bancos de dados sincronizados devem ser executados e, talvez, a expectativa de que o conjunto de dados que est\u00e1 sendo movido e sincronizado normalmente precise caber em uma \u00fanica caixa ou dispositivo. O Couch est\u00e1 se concentrando nesses requisitos e fazendo suposi\u00e7\u00f5es simplificadoras apropriadas, o que permite que o Couch atenda ao caso de uso melhor do que qualquer outro. O Couch \u00e9 um banco de dados de documentos. Assim como o Mongo. O Mongo \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o ruim para esse caso de uso. Ele n\u00e3o foi projetado para manter sistemas conectados transitoriamente em sincronia e, apesar de o Mongo ter sido projetado inicialmente como um banco de dados de n\u00f3 \u00fanico, o trabalho de sharding e replica\u00e7\u00e3o realizado no \u00faltimo ano indica claramente que o Mongo est\u00e1 se movendo em uma dire\u00e7\u00e3o diferente. Nesse caso, h\u00e1 claramente diverg\u00eancia <\/strong>de solu\u00e7\u00f5es, mesmo dentro da fatia mais restrita de \"banco de dados de documentos\" do mercado \"NoSQL\".<\/p>\n

    Por outro lado, h\u00e1 uma categoria cruzada converg\u00eancia <\/strong>O Membase est\u00e1 entre outras solu\u00e7\u00f5es NoSQL que buscam atender a outro caso de uso extremamente grande e generalizado: armazenar dados por tr\u00e1s de aplicativos interativos da Web. Na Membase, conversamos com muitos usu\u00e1rios em potencial que enfrentam esse problema todas as semanas; e somos constantemente avaliados em rela\u00e7\u00e3o ao Cassandra (coluna), Mongo (documento) e Riak (tamb\u00e9m valor-chave).<\/p>\n

    Os aplicativos da Web que permitem que as organiza\u00e7\u00f5es interajam diretamente com os consumidores s\u00e3o, cada vez mais, a forma mais comum de novo sistema de software interativo que est\u00e1 sendo criado. Esses sistemas s\u00e3o caracterizados por padr\u00f5es aleat\u00f3rios de uso simult\u00e2neo por grandes popula\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios (grande p\u00fablico<\/strong>) e por sua propens\u00e3o a acumular grandes conjuntos de dados (big data<\/strong>). H\u00e1 tamb\u00e9m um impulso em dire\u00e7\u00e3o ao modelo de computa\u00e7\u00e3o em nuvem, especialmente para essa classe de aplicativos, em que o \"escalonamento\" (adi\u00e7\u00e3o de mais inst\u00e2ncias de m\u00e1quinas em nuvem, m\u00e1quinas virtuais ou servidores de commodities) \u00e9 prefer\u00edvel \u00e0 execu\u00e7\u00e3o de cargas de trabalho em m\u00e1quinas grandes, dedicadas e \"big iron\". Essas realidades levaram \u00e0 necessidade generalizada de uma nova classe de sistema de gerenciamento de banco de dados projetado, desde o in\u00edcio, para permitir escalonamento horizontal<\/strong> e para oferecer suporte econ\u00f4mico a altas medidas de simultaneidade em rela\u00e7\u00e3o a conjuntos de dados em r\u00e1pido crescimento. Talvez possamos chamar isso de banco de dados em nuvem<\/strong>O caso de uso do banco de dados el\u00e1stico, do banco de dados de expans\u00e3o horizontal ou do banco de dados de fragmenta\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica (: P).<\/p>\n

    Ent\u00e3o, o que um banco de dados precisa oferecer para resolver esse problema? Eu diria que ele precisa ser simples, r\u00e1pido, el\u00e1stico e seguro. Se voc\u00ea considerar o Membase, o Mongo, o Cassandra e o Riak, cada um deles com o objetivo expl\u00edcito de resolver esse problema generalizado de \"banco de dados em nuvem\", as pontua\u00e7\u00f5es em cada um desses pontos variam.<\/p>\n

    Vamos nos concentrar na primeira caracter\u00edstica. Para ter sucesso, um banco de dados em nuvem de uso geral deve ser simples de obter, desenvolver e operar na produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

      \n
    • O Membase \u00e9 extremamente f\u00e1cil de obter, instalar e come\u00e7ar a usar<\/strong>. O mesmo acontece com o Mongo - mais f\u00e1cil do que o Membase em alguns casos, mais dif\u00edcil em outros. O Cassandra \u00e9 desafiador em praticamente todas as situa\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
    • Mongo \u00e9 f\u00e1cil de desenvolver contra<\/strong> - fornecendo consultas ricas, gerenciamento de \u00edndices e a capacidade de operar em uma variedade de tipos de dados interessantes dentro do pr\u00f3prio banco de dados. O Membase fornece aos desenvolvedores uma API de valor-chave compat\u00edvel com o Memcached que, embora seja extremamente f\u00e1cil de usar, sobrecarrega o desenvolvedor do aplicativo em muitas opera\u00e7\u00f5es comuns de banco de dados, em compara\u00e7\u00e3o com o Mongo. O Cassandra apresenta um modelo de desenvolvimento mais complicado, mas permite consultas ricas. As consultas do Riak dependem exclusivamente do map-reduce.<\/li>\n
    • Membase \u00e9 f\u00e1cil de gerenciar na produ\u00e7\u00e3o<\/strong>O Mongo \u00e9 um software de monitoramento e gerenciamento que oferece um rico conjunto de ferramentas de monitoramento e gerenciamento que fornecem informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre a opera\u00e7\u00e3o de um cluster pequeno ou grande de servidores, aumentando o tempo de atividade do sistema. O Mongo fornece muito menos informa\u00e7\u00f5es sobre a opera\u00e7\u00e3o de um cluster, e essa defici\u00eancia foi a principal apontada pelo Mongo ap\u00f3s a interrup\u00e7\u00e3o do FourSquare.<\/li>\n<\/ul>\n

      Uma compara\u00e7\u00e3o semelhante pode ser feita para cada uma das caracter\u00edsticas restantes: r\u00e1pida, el\u00e1stica e segura. Cada solu\u00e7\u00e3o \u00e9 forte em algumas dessas \u00e1reas e relativamente fraca em outras.<\/p>\n

      Mas o ponto mais importante \u00e9 que cada uma dessas solu\u00e7\u00f5es est\u00e1 se movendo para suprir suas defici\u00eancias relativas<\/strong> para atender melhor \u00e0s necessidades dos clientes. H\u00e1 uma converg\u00eancia orientada pelo caso de uso. Nenhum projeto est\u00e1 focado em ser simplesmente um excelente sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a chave-valor, documento ou coluna. Cada um deles est\u00e1 focado em resolver um problema do mundo real - fornecer um local econ\u00f4mico para armazenar dados por tr\u00e1s de aplicativos interativos da Web, conforme caracterizado anteriormente. Para esse fim, o Membase est\u00e1 adicionando recursos de consulta e indexa\u00e7\u00e3o. O Mongo recentemente adaptou o suporte a sharding e r\u00e9plica \u00e0 sua solu\u00e7\u00e3o inicial de servidor \u00fanico e est\u00e1 redesenhando seu mecanismo de armazenamento para aumentar a seguran\u00e7a dos dados. O Redis, outra solu\u00e7\u00e3o \"NoSQL\", est\u00e1 adicionando recursos de gerenciamento de cluster para se tornar verdadeiramente \"el\u00e1stico\". H\u00e1 uma clara converg\u00eancia entre as solu\u00e7\u00f5es voltadas para esse caso de uso.<\/strong> Cada um desses projetos identifica a segmenta\u00e7\u00e3o de an\u00fancios e ofertas; jogos sociais; gerenciamento do estado da sess\u00e3o de aplicativos da Web; e processamento de eventos em tempo real como casos de uso para os quais seu sistema se destina. Todos esses s\u00e3o casos de uso de aplicativos interativos da Web.<\/p>\n

      A tecnologia n\u00e3o relacional \u00e9 o fio condutor real e consistente dos bancos de dados em nuvem<\/h3>\n

      H\u00e1 uma coisa que pode ser dita de forma consistente sobre essas solu\u00e7\u00f5es de banco de dados em nuvem, de uma perspectiva t\u00e9cnica. Elas t\u00eam o objetivo de escalonar horizontalmente, o que \u00e9 muito dif\u00edcil (imposs\u00edvel) de fazer de forma econ\u00f4mica, com desempenho aceit\u00e1vel, empregando o modelo de dados relacional. Portanto, cada um desses sistemas de banco de dados \"NoSQL\" s\u00e3o sistemas \"n\u00e3o relacionais\". Em \u00faltima an\u00e1lise, esse \u00e9 o objetivo do \"NoSQL\".<\/p>\n

      Na verdade, cada um desses sistemas \u00e9, em sua ess\u00eancia, um armazenamento de valores-chave<\/strong>. Eles variam nas t\u00e9cnicas usadas para examinar os valores ou para agrupar os valores a fim de oper\u00e1-los (o valor-chave v\u00ea o valor como um blob opaco, o documento v\u00ea o valor como uma cole\u00e7\u00e3o de tipo de dados de atributo formatado, o armazenamento orientado por coluna agrupa pares KV individuais usando uma estrutura de dados separada em \"colunas\"). Mas, em cada caso, em vez de desagregar um registro de dados (tupla) em entradas armazenadas em um conjunto normalizado de tabelas com refer\u00eancias cruzadas, como no modelo relacional, esses bancos de dados em nuvem armazenam os campos de dados de um determinado \"registro\" em um \u00fanico local. Isso facilita muito a distribui\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de registros (\"fragmentar o banco de dados\") em v\u00e1rios n\u00f3s de um cluster de banco de dados. H\u00e1 pr\u00f3s e contras nessa abordagem.<\/p>\n

      No lado negativo, a desnormaliza\u00e7\u00e3o leva a um aumento no tamanho total do conjunto de dados (j\u00e1 que alguns dados s\u00e3o inevitavelmente armazenados v\u00e1rias vezes no banco de dados, onde, em vez disso, haveria apenas refer\u00eancias em um banco de dados relacional normalizado) e aumenta a complexidade das jun\u00e7\u00f5es. Como vantagem, isso facilita a distribui\u00e7\u00e3o de dados em muitos servidores baratos e a altera\u00e7\u00e3o dessa distribui\u00e7\u00e3o sob demanda, sem interrup\u00e7\u00e3o do aplicativo. Tamb\u00e9m elimina a necessidade de pr\u00e9-definir um esquema (ou alterar o esquema do banco de dados) antes de inserir dados. Em caso de d\u00favida, armazene-os. Voc\u00ea pode inferir um esquema mais tarde. Isso facilita muito a coleta de informa\u00e7\u00f5es que antes poderiam n\u00e3o ter sido coletadas. Em \u00faltima an\u00e1lise, talvez esse seja o lugar em que a tecnologia de banco de dados NoSQL criar\u00e1 mais valor.<\/p>\n

      Ent\u00e3o, vamos encontrar um nome melhor.<\/h3>\n

      Estamos prontos para abandonar o r\u00f3tulo NoSQL. Se as pessoas puderem se unir em torno de uma taxonomia que seja mais centrada em casos de uso, acredito que isso seria uma vit\u00f3ria para os usu\u00e1rios que lutam para descobrir para que esses sistemas s\u00e3o bons.<\/p>\n

      Banco de dados em nuvem \u00e9 um nome que chega ao cerne do problema que o Membase est\u00e1 tentando resolver, por todos os motivos expostos acima. Mas talvez seja um pouco moderno ou amorfo demais. Gostaria muito de saber a opini\u00e3o das pessoas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      This morning, Matt Aslett of The 451 blogged on The beginning of the end of NoSQL in which he highlighted the uselessness of the NoSQL category name. Good post, as usual. But this isn’t new news. 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