{"id":5135,"date":"2018-05-14T13:05:45","date_gmt":"2018-05-14T20:05:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=5135"},"modified":"2019-04-08T07:06:42","modified_gmt":"2019-04-08T14:06:42","slug":"data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql\/","title":{"rendered":"Modelagem de dados para o Couchbase com o erwin DM NoSQL"},"content":{"rendered":"

Dada a arquitetura e o design dos sistemas NoSQL, especialmente os bancos de dados da fam\u00edlia de documentos, como o Couchbase, que n\u00e3o imp\u00f5em o esquema na grava\u00e7\u00e3o, a modelagem de dados para NoSQL pode ser desafiadora ao migrar de sistemas relacionais para NoSQL ou ao criar aplicativos b\u00e1sicos usando NoSQL. De fato, a modelagem de dados costuma ser um fator cr\u00edtico de sucesso para as implanta\u00e7\u00f5es do Couchbase, e a otimiza\u00e7\u00e3o progressiva dos modelos de dados pode ser um grande impulsionador do desempenho dos aplicativos, dada a natureza em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o dos aplicativos de Big Data.<\/span><\/p>\n

Tradicionalmente, a modelagem de dados para sistemas relacionais era a ci\u00eancia de identificar os objetos de dados, seus relacionamentos entre si e sua representa\u00e7\u00e3o precisa, o que estabelecia a base para um bom projeto de banco de dados. A modelagem para NoSQL, por outro lado, explora padr\u00f5es de acesso espec\u00edficos do aplicativo, por exemplo, \"quais s\u00e3o os tipos de perguntas que os usu\u00e1rios gostariam de responder com esses dados?\" Isso, por sua vez, determina o tipo de consultas que precisam ser suportadas e se concentra na melhor forma de dispor os dados para otimizar o desempenho. Essas considera\u00e7\u00f5es nos levam a mudar nossa abordagem de modelagem de dados das restri\u00e7\u00f5es tradicionais do RDBMS (esquema na grava\u00e7\u00e3o) para a modelagem de dados para o aplicativo espec\u00edfico (esquema na leitura). <\/span><\/p>\n

Outra diferen\u00e7a entre os sistemas RDBMS e NoSQL que afeta os paradigmas de modelagem \u00e9 o conceito de normaliza\u00e7\u00e3o e desnormaliza\u00e7\u00e3o dos dados. Enquanto os sistemas RDBMS enfatizavam a normaliza\u00e7\u00e3o dos dados para entender as rela\u00e7\u00f5es estritas e atender \u00e0s limita\u00e7\u00f5es r\u00edgidas de armazenamento no passado, os sistemas NoSQL flex\u00edveis se inclinam para a desnormaliza\u00e7\u00e3o dos dados, pois eles s\u00e3o distribu\u00eddos em clusters e a redund\u00e2ncia pode facilitar o dimensionamento das leituras de dados. Muitas vezes, o modelo de dados ideal \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o das duas abordagens, dependendo do caso de uso.<\/span><\/p>\n

Portanto, a modelagem precisa de dados continua sendo uma disciplina essencial para o sucesso com os bancos de dados NoSQL.<\/span><\/p>\n

Agora, vamos nos aprofundar na modelagem usando o erwin DM NoSQL. O erwin DM NoSQL oferece tr\u00eas funcionalidades principais:<\/span><\/p>\n

Engenharia avan\u00e7ada<\/b><\/p>\n

O processo de convers\u00e3o de seus modelos relacionais em modelos JSON compat\u00edveis com o Couchbase.<\/span><\/p>\n

Transforma\u00e7\u00e3o <\/b><\/p>\n

Capacidade de escolher a forma desejada de transforma\u00e7\u00e3o (normalizada, desnormalizada, personalizada) para seus modelos. <\/span><\/p>\n

Engenharia reversa<\/b><\/p>\n

Capacidade de importar o esquema dos dados de produ\u00e7\u00e3o no Couchbase para o ambiente erwin.<\/span><\/p>\n

Veja a seguir o guia passo a passo para modelar dados para a Couchbase Data Platform usando o erwin DM NoSQL:<\/span><\/p>\n

Prepara\u00e7\u00e3o:<\/b><\/p>\n

Etapa 1:<\/b><\/p>\n

Solicita\u00e7\u00e3o de uma conta <\/span>aqui<\/span><\/a> e fa\u00e7a login no erwin DM NoSQL usando suas credenciais.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 2:<\/b><\/p>\n

Envie um modelo de Entidade-Relacionamento gerado a partir do erwin DM ou de qualquer outra ferramenta de modelagem relacional no formato \"XML\" usando a op\u00e7\u00e3o de importa\u00e7\u00e3o para o erwin DM NoSQL.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 3:<\/b><\/p>\n

Visualize seus diagramas ER em um ambiente erwin.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Transforma\u00e7\u00e3o <\/b><\/p>\n

Etapa 1: <\/b><\/p>\n

Escolha transformar os modelos usando transforma\u00e7\u00e3o normalizada, desnormalizada ou personalizada.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 2: <\/b><\/p>\n

a. Transforma\u00e7\u00e3o normalizada:<\/b><\/p>\n

Normalmente, a normaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 o processo de organiza\u00e7\u00e3o dos dados no banco de dados por meio da cria\u00e7\u00e3o de tabelas separadas e do estabelecimento de relacionamentos para remover a duplica\u00e7\u00e3o. Os objetos ou entidades nesse processo geralmente s\u00e3o referenciados. Ao criar modelos JSON, as tabelas referenciadas normalmente seriam documentos separados.<\/span><\/p>\n

\"\"\"\"<\/p>\n

b. Transforma\u00e7\u00e3o desnormalizada:<\/b><\/p>\n

Nesse processo, os objetos de dados geralmente s\u00e3o incorporados. Como objetos semelhantes s\u00e3o incorporados em muitos documentos, essa organiza\u00e7\u00e3o apresenta redund\u00e2ncia. A desnormaliza\u00e7\u00e3o costuma melhorar significativamente o desempenho, pois n\u00e3o precisamos de jun\u00e7\u00f5es para buscar os dados necess\u00e1rios. Isso \u00e9 frequentemente adotado em sistemas NoSQL. Nessa ferramenta, o modelo transformado gerado usando a desnormaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o de objetos incorporados e referenciados.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Na figura acima, pedido de compra e item de pedido s\u00e3o objetos incorporados, enquanto Publisher, Store name e BookReturn s\u00e3o objetos referenciados.<\/span><\/p>\n

c. Transforma\u00e7\u00e3o personalizada:<\/b><\/p>\n

O erwin DM NoSQL normalmente analisa a organiza\u00e7\u00e3o dos dados usando seu diagrama E-R e transforma seus modelos em modelos JSON compat\u00edveis com o Couchbase com base em determinadas regras. No entanto, como voc\u00ea, como desenvolvedor de aplicativos ou propriet\u00e1rio de aplicativos, conhece melhor o seu aplicativo, oferecemos a possibilidade de personalizar os seus modelos. Voc\u00ea tem a op\u00e7\u00e3o de fazer refer\u00eancia a determinados objetos incorporados e n\u00f3s fornecemos algumas diretrizes na ferramenta para ajud\u00e1-lo a fazer a escolha certa.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Observa\u00e7\u00e3o:<\/b> Voc\u00ea pode clonar qualquer um desses modelos e ajust\u00e1-los adicionando ou removendo atributos, propriedades etc,<\/span><\/p>\n

Engenharia avan\u00e7ada:<\/b><\/p>\n

Etapa 1:<\/b><\/p>\n

Fa\u00e7a o download do modelo criado em seu sistema local.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 2:<\/b><\/p>\n

Configure os clusters do Couchbase no AWS e acesse o console da Web usando a porta 8091<\/span><\/p>\n

\"\"
\n<\/b><\/p>\n

Etapa 3:<\/b><\/p>\n

Use a c\u00f3pia segura e copie o arquivo baixado de seu computador local para a inst\u00e2ncia do Couchbase EC2.<\/span><\/p>\n

Sintaxe (OSX): <\/b>scp -i caminho para a chave -r caminho para o diret\u00f3rio ec2-user@hostname:~<\/b><\/p>\n

Ex: scp -i \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/US_East.pem -r \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/Cl_De_EMOVIES\\ r9.64_20180329185059 ec2-user@ec2-54-152-108-80.compute-1.amazonaws.com:~<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 4: <\/b><\/p>\n

Fa\u00e7a login na sua inst\u00e2ncia do AWS usando ssh<\/span><\/p>\n

Sintaxe (OSX):<\/b>ssh -i caminho para key.pair ec2-user@remote ip<\/b><\/p>\n

Ex: ssh -i \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/US_East.pem ec2-user@ec2-34-203-230-73.compute-1.amazonaws.com<\/span><\/p>\n

Etapa 5:<\/b><\/p>\n

Verifique se os arquivos foram copiados, listando-os usando \"ls\"<\/span><\/p>\n

Etapa 6: <\/b><\/p>\n

Navegue at\u00e9 o arquivo bulkInsert.sh<\/span><\/p>\n

Ex:Cd \/De_movies..\/scripts\/5.x para localizar o bulkInsert.sh<\/span><\/p>\n

Etapa 7: <\/b><\/p>\n

Torne o arquivo bulkInsert um execut\u00e1vel e defina o caminho<\/span><\/p>\n

Chmod +x bulkInsert.sh<\/b><\/p>\n

PATH=\/opt\/couchbase\/bin:$PATH<\/b><\/p>\n

Etapa 8:<\/b><\/p>\n

Execute o script bulkInsert com a seguinte sintaxe<\/span><\/p>\n

.\/bulkInsert.sh<\/b><\/p>\n

Ex: .\/bulkInsert.sh localhost 8091 Amostra de senha de administrador<\/span><\/p>\n

Voc\u00ea pode ver os dados de amostra modelados carregados no Couchbase com o nome do bucket especificado por voc\u00ea.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

O script normalmente cria modelos em dados in\u00fateis, mas pode ser modificado pelos desenvolvedores de aplicativos para criar modelos para amostras de dados reais e us\u00e1-los para implantar no Couchbase usando os scripts de implanta\u00e7\u00e3o fornecidos. <\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Voc\u00ea tamb\u00e9m pode consultar os dados depois de carregados no Couchbase usando N1QL (SQL para JSON) e testar a precis\u00e3o e a efici\u00eancia dos seus modelos usando o Query Workbench e o planejador de consultas.<\/span><\/p>\n

Engenharia reversa:<\/b><\/p>\n

Etapa 1: <\/b><\/p>\n

Configure a conex\u00e3o com o Couchbase usando o gerenciador de conex\u00f5es, conforme mostrado abaixo:<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 2: <\/b><\/p>\n

Escolha a engenharia reversa do Couchbase<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 3:<\/b><\/p>\n

Importa\u00e7\u00e3o de esquema de dados de produ\u00e7\u00e3o do Couchbase<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Etapa 4: <\/b><\/p>\n

Visualize os modelos de engenharia reversa do Couchbase no ambiente erwin \u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Continue ajustando seus modelos periodicamente para garantir que eles sejam otimizados para oferecer o melhor desempenho.<\/span><\/p>\n

A modelagem de dados com o uso da erwin o ajudar\u00e1 a acelerar o tempo de lan\u00e7amento no mercado, fornecer\u00e1 a interface para visualizar o processo de modelagem e aumentar\u00e1 tremendamente a precis\u00e3o dos seus modelos. Melhores modelos de dados garantem melhor desempenho e maior sucesso com o Couchbase.<\/span><\/p>\n

Compartilhe seus coment\u00e1rios aqui ou entre em contato conosco em forums.couchbase.com<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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