Esta apresentação é referente à palestra NoSQL: Uma análise crítica apresentada na trilha NoSQL do evento TDC 2014 em 06/08/2014. O autor pode ser contatato em pelo twitter em @pichiliani

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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

3. 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?