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  • 1. NoSQLPersistência poliglota
  • 2. Apresentação
  • 3. Motivação
  • 4. O que ?
  • 5. Nada de errado com SQL
  • 6. NoRelationalNoSQL = Not Only SQL
  • 7. Por que ?
  • 8. Por que agora ?
  • 9. Quantidade de DadosGeração de conteúdo digital avançaexponencialmenteSó entre 2009 e 2010 foi gerado mais dados doque todos os dados digitais gerados ate então.
  • 10. Dados relacionados- Complexidade dos dados e das conexões dosmesmos.- Redes Sociais
  • 11. Mudança de Arquitetura
  • 12. Um pouco de HistoriaApp1980Mainframes
  • 13. Um pouco de HistoriaApp1990App AppBancoCompartilhado
  • 14. Um pouco de HistoriaApp2000App App
  • 15. Boom de dados
  • 16. Escalavel facil facil
  • 17. Escalando :Tamanho x Complexidade
  • 18. Zona de Conforto
  • 19. Ponto de Falha
  • 20. Trabalhando emConjunto
  • 21. De volta ao relacionalACID
  • 22. - Atomicidade- Consistência- Isolamento- Durabilidade
  • 23. Teorema CAPTolerância a partiçãoConsistênciaDisponibilidade2 de 3
  • 24. CAP em Sistemas DistribuidosTolerância a partição + ConsistênciaouTolerância a partição + Disponibilidade
  • 25. Um pouco de NoSQLBASE
  • 26. Basically availableSoft-stateEventually consistent
  • 27. Principios de Bancos Distribuidos
  • 28. Replicação
  • 29. Consistência
  • 30. Particionamento
  • 31. Denormalização
  • 32. Modelo flexível
  • 33. Conceitos em Comum
  • 34. MVCC
  • 35. Map / Reduce
  • 36. Sharding
  • 37. Gerenciamento de Conflito
  • 38. Categorias :Key/ValueDocumentosColumn FamilyGrafos
  • 39. Key/ValueRiak
  • 40. Pioneiro - DynamoDBModelo Chave/ValorUm dos pioneiros no movimento NoSQLBaseado em modelo NoSQL as a ServiceAltamente escalavelAmazon DynamoDB : Amazon’s Highly Available Key-value Store
  • 41. Riak Ring
  • 42. Consistent Hashing
  • 43. Vector Clock
  • 44. Gossip ProtocolRead Repair
  • 45. API HTTP
  • 46. Replication Factor
  • 47. Full Text Search
  • 48. Casos de uso
  • 49. AlternativasMemoria:MemchachedDisco:Oracle NoSQLVoldemortGT.MEstruturado:Redis
  • 50. DocumentosCouchDB
  • 51. Key/Value ~ Documents
  • 52. Documents as JSON Objects
  • 53. Pioneiro - Lotus Notes
  • 54. MongoDB: Consistency and PartitionToleranceCouchDB : Availability and Partition Tolerance
  • 55. Funcoes javascript
  • 56. Map/Reduce
  • 57. Master , Master
  • 58. Segurança
  • 59. Casos de Uso
  • 60. AlternativasMongoDBRavenDBRethinkDB
  • 61. Column FamilyCassandra
  • 62. Pioneiro - BigTableGoogle BigTable Paper : A DistributedStorage System for Structured Data
  • 63. Modelo - Column Family
  • 64. CaracteristicasDados EstruturadosAnalise e Datawaherouse
  • 65. CQL
  • 66. Thrift
  • 67. Casos de uso
  • 68. AlternativasHBase ( Hadoop )HiperTable
  • 69. GrafosNeo4J
  • 70. Grafos e Relacionamentos
  • 71. Grafos em Sistemas Distribuidos
  • 72. Navegação com Traversal
  • 73. Cypher
  • 74. Spatial
  • 75. AlternativasFlockDB (Distribuido)HyperGraphDB
  • 76. Alternativas ...
  • 77. Multi ModeloCouchbase- Key/Value- DocumentosOrientDB- Graph- Documentos
  • 78. Menção honrosanewSQL
  • 79. newSQLVoltDB Cluxtrix
  • 80. Escolhendo um modelo.Como ?
  • 81. Considerações por modelo
  • 82. Unificação de Modelos
  • 83. Algumas verdades1. Consistencia e Transações2. Transferencia de responsabilidade3. N Modelos de dados = N Linguagens
  • 84. Lição que fica ...
  • 85. Fim :D

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