NoSQL – Vantagens dos bancos de dados NoSQL – 02

NoSQL-700

No artigo anterior da série NoSQL começamos a falar sobre os tipos de banco de dados, para quem perdeu pode acessar o link direto: NoSQL 01 – Tipos de banco de dados

Nesse artigo falaremos:

Vantagens dos bancos de dados NoSQL

     Os bancos de dados NoSQL compartilham alguns recursos comuns e importantes. Eles incluem esquemas flexíveis. Isso é realmente útil porque significa que não precisamos predefinir exatamente como será nosso banco de dados. A maioria dos bancos de dados NoSQL nos permitem acoplar chaves e valores, tipo de colunas semelhantes e os valores nessas colunas. Mas porque eles não são uma definição fixa? Podemos adicioná-los e alterá-los como precisamos. 

     Outro importante recurso é o compartilhamento. É que os bancos de dados NoSQL distribuem seus dados. Isso significa que os dados são escritos em vários servidores e que além disso, também podemos aumentar o tamanho do nosso cluster se precisarmos. Por exemplo, se mais pessoas começarem a consultar o banco de dados, ou se tivermos quantidades maiores de dados. 

     Uma terceira característica importante é chamada de replicação e esta é basicamente a idéia ou o processo de salvar múltiplas cópias de nossos dados. Isso é útil porque ajuda a evitar gargalos quando lemos. Além disso, o número de réplicas que fazemos pode ser ajustado para a carga de trabalho em nosso cluster.

Por exemplo, se tivermos muitos usuários consultando o banco de dados, talvez possamos aumentar o número de réplicas para que possamos ler de mais servidores. 

     Agora, quando pensamos no NoSQL na ciência dos dados, existem algumas vantagens claras no uso do NoSQL. Os bancos de dados NoSQL escalam para atender às necessidades de grandes conjuntos de dados, incluindo armazenamento amplo e recursos de computação. Os esquemas são flexíveis para que não precisemos saber com antecedência exatamente como será a nossa estrutura.

     E então, como aprendemos, podemos ajustar nosso esquema. Além disso, porque podemos ajustar o tamanho do cluster, podemos atender às exigências de alto desempenho que são necessárias ao armazenar grandes volumes de dados ou consultar grandes volumes de dados e realizar consultas complexas. 

      Há, no entanto, uma desvantagem e é algo chamado consistência eventual. Então, o que é consistência eventual? Vejamos um exemplo para entender isso. 

Imagine um conjunto de seis servidores e vamos imaginar que estamos prestes a escrever alguns dados para o servidor número quatro.

Os dados são gravados no servidor quatro e, em seguida, uma cópia feita para o servidor três. Agora imagine que o servidor cinco está prestes a ser atualizado porque uma réplica está indo lá, mas antes do servidor cinco é atualizado com as novas informações, alguém executa uma operação de leitura no servidor cinco. Eles estão lendo uma versão antiga da réplica para que seus dados sejam inconsistentes com os dados nas outras duas réplicas. Este é o problema que é conhecido como consistência final. Existe um potencial para ler dados anteriores de uma réplica mesmo que outras réplicas tenham sido atualizadas.

Este é potencialmente um problema para alguns tipos de aplicativos, mas não necessariamente na ciência dos dados. A janela de tempo entre a primeira réplica e a última réplica sendo escrita é bastante pequena. Então, se você pode tolerar o potencial de algumas leituras inconsistentes, os bancos de dados NoSQL são uma ótima opção para suportar a análise de dados e outros aplicativos de análise.

 

Próximo encontro falaremos de: Executar tarefas de ciência de dados com NoSQL.

Até lá…

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Publicado em Big Data, NoSQL

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