publication . Master thesis . 2011

Migração de aplicações legads para bases de dados NOSQL

Gomes, Pedro Filipe Linhares;
Open Access Portuguese
  • Published: 26 Sep 2011
  • Country: Brazil
Abstract
Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática Enfrentando o atual crescimento exponencial do volume de dados originados pelos serviços Web, assiste-se hoje a uma revolução no mundo das bases de dados. De facto, a procura por soluções que permitam de forma escalável a persistência de grandes volumes de dados, levou ao recente aparecimento de soluções como o Dynamo ou a Cassandra, caracterizados pelos seus modelos de coerência e de uso. Com arquiteturas desenhadas para enfrentar cenários de falha, tal como novos modelos de dados construídos para abrigar a atual natureza dinâmica da informação, estas são hoje vistas como uma alternativa viável às tradicionai...
Subjects
free text keywords: 681.3
Related Organizations
21 references, page 1 of 2

6.1 Publicações/Apresentações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

6.2 Questões em aberto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 B Novas tecnologias e clientes 121

B.1 Cassandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

B.2 Interfaces baseadas em objectos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 2.1 Modelo de dados por documentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Modelo de dados por grafos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3 Modelo exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Modelo numa solução por chave-valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5 Modelo de dados exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.6 Modelo de dados - BigTable e derivados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.7 Super família de colunas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.8 ORM versus JDBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.1 Modelo de entidades no benchmark TPC-W [23] . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.2 Entidade TPC-W representadas em famílias de colunas . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3 Entidade TPC-W representadas em famílias de super colunas . . . . . . . . . . 33 3.4 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado num só nó 59 3.5 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado em quo-

Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.18 Tempo de estabelecimento das chamadas ao longo do tempo para uma população

pequena num workload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.19 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população pequena

num workload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.20 Tempo de leitura e actualização do saldo para uma população pequena num wor-

kload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 4.21 Número de chamadas iniciadas por minuto numa população média num workload

a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.22 Tempo de estabelecimento das chamadas ao longo do tempo para uma população

media num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 4.23 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população media

num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.23 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população media

num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.24 Tempo de leitura e actualização do saldo para uma população media num workload

a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.1 Estratégias de mapeamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.2 Latências para as operações de (a) Informação de um produto (b) Compra de um

produto no TPC-W. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.3 Latências para as operações de (a) Procura de produtos (b) Mais vendidos no TPC-W.109 5.4 Modelo de classes implementado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.5 Chamadas estabelecidas num cenário de a) dia b) golo. . . . . . . . . . . . . . . 112 3.1 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado num só nó 58 3.2 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado em quo-

runs de nós . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.3 Vendas de produtos e incoerências no stock - testes com sincronização dos relógios 60 3.4 Distribuição das operações num cenário de pesquisa e encomenda. . . . . . . . . 62 3.5 Resultados para um cenário de pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.6 Resultados para um cenário de encomenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.7 Resultados sem operações sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.1 Parâmetros de execução numa população pequena . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2 Parâmetros de execução numa população média . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 00 200 400 600 T8e0m0po (s1)000 1200 1400 1600 [13] S. Gilbert and N. Lynch. Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available,

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Abstract
Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática Enfrentando o atual crescimento exponencial do volume de dados originados pelos serviços Web, assiste-se hoje a uma revolução no mundo das bases de dados. De facto, a procura por soluções que permitam de forma escalável a persistência de grandes volumes de dados, levou ao recente aparecimento de soluções como o Dynamo ou a Cassandra, caracterizados pelos seus modelos de coerência e de uso. Com arquiteturas desenhadas para enfrentar cenários de falha, tal como novos modelos de dados construídos para abrigar a atual natureza dinâmica da informação, estas são hoje vistas como uma alternativa viável às tradicionai...
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6.2 Questões em aberto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 B Novas tecnologias e clientes 121

B.1 Cassandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

B.2 Interfaces baseadas em objectos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 2.1 Modelo de dados por documentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Modelo de dados por grafos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3 Modelo exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Modelo numa solução por chave-valor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5 Modelo de dados exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.6 Modelo de dados - BigTable e derivados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.7 Super família de colunas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.8 ORM versus JDBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.1 Modelo de entidades no benchmark TPC-W [23] . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.2 Entidade TPC-W representadas em famílias de colunas . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3 Entidade TPC-W representadas em famílias de super colunas . . . . . . . . . . 33 3.4 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado num só nó 59 3.5 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado em quo-

Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.18 Tempo de estabelecimento das chamadas ao longo do tempo para uma população

pequena num workload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.19 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população pequena

num workload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.20 Tempo de leitura e actualização do saldo para uma população pequena num wor-

kload a) Dia b) Golo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 4.21 Número de chamadas iniciadas por minuto numa população média num workload

a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.22 Tempo de estabelecimento das chamadas ao longo do tempo para uma população

media num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 4.23 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população media

num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.23 Distribuição do tempo de estabelecimento de chamada numa população media

num workload a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.24 Tempo de leitura e actualização do saldo para uma população media num workload

a) Dia b) Golo c) Natal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.1 Estratégias de mapeamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.2 Latências para as operações de (a) Informação de um produto (b) Compra de um

produto no TPC-W. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.3 Latências para as operações de (a) Procura de produtos (b) Mais vendidos no TPC-W.109 5.4 Modelo de classes implementado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.5 Chamadas estabelecidas num cenário de a) dia b) golo. . . . . . . . . . . . . . . 112 3.1 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado num só nó 58 3.2 Vendas de produtos e incoerências no stock - nível de coerência baseado em quo-

runs de nós . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.3 Vendas de produtos e incoerências no stock - testes com sincronização dos relógios 60 3.4 Distribuição das operações num cenário de pesquisa e encomenda. . . . . . . . . 62 3.5 Resultados para um cenário de pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.6 Resultados para um cenário de encomenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.7 Resultados sem operações sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.1 Parâmetros de execução numa população pequena . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2 Parâmetros de execução numa população média . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 00 200 400 600 T8e0m0po (s1)000 1200 1400 1600 [13] S. Gilbert and N. Lynch. Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available,

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