Para encerrar este grande dia de DBA Developers Summit, o palco Developer Stage recebeu ninguém menos do que a nossa querida Danielle Monteiro, mestra em Engenharia da Computação, Microsoft MVP, MongoDB Female Innovator, TEDx speaker, colunista no iMasters, uma das 50 hackers to follow, segundo a Gama Academy, e autora do blog DB4BEGINNERS.com.

Se você acredita que banco de dados sem schema não precisa de modelo de dados, seu projeto começou a falhar antes de começar! Mas não se preocupe, nesta apresentação, Danielle mostrou como modelar um banco de dados NoSQL sem perder a flexibilidade e o controle os dados, desmistificando esse tipo de raciocínio.

Para começar sua apresentação, a palestrante começou sua apresentação afirmando que gosta de trabalhar com modelagem, porque modelagem não tem verdades absolutas.

Ela também comentou sobre o crescimento meteórico do volume de dados existentes no mundo ao longo dos anos e trouxe o seguinte questionamento:

• Como lidar com esses dados? Como extrair valor desses dados?

O que é modelagem?

Segundo ela, se não há um entendimento claro dos dados, vai dar errado – é como construir um castelo de areia. É preciso entender os seus dados e a sua necessidade.

Danielle trouxe uma lista, categorizando alguns bancos de dados e estilos diferentes.

1. Key Value

Redis

Entre as caraterísticas principais do Redis, podemos observar que ele é muito rápido e armazena os dados em memória. Vale lembrar que ele é o Key Value mais usado.

Existem diferentes tipos de dados

• String
• List (acesso nas pontas mais rápido)
• Set (coleção de strings)
• Sorted set (coleção de strings ordenadas)
• Hash (chaves e conteúdos string)

2. Orientado a documentos

MongoDB

O próximo da lista foi o MongoDB, bastante elogiado pela palestrante. Entre as principais características do MongoDB, as que mais se destacam, são:

• Muitos recursos
• Consolidado
• Multi-model
• Documentos tem o formato JSON
• Dados podem ser normalizados
• Dados podem ser desnormalizados

O MongoDB não passou ileso da apresentação de Dani – ela apresentou um problema recorrente. Segundo ela, o problema dele é ser muito fácil, e isso acaba fazendo com que as pessoas não saibam usá-lo corretamente.

Quando usar documentos embedded?

Quem chegou no auditório com essa dúvida, estava no lugar certo. Danielle recomendou o uso de documentos embedded nos seguintes casos:

• Relacionamentos 1:1
• Relacionamentos 1:n

Entre uma entidade fraca e uma entidade forte

• Coleções que contém um número grande de documentos pequenos
• Dados que são lidos sempre juntos
• Mais leituras

Quando usar documentos Referencing?

No caso dos documentos Referencing, a especialista em banco de dados recomenda o uso nos seguintes casos:

• Quando uma parte do documento é frequentemente lida/atualizada e a outra parte não
• O tamanho do documento excede 16MB
• Quando os dados não devem ser duplicados
• Quando um objeto é referenciado em muitos outros
• Mais escritas

Encaminhando a sua apresentação para a parte final, ela apresentou o Cassandra e destacou suas principais características e conceitos.

Cassandra

O Cassandra tem uma linguagem muito parecida com o SQL e possui muitos data types. Ela recomendou que não usemos índices no Cassandra.

Entre os principais atributos do Cassandra, podemos observar que ele é:

• Desnormalizado
• Distribuído
• Tolerante à falhas
• Possui abordagem orientada a consultas
• Schema é muito importante
• Design anel
• mater/master
• Escalabilidade linear

Segundo Danielle, a questão de modelagem com o Cassandra é: “Qual é a minha query?”.

4. Orientado a Grafos

Neo4J

O Neo4J encerrou a apresentação dos bancos de dados desta apresentação. Ela explicou que ele foi projetado para tratar as relações entre os dados, pesquisas em grandes quantidades de dados e é ideal para consultas complexas.

Seu desempenho é muito bom (bastante elogiado durante a palestra), e ele é compatível com ACID.

Alguns índices foram exibidos nos slides da apresentação:

• Melhores em tabelas grandes
• Índices secundários

– Podem destruir o desempenho da sua query
– Complexos

• Criados em background (default), sem bloquear leituras ou gravações

É recomendado usar este banco em sistemas de recomendação, detecção de fraudes, operações de redes, mecanismos de busca e machine learning.

Danielle encerrou sua apresentação dizendo que modelagem é uma obra de arte. Em seguida, uma rodada de perguntas foi aberta e, ao encerrar, Danielle foi bastante aplaudida.