Neste tutorial vamos mostrar como instalar o SGBD Apache Cassandra no Linux Debian 10 e seus derivados, por meio do terminal (linha de comandos), e então testar a instalação executando comandos em CQL no prompt do cqlsh.

O que é o Apache Cassandra

O Apache Cassandra é um sistema de gerenciamento de bancos de dados não-relacional (NoSQL), livre e de código aberto, que opera de forma distribuída e com modelo de armazenamento de dados colunar (wide-column).

Projetado para manipular grandes quantidades de dados distribuídos por muitos servidores, foi desenvolvido no Facebook para fornecer alta disponibilidade sem que houvesse um ponto único de falha, e assim muito é muito empregado para armazenamento de dados em sistemas de Big data.

Características do Apache Cassandra

As principais características do Cassandra incluem:

• Modelo de Dados Colunar
• Banco de Dados Distribuído
• Suporta replicação entre servidores e Data Centers
• Escalável e tolerante a falhas
• Possui suporte a MapReduce, com integração ao Hadoop, Apache Pig e Apache Hive.
• Emprega linguagem de consulta CQL – Cassandra Query Language

Algumas das empresas que usam o Cassandra atualmente incluem:

• Apple
• CERN
• Discord
• Globo.com
• Netflix
• Rackspace
• Reddit
• SoundCloud
• Uber

e muitas outras.

Instalação do Cassandra no Linux Debian

Vamos proceder á instalação do Cassandra no Linux Debian. O primeiro passo é verificar se o Java está instalado na máquina, pois este é m pré-requisito essencial.

Verificamos a versão do Java instalada com:

$ java -version

Se o Java não estiver instalado em seu sistema, instale-o como indicado neste artigo (pode ser o Oracle Java ou o OpenJDK).

Na sequência, devemos adicionar o repositório Apache do Cassandra ao arquivo cassandra.sources.list:

$ sudo echo "deb http://downloads.apache.org/cassandra/debian 40x main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/cassandra.sources.list

logo após, vamos adicionar as chaves do repositório Cassandra á lista de chaves confiáveis no servidor:

$ sudo curl https://downloads.apache.org/cassandra/KEYS | sudo apt-key add -

Se o curl não estiver instalado, execute antes:

$ sudo apt install curl

Atualizamos então a lista de pacotes dos repositórios:

$ sudo apt update

E, finalmente, podemos instalar o Cassandra com o gerenciador de pacotes APT:

$ sudo apt install cassandra

Após a instalação, o serviço do Cassandra deve ser executado automaticamente (note que pode levar algum tempo (minutos) para subir). Verifique o status do serviço com:

$ nodetool status

A saída deste comando deve mostrar UN na primeira coluna, que significa “Up/Normal“.

Para testar, podemos nos conectar ao Cassandra iniciando o prompt do utilitário de linha de comandos cqlsh com o comando:

$ cqlsh

Deverá aparecer o prompt do cqlsh:

cqlsh>

Vamos executar um comando usando a linguagem CQL (Cassandra Query language). Para verificar a versão do Cassandra instalada, execute SHOW VERSION:

cqlsh> SHOW VERSION

Para sair do prompt do cqlsh, execute simplesmente EXIT:

cqlsh> EXIT

É isso aí! Apache Cassandra instalado com sucesso no Linux Debian. Nos próximos tutoriais mostraremos como criar KeySpaces (esquemas/bancos de dados), tabelas, e como realizar operações variadas com dados no banco.

Até!

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No artigo anterior apresentamos o conceito de bancos de dados não-relacionais, ou NoSQL, mostrando algumas características, aplicações e nomeando exemplos de tecnologias atuais que empregam essa filosofia.

Vamos agora resumir os principais modelos de armazenamento não-relacionais, com suas principais características e exemplos de sistemas de gerenciamento de bancos de dados para cada um deles.

Banco de Dados Orientado a Documentos

Também conhecidos como Sistemas de Bancos de Dados Armazém de Documentos, são sistemas cuja principal característica é a organização de dados livre de esquemas.

Neste tipo de banco de dados, os registros não precisam ter uma estrutura uniforme. Assim, registros distintos podem ter coleções de atributos diferentes. Além disso, os tipos de dados nas colunas individuais podem ser diferentes para cada registro, o que não ocorre em bancos relacionais.

Também é possível armazenar mais de um valor em uma mesma coluna, como um array de valores (vetor). Em um banco relacional isso representaria um atributo multivalorado, o qual seria eliminado no processo de normalização.
Finalmente, os registros podem ter uma estrutura aninhada, o que também é eliminado na normalização em um banco relacional.

Exemplos

• Amazon DynamoDB
• CouchDB
• Microsoft Azure Cosmos DB
• MongoDB
• RavenDB

O MongoDB é atualmente o mais utilizado dos bancos orientados a documento.

Banco de Dados Orientado a Coluna

Neste tipo de sistema de gerenciamento, os dados são armazenados em registros com a habilidade de manter um número elevado de colunas dinâmicas. Os nomes das colunas e das chaves dos registros não são fixos, e um registro pode ter literalmente bilhões de colunas. Por conta disso, um banco orientado a coluna é similar a um sistema chave/valor de duas dimensões.

Este tipo de banco não usa esquema fixo, assim como os bancos orientados a documento, mas com uma imolememtação distinta.

Exemplos

• Cassandra
• Google Cloud Bigtable
• HBase
• Microsoft Azure Cosmos DB

Banco de Dados Chave/Valor

Sistemas de Gerenciamento de Bancos de dados no modelo Chave/Valor são bastante simples. Esse tipo de sistema armazena apenas pares de chaves com valores associados, e permitem obter os valores quando uma consulta é realizada a uma chave.
Por conta de sua simplicidade, não são empregados em aplicações mais complexas. Uma de suas principais aplicações são os sistemas de armazenamento embarcados.
Com o emprego de extensões é possível transicionar para bancos orientados a documento ou colunares.

Exemplos

• Amazon DynamoDB
• Hazelcast
• Memchached
• Redis

Banco de Dados do tipo Grafo

Sistemas de Bancos de Dados Orientados a Grafo representam dados em estruturas de grafo como nós e edges, relacionamentos entre os nós. Permitem calcular propriedades específicas do grafo, como a quantidade de saltos (passos) necessários para ir de um nó a outro.

Exemplos

• Amazon Neptune
• ArangoDB
• Microsoft Azure Cosmos DB
• Neo4j
• OrientDB
• Virtuoso

Motor de Busca

Um motor de busca é um banco de dados NoSQL cuja função é permitir a pesquisa de conteúdo de dados. Esse tipo de sistema possui características bem peculiares, como o suporte à busca com o emprego de expressões complexas, busca de texto completo, ranqueamento e agrupamento de resultados, busca geoespacial e pesquisa distribuída, além de serem altamente otimizados para responder à alta demanda de pesquisas que podem receber.

Exemplos

• Elasticsearch
• MarkLogic
• Microsoft Azure Search
• Solr
• Splunk

Conclusão

A escolha do modelo de banco de dados NoSQL adequado depende das necessidades específicas de cada aplicação. Cada modelo tem suas vantagens e desvantagens, e a escolha certa depende de uma série de fatores, como escalabilidade, desempenho, consistência, flexibilidade e custo.

Embora os bancos de dados relacionais ainda sejam amplamente utilizados, os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade, especialmente em aplicações web e móveis que exigem alta escalabilidade e flexibilidade.

Ao entender as diferenças entre os modelos de bancos de dados NoSQL, os desenvolvedores podem tomar decisões informadas sobre qual modelo usar em seus projetos. Cada modelo tem suas próprias vantagens e desvantagens, mas todos oferecem uma alternativa interessante para os bancos de dados relacionais tradicionais.

Em resumo, escolher o modelo de banco de dados NoSQL certo pode ajudar a garantir que um projeto atenda às necessidades específicas de escalabilidade, desempenho, consistência e flexibilidade, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos robustos e confiáveis.

É isso! Neste artigo apresentamos sucintamente os principais modelos de bancos de dados não-relacionais em uso atualmente, com exemplos das principais tecnologias existentes para cada um deles.

A partir dos próximos artigos dessa série, vamos explorar mais a fundo cada modelo, em alguns casos com explicações de como instalar os sistemas e de como criar e gerenciar bancos de dados NoSQL.

Até mais!

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Os bancos de dados relacionais tem sido usados por décadas para armazenar dados, de forma estruturada. Nesse tipo de banco, os dados são organizados em tabelas, as quais armazenam os dados de acordo com tipos, tamanhos e outras restrições.

Essas tabelas possuem colunas, que definem as unidades de dados, e linhas, que agrupam unidades de dados relacionadas. As tabelas se relacionam entre si por meio de determinadas colunas, e por isso esse tipo de banco de dados é chamado de Relacional – as tabelas são relações que possuem relacionamentos entre si.

Esse tipo de banco de dados pode apresentar problemas de escalabilidade, o que em termos de aplicações Web pode se tornar crítico nos dias atuais (e no futuro!).

Para resolver esse problema, uma das saídas criadas foi o desenvolvimento de uma nova classe de bancos de dados, não-relacionais,os quais são geralmente chamados de Bancos de Dados NoSQL.

O que é NoSQL

A sigla NoSQL é geralmente interpretada como “Not Only SQL” (Não Apenas SQL), tendo significado em seus primórdios algo como “Não SQL”, e o NoSQL é uma classe de bancos de dados que diverge do modelo de sistema de gerenciamento de bancos de dados relacionais – não fazendo uso primário de tabelas e não usando, no geral, declarações SQL para efetuar a manipulação de dados.

Essa classe de bancos de dados é usada, hoje em dia, para manipular as vastas quantidades de dados que sistemas como os do Google, Facebook, Twitter e outros demandam, com muita rapidez e alta escalabilidade.

No geral, chamamos de NoSQL qualquer armazém de dados que não siga o modelo SGBDR tradicional, ou seja, onde os dados são não-relacionais e não é utilizada a linguagem SQL como linguagem de consulta (no geral).

O NoSQL não é um banco de dados em si – é um termo utilizado para categorizar diversos tipos de bancos de dados não relacionais, como veremos mais adiante.

Outras vantagens do NoSQL

• Velocidade de acesso muito elevada
• Tempo de desenvolvimento reduzido
• Representação de dados sem o uso de esquemas (schema)
• Escalabilidade

Principais bancos de dados NoSQL

A seguir apresentamos alguns dos principais bancos de dados NoSQL existentes no mercado, classificados por modelo de dados utilizado:

Há muitos outros bancos de dados além dos mostrados nesta lista, que é apenas representativa.

Tipos de Armazenamento (Modelos)

Os bancos de dados NoSQL são classificados de acordo com a forma com que os dados são armazenados. São otimizados para operações de inserção e busca em larga escala, com serviços de replicação e clustering embutidos.

Existem cinco modelos de armazenamento gerais para bancos de dados NoSQL:

• Orientado a Coluna (tabular)
• Armazém de Documentos
• Chave/Valor
• Grafo
• Motor de Busca

No próximo artigo (parte 02) vamos resumir cada um destes modelos.

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Neste artigo vamos mostrar como proceder para realizar a instalação do MongoDB no Microsoft Windows (7, 8, 10 ou Server 2008 R2 / 2012).

O processo é bem simples, e o primeiro passo é visitar o site oficial, www.mongodb.org, para efetuar o download do instalador para o sistema desejado:

Clique no link “Download MongoDB” para entrar na página de downloads, role a página para baixo, selecione a versão de seu sistema Windows no menu drop down e clique no botão DOWNLOAD (msi). A versão que eu vou utilizar é a Windows 64-bit 2008 R2+. O release estável mais atual é o 3.2.1. A versão Legacy, disponível para download, roda em Windows Vista, Server 2003 e Windows Server 2008.

Após baixar o arquivo, execute-o para abrir o assistente de instalação e iniciar a instalação do mongoDB no Microsoft Windows:

Clique em Next para prosseguir.

Na tela seguinte, aceite os Termos da Licença, e clique em Next novamente:

Na tela seguinte vamos escolher o tipo de instalação. Como será nossa primeira instalação do software, vamos escolher a opção padrão, que é “Complete”, a qual instalará todos os pacotes disponíveis. Para isso, clique no botão “Complete”:

Agora, clique no botão “Install” para que a instalação seja de fato iniciada:

E aguarde enquanto a instalação é realizada:

Excelente! Para finalizar a instalação e fechar o assistente, clique no botão “Finish”:

Muito bem. Realizamos com sucesso a instalação do MongoDB no Microsoft Windows. Abra o Windows Explorer e navegue até a pasta C:\mongodb\bin para ver os arquivos executáveis do MongoDB:

O arquivo mongod.exe é o servidor, e o cliente é executado a partir do arquivo mongo.exe.

Nosso próximo passo será configurar o ambiente do MongoDB. É necessário criar um diretório de dados para armazenar todos os dados da instância. O caminho padrão usado pelo MongoDB é um diretório com o nome de \data\db. Criaremos esse diretório da seguinte forma:

1. Crie o diretório data dentro do diretório raiz C:\
2. Dentro do diretório data criado, crie um diretório de nome db – Você terá então a estrutura de diretórios C:\data\db\
3. Abra um prompt de comandos (cmd.exe)
4. Digite o comando a seguir:

C:\mongodb\bin\mongod.exe --dbpath C:\data\db\

Se o firewall do Windows solicitar permissão, clique no botão “Permitir Acesso” para liberar o acesso ao MongoDB:

Para executar o serviço do MongoDB, abra um prompt de comandos e execute o comando a seguir:

C:\mongodb\bin\mongod.exe

Conexão ao MongoDB

Para efetuar uma conexão ao MongoDB, abra outro prompt de comandos e execute o comando listado a seguir:

C:\mongodb\bin\mongo.exe

Você verá o prompt do mongodb, pronto para receber comandos:

Excelente! Agora é começar a usar o software. Mas antes, há alguns ajustes que podemos fazer, como configurar o software para iniciar como um serviço, e instalar ferramentas auxiliares, o que faremos na próxima lição.

Para finalizar o Mongodb, pressione as teclas Ctrl + C no terminal onde a instância mongod está rodando.

Até a próxima!

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