Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2017-11-14T11:11:11Z No. of bitstreams: 1 Wagner Braz Rodrigues.pdf: 1280673 bytes, checksum: 018f4fcf8df340ef7175b709b9d870b7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-14T11:11:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Wagner Braz Rodrigues.pdf: 1280673 bytes, checksum: 018f4fcf8df340ef7175b709b9d870b7 (MD5) Previous issue date: 2017-10-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The new storage models, known as NoSQL, arise to solve current data issues, defined by the properties volume, velocity and variety (3 V’s) established in the Big Data concept. These new storage models develop with the support of distributed computing and horizontal scalability, which allows the processing of the big amount of data necessary to the Big Data 3 V’s. In this thesis was used as theoretical framework the relational model, introducing its solutions and troubles. The relational model allowed the use of structures in secondary memory in a persistent way. Its modeling establishes rules to the creation of a solid data model, using mathematics concepts and tangible representation to the human interpretation. The properties defined by the transactional model ACID, implemented in the relational SGBDs brings assurance consistency of the storaged data. The use of the relational model distanced the transient structures in primary memory, used in execution time by software applications and those persisted in secondary memory, an effect known as impedance mismatch. The new models presented by the categories of the NoSQL, bring transient structures previously used in primary memory. The use of distributed computing presents the possibility of the transaction and storage of the data for several computers, known as nodes, present in clusters. Distributed computing increases availability and decreases the likelihood of system failures. However, its use brings inconsistency to the data, according to the properties defined by the CAP Theorem (FOX; BREWER, 1999). This study was carried out on behalf of a bibliographic review, analyzing primarily the needs, which led to the relational model creation. Later, we establish the state of the theoretical and techniques art that involves the NoSQL and the distributed data processing system, just as the different categories introduced by it. An adequate tool were chosen and analyzed from each NoSQL category, for the proper understanding about your structure, metadata and operations. Aside from establish the state of art regarding NoSQL, we demonstrate how the transient and persistent data structures rapprochement becomes possible due to the current machine advances, such as the possibilities to the consistency effect processing, outlined by CAP Theorem / Os novos modelos de armazenamento de dados, conhecidos como NoSQL (Not Only SQL), surgem para solucionar as problemáticas de dados atuais, definidas pelas propriedades volume, velocidade e variedade (3 V’s) presentes no conceito do Big Data. Esses novos modelos de armazenamento se desenvolvem com o suporte da computação distribuída e “escalabilidade horizontal”, o que possibilita o tratamento do grande volume de dados necessários para os V’s do Big Data. Nesta dissertação é utilizado como referencial teórico o modelo relacional, apresentando suas soluções e problemas. O modelo relacional possibilitou a persistência de estruturas de dados, em memória secundária não volátil. Sua modelagem estabelece regras para a criação de um modelo de dados fundamentado, utilizando conceitos de lógica formal e representação compreensível à interpretação humana. As propriedades definidas pelo modelo transacional ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), utilizado em SGBDs (Sistema Gerenciador de Bando de Dados) relacionais, garantem que os dados transacionados serão “persistidos” de maneira consistente na base de dados. O emprego do modelo relacional distanciou as estruturas transientes em memória primária, utilizadas em tempo de execução por aplicações de software e as persistidas em memória secundária, efeito conhecido como “incompatibilidade de impedância”. Os novos modelos apresentados pelas categorias apresentadas no NoSQL trazem estruturas transientes anteriormente utilizadas em memória primária. Contudo, abrem mão da forte estruturação, apresentada pelo modelo relacional. A utilização da computação distribuída apresenta a possibilidade da realização de transações e armazenamento dos dados para vários computadores, conhecidos como nós, presentes em cluster. Esse conceito conhecido como tolerância a partição, aumenta a disponibilidade e diminui a possibilidade de falhas em um sistema. No entanto, sua utilização, traz inconsistência aos dados, conforme as propriedades definidas pelo Teorema CAP (FOX; BREWER, 1999). Este trabalho foi realizado através de revisão bibliográfica, analisando primeiramente as necessidades que levaram à criação do modelo relacional. Posteriormente, estabelecemos o estado da arte das teorias e técnicas que envolvem o NoSQL e o tratamento de dados em sistemas distribuídos, bem como as diferentes categorias apresentadas por ele. Foram escolhidas e analisadas uma ferramenta pertencente a cada categoria de NoSQL para o entendimento de duas estruturas, metamodelos e operações. Além de estabelecer o estado da arte referente ao NoSQL, demonstramos como a reaproximação das estruturas transientes e persistentes se torna possível dado os avanços de máquina atuais, que possibilitaram avanços computacionais, assim como as possibilidades para o tratamento dos efeitos na consistência, demonstrados pelo Teorema CAP

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-25T12:27:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_CarlosGomes_MPROF_CINUFPE_2016.pdf: 4079444 bytes, checksum: 308622549a641d5ab125dbbdbceb4d2d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T12:27:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_CarlosGomes_MPROF_CINUFPE_2016.pdf: 4079444 bytes, checksum: 308622549a641d5ab125dbbdbceb4d2d (MD5) Previous issue date: 2016-08-08 / NoSQL é uma tecnologia de sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) emergente, tendo modelos flexíveis focados em desempenho e escalabilidade, proposta para a manipulação de grandes quantidades de dados. NoSQL não substitui as abordagens de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, mas sim atende às restrições relacionadas à manipulação de dados em massa. Tal tecnologia já é aplicada em sistemas bem conhecidos em todo o mundo, tais como serviços de e-commerce e middleware. A importância de tal tecnologia tem motivado muitos trabalhos, principalmente em relação ao desempenho. Poucos trabalhos caracterizam e comparam o consumo de energia no contexto de SGBDs NoSQL, apesar de sua importância. De fato, o consumo de energia não deve ser negligenciado devido ao aumento dos custos financeiros e ambientais. A fim de avaliar essa questão, este trabalho analisa o desempenho e consumo de energia em sistemas de gerenciamento de banco de dados NoSQL, selecionamos o Cassandra (coluna), MongoDB (orientado a documento) e Redis (chave-valor) por serem representativos exemplos desta tecnologia. A metodologia baseia-se em Design of Experiments, de tal forma que as cargas de trabalho são geradas por Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) produzindo leitura, escrita e atualização, por ciclos de 1.000, 10.000 e 100.000 operações. Como resultado são avaliados 27 tratamentos. Para a medição do consumo de energia é aplicado um framework específico chamado Emeter. As métricas são tempo de execução e consumo de energia, assim como a evolução no incremento da carga de trabalho. Os resultados demonstram que o consumo de energia pode variar significativamente entre os SGBDs para comandos distintos e cargas de trabalho. Conclui-se ainda que mesmo havendo uma correlação positiva entre o consumo de energia e o tempo de execução, o SGBD mais rápido não é, necessariamente o que utiliza menos energia. / NoSQL is an emergent database management systems technology (DBMS), having flexible models focused on performance and scalability, proposed for manipulating massive amounts of data. NoSQL is not intending for replacing the relational database management systems approaches, but to overcome constraints related to massive data manipulation. Such a technology already is applied in well-known systems around the world, such as e-commerce and middleware services. The importance of such technology has motivated lots of works, mainly relating to performance. Few works can be enumerated regarding characterization of energy consumption on NoSQL DataBase Management Systems, despite its importance. In fact the energy consumption is a feature that cannot be neglected due its impact on financial cost and environmental questions. In order to deal with such an issue, this work evaluates not only performance but the energy consumption involved on NoSQL DataBase Management Systems, specifically for Cassandra (Column), MongoDB (Document Oriented) and Redis (Key-Value). The methodology is based on Design of Experiments, in such a way the workloads are generated by Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) producing readings, writings and updatings by cycles of 1.000, 10.000 and 100.000. As result, it is evaluated twenty seven treatments. For measuring energy consumption is applied a specific framework named Emeter. The Emeter captures metrics such as execution time and energy consumption related to treatments under analyze. In addition to the individual evaluation, the performance and energy consumption are analyzed among relevant scenarios, as well as the trends due to increases in the workload. The results demonstrate that energy consumption can differs for each DBMS according to command and workload. Additionally, the results make it possible to infer that despite the well-known positive correlation between performance and energy consumption, the fastest DBMS is not necessarily the best on saving energy.