N1 - BANCO DE DADOS NOSQL

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Nome: Fernando Tomi Yamashita 
Matrícula: 2020321845 
Matéria: BANCO DE DADOS NOSQL 
Resolução de Caso N1: 
 
 
Implementação de um sistema de apoio para uma indústria de 
automóveis multinacional 
 
Uma indústria multinacional de automóveis necessita implantar um sistema de 
apoio à decisão que possibilite integrar e armazenar os mais diversos tipos de dados, 
para isso, será utilizado o Big Data junto como sistema de gerenciamento de bancos 
de dados NoSQL. 
Pensando em otimizar os processos e analisar grandes quantidades de dados, 
utilizaremos o conceito dos 3Vs (volume, velocidade e variedade de dados) do Big 
Data, ou seja, teremos um processamento com maior velocidade para grandes 
volumes de dados, junto com a melhor estratégia para armazenar com o auxílio do 
NoSQL. 
Para entender melhor quais os tipos de sistemas de gerenciamento de bancos 
de dados partimos do banco de dados relacional e não relacional. 
O banco de dados relacional se organiza por tabelas (integração de linhas e 
colunas) ideais para os dados de baixa complexidade que precisam ser analisados 
rapidamente, exemplo desta: SQL (Structured Query Language). Já o banco de dados 
não relacional atende dados que não podem ser inseridos em tabelas como por 
exemplo imagens e informações que não ficam associadas entre si, se tornando 
prática para alterações e exclusão de conteúdo, exemplo desta: NoSQL (Not Only 
SQL). Para a situação atual a opção mais adequada é a NoSQL. Pois segundo Souza 
e Prado, 2014 o NoSQL carrega como característica: 
 
“Escalabilidade horizontal: os bancos de dados permitem escalar 
o hardware de maneira horizontal, ou seja, pode ser utilizado 
um cluster que o desempenho dos bancos de dados não é 
afetado; 
Ausência de esquema ou esquema flexível: ao utilizar os bancos 
de dados relacionais, o projeto de banco de dados define toda 
estrutura de armazenamento das tabelas. No caso dos bancos 
NoSQL, isso não acontece, pois não existe um projeto prévio, já 
que a estrutura dos dados pode ser alterada em tempo de 
execução; 
Consistência eventual: apesar de não garantir as propriedades 
ACID, os bancos de dados NoSQL têm como objetivo manter o 
máximo possível da integridade dos dados. No caso dos bancos 
de dados NoSQL, as propriedades são garantidas pelo teorema 
CAP (Consistency [Consistência], Availability [Disponibilidade] 
e Partition Tolerence [Tolerância a Falhas]).” 
 
Dentro desse banco temos quatro tipo de modelos: 
 
• Modelo Colunas: faz armazenamento em linhas particulares de tabela. 
• Modelo Grafos: os dados são dispostos no formato de arcos conectados por 
arestas. 
• Modelo Chave-Valor: um banco que é formado por conjuntos de chaves, que 
por sua vez são acompanhados de valores como tabelas hash. A estrutura 
chave-valor também é bem flexível e própria para armazenamento de big data. 
• Modelo Documento: Esse modelo é especialmente eficiente para tratar dados 
não estruturados, já que uma única coleção pode contar com grupos de dados 
(documentos) de diversos formatos diferentes. 
 
Neste caso vamos trabalhar principalmente com banco de dados NoSQL 
explorando em especial o Modelo Documento, Modelo Coluna e Modelo Grafos. 
O Modelo Coluna, será utilizado pensando nos bancos de dados orientados por 
colunas, armazenando os dados em sequência e facilitando a leitura de uma única 
coluna, isso favorece nas distribuições de dados que são classificados e replicados 
nas colunas. Já o Modelo Grafos representa relações entre elementos, com uso de: 
vértices e arestas, em que cada nó e arestas podem ser representados por comandos 
da linguagem. Por fim, o modelo documento que irá compor esse campo de dados 
serão estruturas de dados semelhantes entre si, sem precisar ser exatamente iguais. 
O MongoDB (atualmente um dos mais reconhecidos bancos de dados NoSQL) 
também é adequado para a situação, já que usa alguns documentos BSON, 
semelhantes ao formato JSON garantindo um armazenamento seguro. Dentro da 
ferramenta, os dados são replicados em diversos servidores conhecidos como “nós”, 
pois caso haja uma queda de algum dos nós, outros estarão disponíveis com os 
mesmos dados. Além disso, o MongoDB também utiliza chave-valor, que facilita para 
consultar, inserir e manipular valores. 
Portanto para a situação apresentada, pelas necessidades de escalabilidade 
de servidores e bancos de dados relacionais implementados anteriormente que não 
dão suporte a distribuição de dados em clusters, necessitamos ter a persistência 
poliglota para integrar vários bancos de dados, cada um atendendo a uma demanda 
em particular, já que não existe um banco de dados ideal, tudo depende de suas 
características. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Referência Bibliográfica 
 
 
Associação Brasileira de Normas Técnicas. “Normas Técnicas”. 
http://www.abnt.org.br/normas-tecnicas/normas-abnt. Acessado em 12/06/2021 
 
Autor desconhecido, “Os 4 tipos de banco de dados mais usados pelas empresas e 
suas características“, https://www.digitalhouse.com/br/blog/tipos-de-banco-de-dados. 
Acessado em 12/06/2021 
 
SOUZA, A. M.; VASQUES PRADO, E. Parada: critérios de seleção de SGBD NoSQL 
em organizações brasileiras. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação, v. 13, n. 
3, 2014. 
 
VICTORIA, P. “Banco de dados NoSQL: um manual prático e didático“. 
https://blog.geekhunter.com.br/banco-de-dados-nosql-um-manual-pratico-e-
didatico/#O_que_sao_bancos_de_dados_NoSQL. Acessado em 12/06/2021 
 
CETAX. “Big Data: O que é, conceito e definição”. https://www.cetax.com.br/blog/big-
data/. Acessado em 12/06/2021 
 
SAPHIR “Conheça os principais bancos de dados NoSQL (não-relacionais)”. 
https://blog.saphir.com.br/conheca-os-principais-bancos-de-dados-nosql-nao-
relacionais/. Acessado em 12/06/2021 
 
MICROSOFT. “Banco de Dados NoSQL – O que é NoSQL?“. 
https://azure.microsoft.com/pt-br/overview/nosql-database/. Acessado em 12/06/2021 
 
https://www.digitalhouse.com/br/blog/tipos-de-banco-de-dados