BANCO DE DADOS APLICADO A BIG DATA - ATIVIDADE 01

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BIG DATA E INTELIGÊNCIA ANALÍTICA
BANCO DE DADOS APLICADO A BIG DATA
ATIVIDADE 01
MARIANA COSTA (2020201219)
Proposta
Pedimos a você, estudante, que se coloque na posição do projetista de banco
de dados: a fim de evitar os problemas relacionados ao desempenho, que tipo de
design você poderia criar para uma aplicação que gerencie os dados massivos de uma
plataforma de vídeos on-line (por exemplo, a Vimeo)? Como o escalonamento
horizontal poderia ser utilizado para isso? E como os princípios dos bancos de dados
não relacionais podem auxiliar em tal design?
Resolução
Os bancos de dados relacionais tendem a ser mais passíveis de compreensão, pela
presença de elementos e conceitos comuns do dia a dia, como as tabelas e a associação de
informações de diferentes valores, como mercadorias e preços, objetos e características, entre
outros. Possuindo estruturas estritamente definidas e tendo como principais características a
atomicidade, consistência, o isolamento e a durabilidade, os bancos de dados relacionais
encontram-se limitados diante da necessidade de lidar com grandes volumes informacionais,
pouco padronizados e de grande fluxo.
Dessa forma, os bancos de dados do grupo chamado não relacional, ou então NoSQL,
proporcionam um design que possibilita maior flexibilidade estrutural quanto ao
armazenamento de informações, seja pelo método chave e valor ou então pela orientação a
documento, como XML ou JSON. Além de um melhor desempenho, a capacidade de trabalhar
com dados massivos torna essa a alternativa mais interessante para se utilizar na criação de
uma aplicação que gerencie os dados massivos de uma plataforma de vídeos on-line.
Software de banco de dados, como o MongoDB, agregam ainda mais vantagens para o
cenário no que diz respeito ao escalonamento horizontal, estratégia de distribuir o
processamento e armazenamento entre máquinas distintas, tendo esse sido projetado para
condicionar o gerenciamento automático da distribuição de dados entre os nós de partição, o
que agrega em performance e também em contenção de risco mediante a possíveis falhas.
Referência: DOURADO, D. Big data . 1. ed. São Paulo. Editora Brasport, 2013.