Acceso a Datos para soluciones altamente escalables usando SQL, NoSQL y Almacenamiento políglota

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1 Acceso a Datos para soluciones altamente escalables usando SQL, NoSQL y Almacenamiento políglota Walter Montes Delgado Most Valuable Professional MCSA, MCSD, MCPD, MCITP,

2 #SQLSat443

3 Patrocinadores del SQL Saturday Gold Sponsor Bronze Sponsor Geek Sponsor

4 Walter Montes Delgado Solutions Architecture Consultant en Enhance Solutions Microsoft MVP ASP.NET/IIS CR Developers.NET

5 Entrando en contexto??? 1998 NoSQL 1969 Relational Model

6 Modelos relacionales

7 Modelos relacionales

8 Modelos relacionales Capa de mappeo Bases de datos a entidades Entidades a base de datos Esfuerzo/tiempo Rendimiento

9 Modelos relacionales Los requerimientos cambian, los procedimientos cambian, y las aplicaciones? Análisis de impacto detallados Crecimiento de cantidad de datos Cientos? Ok Miles? Ummm Millones?

10 Modelos relacionales Alta disponibilidad y escalabilidad = altos costos

11 Modelos relacionales Agilidad y programabilidad Flexibilidad Rendimiento y escalabilidad Disponibilidad

12 Modelos relacionales Rendimiento y escalabilidad Scale up Aumentar proporcionalmente Scale out Escalar horizontalmente

13 Internet Usuarios concurrentes Volúmenes de tráfico Más datos a capturar Globalización

14

15 No sólo SQL Nube Llave/Valor No estructura Grafos Escalable No SQL Documentos No Relacional Internet Agilidad BigData Columna-Familia

16 Qué es NoSQL? No sólo SQL (relacional)

17 Entonces cómo se almacenan datos? Almacenamiento Llave/Valor (key/value store) Bases de datos de Documentos (document databases) Bases de datos Columna-Familia (column-family database) Bases de datos de Gráfos (graph databases)

18 Almacenamiento Llave/Valor Tablas de Hash 18

19 Almacenamiento Llave/Valor Función Hash Toma la primera letra de la llave

20 Almacenamiento Llave/Valor Insert Key: Amarillo Función Hash Resultado: Posición 0

21 Almacenamiento Llave/Valor Search Key: Dorado Función Hash 0 Amarillo 1 Blanco 2 Café Resultado: Posición 3

22 Almacenamiento Llave/Valor Insert Key: Azul Función Hash Colisión 0 Amarillo Azul 1 Blanco 2 Café 3 4 5

23 Almacenamiento Llave/Valor n Insert Key: Ámbar Función Hash 0 Amarillo Azul Ámbar 1 Blanco 2 Café 3 k 4 5 Colisión n=10 k=1,000 10, microsegundos n=10 k= microsegundos O(n/k) O(n)

24 Bases de datos de Documentos Documento: colección de campos nombrados y valores XML, YAML, JSON, BSON

25 Bases de datos de Documentos Participantes ParticipacionCharlas Charlas PK Cedula PK ParticipacionCharlaId PK CharlaId Nombre FK ParticipanteId Titulo ApellidoMaterno FK CharlaId HoraInicio ApellidoPaterno FK CedulaExpositor FechaNacimiento EmpresaId Expositores TelefonosParticipantes PK TelefonoId FK CedulaParticipante Telefono EmpresasParticipantes PK EmpresaId Nombre PK Cedula Nombre ApellidoMaterno ApellidoPaterno TipoTelefonoId

26 Bases de datos de Documentos Participantes PK Cedula Nombre ApellidoMaterno ApellidoPaterno FechaNacimiento EmpresaId TelefonosParticipantes EmpresasParticipantes PK TelefonoId PK EmpresaId FK CedulaParticipante Nombre Telefono TipoTelefonoId

27 Base de datos de Documentos Identificador 1234 { 1235 Valor } Cedula: , Nombre: { Nombre: Walter, ApellidoMaterno: Montes, ApellidoPaterno: Delgado }, FechaNacimiento: { Anno:0000, Mes: 00, Dia: 00 }, Telefonos:{ [ { Telefono: , TipoTelefono: Cel }, { Telefono: , TipoTelefono: Casa } ] }, EmpresaId: 1

28 Bases de datos Columna-Familia Denormalización

29 Bases de datos Columna-Familia

30 Bases de datos Columna-Familia

31 Bases de datos de gráfos Relaciones de las entidades Nodos (nodes) y bordes (edges) Consultas y analizar relaciones entre entidades

32 Bases de datos de gráfos

33 Bases de datos de gráfos

34 Importante Agregados siempre en mente Como se consultarán los datos Como se procesará la información en las operaciones 34

35 CÓMO FUNCIONA EN UN MUNDO REAL?

36 Algunos problemas comunes en sistemas distribuidos Alta Disponibilidad Escalabilidad y reducción de latencia de red Consistencia eventual? No uniformidad y esquemas

37 Alta disponibilidad SQL Consistencia Clustering Altos recursos No SQL Disponibilidad Consistencia baja prioridad Eventualmente consistente

38 Alta disponibilidad SQL Consistencia Clustering Altos recursos No SQL Disponibilidad Consistencia baja prioridad Eventualmente consistente

39 Alta disponibilidad Primary/Secondary Replication y Peer to Peer Replication

40 Alta disponibilidad Primary/Secondary Replication 1 Insertar 2 Confirmar Application1 4 Replicar Primary Secondary

41 Alta disponibilidad Peer to Peer Replication 1 Insertar 2 Confirmar Application1 Replicar Peer1 1 Insertar 2 Confirmar Application2 Peer2

42 Escalabilidad y reducir la latencia de red Diseñar con agregados y sharding en mente Distribución geográfica Tipos de Sharding Shared Nothing Auto Sharding

43 Escalabilidad y reducir la latencia de red Porqué Sharding es más sencillo en nosql? Usuarios Id Nombre Apellido Apellido2 1 Linus Benedict Torvalds 2 William Gates III 3 Shakira Mebarak Ripoll Telefonos Id UserId Telefono Tipo Cel Cel Cel Home

44 Escalabilidad y reducir la latencia de red Porqué Sharding es más sencillo en nosql? Usuarios Telefonos Id Nombre Apellido Apellido2 Id UserId Telefono Tipo 1 Linus Benedict Torvalds Cel Conocer las relaciones de Usuarios las tablas y datos Telefonos para hacer un sharding Id Nombre Apellido Apellido2 adecuado Id UserId Telefono Tipo 2 William Gates III Cel 3 Shakira Mebarak Ripoll Cel Home

45 Escalabilidad y reducir la latencia de red Porqué Sharding es más sencillo en nosql? Usuarios Id Nombre Apellido U1 Apellido2 1 Linus Benedict Torvalds Telefonos Id UserId Telefono T1 Tipo Cel Usuarios Id Nombre Apellido Apellido2 U2 2 William Gates III 3 Shakira Mebarak Ripoll Telefonos Id UserId Telefono Tipo T2 Cel Cel Home

46 Escalabilidad y reducir la latencia de red Porqué Sharding es más sencillo en nosql? U1 U2 T2 T1

47 Escalabilidad y reducir la latencia de red Usando almacenamiento con documentos Usuarios Id: 1, Nombre: Linus, Apellido: Benedict, Apellido2: Torvalds, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Id: 2, Nombre: William, Apellido: Gates, Apellido2: III, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Id: 1, Nombre: Shakira, Apellido: Mebarak, Apellido2: Ripoll, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel }, { Telefono: , Tipo: Home } ] Usuarios Id: 1, Nombre: Linus, Apellido: Benedict, Apellido2: Torvalds, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Usuarios Id: 2, Nombre: William, Apellido: Gates, Apellido2: III, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Id: 1, Nombre: Shakira, Apellido: Mebarak, Apellido2: Ripoll, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel }, { Telefono: , Tipo: Home } ]

48 Escalabilidad y reducir la latencia de red Usando almacenamiento con documentos Usuarios Id: 1, Nombre: Linus, Apellido: Benedict, Apellido2: Torvalds, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Id: 2, Nombre: William, Apellido: Gates, Apellido2: III, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Id: 1, Nombre: Shakira, Apellido: Mebarak, Apellido2: Ripoll, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel }, { Telefono: , Tipo: Home } ] Usuarios Id: 1, Nombre: Linus, Apellido: Benedict, Apellido2: Torvalds, U1 Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] Usuarios Id: 2, Nombre: William, Apellido: Gates, Apellido2: III, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel } ] U2 Id: 1, Nombre: Shakira, Apellido: Mebarak, Apellido2: Ripoll, Telefonos: [ { Telefono: , Tipo: Cel }, { Telefono: , Tipo: Home } ]

49 Escalabilidad y reducir la latencia de red Porqué Sharding es más sencillo en nosql? U2 U1

50 Mejorando la consistencia Sharding y replicación aumentan el riesgo de inconsistencias Quórums de lectura y escritura Como un consenso Versionar datos y resolver conflictos

51 Mejorando la consistencia - Quórums de lectura { Nombre: Walter, Apellido: Montes } Db.users.findOne( {Id:1} ) { Nombre: Walter, Apellido: Montes } { Nombre: Walter, Apellido: Montes } Read Quorum

52 Mejorando la consistencia - Quórums de escritura Ok, estoy listo Db.users.insert( {Nombre: Walter, Apellido: Montes } ) Esperando... Ok, estoy listo Write Quorum

53 Versionar datos y resolver conflictos Escenario común 4. Update object Bloqueo pesimista App1 Bloqueo optimista 1. Find(1) 3. Update Object App2 2. Find(1) Database

54 Versionar datos y resolver conflictos Bloqueo optimista 1. Obtiene el dato y la versión 2. Si intenta actualizar verifica la versión 3. Si no ha cambiado actualiza 4. Si cambió, retorna los datos actuales y retorna antes del paso 2 Identificador y timestamp

55 Versionar datos y resolver conflictos Problemas de sincronización de horarios Viernes 25 de Abril, 4:25am Jueves 24 de Abril, 1:25pm

56 Versionar datos y resolver conflictos Vector Clocks Vector Clocks App1 App2 Insertar A:1 Server:A Server:B

57 Versionar datos y resolver conflictos Vector Clocks Vector Clocks App1 App2 A:1 A:1 A:1 Sincroniza Server:A Server:B

58 Versionar datos y resolver conflictos Vector Clocks Vector Clocks App1 Modifica App2 Modifica A:2 A:1, B:1 Server:A Server:B

59 Versionar datos y resolver conflictos Vector Clocks Vector Clocks App1 App2 A:2 A:1, B:1 Conflicto Sincronizar Server:A Server:B

60 No uniformidad y esquemas Diseño de la base de datos Crear columnas con tipos de datos, rangos, si permite o no nulos, etc Depende Depende Cambia

61 No uniformidad y esquemas Con nosql y sin esquema Depende Depende Se actualiza sin problemas Cambia

62 Puedo usar NoSQL siempre?

63 Usos comunes de NoSQL Almacenamiento de sesiones y perfiles de usuario (preferencias) Contenido y metadatos Móviles Caché (búsquedas populares, objetos, páginas) E-Commerce Juegos y aplicaciones cambiantes Análisis y almacenamiento de datos sociales

64

65 Servidores Llave/Valor

66 Servidores Documentos

67 Servidores Columna-Familia

68 Servidores Gráfos

69 No SQL SOLUCIONES POLIGLOTAS

70 Soluciones políglotas

71

72 Demostración DocumentDB ESTUDIANTES SQL Azure DISTRIBUCIÓN AULAS Table Storage AULAS

73 PREGUNTAS Y RESPUESTAS waltermontes.com Walter Montes

74 Evaluaciones Evaluacion del evento Evaluacion de las charlas

75 Proxima sesion Titulo proxima conferencia

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