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Bases de datos NoSQL Multi-Modelos,caso de estudio:
OrientDB
Frank T, Vanessa T, Wilmer G.
Universidad Central de Venezuela
Bases de datos NoSQL
February 2, 2016
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 1 / 54
Contenido
1 Conceptos basicos.2 Caso de estudio - OrientDB:3 Comparaciones4 Conclusiones
”... 1st generation NoSQLproducts, where each tool wasonly good at a few use cases...2nd generation NoSQL isMulti-Model...”
Luca Garulli - Author of OrientDBMarch 26, 2015
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Conceptos basicos. Antecedentes a NoSQL
1 Conceptos basicos.
2 Caso de estudio - OrientDB:
3 Comparaciones
4 Conclusiones
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Conceptos basicos. Antecedentes a NoSQL
Conceptos basicos123
Integracion de base dedatos compartida.
Desajuste de impedancia.
Integracion en unica base de datosdesde multiples aplicaciones ocomponentes.
Alternativa
Arquitectura de Base de DatosPolıglota:...The most important result of therise of NoSQL is PolyglotPersistence...
1NoSQL Distilled - M. Fowler & P. Sadalage2One Size Fits All: An Idea Whose Time Has Come and Gone. - M. Stonebracker3Advancing Distributed Systems. - Eric Brewer
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Conceptos basicos. Antecedentes a NoSQL
Conceptos basicos123
Integracion de base de datoscompartida.
Desajuste de impedancia.
La dificultad generada por ladiferencia entre estructuras de datosen memoria y el modelo relacional.
Alternativa
Arquitectura de Base de DatosPolıglota:...The most important result of therise of NoSQL is PolyglotPersistence...
1NoSQL Distilled - M. Fowler & P. Sadalage2One Size Fits All: An Idea Whose Time Has Come and Gone. - M. Stonebracker3Advancing Distributed Systems. - Eric Brewer
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Conceptos basicos. Antecedentes a NoSQL
Conceptos basicos123
Integracion de base de datoscompartida.
Desajuste de impedancia.
Alternativa
Arquitectura de Base de DatosPolıglota:...The most important result of therise of NoSQL is PolyglotPersistence...
1NoSQL Distilled - M. Fowler & P. Sadalage2One Size Fits All: An Idea Whose Time Has Come and Gone. - M. Stonebracker3Advancing Distributed Systems. - Eric Brewer
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Persistencia Polıglota
Definicion Uso de diferentes bases de datos para cada requerimiento delsistema.
Implicaciones Requiere una capa de integracion que interprete loslenguajes de los DBMS subyacentes y asegure la consistenciaentre las bases de datos.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Persistencia Polıglota
Definicion Uso de diferentes bases de datos para cada requerimiento delsistema.
Implicaciones Requiere una capa de integracion que interprete loslenguajes de los DBMS subyacentes y asegure la consistenciaentre las bases de datos.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Persistencia Polıglota4
4de Polyglot programing. - Neal FordFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 6 / 54
Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones6
Ventajas Desventajas
Compatibilidad hacıa atras con sistemas legados. Interoperabilidad.Multiples herramientas ⇒ multiples habilidades.Acceso no uniforme.Consistencia.Redundancia logica.*Seguridad.Tolerancia a fallos.*5
En el 90% de los casos de uso Base de Datos NoSQL son usados comosegundo DBMS.
5Polyglot Persistence or Multiple Data Models? - Stephen Pimentel. Author ofFoundationDB
6Polyglot database architectures = polyglot challenges. - Lena WiseFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 7 / 54
Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Arquitecturas Lambda
Definicion Arquitecturas que combinan una capa de procesamiento porlotes(lenta) con una capa de procesamiento en tiempo real,para proveer respuestas de baja latencia.
Alta velocidad
Analisis o consultassolo sobre los datosmas recientes (pila).
Procesamiento porlotes
Historico de (todos)los datos que se hanrecopilado,generalmente usadospara analisis.
Servicio
Combina las consultasde las capas anterioresen una solaestructura.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Arquitecturas Lambda
Definicion Arquitecturas que combinan una capa de procesamiento porlotes(lenta) con una capa de procesamiento en tiempo real,para proveer respuestas de baja latencia.
Alta velocidad
Analisis o consultassolo sobre los datosmas recientes (pila).
Procesamiento porlotes
Historico de (todos)los datos que se hanrecopilado,generalmente usadospara analisis.
Servicio
Combina las consultasde las capas anterioresen una solaestructura.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Arquitecturas Lambda
Definicion Arquitecturas que combinan una capa de procesamiento porlotes(lenta) con una capa de procesamiento en tiempo real,para proveer respuestas de baja latencia.
Alta velocidad
Analisis o consultassolo sobre los datosmas recientes (pila).
Procesamiento porlotes
Historico de (todos)los datos que se hanrecopilado,generalmente usadospara analisis.
Servicio
Combina las consultasde las capas anterioresen una solaestructura.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Arquitecturas Lambda
Definicion Arquitecturas que combinan una capa de procesamiento porlotes(lenta) con una capa de procesamiento en tiempo real,para proveer respuestas de baja latencia.
Alta velocidad
Analisis o consultassolo sobre los datosmas recientes (pila).
Procesamiento porlotes
Historico de (todos)los datos que se hanrecopilado,generalmente usadospara analisis.
Servicio
Combina las consultasde las capas anterioresen una solaestructura.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Arquitecturas Lambda
7
7voltdb.com/products/alternatives/lambda-architectureFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 9 / 54
Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones9
Ventajas Desventajas
Pureza de los datos de entrada. Mantenimiento y complejidad de codigo.Enfatiza Reprocesamiento de los datos.Disminuye el impacto del teorema CAP.8
8How to beat the CAP theorem. - Nathan Marz, Author of Storm & ElephantDB9Questioning the Lambda Architecture. - Jay Kreps
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Bases de datos Multi-Modelos
Definicion Bases de datos que soportan diferentes modelos dentro de sumotor o proveen capas para ellos colocadas sobre un motorde un solo modelo.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones
Modelo de datos
Representacion de laorganizacion de losdatos y sus relaciones.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones
Modelo de datos
Representacion de laorganizacion de losdatos y sus relaciones.
Motor dealmacenamiento
Componente quepermite lasoperaciones CRUD,mediante API ointerfaz del DMBS.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones
Modelo de datos
Representacion de laorganizacion de losdatos y sus relaciones.
Motor dealmacenamiento
Componente quepermite lasoperaciones CRUD,mediante API ointerfaz del DMBS.
Lenguaje de consulta
Lenguaje usado paraobtener respuestasbasadas en hechosrepresentados en elsistema.
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones
Modelo de datos
Representacion de laorganizacion de losdatos y sus relaciones.
Motor dealmacenamiento
Componente quepermite lasoperaciones CRUD,mediante API ointerfaz del DMBS.
Lenguaje de consulta
Lenguaje usado paraobtener respuestasbasadas en hechosrepresentados en elsistema.
Tipo Motor de almacenamiento Modelo de datos Motor de Consulta
Uni-Modelo(Nativo) Multi-Capas Unico Unico, diferentes APIs Dependiente del APIMulti-Modelo(Nativo) Variado Variado Mixto
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Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Bases de datos Multi-Modelos
10
10orientdb.comFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 13 / 54
Conceptos basicos. Arquitectura de Base de Datos Polıglota
Consideraciones
Ventajas Desventajas
Facilidad de administracion. Paradigma reciente.Integracion de componentes de bajo nivel.* Analisis reduccionista de desempenoTolerancia a fallos.Escalabilidad.
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Caso de estudio - OrientDB:
1 Conceptos basicos.
2 Caso de estudio - OrientDB:
3 Comparaciones
4 Conclusiones
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Caso de estudio - OrientDB: Criterio
OrientDB
En desarrollo desde 1998publicada en 2010, por lacompanıa OrientTechnologies.
Licenciada bajo Apache 2Open Source, libre paracualquier proposito.
Ultima version liberada:2.1.7 el 9 de diciembre.
Desarrollada en Java.
Luca Garulli:”The First Ever Multi-Model Database Combining Flexibility of
Documents with Connectedness of Graphs”.
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Caso de estudio - OrientDB: Criterio
OrientDB
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Caso de estudio - OrientDB: Criterio
Popularidad
Data
Data by itself has little value, it’s the relationship between data that givesit incredible value.a
aHow graph databases started the multi-model revolution. - Luca Garulli
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Caso de estudio - OrientDB: Criterio
Tendencia
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Caso de estudio - OrientDB: Criterio
Cuadrantes de complejidad de datos y relaciones
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Esquema
Schema-full
Permite definirpropiedades a nivel declases, camposmandatorios yrestricciones.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Esquema
Schema-full
Permite definirpropiedades a nivel declases, camposmandatorios yrestricciones.
1 OClass account = d a t a b a s e . getMetadata ( ) . getSchema ( ) .c r e a t e C l a s s ( ” Account ” ) ;
2 account . c r e a t e P r o p e r t y ( ” i d ” , OType . I n t e g e r ) ;3 account . c r e a t e P r o p e r t y ( ” b i r t h D a t e ” , OType . Date ) ;
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Esquema
Schema-full
Permite definirpropiedades a nivel declases, camposmandatorios yrestricciones.
1 p r o f i l e . c r e a t e P r o p e r t y ( ” n i c k ” , OType . STRING) . setMin ( ”3” ) .setMax ( ”30” ) . setMandatory ( t r u e ) . s e t N o t N u l l ( t r u e ) ;
2 p r o f i l e . c r e a t e I n d e x ( ” n i c k I d x ” , OClass . INDEX TYPE . UNIQUE , ”n i c k ” ) ; // C r e a t e s u n i q u e c o n s t r a i n t
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Esquema
Schema-full
Permite definirpropiedades a nivel declases, camposmandatorios yrestricciones.
Schema-less
Permite clases sinpropiedades, en lasque los objetospueden tener camposarbitrarios.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Esquema
Schema-full
Permite definirpropiedades a nivel declases, camposmandatorios yrestricciones.
Schema-less
Permite clases sinpropiedades, en lasque los objetospueden tener camposarbitrarios.
Schema-mixed
Permite clases conalgunas propiedades,cuyos objetos puedentener camposarbitrarios.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Transacciones
Atomicidad
Ejecucion completa o nula de latransaccion.OrientDB almacena lastransacciones en la RAM delcliente, i.e. tamano de latransaccion depende de la RAMasignada a JVM.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Transacciones
Consistencia
Cada transaccion lleva la base dedatos de un estado consistente alotro.OrientDB usa MVCC, ımplicitoen API de grafos y explıcito enAPI de documentos.
1 db . open ( ” remote : l o c a l h o s t :7777/ p e t s h o p ” ) ;2 t r y { db . b e g i n (TXTYPE. OPTIMISTIC ) ;3 // TRANSACTION4 db . commit ( ) ; }5 c a t c h ( E x c e p t i o n e ) { db . r o l l b a c k ( ) ;}6 f i n a l l y { db . c l o s e ( ) ; }
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Transacciones
Aislamiento
Ejecucion concurrente detransacciones debe serequivalente a la ejecucion serialde las mismas.OrientDB permite dos niveles:READ COMMITTED yREPEATABLE READS
1 db . b e g i n ( )2 db . g e t T r a n s a c t i o n ( ) . s e t I s o l a t i o n L e v e l ( OTransact ion .
ISOLATION LEVEL . REPEATABLE READ) ;
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Transacciones
Durabilidad
Una vez que la transaccion hizocommit ya perdura a pesar defallos.En coneccion remota conOrientDB Server, si la aplicacionfalla las transacciones pendientesharan rollback al recuperarseAuto-recovery
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
APIs
Lenguaje de consulta a grafos: Gremlin & Blueprint API.
Lenguaje de consulta relacional: SQL, extendido confuncionalidades para grafos.
Estandar de conexion: JDBC, para herramientas de Inteligencia deNegocios.
Drivers:Java,Node.js,Ruby,Clojure,Scala,R,Python,PHP,.NET,Perl,c/c++.
Rest/JSON: Directamente con TCP/IP.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
APIs
Lenguaje de consulta a grafos: Gremlin & Blueprint API.
Lenguaje de consulta relacional: SQL, extendido confuncionalidades para grafos.
Estandar de conexion: JDBC, para herramientas de Inteligencia deNegocios.
Drivers:Java,Node.js,Ruby,Clojure,Scala,R,Python,PHP,.NET,Perl,c/c++.
Rest/JSON: Directamente con TCP/IP.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
APIs
Lenguaje de consulta a grafos: Gremlin & Blueprint API.
Lenguaje de consulta relacional: SQL, extendido confuncionalidades para grafos.
Estandar de conexion: JDBC, para herramientas de Inteligencia deNegocios.
Drivers:Java,Node.js,Ruby,Clojure,Scala,R,Python,PHP,.NET,Perl,c/c++.
Rest/JSON: Directamente con TCP/IP.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
APIs
Lenguaje de consulta a grafos: Gremlin & Blueprint API.
Lenguaje de consulta relacional: SQL, extendido confuncionalidades para grafos.
Estandar de conexion: JDBC, para herramientas de Inteligencia deNegocios.
Drivers:Java,Node.js,Ruby,Clojure,Scala,R,Python,PHP,.NET,Perl,c/c++.
Rest/JSON: Directamente con TCP/IP.
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 26 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
APIs
Lenguaje de consulta a grafos: Gremlin & Blueprint API.
Lenguaje de consulta relacional: SQL, extendido confuncionalidades para grafos.
Estandar de conexion: JDBC, para herramientas de Inteligencia deNegocios.
Drivers:Java,Node.js,Ruby,Clojure,Scala,R,Python,PHP,.NET,Perl,c/c++.
Rest/JSON: Directamente con TCP/IP.
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
M. Relacional M. Documental M. Grafo M. Objetos Modelo de OrientDB
Tabla Coleccion Clase de Vertice / Enlace ClaseClase o Cluster /
Clase que hereda de Vertice / EnlaceFila Documento Vertice Objeto Documento / Vertice
Columna Clave - valor Propiedades de Vertice / Enlace Propiedad de objetoClave - valor del documento /propiedad de Vertice / Enlace
Relacion Embeber / Referenciar Enlace Apuntador Links*
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Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 28 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 29 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 30 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 31 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 32 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Caracterısticas
Modelo de datos
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 33 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Operaciones
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 34 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Basicas (gui)11
1 /∗ C r e a c i o n de c l a s e s : ∗/2 c r e a t e c l a s s Person e x t e n d s V3 /∗Ceac ion de p r o p i e d a d e s : ∗/4 c r e a t e p r o p e r t y Person . f i r s t N a m e s t r i n g5 /∗ I n s e r t a r d a t o s : ∗/6 i n s e r t i n t o Person ( f i r s t N a m e , lastName ) v a l u e s ( ” Wilmer ” , ”
G o n z a l e z ” ) , ( ” Vanessa ” , ” Tovar ” ) , ( ” Frank ” , ” T r a v i e s o ” )7 /∗O: ∗/8 i n s e r t i n t o Company s e t name = ”UCV org . ”9 /∗ C r e a r e n l a c e s : ∗/
10 c r e a t e edge WorksAt from #12:1 to #13:011 /∗ i n s e r t w i t h c o n t e n t ∗/12 i n s e r t i n t o C L u s t e r c o n t e n t {”name” : ” C h a r l i e ” , ” age ” : 1 0}
11udemy.com/orientdb-getting-startedFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 35 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Basicas (consola)
1 /∗ C r e a r db∗/2 c r e a t e d a t a b a s e remote : l o c a l h o s t / [NAME] [ USER NAME ] [PASSW] [
STORAGE]3 /∗Ejemplo ∗/4 c r e a t e d a t a b a s e remote : l o c a l h o s t / ConsoleDemo r o o t h e l l o
p l o c a l5 /∗ d e s c o n e c t a r s e ∗/6 d i s c o n n e c t7 /∗ c o n e c t a r s e s e r v i d o r ∗/8 c o n n e c t remote : l o c a l h o s t r o o t h e l l o9 /∗ l i s t a r db∗/
10 l i s t d a t a b a s e s11 /∗ c o n e c t a r s e a a l g u n a db∗/12 c o n n e c t remote : l o c a l h o s t / d a t a b a s e s / ConsoleDemo13 admin admin /∗ d e f a u l t u s e r c r e a t e d ∗/14 /∗ c o n n e c t l o c a l ∗/15 c o n n e c t p l o c a l : . . / d a t a b a s e s / ConsoleDemo admin admin16 /∗ backup d a t a b a s e ∗/17 backup d a t a b a s e d i r / to / backup
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Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Manejo de clases
1 CREATE CLASS Person2 CREATE CLASS Person EXTENDS V3 CREATE CLASS v e h i c l e CLUSTER 44 CREATE CLASS DataItem ABSTRACT5 /∗ ˆNo puede a lmacenar d a t o s d i r e c t a m e n t e ∗/6 ALTER CLASS Person NAME I n d i v i d u a l7 ALTER CLASS Acount ADDCLUSTER EuropeA8 ALTER CLASS c a r CLUSTERSELECTION round−r o b i n9 DROP CLASS Person
10 TRUNCATE CLASS Lead
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Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Manejo de clusters
1 CREATE CLUSTER AccountArg2 CREATE CLUSTER AccountVe POSITION 43 ALTER CLUSTER AccountArg NAME Argent inaA4 ALTER CLUSTER Europe COMPRESSION g z i p5 ALTER CLUSTER V CONFLICTSTRATEGY automerge6 DROP CLUSTER AccountArg7 DROP CLUSTER 48 TRUNCATE CLUSTER America9 ALTER CLASS Person CLUSTERSELECTION b a l a n c e d
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Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Manejo grafos
1 CREATE VERTEX Person CLUSTER i t a l y SET f i r s t n a m e = ’BOB ’2 DELETE VERTEX #20:8653 DELETE VERTEX Person WHERE i n . @Class = ’ Membersh ipExpi red ’4 CREATE EDGE FROM #10:6 TO #10:85 /∗no g e n e r a documento∗/6 CREATE EDGE FROM #10:6 TO #10:8 CONTENT { v a l u e : 120}7 SELECT FROM Person WHERE any ( ) t r a v e r s e ( 0 , 3 ) ( f i r s t n a m e = ’
C a r l ’ )8 SELECT FROM ( TRAVERSE f r i e n d s FROM #10:5 WHILE $depth <= 3 )
WHERE $depth > 19 SELECT i n ( ’ i s M o d e l ’ ) . c o l o r FROM #10:7
10 SELECT outV ( ) FROM Bought WHERE P u r c h a s e P r i c e > 100011 SELECT s h o r t e s t p a t h (#19:5 ,#82:6 , ’BOTH ’ )12 SELECT d i j k s t r a (#15:7 ,#19:8 , ’ w e i g h t ’ ) FROM V
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 39 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Manejo grafos
Otras funciones in(), out(), both(), outE(), inE(), bothE(), outV(), inV(),traversedElement(), traversedEdge(), traversedVertex(),shortestPath(), dijkstra().
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 40 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Seguridad
Orientada a roles,predefinidos:admin,reader,writer.
A nivel de registro, mediantecampos especiales:allowRead, allow, allowUpdate, allowDelete
1 INSERT INTO OUser SET name= ’ j a y ’ , password = ’ JaY’ , s t a t u s = ’ACTIVE ’ ,r o l e s = (SELECT FROMORole WHERE name = ’r e a d e r ’ )
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 41 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Operaciones
Seguridad
Orientada a roles,predefinidos:admin,reader,writer.
A nivel de registro,mediante campos especiales:allowRead, allow, allowUpdate, allowDelete
1 CREATE CLASS Order EXTENDSV, O R e s t r i c t e d
2 UPDATE #43:22 ADDa l l o w R e a d #5:10
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 41 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura - Multi-Maestro12
12Implementacion de HazelCast.Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 42 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura
Frank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 43 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura - Distribucion de la configuracion
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura - Cambio automatico de servidor
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Arquitectura - Actualizacion de las configuraciones
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Caso de estudio - OrientDB: Arquitectura
Otros detalles
Indice MVRB-tree, RB-Tree con multiples valores en los nodos.13
Multi-Maestro Implementacion de HazelCast.
Fallas temporales Hinted handoff & Sloppy quorum?
13Andrey Lomakin groups.google.com/orient-databaseFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 48 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Limitaciones
Limitaciones14
hotAlignment:Usado para mantener mensajes al nodoinalcanzable.Si esta habilitado puede llevar a inconsistencia de la basede datos, si no, puede no guardarse toda la informacion del sharding.
Sharding: No soporta auto-sharding.
Tamano del registro Documentos, vertices y enlaces sonalmacenados como registros de hasta 2GB.
Map-Reduce Solo puede ser simulado con consultas distribuıdas
14Mas detalles en orientdb.com/docs/last/Limits.htmlFrank T, Vanessa T, Wilmer G. (UCV) Multimodelos NoSQL - OrientDB February 2, 2016 49 / 54
Caso de estudio - OrientDB: Usos
Usos
15
15casos comunes incluyen: series de tiempo, motores de chat,almacenamiento enclave-valor, entre otros.
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Comparaciones
Tendencia
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Conclusiones
1 Conceptos basicos.
2 Caso de estudio - OrientDB:
3 Comparaciones
4 Conclusiones
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Conclusiones
Discusion
¿Preguntas o comentarios?
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Conclusiones
Agradecimientos17
16
¡Gracias!
Disponible en:bit.do/MultiModel pre
16xkcd.com/32717Realizado en Overleaf.com
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