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Soluções clássicas, seus limites e novos desafios em Bancos de Dados
João Eduardo Ferreira ([email protected])
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Evolução dos Modelos e SGBDs
62
66
70
74
78
82
86
90
Pré-SGBDs: Estruturas de acesso atendidas pelo SO
TOTAL (Rede limitado)
IMS (Hierárquico)
IDMS (Rede)
Sistema R (Relacional), DATACOM , ADABAS
INGRES, ORACLE (Relacionais)
DB2 (Relacional)
Protótipos • Adaplex • Exodus • SDM
Modelo OO / OR
Modelo E-R
Modelo Relacional
Ontos, O2, Postgres
94
98
SGBDs 'Universais '
02 SGBDs Nat. e Hab. XML
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Linha de tempo de BD
3
1970 1980 1990 2000
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Pré-história (antes de 1970)
• Limitações de hardware → – Limitações de software
• Baixíssimo nível de abstração • Sistemas de gerência de arquivos
4
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Como era a área (70-85)
• Muitos recursos para pesquisa em BD.
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Como era a área (70-85)
• Muitos recursos para pesquisa em BD.
• Muitos grupos de BD espalhados pelo mundo.
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Como era a área (70-85)
• Principal resultado: – Modelo de dados relacional de Codd (IBM) – Técnicas para implementá-lo
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Principais resultados da pesquisa (70 a 85)
• Teoria de banco de dados – resultou na formalização do modelo relacional
• SQL – linguagem declarativa de programação
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Principais resultados da pesquisa (70 a 85)
• Otimização de consultas – primeira abordagem realista de programação
automática • Gerência de transações
– algoritmos eficientes para concorrência e reconstrução apoiando grandes bases e grande número de usuários
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Primeiros protótipos e produtos
• System R (IBM)
• INGRES (Berkeley)
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Primeiros protótipos e produtos
• System R (IBM)
• INGRES (Berkeley)
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Primeiros protótipos e produtos
• System R (IBM)
• INGRES (Berkeley)
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Indústria de software
• Pesquisas na área de BD resultaram em uma importante indústria de software.
• 2007 (IDC): – US$ 19 bilhões
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Oracle 45%
IBM 21%
Microsoft 15%
Outros 19%
Divisão de mercado
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Perfil dos pesquisadores
• Theory guys
• System guys
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O que era necessário saber para pesquisar na área
• Theory guys
– Uma boa base de lógica matemática – Muitos pesquisadores de teoria de BD
oriundos da área de teoria da computação
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O que era necessário saber para pesquisar na área
• System guys
– Sistemas operacionais – Rudimentos de arquitetura de computadores
(principalmente, dispositivos de armazenamento)
– Linguagens de programação e compiladores (?)
– Base (tênue) de matemática discreta 16
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Áreas de pesquisa compartimentadas
• Mesmo ocorria em outras áreas clássicas da Computação (Redes, Linguagens de programação, Sistemas distribuídos,. . . ).
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• Áreas de pesquisa eram bem compartimentadas
• Pouca cooperação entre pesquisadores de áreas diferentes
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85-95 - Aplicações
• Software de banco de dados para aplicações “não-convencionais”: – aplicações de projeto (engenharia), – bases de dados espaciais, – aplicações de tempo real, – . . .
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85-95 – Para atender aplicações...
• Software de banco de dados dedutivo • Software de banco de dados orientado a
objetos – Vários produtos no mercado, desde o fim da
década de 80 • Fracasso retumbante de mercado:
– Em 2004, todos produtos chamados pós-relacionais tinham ao redor de 1% do mercado
– Sem perspectivas de crescimento
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O que era necessário saber para pesquisar na área
• Theory guys – Uma boa base de lógica matemática – Teoria de BD
• System guys – O mesmo que antes + conhecimentos de BD
relacional
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E no mercado de SGBD?
• Mercado de SGBDs parou de crescer. • Grandes usuários de SGBD já o adquiriram:
sistemas legados. • Novos usuários:
– Grande crescimento de bases de dados baseadas em software livre (MySQL, PostgreSQL).
• Oracle e Microsoft já distribuem versões gratuitas.
• Novo foco das divisões de banco de dados de IBM e Oracle: Integração de informações.
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SGBD onipresente
• Originalmente: – SGBD era utilizado em sistemas de
informação gerenciais
• Hoje: – SGBD tornou-se sistema de arquivos de alto-
nível – Aparece em todo tipo de aplicações
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Papéis no mercado (extremos)
• Função: operário da fábrica de sistemas de informação – Tarefas repetitivas – Uso de ferramentas existentes – Pouca criatividade
• EUA prevê declínio no seu mercado de trabalho de TI nesta área: – Migração para países em desenvolvimento – Softwares que automatizam o desenvolvimento – Até quanto vai?
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Papéis no mercado (extremos)
• “Engenheiro” de dados – Aplicações complexas envolvendo grandes
massas de dados – Web – Data-center
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O que é necessário saber para trabalhar e pesquisar na área
• Tudo que já era necessário conhecer anteriormente: – Uma boa base de Lógica Matemática – Teoria de BD – Sistemas operacionais – Compiladores – Base de matemática discreta – Rudimentos de arquitetura de computadores
(principalmente, dispositivos de armazenamento) – Conhecimentos de BD relacional (linguagens,
processamento de consultas, processamento de transações)
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O que é necessário saber para trabalhar e pesquisar na área
• ..., e muito mais: – Uma base mais ampla de Matemática (volumes
de dados envolvidos = métodos aproximados): • álgebra, cálculo, estatística...
– Algorítmica (foco não é mais somente o número de acessos a disco);
– Parlelismo; – Recuperação de informações; – Aprendizagem de máquina, . . .
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Nosso Ponto de Partida
• Dado Semi-Estruturado Um objeto OEM é uma quádrupla
(label,oid,type,value) – label: cadeia de caracteres – oid: identificador do objeto – type: complexo ou atômico(int, string, gif, jpeg …) – value:
• se o tipo é complexo, conjunto de oid ’s • senão um valor atômico
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Nosso Ponto de Partida
Fonte: Mello et al: http://www.dcc.ufrj.br/~braganholo/artigos/tutorial.pdf- 2008
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Refatoração de BD • 48 refatorações definidas por Scott
Ambler • Não acrescenta funcionalidade • Melhora o modelo • Preserva a semântica informacional
Modelo de Dados
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• Se preocupa com uma arquitetura complexa
Modelo de Dados
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Modelo de Dados
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– Codificação específica para cada refatoração
– Código para evitar circularidade – Transação lenta, caso muito
processamento – Possível erro desconhecido para a
aplicação
Modelo de Dados (triggers)
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Exemplo de refatoração
• Dividir tabela
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Transações
• Propriedades de uma transação clássica
• Atomicidade
• Consistência
• Isolamento
• Durabilidade
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Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
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Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
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Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
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Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
![Page 39: Soluções clássicas, seus limites e novos desafios em ...jef/palestra.pdf• Tudo que já era necessário conhecer anteriormente: – Uma boa base de Lógica Matemática – Teoria](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022042919/5f62745c78c24a41f06c6d29/html5/thumbnails/39.jpg)
Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
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Nosso Ponto de Partida
Fonte Ferreira & Finger 2000 : http://www.ime.usp.br/~jef/ec2000.ps
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Limites das Transações
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Limites das Transações
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Nosso Ponto de Partida
Álgebra de Processos • Comportamento de Sistemas: processos e
dados; • Processos: mecanismos de controle para
manipulação de dados; • Vários processos executando
concorrentemente;
P -1 P 0 P 1 P 2 ... ...
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Nosso Ponto de Partida
Utilização . Representação textual; . Semântica formal; . Mecanismos de análise.
Componentes básicos . Conjunto de ações; . Operador de composição seqüencial (“.”): (a . b); . Operador de composição alternativa (“+”): (a + b); . Axiomas de equivalência de processos; . Regras de transição.
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Nosso Ponto de Partida
Axiomas de equivalência x + y = y + x ; x + x = x ; (x . y) . z = x . (y . z)
Processos bissimilares . Devem executar exatamente as mesmas cadeias ações; . Possuem a mesma estrutura de ramificação;
z.(x + y) e z.x + z.y não são bissimilares.
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Nosso Ponto de Partida
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Contribuições: Grupo de pesquisa
Fonte: Braghetto 2008
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Fonte: Oikawa 2008
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50
• bo1 registration received • bo2 key received • bo3 money sent • data states
dsinitial, ds1, ds2 , dsfinal dsinitial initial data state (generated by request) dsfinal (final data state) = ds3
Transactional model based on data states
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51
bo1
Transactional model based on data state
dsinitial ds1 ds2 dsfinal
bo2 bo3
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52
bo1
If
dsinitial ds1x ds2 dsfinal
bo2 bo3
ds1x ds1 ≠ and there is bok
bok
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53
bo1
If
dsinitial ds1x ds2 dsfinal
bo2 bo3
ds1x ds1 ≠ and there is bok+1
bok+1
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54
bo1
However, if
dsinitial ds1x ds2 dsfinal
ds1x ds1 ≠
and the ds1x is non-expected
data state ... exceptions
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55
Scheduling data states: input-output data states
bo1
bo2
bo3
dsi ds1 ds2
data quality
dsinitial < ds1 < ds2 < dsfinal
dsf
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Queries
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Queries
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Queries
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Queries
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Queries
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Queries
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Queries
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Queries
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• Banco de dados não é mais uma área isolada
• Antes: – conhecimentos necessários para atuar na
área vinham de alguns poucos livros-texto • Hoje:
– amplo espectro de conhecimentos necessários para atuar com sucesso na área
– projetos bem sucedidos tendem a incluir pesquisadores de várias áreas da computação (IR, ML, IA, paralelismo, ...) 65
Conclusões
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• A área de banco de dados deixou de tratar apenas o armazenamento de grandes bases de dados.
• O foco da pesquisa na área é: – tratamento de grandes massas de dados em
geral (não necessariamente persistentes); – tratamento de dados que tenham alguma
estrutura.
66
Conclusões
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• Fomos de
– Gerência de Banco de Dados (database management) para
– Gerência de grandes volumes de Dados (data management).
67
Conclusões
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Conclusões
• Banco de dados deixou de ser uma área de pesquisa compartimentada e isolada das demais, para tornar-se uma área de pesquisa multi-disciplinar.
• Base matemática necessária para atuar na área aumentou muito.
• Para pesquisar com sucesso na área e necessário montar equipes multi-disciplinares.
68