Como instalar Redis no Linux

28/10/2011

Quem não conhece o redis ele é um banco de dados NOSQL do tipo chave:valor persistente e distribuído, ou seja, ótimo para cache.

Para instalarmos ele é bem simples siga esses comandos:

$ wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.2.8.tar.gz
$ tar xzf redis-2.2.8.tar.gz
$ cd redis-2.2.8
$ make
Para rodar o servidor é 'so ir na pasta src e mandar rodar o redis-server:

$ cd src && ./redis-server

Para testá-lo com o cliente do redis é só seguir:

$ cd src && ./redis-cli
redis> set nome Suissa
OK
redis> get nome
"Suissa"


Simples e fácil como é o próprio banco.



 

 

				

					
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Neo4j REST API
				
28/10/2011
				
				
Venho por meio deste compartilhar com vcs este ótimo post demonstrando a API REST do Neo4J. Ficando desta forma muito mais fácil de testá-lo.
http://plindenbaum.blogspot.com/2011/07/neo4j-rest-api-my-notebook.html
 

				

					
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Palestra sobre Blog e Mídias Sociais + NOSQL
				
16/06/2010
				
				
Terça-feira, 15 de Junho, dei uma palestra na FAFIT-FACIC de Itararé-SP explicando como os blogs e as mídias sociais podem ser utilizadas para o nosso crescimento profissional e o case explicado nela foi esse blog sobre NOSQL e a conexão criada com o iMasters apartir do twitter, vocês podem conferir os slides da palestra abaixo.
http://www.slideshare.net/suissapg/blog-e-midiassociais

				

					
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Santo Large Hadron Collider, Batman!
				
06/06/2010
				
				
Valentin Kuznetsov acaba de apresentar um trabalho na Conferência Internacional sobre Ciência Computacional sobre a utilização do CERN MongoDB para os dados do Large Hadron Collider. O papel, o CMS de agregação de dados do sistema, está disponível como um PDF no ScienceDirect.
Um resumo
“CMS” significa Compact Muon Solenoid, um detector de partículas da física construída sobre o Large Hadron Collider. O projeto CMS publicado possui alguns quadrinhos que proporcionam uma agradável e simples explicação do que o CMS / LHC faz.
O LHC gera enormes quantidades de dados de todas as variedades, que é distribuído através de uma rede mundial. Ele envia mensagens de status para alguns dos computadores, informações do trabalho de monitoramento para outros computadores, informações contábeis ainda em outro lugar, e assim por diante.
Isto significa que cada local tem consultas especializadas que pode fazer sobre os dados que possui, mas até agora tem sido muito difícil para consultar através de toda a rede.


Como funciona
O sistema de totalização MongoDB usa como cache. Ele verifica se Mongo tem a agregação que o usuário está pedindo e retorna-o, caso contrário, o sistema faz a agregação e salva-o Mongo.
Eles consultam o sistema usando uma SQL, linguagem simples, como a que eles transformam em uma consulta MongoDB. Então, algo como file = “abc”, execute> 10 torna-se “file:” abc “,” executar: (“$ (gt”: 10)). (Não é o mesmo que o SQL, mas o código para isso poderia ser interessante para pessoas que querem usar consultas SQL com MongoDB).
Se o cache não contém a consulta solicitada, o sistema itera sobre todos os lugares do mundo que poderia ter essa informação e consulta-los, recolhendo os seus resultados. Em seguida, ele mescla todos os resultados, fazendo uma espécie de “GROUP BY” operação baseada em pré-identificação dos grupos e insere as informações agregadas no cache.
Ele foi construído usando o driver Python.


Objetivos
Eles estão ansiosos para testá-lo em campo e escalar horizontalmente o sistema com sharding. Como se trata de uma grid aggregation/querying tool, eles também estão interessados na sua aplicação a problemas fora do LHC e o CERN.

				

					
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Sistema de prioridades em PHP e MongoDB
				
29/05/2010
				
				
Eu queria começar a aprender sobre NoSQL especificamente sobre o MongoDB e nada melhor como fazer algo na pratica. Passei por alguns momentos de dificuldade especialmente no update, já que era a primeira vez.
Eu fiz ele  todo orientado a objetos, primeiro comecei com a conexão com o banco de dados
[php]

class conexao{

function __construct(){

$nome_banco      = ‘prioridades’;

$nome_collection = ‘tarefas’;
$this->conexao = new Mongo();

$this->db = $this->conexao->$nome_banco;

$this->collection = $this->db->$nome_collection;
header (‘Content-type: text/html; charset=utf-8′);

}

}

[/php]
Sem muitos problemas aqui, a unica coisa, foi o utf8, pois tive alguns problemas de codificação na hora de inserir os dados, se você rodar esse código, ele já vai criar o banco e a collection automaticamente caso ela não exista.
O metodo de mostrar um registro especifico tem um segredinho, que é a criação de um MongoID, sem ele não consegui encontrar o registro. O findOne, só retorna 1 documento.
[php]

function mostrar($_id){

$mongo_id = new MongoID($_id);

return $this->collection->findOne(array(‘_id’ => $mongo_id));

}

[/php]
O metodo que usei para listar é bem simples
[php]

function listar($filter){

return $this->collection->find($filter);

}

[/php]
A parte de inserir um documento no banco de dados, foi bem fácil também. Para inserir, você coloca em um array todas as informações, o campo e o valor dele.
[php]

function inserir(){

$this->query = array(

‘UsuarioID’  => $this->UsuarioID,

‘Usuario’    => $this->Usuario,

‘Tarefa’     => $this->Tarefa,

‘Tipo’       => $this->Tipo,//Obrigatório, idéia, outro

‘Prioridade’ => $this->Prioridade

);

$this->collection->insert($this->query);

}

[/php]
O método de exclusão também não tem segredos, é só criar o MongoID que esta tudo certo
[php]

function excluir(){

$this->mongo_id = new MongoID($this->_id);

$this->collection->remove(array(‘_id’ => $this->mongo_id));

}

[/php]
Agora vamos lá, a parte que eu tive mais dificuldade que foi o update. No update, é preciso usar o $set para alterar um campo especifico da collection, sem ele, ele vai alterar o documento todo, vai remover todo o resto e vai manter apenas o campo que você passar ali. Uma dificuldade que eu tive, foi que o $set só funciona com aspas simples, com aspas duplas ele definitivamente não funcionou.
[php]

function mudar_tarefa(){

$this->mongo_id = new MongoID($this->_id);

$this->collection->update(array(‘_id’ => $this->mongo_id), array(‘$set’ => array(‘Tarefa’ => $this->Tarefa)), false);

}
function mudar_prioridade(){

$this->mongo_id = new MongoID($this->_id);
if($this->modo==’up’){

$this->collection->update(array(‘_id’ => $this->mongo_id), array(‘$inc’ => array(‘Prioridade’ => 1)), false);

}elseif($this->modo==’down’){

$this->collection->update(array(‘_id’ => $this->mongo_id), array(‘$inc’ => array(‘Prioridade’ => -1)), false);

}

}

[/php]
O $inc, serve para incrementar um valor em mais 1 ou menos 1, isso ai você pode especificar da maneira que você quiser. Lembrando que você tem que criar o MongoID para poder alterar o documento.
Essa ai é a classe que usei para fazer o sisteminha. As minhas dificuldades foram bobas, mas só vendo isso agora, pois não consegui encontrar em nenhum lugar sobre isso, principalmente sobre as aspas simples.
Ta aqui o download para quem quiser baixar.
http://www.megaupload.com/?d=5I0VX4I4

				

					
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Mitos sobre NoSQL
				
29/05/2010
				
				
Com essa onda de NoSQL pra cá, NoSQL pra lá, muitos ainda tem muitas duvidas em relação ao NoSQL, de quando usar, como usar e etc. E como não podia deixar de ser, vários mitos estão rodeando esse novo conceito de banco de dados.
Afinal o que é NoSQL?
NoSQL é uma nova forma de bancos de dados, que não usam apenas os comandos SQL que você está acostumado, SELECT, UPDATE, DELETE e todas as váriaveis dele. Normalmente essas instruções foram trocadas por funções e muitas vezes já em oop.
Não é só porque ele não usa instruções SQL que ele é melhor que o banco de dados que você usa. Os bancos de dados atuais, são muito antigos,  o MySQL por exemplo começou em 1994, utilizando o modelo relacional de tabelas, isso é um conceito tão antigo quanto esses bancos de dados. Os bancos de dados NoSQL aproveitam e corrigem erros como a dificuldade de escalar esses bancos de dados.
Pra que serve?
Um dos mitos do NoSQL é que só 10% dos sites de hoje em dia, devem usar o NoSQL. Isso na verdade é uma interpretação errada, a idéia na afirmação é que 90% dos sites não sentiriam uma melhora consideravel de performance. Isso é verdade imagine um blog com 10 visitas diárias, qualquer banco de dados atual serve pra essa aplicação, até mesmo se você tiver 10mil visitas diárias.
Mas isso não siguinifica que você não possa usar um banco de dados NoSQL para a sua aplicação. Se você quiser usar um banco de dadso NoSQL no seu blog de 10 visitas diárias, isso não te impede de nada.
Se não preciso porque usar?
Você pode ter um site, que é bastante visitado o seu banco de dados estar aguentando bem, mas você quer gerar alguns logs, seja para estatisticas ou para qualquer outra coisa. Seria bastante viavel usar um banco de dados desses, porque você vai ter muitos dados, você vai precisar consultar de forma rápida e fácil, um NoSQL seria ótimo para isso.
Onde usar?
Muito se tem visto sobre usar o NoSQL em aplicações web de grande porte, porem ela pode ser usada em qualquer tipo de aplicação, você pode usar na web ou no desktop, não tem limites para isso.
Não posso usar NoSQL com um banco de dados relacional
Você pode e deve usar um NoSQL com algum banco de dados relacional que você use. Você pode até usar vários tipos de NoSQL e um MySQL por exemplo. Pode usar um NoSQL para cache dos dados, outro para os registros de logs e assim por diante, claro que você não precisa disso, mas você pode fazer.
Qual posso usar?
Você pode usar qualquer NoSQL, porem se você quer começar no mundo NoSQL eu aconselharia um banco de dados orientado a documentos, eu creio que seja o mais próximo de um banco de dados relacional, e são extremamente faceis de se usar. Apesar de serem bastante parecidos, eles tem conceitos diferentes, por exemplo, você não precisa de uma tabela para comentarios e uma para posts, você coloca tudo no mesmo documento(como se fosse uma tabela).
Considerações finais
Como vocês puderam ver, um NoSQL pode ser usado para qualquer tipo de aplicação, seja web como desktop, pequena, média ou grande. Porem as vezes você pode sentir mais diferença estruturando corretamente o seu banco de dados atual do que mudando completamente para um NoSQL.
A vatagem de um NoSQL é a alta escalabilidade a velocidade de inserção e de consulta desses bancos são absurdos. Eles vieram para arrumar problemas que os bancos de dados relacionais tem e que não foram projetados nem imaginados na época que o sistema relacional foi criado.

				

					
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VoltDB: Escalabilidade de NoSQL em SQL
				
29/05/2010
				
				
A empresa VoltDB (uma empresa fundada pelo Mike Stonebraker, o mesmo que criou  o PostgreSQL) anunciou ontem o release oficial do VoltDB: um banco de dados relacional com suporte à ACID e, segundo a empresa, facilmente escalável como alguns bancos de dados NoSQL.
VoltDB
A premissa principal do VoltDB é simples: ele é diferente da maioria dos bancos de dados relacionais de hoje, que se baseiam em designs antigos e que foram concebidos bem antes dos bancos de dados com workloads “web-scale”. Os bancos de dados tradicionais podem “desperdiçar” mais de 90% do seu tempo com tarefas burocráticas, como logging, lagging e gerenciamento de buffer.  O VoltDB utiliza processamento in-memory e elimina vários destes overheads que ocorrem em bancos de dados relacionais e ainda consegue manter a consistencia transacional (ACID). Com isso, o VoltDB consegue ser 50x mais rápido do que RDBMS tradicionais.
Em alguns testes, o VoltDB conseguiu se sair tão bem ou melhor se comparado com bancos de dados NoSQL que utilizam armazenamento key-value. Os mesmos testes demonstram que o VoltDB pode escalar quase linearmente: em uma determinada máquina, ele conseguiu processar 56.000 TPS e em um cluster com 12 máquinas, ele conseguiu processar 560.000 TPS.
Ao que parece, o VoltDB é uma grande promessa, pois possibilita uma escalabilidade fácil e eficiente sem abandonar o modelo relacional, no qual a maioria dos desenvolvedores hoje está acostumada e no qual boa parte dos sistemas é baseado.
artigo retirado de: http://escalabilidade.com/2010/05/26/voltdb-escalabilidade-de-nosql-em-sql/
Acho válido fazer alguns testes com ele pois ele possui 2 licensas a free e a paga(que por sinal é meio carinha)






Open-Source Community Project
Commercial Subscription



Recommended for developers and proof of concept deployments. This edition is unsupported and most likely to be used in non-mission critical applications.
Recommended for production environments that demand scale and availability. Professional support, maintenance and commercial licensing terms make the Enterpise Edition the right choice for critical deployments.


Base System




High-performance, ACID-compliant DBMS
Yes
Yes


Scale-out capability
Yes
Yes


High availability, node failover (K-safety)
Yes
Yes


Disk snap-shot persistence
Yes
Yes


Data connector to file system (spooling)
Yes
Yes


Support SLA
 
 


Community forums
Yes
Yes


Email, Phone

Yes


Operating system certification

Yes


Support hours

8AM – 5PM


Response time

8 hours


License
 
 


License
GPL
Commercial


Commercial embedding rights
Within GPL products only
Yes


Annual Subscription Price
Community Edition
 Commercial Edition


Base-system – 4-node cluster (“node” = a server of any type, with any number of CPU cores, RAM, etc.)
Free
$15,000 USD/year


Additional nodes (“node” = a server of any type, with any number of CPU cores, RAM, etc.)




Price per node for nodes 5 through 12
Free
$3,200/node/year


Price per node for nodes 13 and above
Free
$2,800/node/year


Three-year subscription discount

25%



Additional Support Offerings



Enhanced Premium Support

Extends the standard support SLA to include 24 x 7 support hours and 2-hour response time. Price is in addition to annual subscription above.
$18,000


Quick Start Service

Five day professional services engagement to build initial proof of concept (POC), install it into the environment and run benchmarks. Includes full training on using and building VoltDB applications. Additional T&E charges may apply.
$25,000


Onsite Group Training (2 day)

Onsite two-day training class on using and building VoltDB applications. Additional T&E charges may apply.
$7,500


Live Instructor-Led Online Training Classes

VoltDB instructor-led online training in various aspects of VoltDB from installation and operation to building VoltDB client libraries and VoltDB applications. Each 3-hour course will include training materials, interactive training and question and answer.
$500






				

					
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Converter MySQL para MongoDB
				
20/05/2010
				
				

Notando que a maioria dos programadores PHP utilizam MySQL e para você começar a usar o MongoDB ncessita de uma base de dados para começar a programar sua funções, tive a idéia de criar um conversor simples de MySQL para MongoDB. Aqui vou explicar o seu código e como é simples utilizar o MongoDB com PHP.
Criei uma interface bem simples para que possamos enviar os dados sem precisar ficar mudando no código.
Interface do meu conversor
Essa interface enviará, via POST, as variáveis de conexão com o banco de dados MySQL.
$host = isset($_REQUEST['host_mysql']) ? $_REQUEST['host_mysql'] : “localhost”;
$user = isset($_REQUEST['user_mysql']) ? $_REQUEST['user_mysql'] : “usuario”;
$pass = isset($_REQUEST['pass_mysql']) ? $_REQUEST['pass_mysql'] : “senha”;
$db   = isset($_REQUEST['db_mysql']) ? $_REQUEST['db_mysql'] : “teste_latin”;
Agora é hora de criar a conexão com o MongoDB utilizando uma extensão instalada no php: http://github.com/downloads/mongodb/mongo-php-driver/mongo-1.0.6-r1-php5.3vc6ts.zip
try{
$conexao = new Mongo(); //abre conexão com o MongoDB
$db_mongo = $conexao->$db; //cria a database com o mesmo nome do MySQL
}
catch(MongoConnectionException $e){
die(“<h1 class=’erro’>Erro do banco de dados MONGODB – Inicie o servidor do MongoDD!</h1><span class=’dica’>Dica: Entre no prompt do windows<br />
cd \ <br />
cd mongodb<br />
cd bin<br />
mongod </span>”);
}

Caso o seu MongoDB não esteja rodando o script indicará o erro e mostrará a forma como iniciar seu MongoDB no Windows.
Para conseguirmos pegar o nome de todas as tabelas da nossa database no MySQL utilizamos a seguinte query:
$query_pega_tabelas = “SHOW TABLES”;
O nome do nosso campo contendo as tabelas será:
$index_tabelas = “Tables_in_”.$db; //nome do array com o valor do nome das tabelas via SHOW TABLES

Onde a variável $db será o nome da nossa database no MySQL. Após pegarmos os nomes das nossas tabelas é hora de irmos tabela por tabela pegando seus dados e inserindo-os, não será necessário pegar os metadados(tipo, tamanho) dos campos pois o MongoDB não necessita dessas informações.
if($result_pega_tabelas=mysql_query($query_pega_tabelas)){
while($arr_pega_tabelas[] = mysql_fetch_assoc($result_pega_tabelas)){
}
$rs_charset=mysql_query($query_charset);
foreach($arr_pega_tabelas as $c=>$v){
if(is_array($v)){
foreach($v as $a => $b){
echo “<h3>Tabela: “.$b.”</h3>”;
$nome_tabela = $b;
$query_pega_dados = “EXPLAIN “.$nome_tabela;
if($result_pega_dados=mysql_query($query_pega_dados)){
$arr_pega_dados = array();
while($arr_pega_dados = mysql_fetch_assoc($result_pega_dados)){
$arr_totalis[$nome_tabela][] = $arr_pega_dados;
}//fim while
}//fim if query pega dados
}//fim foreach
}//fim if array
}//fim foreeach
Geramos uma collection para cada tabela existente no MySQL.
foreach($arr_totalis as $c => $v){
$query = ‘select * from ‘.$c;
$collection = $db_mongo->$c;
$rs_select = mysql_query($query);
echo “Inserindo em “.$c.”<br />”;
echo “<pre>”;
while($arr_dados = mysql_fetch_assoc($rs_select)){
Precisamos codificar nossos valores, assim como os campos, em utf8. Porém caso nosso banco já esteja em utf8 não será necessária a conversão. Para isso criei um pequena função utilizando iconv.
foreach($arr_dados as $c => $v){
$obj[utf8_encode_suissa($c)] = utf8_encode_suissa($v);
}//fim foreach
$arr[] = $obj;
}//fim while
$erro = 0;
No caso meu banco que será convertido está codificado em latin1, correspondente ao charset iso-8859-1. Essa função vai ao final do script.
function utf8_encode_suissa($s) {
return iconv(‘iso-8859-1′, ‘utf-8′, $s);
}
Após a conversão para utf8 inserimos o objeto codificado, com a função insert(), na nossa collection que terá o mesmo nome que a tabela correspondente no MySQL.
foreach($arr as $cc => $vv){
if(!$collection->insert($vv)){
echo “Não inseriu”.print_r($c) ;
$erro++;
$var_erro[] = var_dump($vv);
}//fim if
}//fim foreach
Caso tenha ocorrido algum erro mostrará-o com var_dump, só para ter uma noção de como os dados estão estruturados.
if($erro > 0){
echo “<h3>Aconteceram os seguintes erros:</h3>”;
foreach($var_erro as $f => $g){
var_dump($g);
}//fim foreach
}//fim if
echo “</pre>”;
}//fim foreach
}//fim if
Ao término do script você poderá entrar no phpMoAdmin, ferramenta para manipular as bases e as collections do MongoDB, e ver na lista das databases sua nova base criada.
phpMoAdmin
O scrip completo com a interface para inserir os dados se encontra em: http://www.nosqlbr.com.br/conversor_mysql_mongodb.zip



				

					
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Introdução ao NoSQL
				
19/05/2010
				
				
O termo NoSQL foi usado pela primeira vez em 1998 como o nome de um banco de dados relacional de código aberto  que não possuía um interface SQL. Seu autor, Carlo Strozzi, alega que o  movimento NoSQL “é completamente distinto do modelo relacional e  portanto deveria ser mais apropriadamente chamado “NoREL” ou algo que  produzisse o mesmo efeito”. Porém o termo só voltou a ser assunto  em 2009 por um funcionário do Rackspace, Eric Evans, quando Johan  Oskarsson da Last.fm queria organizar um evento para discutir bancos de  dados open source distribuídos.
NoSQL são diferentes sistemas de armazenamento que vieram  para suprir necessidades que os bancos de dados  tradicionais(Relacionais) são ineficazes. Muitas dessas bases apresentam  características muito interessantes como alta performance,  escalabilidade, replicação, suporte à dados estruturados e sub colunas.
O NoSQL surgiu da necessidade de uma  performance superior e de uma alta escalabilidade. Os atuais bancos de  dados relacionais são muito restritos a isso, sendo necessário a  distribuição vertical de servidores, ou seja, quanto mais dados, mais  memória e mais disco um servidor precisa. O NoSQL tem uma grande  facilidade na distribuição horizontal, ou seja, mais dados, mais  servidores, não necessariamente de alta performance. Um grande  utilizador desse conceito é o google, que usa computadores de pequeno e  médio porte, para a distribuição dos dados, essa forma de utilização e  muito mais eficiente e econômica. Alem disso, os bancos de dados NoSQL  são muito tolerantes a erros.
No caso dos bancos NoSQL toda a a informação necessária  estará agrupada no mesmo registro, ou seja, em vez de você ter o  relacionamento entre várias tabelas para formar uma informação ela  estará em sua totalidade no mesmo registro.
Os bancos NoSQL são subdivididos pelo seu núcleo, ou seja,  como ele trabalha com os dados. Que são: Wide Column Store/Column  Families, Document Store, Key Value/Tuple Store,  Eventually Consistent Key Value Store, Graph Databases, Object Databases, Grid Database  Solutions, XML Databases. Lista retirada de http://nosql-database.org/
Key/Value  Store
Esse é o tipo de banco de dados NoSQL mais simples o  conceito dele é uma chave e um valor para essa chave, mas ele é o que  aguenta mais carga de dados. Esses tipos de bancos de dados, são o que  tem a maior escalabilidade.

Berkeley DB
Tokyo Cabinet
Project Voldermort
MemcacheDB
SimpleBD

Wide  Columns Store
Fortemente inspirados pelo BigTable do google eles  suportam várias linhas e colunas, alem disso ele permite subcolunas.  Alem do BigTable do google outros que usam essa tecnologia são:

HBase(Apache)
HiperTable
Cassandra(Apache)

Document Store
Baseado  em documentos XML ou JSON, podem ser localizados pelo seu id unico ou  por qualquer registro que tenha no documento.

CouchDB(Apache)
MongoDB
Riak
RavenDB

Graph  Store
Com uma complexibilidade maior esses bancos de dados  guardam objetos e não registros como os outros tipos de NoSQL. A busca  destes itens são feitas pela navegação destes objetos.

Neo4J
InfoGrid
HyperGraphDB
BigData

Column  Oriented Store
Esses são bancos de dados relacionais, porem eles  tem caracteristicas do NoSQL a principal diferença deles é que os dados  são armazenados em colunas, ajudando na escalabilidade.

Vertica
MonetDB
LucidDB
Infobright
Ingres/Vectorwise

Como  apresentado no gráfico, os key-value aguentam maior quantidade de  registros, enquanto os grafos são mais complexos, a vantagem disso é bla  bla bla.

Em um projeto, não necessariamente você precisa usar só um  banco de dados nosql, você pode usar ele com qualquer outro banco de  dados. Os bancos nosql são indicados para grandes cargas de dados,  exigência de velocidade na consulta e escrita em grandes volumes de  dados. Ainda segundo o gráfico 90% dos sites atualmente podem usar sem  problemas algum os bancos de dados tradicionais, pois o ganho de  performance não seria tão siguinificativo, para os 10% restantes é  aconselhavel o uso do NoSQL.
A idéia que o conceito NOSQL nos passa é que ele não pode  ser generalizado como a resposta de todos seus problemas, mas sim para  problemas específicos.
Banco de dados Relacionais
O que é: Baseia-se em que todos os dados estão guardados em tabelas, pelo  conceito de entidade e relacionamento. Os dados são separados de forma  única tentando diminuir ao máximo a redundância. Pois a  informação é criada pelo conjunto dos dados, onde são as relações entre  as tabelas que fazem esse serviço.
Características: tabelas, schema definido, hierarquia,  redundância mínima, entidade e relacionamento, formas normais,  transações ACID(Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade).
Necessidades: Sistemas locais, sistemas financeiros, sistemas corporativos, segurança da informação, consistência dos dados.
Marcas: DB2, Firebird, InterBase, Microsoft  SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL
Cases: SAP, OpenERP, Previdência Social, Caixa, Itaú, Salesforce, Vale.
Banco de Dados NOSQL
O que é: Uma solução alternativa para os bancos de dados relacionais, possuem uma alta escalabilidade e desempenho
Características: registros, schema-free, tolerância a falha, escalabilidade,  clusterização, mapreduce, sharding.
Necessidades: Sistemas em nuvem, análises sociais, alta escalabilidade,  performance na consulta/escrita, replicação.
Cases: Twitter, Facebook, Digg, Amazon, LinkedIN, Google, Yahoo, The New York Times, Bit.ly.

				

					
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MongoDB vs CouchDB – Porque escolhi o MongoDB
				
14/05/2010
				
				
Aposto todas as minhas  fichinhas que todos que quiseram estudar NoSQL ficaram na duvida de qual  dos dois usar, MongoDB ou CouchDB, mesmo que tenha ido para um  cassandra ou qualquer outro NoSQL.
A duvida fica muito maior, porque são dois  banco de dados muito semelhantes(orientado a documentos) e bastante  usados. Vou colocar aqui o meu relato sobre o MongoDB e o CouchDB.
CouchDB
Quando vi as  possibilidades do NoSQL, o primeiro banco de dados que vi foi o CouchDB,  fiquei louco para começar a aprender ele, fazer alguns projetos e tudo  mais, porem, dei uma olhada muito rápida no site deles, e não vi uma  versão pra Windows. Falem o que quiserem, mas muita, muita gente e todo  mundo sabe disso, faz tudo no Windows e se não tiver uma versão pra ele,  não vão usar, vão continuar com o MySQL.
Demorei meses para voltar  para o NoSQL, mas sempre com aquela vontade de realmente aprender um  desses novos bancos de dados. Voltando aquele tesão inicial em aprender o  NoSQL, vi muitos códigos usando o CouchDB, muita gente usando, muitas  coisas pela internet sobre ele. Isso foi um ponto forte pra mim em  relação a outros, quando vi que o CouchDB era incubado pela Apache, a  balança pesou mais um pouquinho.
Já que o NoSQL é uma técnologia extremamente  nova, eu queria pensar a longo prazo, várias vezes fiquei me perguntando  as vantagens entre esses bancos de dados. Confesso que quando vi uma  pesquisa falando sobre os bancos de dados que as pessoas mais tinham  vontade de aprender, apontando o CouchDB como segundo, ele ganhou mais  um ponto, em primeiro vinha o cassandra, porem ele ainda não tinha  instalação pra windows. O PHP é muito forte, e um dos fatores principais  é a grande comunidade e excelente documentação que eles possuem, levei  isso em consideração na hora da escolha do NoSQL.
O CouchDB vinha cada vez  mais ganhando pontos comigo, mas na mesma pesquisa, o terceiro colocado  era o MongoDB, resolvi olhar ele mais de perto, uma vez que queria dar o  ponta pé inicial.
MongoDB
Cheguei para olhar o MongoDB só por olhar mesmo, só para ir pro  CouchDB com a consciencia limpa. Lia alguma coisa sobre ele, já  pensava, mas o CouchDB faz isso também. Mas uma coisa começou a me  chamar a atenção, o MongoDB para instalar era só baixar no site e  extrair em algum diretório. Isso me chamou a atenção, pois o CouchDB  precisava de algumas dependencias para rodar. Logo baixei e instalei,  naquele momento comecei a pensar mais sobre ele, um coraçãozinho  cresceu.
Rodei  uma linha de comando, e está lá, um NoSQL funcioando direitinho. Isso  foi tão empolgante, que não achava que pudesse melhorar, olhei no site  do MongoDB, e para rodar com o PHP bastava instalar uma DLL. Fui lá e  instalei a dll.
A facilidade me encantou, porem ainda pesava a incubadora do  CouchDB e todas os outros pontos. Analizando mais um pouco o CouchDB vi  que era preciso vários includes para fazer ele funcionar com PHP, menos  pontos pra ele, uma vez que o MongoDB se saiu muito bem nessa. Agora fui  colocar lado a lado a documentação.
Não precisei olhar muito  para saber o escolhido, na imensa documentação do php.net esta uma  documentação para o MongoDB.  Foi ali que parei de ler o CouchDB e ler  sobre o MongoDB. MongoDB funcioando na minha maquina, documentação no  php.net, documentação no próprio site do MongoDB era incrivel, não tive  mais tempo para o CouchDB.
Benchmark
Felix Geisendörfer fez uma referência em PHP, que foi  super-fácil para portar para MongoDB. Seu benchmark diz a respeito da  inserção dos dados e não sobre consultas e atualizações. Agora  comparando seus resultados para CouchDB com o meu para MongoDB (tempo em  ms):

Como você pode  ver o MongoDB é um pouco melhor. Aqui estão os números:



N º  de inserções


Couch Tempo  Total (seg)


Couch / Doc  (ms)


Mongo Tempo Total  (seg)


Mongo / Doc (ms)




1
0,0015


1,46


0,0005


0,5




2
0,0015


0,75


0,0004


0,2096




3
0,0017


 0,56


0,0005


0,1604




4
0,0017


0,44


0,0005


0,1190




5
0,0018


 0,36


0,0005


0,1060




6
0,0019


 0,32


0,0006


0,0931




7
0,0021


0,3


0,0006


0,0847




8
0,0022


0,27


0,0007


0,0789




9
0,0023


0,25


0,0007


0,0734




10
0,0025


0,25


0,0007


0,0721




50
0,007


0,14


0,0024


0,0476




100
0,0136


0,14


0,0044


0,0442




500
0,0687


0,14


0,0253


0,0505




1000
0,1361


0,14


0,0372


0,0372




2500 
0,4686


0,19


0,0278


0,0372




5000 
0,9165


0,18


0,0488


0,0371




7500 
1,5116


0,2


0,0835


0,0098




10000 
2,3111


0,23


0,1065


0,0111




25000 
6,8684


0,27


0,2711


0,0107




50000 
15,8227


0,32


0,5430


0,0109




100000 
35,3071


0,35


1,7697
0,0177




250000 
104.0009


0,42


6,4533


0,0258




500000 
230.6021


0,46


11,7684


0,0235




750000 
352.7959


0,47


17,0473


0,0227




1000000


487.3284


0,49


18,4376


0,0184













Analisando  os dados do gráfico e da tabela podemos perceber que o tempo real do  MongoDB quase sempre esta uma casa(decimal) abaixo do CouchDB, ou seja,  enquanto o CouchDB demora 0,0025 o Mongo DB, para o mesmo conjunto de  instruções, demora 0,0007 segundos. E por conseguinte notamos que no  final da inserção de 1 milhão de registros o CouchDB demora 487.3284 e o  MongoDB 18,4376 segundos ao total. É um tempo considerável a se levar  em conta


Conclusão
Posso ter puxado o saco do MongoDB, mas a facilidade de  instalação, sem dependencias nem nada, só instalar uma dll no meu php e  rodar, foi fator decisivo. No meio do caminho da comparação, o processo  foi tão simples que parei por ali. Ao ver a documentação do php.net vi  que ali o MongoDB tinha o apoio que eu esperava. Apesar de muitas  pessoas estarem entrando no NoSQL indo direto pro CouchDB o MongoDB tem  uma comunidade bastante forte, a facilidade dele como um todo é  incrivel, isso conta muitos pontos.
Eu escolhi o MongoDB, mas  vou estudar o CouchDB e o Cassandra. Eles são tão faceis, que quero  aprender nem que seja um pouco de cada um deles, mas estou estudando a  fundo o MongoDB.

				

					
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Diaspora um facebook mais seguro e descentralizado
				
13/05/2010
				
				
O Facebook vem recebendo muitas críticas por causa da privacidade dos dados, este projeto tem a intenção de descentralizar o servidor, ou seja, distribuí-lo em vários servidores e que não exista um central. Logo os dados vão “conversar” entre si.
E vocês acham que isso seria possível com que banco de dados? Na verdade a pergunta derradeira seria com qual banco NOSQL ele será possível.
Com certeza veremos novidades nessa área, provavelmente els vão modificar algum já existente. É esperar para ver!
http://www.joindiaspora.com/

				

					
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I Encontro NOSQL Brasil
				
12/05/2010
				
				

Sobre

O movimento noSQL está transformando completamente a forma com que as pessoas olham para os dados – empresas como Twitter, Facebook e Google são alguns dos usuários desta tecnologia.



Os motivos que levam estas e outras empresas ao redor do mundo a utilizar um noSQL são variadas. Em geral, envolvem escalabidade e performance que não conseguimos obter com os tradicionais bancos de dados relacional.



O noSQL Brasil é o primeiro encontro brasileiro que visa apresentar, promover e discutir as tecnologias “noSQL”. Para isso, serão realizadas palestras sobre as diversas abordagens noSQL com exemplos práticos e demonstrações, bem como um painel onde será discutido como e quando utilizar noSQL.



O movimento noSQL está transformando completamente a forma com que as pessoas olham para os dados – empresas como Twitter, Facebook e Google são alguns dos usuários desta tecnologia.


Os motivos que levam estas e outras empresas ao redor do mundo a utilizar um noSQL são variadas. Em geral, envolvem escalabidade e performance que não conseguimos obter com os tradicionais bancos de dados relacional.


O noSQL Brasil é o primeiro encontro brasileiro que visa apresentar, promover e discutir as tecnologias “noSQL”. Para isso, serão realizadas palestras sobre as diversas abordagens noSQL com exemplos práticos e demonstrações, bem como um painel onde será discutido como e quando utilizar noSQL.
Agenda



Sábado, 15 de Maio de 2010


08.00
- Credenciamento


08.30
- Abertura

Alexandre Porcelli, OpenSpotLight


09.00
- noSQL anti-patterns

Gleicon Moraes, Locaweb


10.00
- Performance e simplicidade com Chave/Valor utilizando REDIS

Luiz Fernando Teston, OpenSpotLight


10.45
- Coffee break


11.20
- O papel do REST no Neo4J e CouchDB, um comparativo

Guilherme Silveira, Caelum


12.10
- Introdução ao MongoDB – direto da fonte!

Alberto Lerner, 10gen


13.00
- Almoço livre (não incluso)


14.30
- Tio: um NoSQL made in Brasil

Rodrigo Strauss, 1bit


15.20
- Nas Nuvens com KVM, JBoss REST-Easy e InfiniSpan

Edgar Silva & Samuel Tauil, Red Hat Brasil


16.10
- Coffee break


17.00
- Divide et impera – Processamento massivo com Hadoop, Pig e HBase

Vinicius Carvalho, SambaTech


17.50
- Estudo de caso: avaliando o Apache Cassandra como cache distribuído

Julio Viegas, GlobalCode


18.40
- Painel de Discussão


19.30
- Happy Hour!



(*) Esta agenda pode ser alterada sem aviso prévio.
maiores informações
http://nosqlbr.com/

				

					
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Yahoo!, O Grande Case do Hadoop Para Big Data
				
12/05/2010
				
				
O Hadoop está ganhando cada vez mais mais aceitação comercial. Estamos vendo uma série de sinais de sua crescente popularidade. Conversamos recentemente com um executivo do Yahoo! e ficou bastante claro que a empresa está reconstruindo seu futuro no armazenamento distribuído e em tecnologias de análises de grandes volumes de dados.
É um caminho similar ao que estamos vendo com as grandes redes sociais e fornecedores de computação em nuvem. O Facebook usa o Hadoop para fazer análises sociais mais elaboradas que fortalecem a capacidade de fornecer o alto nível estabelecido de qualidade das suas recomendações sociais. O Windows Azure também está adotando o Hadoop.
Em uma ligação recente do Eric Baldeschwieler, vice-presidente do Hadoop, para o Yahoo!, foi falado que o Hadoop está no núcleo da reconstrução do Yahoo!, sendo indispensável para seu futuro.
Perguntamos para ele por email o que o Hadoop acrescentará para o futuro do Yahoo!.
Aqui está sua declaração preparada:
“A visão do Yahoo! é se tornar o centro da vida das pessoas online fornecendo experiências relevantes na web. Pense no Hadoop como uma camada da fundação sob dois dos mais preciosos empreendimentos do Yahoo!: seus dados de usuários e sua coleção de conteúdo diversificado. Para o Yahoo!, o processamento e análise de dados é a chave para a compreensão da sua enorme audiência global, enriquecendo produtos e conectando os usuários com anunciantes.
Como o Hadoop está cada vez mais se tornando um armazém de dados para o Yahoo!, a empresa espera acelerar o ritmo de inovação em todas as experiências de seus consumidores e anunciantes.”
O Yahoo! começou a usar o Hadoop inicialmente em 2006 como um projeto de ciência para processar e analisar grandes conjuntos de dados. Eles desenvolveram um protótipo em 20 nodes(instâncias). Hoje, o Yahoo! gerencia mais de 25.000 nodes de análise e processamento de dados.
O Yahoo! descobriu que o desenvolvimento de seus produto poderia ser feito em uma fração de tempo com o Hadoop. Eles viram que poderiam jogar máquinas em um projeto para processar cada vez mais rápido e assim rentabilizar mais aceleradamente. O que antes levava 29 dias pode ser feito em menos de um.
Como resultado, o Yahoo! começou a integrar o Hadoop em todas as partes do seu negócio. A empresa esvaziou os dados do departamento de TI e os armazenou em um cluster.
Hoje, o Yahoo! utiliza o Hadoop para determinar a melhor posição da publicidade e para otimização de conteúdo. Por exemplo, a empresa começou a testar a forma como a otimização trabalha na página inicial, servindo conteúdo relevante ao usuário. E funcionou. O Yahoo! viu um aumento de 150% nas métricas de engajamento dos usuários com sua home.
O Hadoop está se tornando o padrão para processamento dados e analytics em redes sociais, em projetos como o genoma, no IBM Big Sheets e vários outros. Alguns vêem isso como prova de que ele ganhou aceitação comercial. E recentemente houve um grande aumento no número de vagas para uso da tecnologia no mercado. Já temos notícias também de algumas empresas usando Hadoop no Brasil. E você, aposta no uso do Hadoop se tornando cada vez mais mainstream?
Quem será o próximo grande player dos projetos relacionados a Big Data? Alguém disse Cassandra?
artigo retirado de: http://readwriteweb.com.br/2010/05/11/yahoo-ve-no-hadoop-a-solucao-de-seus-problemas/

				

					
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Migrando do SQL para MongoDB + Mapreduce
				
11/05/2010
				
				
Pesquisando sobre MongoDB hoje, acabei achando um PDF, muito simples, que mostra como funcionaria a migração de um SQL para MongoDB.

Vejam aqui o pdf.
Daqui e aqui.

				

					
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Como fazer um benchmark com PHP
				
11/05/2010
				
				
Quem está começando com nosql deve estar maravilhado com todo o potencial. E para o ego ficar maior ainda, é legal medir o tempo de carregamento e fazer um benchmark no seu código.
É só você usar essa função:
[php]

function getTime(){

	static $tempo;

	if( $tempo == NULL ){

		$tempo = microtime(true);

	}

	else{

		echo ‘Tempo (segundos): ‘.(microtime(true)-$tempo).”;

	}

}

[/php]
Com isso você vai saber o tempo extado que o seu script vai levar para carregar. Para você usar essa função é muito fácil também:
[php]

getTime();

//aqui você coloca o teu código

getTime();

[/php]
E é isso ai, aproveitem e coloquem aqui nos comentários o benchmark de vocês. @suissacorp obrigado pela função.

				

					
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Páginação PHP com MongoDB
				
11/05/2010
				
				
Um post rápido sobre a fácilidade de páginação com o MongoDB e PHP e todas as outras linguagens.
Com esse simples código, você pode começar a fazer a sua páginação em PHP e MongoDB:
[php]

$cursor->limit(400)->skip(0);

[/php]
Esse é o “substituto” do LIMIT 0,400

Essa fácilidade ainda vem com um forte aliado, o count:
[php]

$cursor->count(true);

$cursor->count();

[/php]
O primeiro count vai retornar a quantidade TOTAL de todos os registros que foram retornados na consulta sem o limit. No nosso exemplo aqui, estamos limitando a 400 registros, mas a quantidade de registros total era de 5 milhões. No segundo count retornamos só o que esta sendo exibido, no caso 400 registros.
A partir dai você já sabe, só da um for na quantidade total dos registros, e montar as páginas.

Mas tome cuidado com esse exemplo que te dei, pois ele pode retornar muitas, muitas páginas mesmo, dependendo da quantidade de registros que você tenha, por isso, faça uma páginação mais detalhada #ficadica.
Como vocês podem ver, a páginação é algo muito simples em relação ao MySQL por exemplo, pois não precisamos consultar novamente o banco de dados para saber a quantidade total de registros.

				

					
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Como instalar o CouchDB no Windows
				
07/05/2010
				
				
Hoje eu já estava largando mão de tentar instalar o CouchDB no Windows pois havia ficado preso na instalação do ICU (International Components for Unicode), que é um pré-requisito. Estava seguindo este tutorial http://wiki.apache.org/couchdb/Installing_on_Windows
Quando um camarada que eu comentei no slideshare dele http://www.slideshare.net/theoziran/nosql-com-couchdb-e-php me indicou esse site http://www.brunomlopes.com/software/couch-db-binaries
Foi lá que eu encontrei o Santo Graal do CouchDB no WINDOWS, ehehehhe, UM INSTALADOR! Porém eu ja tinha instalado o Erlang, então não sei se é necessário instalar anteriormente ou ele faz tudo. Só sei que meu CouchDB ta rodando lindamente e não é nem preciso de tutorial para isso. #ficadica
http://people.apache.org/~mhammond/dist/0.10.0/setup-couchdb-0.10.0.exe
Um bom começo com é usar essas classes e ir fuçando, exatamente o que estou a fazer.
http://wiki.apache.org/couchdb/Getting_started_with_PHP
Boa Sorte.

				

					
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Lighttpd + MongoDB + PHP + MySQL + Servidor direto do pendrive(USB)
				
07/05/2010
				
				
Quem já não teve vontade de testar o mundo nosql, mas ou não conseguiu instalar, ou teve preguiça ou não queria mudar para o linux? Aposto que mais de 90%.
Vendo essa necessidade, aproveitei o programa Lighty2Go que já vem com Lighttpd, php e MySQL, aproveitei e fiz algumas modificações e coloquei o MongoDB e PHP juntos, e de bonus o phpmoadmin, que serve para administrar o MongoDB.
Ele funciona de forma extremamente simples, depois de você baixar os arquivos extraia no pendrive ou em qualquer lugar do seu computador. Depois é só iniciar o servidor

Quando você iniciar o servidor, ele vai estar na porta 81, ou seja, para acessar ele você deve entrar em http://localhost:81
Para administrar o MySQL acesse:

http://localhost:81/phpmyadmin/
Para ver o phpinfo:

http://localhost:81/phpinfo
Para ver o phpmoadmin:

http://localhost:81/moadmin.php
Os arquivos do seu site você pode colocar tudo dentro de HTDOCS.

Fica ai esse excelente pacote, com um dos melhores servidores web o lighttpd, com a melhor programação o PHP, com o melhor banco de dados MongoDB, e o antigo melhor, MySQL.
Download
http://www.megaupload.com/?d=A1MVB1YP

http://rapidshare.com/files/384566309/Lighty2Go.rar.html


				

					
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Como instalar Cassandra no Windows
				
07/05/2010
				
				
Hoje de manhã me deparei com a facilidade de instalar o Cassandra no Windows então vamos começar baixando a última JDK(Java SE Development Kit) e vai precisar do Cassandra, lógico,http://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/cassandra/0.6.1/apache-cassandra-0.6.1-bin.tar.gz

Extraia o Cassandra para uma pasta a sua escolha. (Eu usei c:\cassandra)
Defina as seguintes variáveis de ambiente(Painel de Controle > Sistema > Avançado > Variáveis de Sistema)

JAVA_HOME (para o diretório onde você instalou o JRE, este não deve ser o diretório bin. Meu exemplo: C:\Arquivos de programas\Java\jdk1.6.0_20)
CASSANDRA_HOME (para o diretório que você extraiu os arquivos na etapa 1 – c:\cassandra)



Modifique o arquivo de configuração Cassandra como você gosta e não se esqueça de      atualizar as localizações dos diretórios de um UNIX como caminho para algo      em seu diretório do Windows (no meu exemplo o arquivo de configuração está      localizado em c:\cassandra\conf\storage-conf.xml
<CommitLogDirectory>C:/cassandra/data/commitlog</CommitLogDirectory>

<DataFileDirectories>

<DataFileDirectory>C:/cassandra/data/data</DataFileDirectory>

</DataFileDirectories>
ATENÇÃO
Essas linhas não existem no arquivo padrão, então pode colá-las sem problema. Eu coloquei mais para o final do arquivo.
<CalloutLocation>C:/cassandra/data/callouts</CalloutLocation>

<BootstrapFileDirectory>C:/cassandra/data/bootstrap</BootstrapFileDirectory>

<StagingFileDirectory>C:/cassandra/data/staging</StagingFileDirectory>
Abra o cmd e execute o cassandra.bat arquivo (no meu exemplo está localizado em c:\cassandra\ bin\cassandra.bat)
Você      pode verificar que Cassandra está funcionando, ao tentar se conectar ao      servidor. Para fazer isso, abra um novo cmd e executar o cassandra-cli.bat arquivo      a partir do diretório bin.
c:\cassandra\ bin\cassandra.bat

connect localhost/9160
Caso ainda assim não esteja rodando tente excutar o cassandra.bat e o cassandra-cli.bat apartir do C:\cassandra. Ex.:
cd cassandra

bin\cassandra.bat
E pronto nosso Cassandra já está pronto para uso.


				

					
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Armazenar arquivos com MongoDB
				
07/05/2010
				
				
O MongoDB também oferece recursos que vão além das operações de banco de dados. Por exemplo, ele oferece uma boa solução para armazenar arquivos grandes e pequenos no banco de dados.
Os arquivos são automaticamente divididos em blocos. Se MongoDB é executado em um ambiente de auto-sharded, pedaços de arquivo também são replicados em vários servidores.
Armazenar arquivos é surpreendentemente muito difícil, um problema para resolver de forma eficiente, especialmente quando você precisa gerenciar um grande número de arquivos. Salve arquivos em um sistema de arquivos local muitas vezes não é boa solução.
Um exemplo dessa dificuldade é o problema que o YouTube tinha eficientemente servir miniaturas de milhões de vídeos , ou mesmo os cortes realizados pelo Facebook eficientemente servir milhares de milhões de fotos .
MongoDB resolve este problema através da criação de duas coleções internas: os arquivos collection para manter informações sobre os metadados de arquivos e os chunks collection mantém informações sobre os pedaços do arquivo.
Se você quer armazenar um arquivo de vídeo grande, você usaria um código como este:
[php]$metadata = array(

<pre> "filename" => "path.avi",

 "downloads" => 0,

 "comment" => "This file is foo bar",

 "permissions" => array(

  "crodas" => "write",

  "everybody" => "read",

 )

);

$grid = $db->getGridFS();

$grid->storeFile("/file/to/path.avi", $metadata);[/php]
Como você pode ver é simples de entender. #ficadica
parte retirada do artigo: http://www.phpclasses.org/blog/post/118-Developing-scalable-PHP-applications-using-MongoDB.html




				

					
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Eu tenho que me preocupar com SQL Injection no MongoDB?
				
07/05/2010
				
				
Geralmente, com MongoDB não estamos construindo a partir de consultas SQL,  logo ataques SQL Injection não são um problema.
No MongoDB as consultas são representados como BSON. Normalmente a linguagem de programação oferece uma maneira conveniente de construir estes objetos que está livre da injeção. Qualquer caracter especial não afetará o banco pois ele será apenas uma string.
Javascript
Alguns cuidados são apropriados quando utilizando Javascript. Por exemplo, quando usando o $ em uma consulta, não concatenar fornecido usuário declaração de dados para compilar o código Javascript, o que seria análogo a uma vulnerabilidade de injeção SQL. Felizmente, a maioria das consultas em MongoDB pode ser expresso sem Javascript. Além disso, podemos misturar os dois modos. É uma boa idéia para fazer todos os campos fornecidos pelo usuário ir direto para um campo BSON.
Você pode usar db.eval () com valores fornecidos usuário, você pode usar o CodeWScope ou você pode fornecer argumentos extras para sua função. Algo como: function (db.eval (userVal ){…}, user_value); Isto irá assegurar que você obterá user_value enviadas como dados em vez de código.
As vezes é útil construir um objeto BSON onde a chave é fornecida pelo usuário. Nessas situações, as chaves precisam ter substituições.  O usuário pode enviar uma $ valor com a_chave.meu_objeto onde {$algo: “coisas”}. Então podemos ver alguns casos:

Inserindo. Inserção no banco de dados não fará nenhum dano. Nós não estamos executando esse objeto como uma consulta, estamos inserindo os dados no banco de dados.
Update. Atualização (consulta, obj) permite $ operadores no domínio obj. $ Onde não é suportado em atualização. Alguns operadores são possíveis, que manipulam o documento único – assim, as chaves devem ser escapadas.
Consultando. Geralmente este não é um problema, como por (x: user_obj), cifrões não são de nível superior e não ter nenhum efeito. Em teoria, pode-se deixar o usuário criar uma consulta completamente dele e fornecê-la ao banco de dados. Nesse caso, a verificação por $ nas chaves é importante. No entanto, isso seria um caso muito raro.

Artigo semi traduzido de http://www.mongodb.org/pages/viewpage.action?pageId=7209106

				

					
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Alguns números do Twitter
				
06/05/2010
				
				
Fiquei pasmo coma quantidade de informação
-50 milhões de tweets/dia
-300 mil novas contas/dia
- O Twitter gera 7 TB/dia, 2 PB/ano.
- Solução para logs com Scribe após tentar com syslog-ng.
- Hadoo p/HDFS para armazenamento e processamento distribuído. Pig para analise.
- Projeto próprio para gerenciar grafos sociais. FlockDB.
- Estão migrando de MySQL com memcached para Cassandra. Particionar MySQL leva a muitos pontos de falha, é computacionalmente pesado e demanda mais trabalho.
- Deploy em mais de 1000 maquinas em menos de 1 minuto com BitTorrent (Murder).
Agora me pergunto seria possível sem NOSQL?

				

					
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Fault Tolerance LOL
				
06/05/2010
				
				


				

					
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Como Instalar MongoDB no Windows com Wamp
				
06/05/2010
				
				
Postei recentemente no nosso grupo de nosql no google groups, sobre como instalar o MongoDB e PHP no Windows. Achei a instalação extremamente fácil e vou ensinar pra vocês agora.
Baixe o mongodb essa é a versão 32 bits se o teu pc for 64, baixa esse a versão 64 bits aqui. Enquanto  baixa, vai lá no C: e cria duas pastas:

mongodb

data

Dentro da pasta data cria uma pasta chamada db
Vai ficar extamente assim:
c:/mongodb

c:/data/db
Assim  que acabar o download do mongodb, extraia todos os arquivos para a pasta  mongodb, todos aqueles bin, includes e etc…
Pronto, agora vamos em Iniciar > Executar > e digite: CMD

Agora no prompt de comando digite “cd..” sem aspas, até chegar no c:\

Dai entre na pasta bin do mongodb com o comando:

cd  mongodb\bin

e digite mongod

mongod mesmo, com o d no final

Pronto o  teu servidor está rodando.

Se quiser pode acessar a página do mongodb em http://localhost:27017 se  entrar esta tudo ok.

Agora vamos juntar o MongoDB e PHP instalando as dll’s do driver php usando o wamp, mas o processo é bem semelhante se você quiser instalar o MongDB e PHP sem usar o WAMP.

O WAMP usa o php 5.3 vc6 ts. Vamos baixar esse drive:

http://github.com/downloads/mongodb/mongo-php-driver/mongo-1.0.6-r1-php5.3vc6ts.zip
No  site do MongoDB tem um monte de drivers pra outros projetos e outras  versões do PHP:

http://www.mongodb.org/display/DOCS/Downloads

Extraia  a dll do MongoDB para a pasta do PHP, no WAMP você coloca em:

C:\wamp\bin\php\php5.3.1\ext

obs.:  esse caminho é do meu wamp, veja onde tu instalou ele.
Agora vai lá no iconezinho do WAMP fecha ele e abre denovo, quando  aberto clica uma vez nele vai em PHP > php extensions e procura por  php_mongo.dll a hailita ele.

Fecha e abre o WAMP novamente.
Pronto, já é  pra tudo funcionar. Entrem em http://www.phpmoadmin.com/

Baixa ele e coloca na tua pasta do apache, a que tu usa para rodar as  páginas.
Aqui esta um exemplo de uma página:
[php]

<?php

$conexao = new  Mongo();

$db = $conexao->testebd;

$collection =  $db->usuarios;
function getTime(){

    static $tempo;

    if( $tempo == NULL ){

        $tempo =  microtime(true);

    }else{

        echo ‘Tempo  (segundos): ‘.(microtime(true)-$tempo).”;

    }

}
getTime();
for($i=0;$i<1000000;$i++){ //1 milhão de registros.

    $obj = array( "title" => "Calvin  and Hobbes", "author" => "Bill Watterson" );

    $collection->insert($obj);

}

$filter = array(

    "title" => "Calvin and Hobbes"

);

$cursor = $collection->find($filter);

$cursor->sort(array("title" => 1))->limit(4)->skip(0);

var_dump($cursor->count(true));

var_dump($cursor->count());

getTime();
echo  "<br/><br/><br/>";
foreach ($cursor as $obj) {

    echo  $obj["title"]. " – " . $obj["_id"] . "<br/>\n";

}

$conexao->close();

?>

[/php]
Isso mesmo, ele vai inserir  1 milhão de registros e vai retornar o tempo, já botem o resultado aqui para agente comparar.
Abraços

				

					
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Meu Benchmark – pequeno comparativo MySQL e MongoDB
				
06/05/2010
				
				
Inserindo/lendo
array(“title” => “Calvin and Hobbes”);
No MYSQL – Inserção



inserindo 50k
Tempo (segundos): 26.963586091995
inserindo 50k
Tempo (segundos): 35.74323797226
inserindo 50k
Tempo (segundos): 27.360780954361
inserindo 50k
Tempo (segundos): 27.239809989929
LEITURA dos 200k: Tempo (segundos): 0.16633296012878

MongoDB – Inserção



inserindo 50k
Tempo (segundos): 6.9094848632812
inserindo 50k
Tempo (segundos): 9.049604177475
inserindo 50k
Tempo (segundos): 4.2792370319366
inserindo 50k
Tempo (segundos): 10.331115007401
LEITURA dos 200k: Tempo (segundos): 0.14360809326172
As vezes a uma diferença de 100% mas provavelmente pode ser pelo sistema estar escrevendo outras coisas no HD, pq não deixei só os testes rodando.
Mas já é uma boa comparação.

Leitura Mysql:

$q = “select COUNT(*) total from teste_mysql where title=’Calvin and Hobbes’”;
getTime();
mysql_query($q);

Leitura Mongo

getTime();
$filter = array( “title” => “Calvin and Hobbes” );
$cursor = $collection->find($filter);
//$cursor->sort(array(“title” => 1))->limit(4)->skip(0);
var_dump($cursor->count(true));
//var_dump($cursor->count());
getTime();

Código mysql
[php]

<?php

$linkk = mysql_connect("localhost","root","****");

mysql_select_db("testes", $linkk);

function getTime(){ static $tempo; if( $tempo == NULL ){ $tempo = microtime(true); } else{ echo ‘Tempo (segundos): ‘.(microtime(true)-$tempo).”; } }

$q = "insert into teste_mysql VALUES(‘Calvin and Hobbes’)";

getTime();

for($i=0;$i<50000;$i++){

	mysql_query($q);

}

getTime();

echo "<br />";

exit;

?>

[/php]
Código mongoDB
[php]

<?php

$conexao = new Mongo();

$db = $conexao->testes2;

$collection = $db->teste_mongo2;
function getTime(){static $tempo; if( $tempo == NULL ){ $tempo = microtime(true); } else{ echo ‘Tempo (segundos): ‘.(microtime(true)-$tempo).”; } }
getTime();
for($i=0;$i<50000;$i++){

	$obj = array( "title" => "Calvin and Hobbes" );

	$collection->insert($obj);

}
getTime();

	$filter = array( "title" => "Calvin and Hobbes" );

	$cursor = $collection->find($filter);

	var_dump($cursor->count(true));

getTime();
echo "<br />";
$conexao->close();

exit;

?>

[/php]

				

					
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MemCached no Windows e integração com o Wamp Server
				
05/05/2010
				
				
O que é Memcache?
É um serviço que roda stand-alone na máquina, que utiliza uma ou mais portas, e que pode ser inicializado, parado e reinicializado conforme necessidades. Ao contrário da sessão do PHP, que é visível somente dentro do escopo de acesso do usuário (claro que existem maneira de compartilhar sessões), o memcache é visível dentro de toda aplicação, ou seja, se tivermos 100 usuários on-line, eles compartilharão o mesmo cache.
A funcionalidade principal dele consiste em armazenar “qualquer coisa” na memória (RAM) do servidor para uso posterior. Segundo o site do próprio, ele é “um sistema distribuído de alto desempenho para o cacheamento (armazenamento) de objetos na memória, genérico por natureza, mas feito para aumentar a velocidade de sites dinâmicos, diminuindo a carga sobre o banco de dados”.

Quando usar o Memcache?
Suponhamos que você tenha um site que faz várias e várias consultas ao MySQL para exibir uma página e, algumas delas, demoram mais de 1 seguro para ser executada… Isso significa que o seu site não está otimizado e, obviamente, está mais lento do que poderia ser.
A maioria dos servidores – de qualidade – hoje em dia, já vêm com ele instalado… Caso você precise instalar ele no seu, recomendo dar uma olhada no site oficial( http://www.danga.com/memcached/ ) para maiores detalhes.

O que é e como é armazenado
Pense no Memcached como uma tabela de hash gigante. Toda informação individual armazenada possui basicamente 3 elementos:


Identificador: um texto com tamanho máximo de 250 caracteres que identifica um corpo de informação. Equivale à chave primária com a qual já estamos acostumados a trabalhar no modelo relacional. Não há regras com relação ao seu valor: sendo assim, você é livre para identificar suas informações como quiser.
Tempo de duração: o tempo (em segundos) que o Memcached manterá esta informação na memória. O tempo máximo suportado é 30 dias.
Corpo: a informação em si. No caso do Memcached, esta possui tamanho máximo de 1 Mb. Se for pouco pra você, sempre é possível dividir a sua informação em mais de um bloco, compactá-la ou, se preferir, alterar o código fonte do Memcached (eu o li inteiro, e é BEM fácil de entender (se você souber C)).


Lembre-se: não se trata de um banco de dados.

Instalação
Baixe os binários do memcached no site http://code.jellycan.com/memcached/ (pegue os binários win32).
Descompacte o conteúdo do arquivo onde desejar (usei c:memcache), você deverá ter os seguintes arquivos dentro da pasta:
memcache.exe
Abra o terminal do windows. Executar cmd
Instale o memcache com o seguinte comando: c:memcachememcache.exe -d install
Inicialize o serviço com o seguinte comando: c:memcachememcache.exe -d start
Agora com o memcache instalado e iniciado, vamos a configuração do WAMP, antes de mais nada é preciso fazer o download da dll do memcache para windows neste endereço:
php5.2 http://downloads.php.net/pierre/php_memcache-5.2-Win32-vc6-x86-20090408.zip
php5.3 http://downloads.php.net/pierre/php_memcache-cvs-20090703-5.3-VC6-x86.zip
Cole a dll em C:\wamp\bin\php\php5.3.0\ext e cole essa dll dentro, feche o WAMP, inicie-o novamente.
Clique com o botão esquerdo no icone do wamp > php > php extensions > habilite a extensão memcache. Pronto, agora é só fazer um teste com o script postado abaixo e está tudo certo.
[php]
<?php
// Exemplo extraído do site www.php.net
$memcache = new Memcache;
$memcache->connect("localhost",11211);echo "Server's version: " . $memcache->getVersion() . "n";
$tmp_object = new stdClass;
$tmp_object->str_attr = "test";
$tmp_object->int_attr = 123;
$memcache->set("key",$tmp_object,false,10);
echo "Store data in the cache (data will expire in 10 seconds)n";
echo "Data from the cache:n";
var_dump($memcache->get("key"));
?>
[/php]

				

					
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Bancos de dados não relacionais e o movimento NoSQL
				
05/05/2010
				
				
O CouchDB é um dos mais famosos no time dos key-value stores. Ele usadocumentos para definir uma estrutura no banco, armazenando uma chave associada ao um documento. Um documento é apresentado como JSON. Por exemplo:
{
  "Subject": "Bancos não relacionais"
  "Author": "Nico Stepat"
  "PostedDate": "10/15/2009"
  "Tags": ["database", "nosql", "rest"]
}
Repare a estrutura dos dados é definido através da aplicação, o CouchDB não exige nada, apenas um documento JSON.
Talvez o CouchDB ficou famoso por causa da simples API REST e do uso do JSON, ou da interface grafica bonita ou por causa dos views interessantes usando Map-Reduce ou da replicação Multi-Master ou por que foi escrito em Erlang (como esse eesse também). Seja que for, a promessa principal do NoSQL – sendo escalável – o CouchDB não compriu ainda. Ele não é distribuído sozinho, e precisa de ajudaexterna para tal.
Outra forma de dar alguma estrutura aos dados ficou famosa por causa do Google Bigtable. A idéia é não salvar os dados em linhas como estamos acustomados pelos bancos relacionais. Os dados serão salvos através de colunas. Veja a diferença:
Row-Oriented (3 rows presentes – Nome, Salário, Data):
João,1432.00,15/10/2009
Maria,1511.00,13/10/2009
Pedro,1721.00,01/10/2009
Column-Oriented (mesmo exemplo):
João,Maria,Pedro
1432.00,1511.00,1721.00
15/10/2009,13/10/2009,01/10/2009
No column-oriented vem primeiro TODOS os dados da primeira coluna Nome, depois a segunda coluna Salario e por último a coluna Data.
O artigo completo se encontra em:  http://blog.caelum.com.br/2009/10/30/bancos-de-dados-nao-relacionais-e-o-movimento-nosql/

				

					
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Desenvolvendo aplicações escaláveis com PHP e MongoDB
				
05/05/2010
				
				
Ótimo tutorial no PHP Classes sobre como desenvolver aplicações escaláveis com MongoDB
http://www.phpclasses.org/blog/post/118-Developing-scalable-PHP-applications-using-MongoDB.html

				

					
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Humongous Data at Server Density: Approaching 1 Billion Documents in MongoDB
				
05/05/2010
				
				
Impressionante marca!
http://www.10gen.com/webinars/event_boxedice_10may5

				

					
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