Apresentar o conceito de Grafo, o OrientDB, as features de Grafo e Documento, as experiencias em projetos reais e o uso de OrientDB via rest ou Python.

Caso de uso MongoDB na ingresse.com

"Atualmente existe muito debate a respeito da habilidade das tecnologias NoSQL atenderem melhor as grandes demandas de processamento de dados em larga escala, do que seus predecessores, os RDBMS (Relational Database Management System). E realmente as tecnologias NoSQL, assim como computação em nuvem, surgiram da grande necessidade de se prover serviços escaláveis, pois os bancos de dados estão sendo pressionados/direcionados a oferecer escalabilidade horizontal. Estas tecnologias foram desenvolvidas com técnicas de armazenamento de dados (documento, chave/valor, tabular, grafo, etc) afim de suprir esses requisitos. Para entender um pouco melhor essas características/requisitos vamos entender um pouco sobre alguns conceitos básicos de sistemas distribuídos, em especial fazendo uma revisão do Teorema CAP (Consistency, Availability and Partition Tolerance). Alguns aspectos a respeito das tecnologias NoSQL e os requisitos atuais para sistemas de processamento de dados: 1) clustering e data sharding 2) modelo de dados flexível que suporte desenvolvimento incremental (eliminando aquelas longas discussões entre DBAs e desenvolvedores) 3) fácil integração com liguagens de programação focadas na Web, abstraindo detalhes da linguagem SQL Enquanto o cluster/sharding tem alguma relevância em algumas decisões, a velocidade de se colocar algo em produção a/ou modificá-la, e a facilidade para o desenvolvimento tendem a ser mais importantes. Então nesta apresentação veremos como o PostgreSQL atende vários desses requisitos por oferecer suporte nativo a JSON/JSONB, HStore (chave/valor), XML, oferecendo excelente indexação e otimização no armazenamento, e atendendo aos requisitos ACID, portanto tendo o melhor dos dois mundos. Sem contar o alto poder de extensibilidade que oferece pela possibilidade de escrever novos tipos de dados, mecanismos de indexação, linguagens procedurais, adaptadores de fontes de dados externas (SQL/MED), entre outras diversas características excelentes. Também veremos que o PostgreSQL pode, e na minha opinião deve, ser utilizado em conjunto com outras soluções de armazenamento de dados, inclusive com alguns projetos interessantes: - Mongres (https://github.com/umitanuki/mongres) - MongoLike (https://github.com/JerrySievert/mongolike) - PgREST (http://pgre.st/)"

"A palestra inicialmente discute a evolução das tecnologias NoSQL nos últimos 5 anos e se concentra em ir além da afirmação que NoSQL é bom para X e Y e não adequado para Z e W. Os principais tópicos apresentados em seguida são: * NoSQL é realmente novo? * Será que NoSQL é fácil e rápido de instalar, usar e manter? * O tão falado uso do NoSQL para armazenamento de BigData * NoSQL é barato? * A dúvida cruel: NoSQL e a performance "

Tópicos - Grafos - um pouco de teoria - Surgimento de bancos orientados a grafos - Neo4j - breve histórico - Primeiros passos com Neo4j - Vantagens - Quado não usar Neo4j

"- Apresentação do REDIS: conceitos e arquitetura - Estruturas de dados - Instalação e execução - Linha de comando - Bibliotecas - Apresentação de alguns casos de uso - Configurações avançadas "

"A idéia dessa palestra é adaptar partes da palestra do Joshua (um dos colaboradores do projeto) para explicar o conceito de grafo. Falarei também sobre a motivação da TinkerPop Blueprints e da linguagem Gremlin.

Pouca gente sabe, mas existe um banco de dados NoSQL da Oracle! E já está na versão 3.0! O banco de dados Oracle NoSQL armazena os dados num modelo chave-valor distribuído. Ele é projetado para fornecer armazenamento de dados altamente confiável, escalável e disponível através de um conjunto configurável de sistemas que funcionam como nós de armazenamento. Por trás de toda esta engenharia há uma tecnologia talvez mais conhecida: o Berkeley DB. Conheça mais sobre o Oracle NoSQL Community Edition, e também a versão Enterprise Edition.