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/)
- PostgREST (http://postgrest.com)

Nós iremos discutir as mais novas capacidades que foram adicionadas ao Oracle NoSQL Database e como elas simplificam o desenvolvimento de aplicações com NoSQL e o gerenciamento da implantação de aplicações produtivas. Escutar sobre casos de uso reais e como as empresas estão utilizando o Oracle NoSQL Database para endereçar os desafios relativos à escalabilidade, ao desempenho, à confiabilidade das aplicações. Esta sessão também debaterá as opções de implantação do Oracle NoSQL Database - on-premises ou na Nuvem. Exemplos de como otimizar e utilizar o Oracle NoSQL Database para obter seus máximo potencial serão apresentados.

Já se deparou com um projeto simples, mas dependente de persistência ou de uma estrutura de dados atrelada? Ou mesmo ficou curioso em conhecer um pouco mais sobre NoSQL mas achou complexo todos os exemplos ou formas de utilizar... Por esse e mais alguns objetivos, nasceu o JSDB, um banco de dados NoSQL, simples, minimalista e eficaz para persistência de dados.

O JSDB é escrito utilizando a Chrome's V8, implementado em Node.js, através dos algoritmos de I/O não bloqueantes e event-driven, o JSDB preserva os conceitos de ACID e sua implementação é simples e eficaz na persistência de um volume médio de dados. Utilizando HTTP já foram desenvolvidas interfaces de comunicação com o JSDB nas seguintes linguagens: Nativa (JS V8 - Node.js), Java, .NET e PHP, sendo facilmente portavel para qualquer outra linguagem desde que sejá feito o CLIENT seguindos os devidos protocolos de implementação com o banco.

API simples e intuitiva, uma resposta rápida para as primeiras perguntas apresentadas.

* O projeto JSDB é desenvolvido pela jspare.org, um projeto de código fonte aberto, e tem data de lançamento de sua versão pública programada para 11 de março.
* Seu desenvolvimento é independente, não financiada por qualquer instituição, a não ser a comunidade.

Os seguintes itens devem ser abordados:

Porque NoSQL? (

- Breve resumo do porque o JSDB foi escrito utilizando NoSQL.

Quem é a JSpare.org?

- Um pouco a respeito da motivação do desenvolvimento de novas soluções e frameworks.

O JSDB. :

- Entendendo o modelo de dados do JSDB;
- Instances, Domains e Keys.

- API:
- Integração NoSQL;
- Integração JAVA;
- Integração Unity 5;
- Como é facil portar o JSDB;

JSDB na prática;
- Case de Uso;

Atualmente utilizamos MongoDB em um sistema que processa uma média de 300k eventos por dia. O objetivo dessa paletra é compartilhar as lições aprendidas e técnicas de otimizações que utilizamos com foco nos seguintes pontos: Queries, Fields, Sort, Indexes, Replicação, Consistência de dados, Consumo de CPU/memória, Transação.

Paulo Motta, integrante do time de desenvolvimento do Apache Cassandra, vai apresentar as principais funcionalidades e aplicações dessa tecnologia através de exemplos práticos e casos de uso do mundo real. Ao final da palestra o participante saberá identificar as melhores situaçõas para utilizar o Cassandra bem como as últimas novidades do desenvolvimento dessa tecnologia.

A idéia da palestra é apresentar um overview do Cassandra com enfoque mais prático, a partir de exemplos de arquitetura e modelagem utilizados por grandes empresas de tecnologia como Netflix, Instagram e Spotify, e também apresentar as últimas novidades do desenvolvimento do Cassandra, como Materialized Views. Assim, a palestra deve agradar tanto ao público que conhece pouco o Cassandra quanto quem já conhece a tecnologia.

Com a evolução dos bancos de dados NoSQL tornou-se comum o desenvolvimento de aplicações cujos dados estão armazenados - e replicados - em múltiplos bancos de dados. Nesse cenário, modelar, integrar e desenvolver não é mais como era antigamente. Essa palestra discute arquiteturas, ferramentas e novos padrões de desenvolvimento que permitem explorar ao máximo as capacidades os diversos modelos NoSQL e facilitam sua integração com técnicas tradicionais do desenvolvimento de software.

Uma série temporal (time series) é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Se você está no mercado de IoT, esse tipo de dado será o que você vai armazenar cada vez que ler um sensor: data e valor.

Por 10 anos, temos armazenado na Way2 bilhões de medições periódicas em bancos de dados relacionais. Mas projetos cada vez maiores nos forçaram a repensar como trabalhar melhor com tantos dados desta natureza.

Nesta palestra, vamos analisar as opções de armazenamento deste tipo de dados e compartilhar nossa evolução em busca de sistemas rápidos e eficientes. Começaremos por maneiras criativas de se usar um banco de dados relacional, depois passaremos por modelos NoSQL, TimeSeriesDatabases e até mesmo como criar sua própria base de dados específica para seu contexto.