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  • ArangoDB: Um banco, uma linguagem e múltiplos data models

    Com a complexidade dos bancos de dados atuais, existem diversas características de persistência e estrutura de dados. De modo que, algumas vezes é necessário utilizar mais de um banco de dados, o que, em contra medida resulta numa maior complexidade uma vez que é necessário manter mais de uma instância de banco de dados. Conheça o ArangoDB, o verdadeiro canivete suíço dos bancos de dados.

  • Fazendo Grafos divertidos novamente com Java

    Os bancos de dados de grafos estão ficando cada vez mais populares, com diversos cases de sucesso que incluem empresas como Walmart, ebay além de diversas empresas do setor financeiro. Conheça mais sobre o banco de dados do tipo grafo, um novo paradigma na persistência dos dados que permite uma nova gama de possibilidades numa aplicação.

  • Eclipse JNoSQL: Uma API para diversos bancos de dados NoSQL

    Os bancos não relacionais estão presentes nas mais diversas áreas no mundo corporativo, porém as APIs são um problema, cada banco possui sua própria API, isso resulta num alto risco de vendor lock-in, além de uma grande perda de código e uma alta curva de aprendizagem para as novas classes e métodos para a integração. Conheça o Eclipse JNoSQL que visa facilitar a integração do Java com NoSQL.

  • 10 anos de Domain-Driven Design com Eric Evans

    Dez anos após o lançamento do livro Domain-Driven Design: Tackling Complexity in Software. Eric Evans fala sobre o que mudaria no seu livro e como o DDD mudou a maneira de construir sistemas.

  • Big Data com Apache Spark - Parte 1: Introdução

    O Apache Spark é um framework de big data construído para ser veloz, fácil de usar e com analises sofisticadas. Nesse artigo, Srini Penchikala mostra como o Spark ajuda no processamento e analise de Big Data com sua API padrão. Também compara o Spark com a implementação tradicional de MapReduce do Apache Hadoop.

  • O estado do NoSQL

    Stefan Edlich, professor acadêmico da universidade Beuth Hochschule de Tecnologia de Berlim, Alemanha, fez uma análise do NoSQL, considerando sua evolução, impacto financeiro, os padrões ou a falta deles, o cenário atual, os livros, os líderes e alguns recém-chegados, concluindo que NoSQL veio para ficar.

  • Análise do Livro LogStash: Gerenciamento de logs de forma simples

    O uso de ferramentas como cat, tail, sed awk, perl e grep não escala para um número maior de hosts e tipos variados de arquivos de log. Neste livro, James Turnbull argumenta de forma convincente pela utilização do LogStash para centralização de logs, explicando detalhes de sua implementação dentro do contexto de um projeto de tratamento de logs.

  • PostgreSQL: Armazenamento de dados em formato "schemaless"

    No mundo NoSQL, schemaless é um recurso largamente anunciado como vantagem competitiva. Basicamente, significa não se preocupar com normalização de dados. Em teoria, este recurso permite armazenar dados sem um conhecimento prévio de chaves ou tipos de dados. Este artigo apresenta uma solução ao utilizar o PostgreSQL para armazenar e tratar dados em formato schemaless usando o Hstore.

  • CouchDB, RESTful e um exemplo prático com PHP

    CouchDB, Banco de dados orientado a documentos e Restful são totalmente interdependentes, entenda de forma objetiva o que são cada um deles e veja uma aplicação prática utilizando PHP.

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