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Crogioli, alambicchi e beute, dove mettere i 

Crogioli, alambicchi e beute, dove mettere i

 

 
 
Tags:  cassandra  pycon  pycon4  databases  python 
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Published:  November 02, 2011
 
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Slide 1: Crogioli, alambicchi e beute Dove mettere i vostri dati Simone Deponti (simone.deponti@abstract.it)
Slide 2: Il problema della persistenza 1.Problema fondamentale dell'informatica 2.Soluzione semplice: file 3.Soluzione complessa: sistemi di storage
Slide 3: Cenni storici 1960 1970 1980 2000 COBOL ●CODASYL ● C ●RDBMS ● C++ ●OO-DB ● Java ●NoSQL ●
Slide 4: Gli sfidanti SQLAlchemy BigTable ZODB
Slide 5: SQLAlchemy: ORM e oltre 1.ORM: semplificano l'uso di SQL ● ● No problemi compatibilità Più sicurezza Compensazione feature Mappa oggetti su espressioni 2.Astrazione RDBMS ● 3.Non solo tabelle ●
Slide 6: SQLAlchemy: in azione
Slide 7: SQLAlchemy Forza 1.Semplice ● Debolezze 1.Programmazione generica difficile 2.Difficile con ● API “scala” bene Come sviluppo Come prestazioni 2.Veloce ● ● Definizioni schemi labili Strutture gerarchiche Normalizzazione Verticalizzazione ● 3.Flessibile 3.Scalabilità ● ●
Slide 8: SQLAlchemy: per chi • • Potenza (e problemi) del relazionale Ottimale se: • • • Strutture dati definite Collezioni omogenee Forte tipizzazione del dato • ~ 99% casi applicativi
Slide 9: ZODB: Object DataBase 1.Object database: il ritorno del filesystem 2.Inserimento oggetti nativi Python 3.Le referenze vengono registrate 4.Dinamico 5.Pickling
Slide 10: ZODB: in azione
Slide 11: ZODB Forza 1.Dinamismo 2. Programmazione generica e introspezione 3.Collezioni eterogenee 4.API trasparente Debolezze 1.“Listing cartella con 10000 files” 2.No index, no search 3.Scalabilità “differente”
Slide 12: ZODB: per chi 1.Definizioni schemi labili 2.Necessità di componenti generici 3.Indicizzare non è un problema 4.Esempio ● Content Management System
Slide 13: BigTable: distribuito 1.Problema strutture fortemente distribuite 2.Simile a RDBMS ● Concetto di record e colonna Famiglie di colonne Consistenza “a latere” 3.Differente da RDBMS ● 4.CAP Theorem ●
Slide 14: BigTable: cosa 1.Matrice sparsa ● ● Famiglie di colonne e colonne Righe, inserimento non atomico su intera riga (Id riga, Id colonna, timestamp) → valore Solo Cassandra 2.Matrice 3D ● 3.Matrice 4D ●
Slide 15: BigTable: con Python? 1.Hbase (BigTable classico) o Cassandra (BigTable + Dynamo) 2.Via Thrift ● Generazione protocolli binari multilinguaggio 3.Molto diverso da concetti base presenti
Slide 16: BigTable: in azione
Slide 17: BigTable Forza 1.Superscalabilità 2.Avaliability & Partition tolerance 3.Buon dinamismo Debolezze 1.API non intuitiva 2.Delega consistenza ● Fa del proprio meglio, non garantisce 3.Sforzo sviluppo applicativo ● Tablet e località
Slide 18: BigTable: per chi 1.Google, Facebook, Yahoo 2.Data mining su grandi moli ● Map/Reduce 3.Dati spezzati in microelementi 4.Necessità di distribuire aggressivamente
Slide 19: Conclusioni 1.Idee chiare: ORM + RDBMS 2.“robe”, “documenti”: OO-DB 3.Grandissime moli: BigTable
Slide 20: Per saperne di più • • • http://sqlalchemy.org/docs/ http://www.zodb.org http://www.julianbrowne.com/article/viewer/bre wers-cap-theorem http://wiki.apache.org/cassandra/DataModel http://github.com/digg/lazyboy • •
Slide 21: Credits 1.Brueghel the Elder 2.Rob Word 3.http://www.flickr.com/photos/gilest/1

   
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