Data transformation as a means towards dynamic data storage and polyglot persistence

Legacy applications have been built around the concept of storing their data in one relational data store. However, with the current differentiation in data store technologies as a consequence of the NoSQL paradigm, new and possibly more performant storage solutions are available to all applications. The concept of dynamic storage makes sure that application data are always stored in the most optimal data store at a given time to increase application performance. Additionally, polyglot persistence aims to push this performance even further by storing each different data type of an application in the data store technology best suited for it. To get legacy applications into dynamic storage and polyglot persistence, schema and data transformations between data store technologies are needed. This usually infers application redesigns as well to support the new data stores. This paper proposes such a transformation approach through a canonical model. It is based on the Lambda architecture to ensure no application downtime is needed during the transformation process, and after the transformation, the application can continue to query in the original query language, thus requiring no application code changes

Uma abordagem baseada em métricas para explorar alternativas de esquemas de dados no processo de conversão de RDB para NoSQL

Orientadora: Profa. Dra. Leticia Mara PeresCoorientador: Prof. Dr. Marcos Didonet Del FabroTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 21/10/2020Inclui referências: p. 102-105Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Com o surgimento de novas aplicações surgiram também novos requisitos sobre os sistemas de armazenamento. Cenários envolvendo dados estruturados, semiestruturados e não-estruturados são cada vez mais comuns. Os bancos de dados relacionais (RDB, do inglês Relational Database), amplamente usados para armazenar dados de diversas aplicações, já não atendem de forma adequada todas as questões impostas pelos diferentes cenários. Como alternativa surgiram os bancos de dados NoSQL (do inglês, Not only SQL), flexíveis em relação ao modelo de dados e projetados para fornecer alta escalabilidade e disponibilidade. Bancos de dados relacionais e bancos de dados NoSQL coexistirão por longo período de tempo e, como consequência, novas abordagens para converter o modelo relacional para modelos de dados NoSQL foram propostas. No entanto, a maioria dessas abordagens se destina a conversão de dados relacionais para um modelo de dados NoSQL específico e fornecem pouco suporte para customizações do processo de conversão, como seleção de campos, tabelas, instâncias e outros aspectos relativos à customização do esquema de dados produzido. Além disso, há diversas formas de estruturar os dados (ou definir esquemas de dados) ao converter RDB para NoSQL. A escolha do esquema de dados adequado não é trivial e envolve vários aspectos, como o padrão de acesso aos dados, o nível de redundância de dados desejado, o tamanho do banco de dados NoSQL resultante, o esforço de manutenção da aplicação, dentre outros. Nesta tese é definida uma abordagem para converter e migrar dados relacionais para bases NoSQL orientadas a documentos e família de colunas, composta por uma etapa de avaliação de esquemas NoSQL candidatos. A abordagem usa grafos acíclicos direcionados (DAG, do inglês Directed Acyclic Graph) para especificar a estrutura das entidades que serão migradas para o modelo de dados NoSQL e, também, para representar o padrão de acesso da aplicação (consultas). Para avaliar a abordagem foram realizados experimentos envolvendo cenários de conversão de RDB para NoSQL compostos por diferentes esquemas NoSQL candidatos. Os resultados dos experimentos mostraram que a abordagem é eficaz para identificar cenários em que há maior esforço de implementação das consultas, auxiliando o usuário no processo de seleção de esquemas NoSQL, antes de migrar de dados. Palavras-chave: Transformação de dados. Bancos de dados relacionais. Bancos de dados NoSQL. Conversão de bancos de dados. Métricas. Avaliação.Abstract: With the emergence of new applications, new requirements on storage systems have also emerged. Scenarios involving structured, semi-structured and unstructured data are increasingly common. Relational databases, widely used to store data from different applications, no longer adequately address all issues imposed by different scenarios. As an alternative, NoSQL databases have emerged, which are flexible in relation to the data model and designed to provide high scalability and availability. Relational databases and NoSQL databases will coexist for a long period of time and, as a consequence, new approaches to converting the relational model to NoSQL data models have been proposed. However, most of these approaches are aimed at converting relational data to a specific NoSQL data model and provide little support for customizing the conversion process, such as selection of fields, tables, instances, and other aspects related to the customization of the data schema produced. In addition, there are several ways to structure the data (or ways to define data schemas) when converting RDB to NoSQL. The choice of the appropriate data schema is not trivial and involves several aspects, such as the data access pattern, the desired level of data redundancy, the size of the resulting NoSQL database, the application maintenance effort, among others. This thesis defines an approach to convert and migrate relational data to document-oriented and column family NoSQL models, composed of an evaluation step of candidate NoSQL schemas. The approach uses directed acyclic graphs (DAG) to specify the structure of the entities that will be migrated to the NoSQL data model and also to represent the application's access pattern (queries). To evaluate candidate schemas, a set of metrics and scores was defined, which aims to measure the coverage of the NoSQL schema in relation to the set of queries. As NoSQL schema and query are defined through DAGs, it is possible to perform evaluations and comparisons objectively. To evaluate the approach, we performed experiments involving RDB to NoSQL conversion scenarios composed by different candidate NoSQL schemas. The results of the experiments showed that the approach is effective to identify scenarios in which there is a greater effort to implement the queries, assisting the user in the process of selecting NoSQL schemas, before executing the data migration. Keywords: Data transformation. Relational databases. NoSQL databases. Database conversion. Metrics. Evaluation