Modelagem lógica de banco de dados NoSQL orientados a família de colunas com AML: uma aplicação prática no Apache Cassandra

Abstract

Contexto: Os bancos de dados (BD) NoSQL oferecem soluções para os desafios de performance e escalabilidade enfrentados pelos BDs relacionais tradicionais centralizados; no entanto, a sua modelagem apresenta desafios que dificultam sua implementação. Entre os BDs NoSQL, destaca-se o orientado à família de colunas, com maior popularidade o Apache Cassandra, devido a sua performance com latência de milissegundos em operações de escrita e leitura sobre Big Data. Problema: À medida que mais organizações adotam estes tipos de BDs, surge uma demanda crescente por diretrizes de modelagem lógica específicas. Objetivo: Por conseguinte, o objetivo deste trabalho é identificar limitações e avaliar a viabilidade da modelagem lógica no Apache Cassandra, um BDs orientados a família de colunas, utilizando o Aggregate Modeling Language (AML), cujos conceitos são fundamentados nos agregados do Domain-Driven Design (DDD). Método: Por meio da aplicação de oito abordagens de modelagem lógica utilizando AML a partir do mesmo modelo conceitual no Apache Cassandra. Resultados: Os testes demonstram que a linguagem AML é uma ferramenta eficiente de modelagem lógica no Apache Cassandra. Conclusão: Conclui-se que a AML é uma linguagem promissora para modelagem lógica em BDs NoSQL orientados à família de colunas, sendo eficaz na definição de agregados e construtores do DDD.