Introdução
O Azure Cosmos DB é o banco de dados NoSQL totalmente gerenciado da Microsoft no Azure. Como um banco de dados NoSQL, o Azure Cosmos DB é horizontalmente escalonável e não relacional.
A escalabilidade horizontal permite que o Azure Cosmos DB dê suporte a tamanhos de dados muito além daqueles de um banco de dados relacional típico. A escalabilidade horizontal também significa que o banco de dados fornece desempenho previsível.
Para atingir esse nível de escalabilidade, os usuários precisam entender os conceitos, as técnicas com exclusividade para os bancos de dados NoSQL.
Cenário
Imagine que você trabalha para uma empresa nova de varejo que está desenvolvendo um banco de dados para gerenciar pedidos online. Você está trabalhando em uma proposta para um design de banco de dados eficiente usando a API de SQL central do Cosmos DB. Você forneceu um modelo de relacionamento de entidade para começar. Você quer fornecer o máximo possível em escalabilidade, desempenho e eficiência e, para isso, os dados precisam ser modelados corretamente.
O diagrama de relação de entidade (modelo de ER) a seguir apresenta os detalhes das nove entidades com que você trabalhará. O modelo relacional tem nove entidades em suas próprias tabelas.
O que faremos?
Neste módulo, usaremos o modelo de dados relacional existente e o reformularemos como um banco de dados NoSQL para o aplicativo de comércio eletrônico. Durante esse processo, você aprenderá os seguintes conceitos:
- Diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL: você vai explorar algumas das diferenças entre os bancos de dados NoSQL e os relacionais e entender por que eles são assim.
- Uso de padrões de acesso a dados de aplicativo para modelar dados: você descobrirá como a compreensão da maneira em que um aplicativo lê e grava dados influencia como modelá-lo para um banco de dados NoSQL.
- Inserção versus referência: você aprenderá quando inserir os dados no mesmo documento em contraste a quando armazená-los como uma documentação separada.
- Como escolher uma chave de partição: você aprenderá os principais conceitos necessários para escolher a melhor chave de partição para evitar partições quentes e otimizar as cargas de trabalho muito pesadas em termos de leitura ou gravação.
- Modelagem de dados de referência ou de pesquisa: por fim, você aprenderá a modelar dados que são usados como pesquisa ou referência para outros dados.
Qual é a meta principal?
Ao terminar este módulo e o módulo complementar, "Otimizar seu banco de dados usando padrões de modelagem avançados para o Azure Cosmos DB", você terá os conhecimentos e as habilidades para modelar e particionar corretamente os dados para um banco de dados NoSQL implantado no Azure Cosmos DB.
Depois de concluir este módulo, você poderá:
- Determinar os padrões de acesso para dados.
- Aplicar o modelo de dados e as estratégias de particionamento para dar suporte a um banco de dados NoSQL eficiente e escalonável.