3 cosas clave a tener en cuenta al modelar datos en una base de datos NoSQL

Cuando se trata de modelar datos en una base de datos NoSQL, hay algunas cosas clave a tener en cuenta. Primero, es importante comprender la diferencia entre bases de datos relacionales y no relacionales. Las bases de datos relacionales, como MySQL, almacenan datos en tablas y filas. Las bases de datos no relacionales, como MongoDB, almacenan datos en documentos. Esto significa que cuando está modelando datos en una base de datos NoSQL, deberá pensar en cómo estructurar sus datos de una manera que tenga sentido para una base de datos basada en documentos. En segundo lugar, es importante tener en cuenta los tipos de consultas que deberá realizar en sus datos. En una base de datos relacional, normalmente usa SQL para consultar datos. Sin embargo, en una base de datos NoSQL, deberá usar un lenguaje de consulta diferente. Por ejemplo, en MongoDB, utilizará el lenguaje de consulta de MongoDB (MQL). Finalmente, es importante pensar en cómo indexará sus datos. En una base de datos relacional, normalmente indexa datos creando índices en tablas y columnas. Sin embargo, en una base de datos NoSQL, deberá indexar los datos de manera diferente. Por ejemplo, en MongoDB, puede crear índices en documentos y campos. Al tener en cuenta estas tres cosas, puede modelar datos en una base de datos NoSQL de una manera eficiente y escalable.

Las bases de datos SQL que se distribuyen en varias computadoras están diseñadas para romper con el modelo relacional. Existe una idea errónea común de que las bases de datos NoSQL carecen de un modelo de datos . El primer paso para crear un esquema es describir cómo se organizarán los datos. Debido a que cada tipo de base de datos NoSQL tiene su propio conjunto de modelos de datos, las diferencias entre ellos son naturales. Como resultado, el diseño del esquema será iterativo a lo largo de la vida de la aplicación. Una de las consideraciones más importantes al decidir qué base de datos NoSQL usar es el caso de uso para el cual el modelo de datos es más adecuado. Cada documento almacena múltiples campos y valores además de una amplia gama de tipos de datos y estructuras de datos.

Se ha desarrollado una variedad de lenguajes de consulta potentes para manejar varios tipos de valores de campo, y las consultas se pueden usar para recuperar valores de campo. Una base de datos NoSQL contiene una clave y una columna relacionada en cada fila, que se denominan familias de columnas. Es la estructura subyacente que almacena datos en cada uno de los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL. Aunque los detalles de cómo se organizan los datos son muy flexibles, a veces puede ser necesario incluso un sistema "sin esquema". Las bases de datos de documentos, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos suelen tener un lenguaje de consulta específico incorporado.

Ejemplo de esquema de base de datos Nosql

Una base de datos NoSQL es una base de datos no relacional que no utiliza el esquema tradicional basado en tablas de una base de datos relacional. Las bases de datos NoSQL a menudo se usan para almacenar grandes cantidades de datos que no son adecuados para una base de datos relacional, como datos que no están estructurados, tienen una gran cantidad de relaciones o cambian constantemente.

No es necesario usar un esquema fijo para administrar datos en bases de datos NoSQL porque no tienen una jerarquía. Debido al volumen de datos que se genera y consume, las bases de datos NoSQL se utilizan para almacenes de datos distribuidos con altos requisitos de almacenamiento. Twitter, Facebook y Google se encuentran entre las empresas que utilizan NoSQL para almacenar datos y crear aplicaciones web en tiempo real. Los datos pueden almacenarse en una base de datos clave-valor y utilizarse como un par de clave-valor recuperándolos de la base de datos. Los tipos de base de datos de colección y matriz asociativa son usos comunes de este tipo de base de datos NoSQL. Un tipo de documento normalmente sirve como base para los sistemas de administración de contenido (CMS), plataformas de blogs, análisis en tiempo real y aplicaciones de comercio electrónico. Los datos de la base de datos de gráficos se pueden utilizar para crear redes sociales, logística o mapas espaciales.

Las vistas de CouchDB se pueden definir en MapReduce usando el sistema. Según él, los almacenes de datos distribuidos no pueden garantizar más de dos de tres cosas. La consistencia es fundamental para la consistencia de los datos en general, incluso después de que se haya completado una operación. Si los servidores no pueden comunicarse entre sí, se debe mantener la tolerancia de partición.

Bases de datos Nosql: ¿La nueva normalidad?

La plataforma de base de datos NoSQL es más flexible y eficiente que la plataforma de base de datos relacional tradicional . Debido a que no requieren un esquema rígido, estos tipos de bases de datos suelen ser más fáciles de usar. Ellos, por otro lado, no tienen todas las capacidades de una base de datos relacional.

Modelado de datos Nosql

¿Qué es un modelo de datos NoSQL ? Este modelo no se basa en el uso de un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Como resultado, el modelo es ambiguo sobre cómo interactúan los datos entre sí, cómo se conecta todo.

8 patrones de modelado de datos en Redis es un libro excelente para aprender a modelar datos en Redis. Analiza ocho modelos de datos que se pueden usar para crear aplicaciones modernas sin las limitaciones de una base de datos relacional tradicional, que puede ser prohibitivamente costosa. La plataforma NoSQL permite la integración de dos tablas o colecciones separadas con una tabla. Como resultado, podrán comprender mejor su relación y encontrar todos los datos relevantes más fácilmente. Cada tabla es su propia vista en las aplicaciones NoSQL, lo que significa que su rendimiento es independiente de la aplicación. Una lista limitada (como las listas de un tamaño conocido) se integra como una lista ilimitada, mientras que una lista ilimitada se integra por separado como una lista ilimitada. En este caso es el indicado, por lo que se requieren las siguientes variables: el producto, el autor, la fecha de publicación, la calificación y el comentario.

El primer patrón tiene relaciones de muchos a muchos con lados ilimitados. En una base de datos relacional, debe realizar un seguimiento de varios tipos de productos dividiéndolos en tablas. Es posible diferenciar entre tipos de campos para colecciones usando Redis Stack. A medida que avanza en el patrón de depósito, reducirá los gastos generales almacenando y administrando datos de series temporales. Muchos casos de uso se pueden mejorar utilizando el patrón de revisión junto con datos en tiempo real. NoSQL le permite usar estos patrones en una variedad de formas para reducir la complejidad de las operaciones JOIN. Las operaciones pesadas de JOIN, como los sistemas de recursos humanos, los CMS, los catálogos de productos y las redes sociales, requieren el uso del patrón de árbol y gráfico.

No se basa en el uso de un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) para el refuerzo. Los datos se pueden almacenar en un disco, en una unidad de memoria o en ambos. El uso de Redis y NoSQL para crear aplicaciones se demuestra en varios ejemplos en Redis Launchpad.

Bases de datos Nosql: la mejor manera de almacenar datos no relacionales

Las bases de datos Somenosql, por otro lado, se pueden ejecutar en bases de datos relacionales. MongoDB y Cassandra, por ejemplo, utilizan el índice B-Tree, que se encuentra en una gran cantidad de bases de datos. El modelo gráfico utilizado en Neo4j no es compatible con bases de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL se están volviendo populares porque son más flexibles y eficientes que las bases de datos convencionales . No sorprende que una base de datos nosql sea una excelente opción si necesita un modelo de datos que no se base en el modelo relacional.

Cómo diseñar una base de datos Nosql

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que la mejor manera de diseñar una base de datos NoSQL depende de las necesidades específicas de la aplicación. Sin embargo, hay algunos consejos generales que se pueden seguir para garantizar que la base de datos esté diseñada de manera óptima. Primero, es importante comprender los datos que se almacenarán en la base de datos y las relaciones entre los datos. Esto ayudará a determinar el mejor esquema para los datos. A continuación, es importante elegir la tecnología de base de datos NoSQL adecuada para la aplicación. Hay una serie de diferentes tecnologías disponibles, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. Finalmente, es importante diseñar la base de datos para el rendimiento. Esto significa considerar cosas como la indexación y la fragmentación.

Con RDBMS normalizado, puede aprovechar las fortalezas inherentes del paradigma relacional. La principal ventaja de las bases de datos NoSQL es que pueden modelar agregados semiestructurados y entidades dinámicas. En lugar de entidades y relaciones, debe considerar cómo modelar NoSql en términos de jerarquía y agregados. la desnormalización, como se define en RDBMS, apaga efectivamente su base de datos a una base de datos NoSQL. Si solo necesita un subconjunto de un agregado, deberá unir el código, o si necesita un agregado de agregados, deberá analizarlo. Es fundamental identificar sus relaciones lo antes posible.

Diseño Nosql

Un modelo de datos NoSQL, a diferencia de un enfoque orientado a la aplicación, se centra en cómo la aplicación consultará los datos en lugar de en las relaciones dentro de los datos. En lugar de un esquema relacional rígido, los principios de diseño de bases de datos NoSQL enfatizan la flexibilidad de los datos.

Como resultado, las bases de datos NoSQL deben ir acompañadas de un cambio correspondiente en la arquitectura de la aplicación. La complejidad del servidor se transfiere fuera de las bases de datos basadas en SQL como parte del enfoque NoSQL. En este artículo, veremos los diversos aspectos de la gestión de datos y recomendaremos una arquitectura que emplee un nivel de gestión de datos en lugar de bases de datos NoSQL. Las bases de datos NoSQL orientadas a objetos suelen tener estructuras anidadas para las entidades de datos. Cuando siempre se puede acceder a los elementos secundarios/subestructuras de un documento principal desde el documento, las estructuras de datos anidadas funcionan bien. Las relaciones bidireccionales se pueden evitar en algunos casos mediante el uso de estructuras anidadas. Todavía se requieren relaciones en algunas aplicaciones críticas.

Se entiende muy bien cómo gestionar las relaciones con los RDBMS tradicionales. ¿Cómo podemos modelar relaciones utilizando bases de datos NoSQL? Podrías probar una de dos estrategias. Una forma de mantener la duplicación de datos al mínimo es emplear estrategias de normalización. Una opción es desnormalizar los datos, lo que puede mejorar el rendimiento de las consultas. El enfoque NoSQL para la gestión de datos corre el peligro de ser malinterpretado si intenta socavar los pilares históricos de la gestión de datos de Edgar Codd. Como resultado, el acceso a la base de datos debe verse como un componente interno de la implementación y no como una API reutilizable.

Es fundamental mantener la coherencia de los datos en el almacenamiento y las bases de datos NoSQL. Las bases de datos de documentos de valores clave se indexaron utilizando una API de índice similar a la API de base de datos de Berkeley. El W3C concluyó que las bases de datos NoSQL deberían tener acceso programático a los índices en lugar de acceso basado en consultas, según los informes. Como resultado, las restricciones de validez e integridad de los datos aún deberán aplicarse. Al sacar la validación de la capa de almacenamiento, podemos centralizarla en nuestra capa de gestión de datos. Los sistemas de replicación basados ​​en consistencia, en general, se pueden implementar sobre sistemas de almacenamiento de bases de datos individuales basados ​​en una semántica transaccional más estricta. La replicación personalizada y la aplicación de coherencia son extremadamente útiles para aplicaciones que requieren una mayor integridad o que requieren una mayor escalabilidad de coherencia relajada.

La resolución de conflictos en CouchDB usando el estilo de resolución de conflictos de control de concurrencia de múltiples versiones (MVCC) es ingenua a veces. En Persevere 2.0, se puede definir un modelo de datos y vincular los productos a sus fabricantes. Como resultado de nuestros esfuerzos, el modelo de arquitectura MVC se implementó de manera efectiva. La recapitalización de este tipo de capa de interfaz de usuario como mVC indica un cambio en el énfasis que se aleja de las preocupaciones de modelado de datos en la lógica de la interfaz de usuario.

¿Qué es Nosql y el ejemplo?

Una base de datos NoSQL (también conocida como SQL) es un tipo de base de datos que almacena datos de una manera diferente a una base de datos relacional. El término NoSQL se refiere a un modelo de datos que permite el diseño de una variedad de bases de datos. Los tipos de documentos, los tipos de clave-valor, los tipos de columna ancha y los gráficos son los más comunes.

¿Qué es la arquitectura de Nosql?

Con el enfoque de base de datos NoSQL , los servidores que ejecutan bases de datos basadas en SQL ya no necesitan manejar grandes cantidades de datos. La validación, el control de acceso, el mapeo de datos, las actividades correlacionales, la resolución de conflictos, el mantenimiento de las restricciones de integridad y los procedimientos activados se eliminan de la capa de la base de datos.

Las ventajas de las bases de datos en la nube Nosql

Hay varias ventajas al usar una base de datos en la nube nosql sobre una base de datos relacional tradicional. Son más flexibles en términos de escalado. Se desempeñan mejor en términos de operaciones de lectura y escritura que otros tipos de software. La tercera ventaja es que manejan mejor los cambios de datos.

¿Qué herramienta se utiliza para el diseño de bases de datos Nosql?

Hackolade, DbSchema y Cassandra Data Modeler son algunas de las herramientas de diseño de esquemas de bases de datos NoSQL. El diseño de esquema visual de Hackolade es ideal para bases de datos NoSQL de cualquier tipo. DbSchema extrae esquemas de bases de datos NoSQL existentes y los convierte en XML.

¿Sql o Nosql?

Los modelos de datos NoSQL han ganado popularidad porque son fáciles de usar y carecen de consistencia entre los productos. Las bases de datos SQL facilitan la realización de consultas complejas en datos estructurados al procesar consultas y unir datos en tablas. La falta de consistencia entre las bases de datos NoSQL, así como la necesidad de consultar los datos con más frecuencia, puede resultar en un mayor tiempo de consulta. Si necesita consultar datos rápidamente con fines analíticos, una base de datos SQL es la solución más probable. Sin embargo, si necesita almacenar datos en un formato más flexible y menos estructurado, un modelo de datos NoSQL puede ser más adecuado para usted.

Documento Nosql

Las bases de datos de documentos Nosql son cada vez más populares a medida que crece la necesidad de soluciones de gestión de datos más rápidas y flexibles. Estas bases de datos están diseñadas para proporcionar alto rendimiento, escalabilidad y flexibilidad, lo que las hace ideales para una amplia gama de aplicaciones.

Las bases de datos orientadas a documentos son un enfoque moderno que emplea JSON en lugar de columnas y filas como almacenamiento de datos. Al trabajar con datos semiestructurados, puede manejar problemas que son más difíciles de abordar con RDBMS. Los almacenes de documentos son una solución natural y flexible para los desarrolladores ágiles, que pueden trabajar más rápido al usarlos. El lenguaje de consulta expresivo y la indexación multifacética le brindan una variedad de opciones de consulta. Todavía puede beneficiarse de la garantía de la base de datos relacional realizando transacciones ACID. Puede obtener más información sobre cómo los sistemas distribuidos pueden aumentar la escalabilidad y la resiliencia de sus datos visitando www.distributedsystems.com. Los documentos individuales son unidades independientes, lo que facilita la distribución entre servidores sin afectar la ubicación de los datos.

El uso de modelos intuitivos y prácticos en las bases de datos de documentos permite que los modelos se lean más rápido que los que se usan en las bases de datos relacionales. Se espera que la calidad de los datos sea menor y existe el riesgo de que los datos se deterioren debido a la rigidez de las tablas. No hay un escalado nativo nativo en la base de datos relacional, por lo que si desea particionar (fragmentar) su base de datos existente, tendrá que pagar por un costoso sistema de escalado vertical. Las bases de datos orientadas a documentos pueden almacenar varios tipos de documentos y, por lo general, no es necesario ingresar ningún campo. A pesar de que cada campo es distinto, existe una composición estructural común. Cada documento contiene una identificación única que se puede usar para agregar, cambiar, eliminar o consultar información. El encapsulado de datos (o información) encapsulados generalmente se realiza en formato estándar o decodificación.

Las bases de datos orientadas a documentos tienen una estructura mucho más flexible que una base de datos tradicional . Los datos se guardan directamente desde el documento en lugar de las columnas dentro de la base de datos cuando se consulta. Los únicos campos de datos que deben agregarse son aquellos que son relevantes para el conjunto de datos en el almacén de documentos.

Por qué los documentos son mejores que las tablas relacionales para almacenar archivos

Los documentos se utilizan con frecuencia para almacenar archivos porque son más eficientes que las bases de datos relacionales para el almacenamiento de archivos de gran tamaño. Los documentos de documentos también tienen la ventaja de ser convenientes para buscar y manipular.