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

Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares a medida que la cantidad de datos que se generan continúa creciendo a un ritmo exponencial. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, que se basan en un esquema fijo, las bases de datos NoSQL están libres de esquemas, lo que las hace mucho más flexibles y fáciles de escalar. Cuando se trata de modelar datos para una base de datos NoSQL, hay algunas cosas a tener en cuenta. Primero, debido a que no hay un esquema, no necesita preocuparse por definir columnas o tipos de datos. Esto significa que puede estructurar sus datos de la forma que mejor le parezca. En segundo lugar, debido a que las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser escalables, debe pensar en cómo se distribuirán sus datos en varios servidores. Esto se conoce como fragmentación y es algo que debe tenerse en cuenta desde el principio al diseñar su modelo de datos. Finalmente, las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados. Esto significa que su modelo de datos probablemente será mucho más simple de lo que sería para una base de datos relacional. Tenga en cuenta estas cosas y estará bien encaminado para modelar datos para una base de datos NoSQL.

En las bases de datos SQL, cada vez que hay duplicación de datos, se recupera en otra tabla. Los modelos de datos se crean utilizando las respuestas de la API REST, que se trazan en una fila de la base de datos. Para unir varias filas en una sola tabla, no debe volver al disco más de una vez. Una base de datos NoSQL tiene un mejor rendimiento porque se distribuye más ampliamente. En una base de datos NoSQL, las filas pueden tener diferentes campos. No tiene que almacenar datos en varias tablas si no necesita mantener varios tipos de datos, como detalles de pedidos o información del cliente. Las bases de datos NoSQL, que se pueden dividir en varias particiones, se pueden implementar en una variedad de servidores.

La clave de partición determina en qué partición se divide una fila. Los índices secundarios de DynamoDB están disponibles en dos variedades: local y global. Si bien un índice secundario local tiene una clave de clasificación que difiere de la clave de partición, debe ser idéntica. Además, se puede utilizar un índice secundario global para crear una vista unificada de todos los artículos de su cartera. Leer 100 filas de un disco puede ser ineficiente si desea filtrarlas y devolver solo 2 filas. Es fundamental recordar que si está utilizando bases de datos NoSQL, debe modelar sus datos de una manera diferente que si los estuviera modelando en bases de datos relacionales. Debido a que los datos deben estructurarse de acuerdo con la consulta esperada, a veces se piensa que las bases de datos NoSQL son menos flexibles que las bases de datos basadas en estructuras de datos relacionales .

La pregunta es si codifica relaciones explícitamente en un RDBMS o implícitamente en NoDatabase. La ventaja de NoSQL es su capacidad de escalar. La instancia de RDS puede ejecutarse a una capacidad máxima de 1 TB de memoria y 128 vCPU, que es más del doble de la capacidad del 99 % de los inicios. DynamoDB, por otro lado, está disponible solo a través de Amazon Web Services, mientras que las bases de datos de código abierto no lo limitan a un proveedor de la nube.

El término NoSQL se refiere a cuatro tipos de bases de datos: almacenes de clave-valor, almacenes basados ​​en documentos, almacenes basados ​​en columnas y almacenes basados ​​en gráficos. Los tres tipos principales de modelado de datos NoSQL son conceptuales, generales y jerárquicos.

¿Qué es un modelo de datos NoSQL? El modelo no se basa en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Como resultado, el modelo no especifica cómo se relacionan los datos o cómo se conecta todo.

La capacidad de consultar grandes cantidades de datos es una de las características más importantes de los sistemas NoSQL . Las bases de datos de documentos pueden admitir una amplia gama de aplicaciones porque ofrecen la mayor funcionalidad. Se puede acceder a los datos de varias maneras, incluido el uso de claves principales en almacenes de clave-valor y almacenes de columna ancha.

El objetivo de las bases de datos NoSQL es separarse de las filas y columnas de una base de datos relacional. La mayoría de la gente confunde las bases de datos NoSQL con la falta de un modelo de datos, lo cual es un error común. La sección anterior describe cómo se organizarán los datos en un esquema.

Ejemplo de modelado de datos Nosql

Hay muchas formas diferentes de modelar datos en una base de datos Nosql, y el mejor enfoque depende de la aplicación específica y los requisitos de datos. Por ejemplo, una forma común de modelar datos en un almacén de clave-valor es usar un mapa hash, que permite una búsqueda rápida de registros por clave. Otra forma popular de modelar datos en una base de datos orientada a documentos es usar documentos anidados, que pueden representar estructuras de datos complejas de manera más eficiente que una base de datos relacional tradicional .

Herramientas de modelado de bases de datos Nosql

Cuando se trata de herramientas de modelado de bases de datos nosql , hay algunas opciones diferentes para elegir. Por ejemplo, existen herramientas que se enfocan en ayudarlo a diseñar y visualizar su modelo de datos, así como otras que se enfocan en ayudarlo a administrar y optimizar su base de datos nosql. No importa cuáles sean sus necesidades específicas, es probable que exista una herramienta de modelado de base de datos nosql que pueda ayudarlo.

Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser más flexibles que las bases de datos relacionales al dividirlas en partes más pequeñas. La mayoría de las personas confunden las bases de datos NoSQL con ningún modelo de datos. Comprender cómo se organizarán los datos es un paso importante en la formación de un esquema. Estas diferencias se reflejarán en los modelos de datos para cada uno de los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL. Como resultado, el diseño del esquema será iterativo a lo largo del tiempo para satisfacer las necesidades de la aplicación. Elegir qué base de datos NoSQL es adecuada para usted requiere primero determinar qué modelo de datos es el más adecuado para su caso de uso. Existen numerosos tipos de tipos de datos y estructuras de datos para elegir cuando se trata de almacenar valores y campos en cada documento.

Se han desarrollado varios lenguajes de consulta potentes para manejar una amplia gama de tipos de valores de campo, y los campos se recuperan mediante consultas. Una fila en una base de datos NoSQL se compone de una clave y una columna relacionada, conocida como familia de columnas. Las bases de datos NoSQL se componen de cuatro tipos de estructuras subyacentes que almacenan datos. Aunque la forma en que se organizan los datos es muy adaptable, en ocasiones puede denominarse sin XML. Las bases de datos de documentos, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos generalmente se configuran para usar un lenguaje de consulta específico.

Las bases de datos NoSQL están ganando popularidad porque proporcionan una forma más flexible y dinámica de almacenar datos. Debido a que estas bases de datos están diseñadas para la nube, pueden escalar horizontalmente, lo que las hace ideales para empresas que desean mantenerse al día con un crecimiento rápido.

¿Qué es una herramienta de modelado de base de datos?

Una herramienta de modelado de datos es una aplicación de software que le permite crear estructuras de bases de datos basadas en diagramas, lo que facilita la creación de una estructura de datos que se adapte a sus necesidades. Los usuarios pueden crear infografías, diagramas, visualizaciones de datos y diagramas de flujo que se adapten a su industria específica.

Mejores prácticas de diseño de bases de datos Nosql

Al diseñar una base de datos NoSQL, es importante tener en cuenta las siguientes mejores prácticas:
1. Manténgalo simple: las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser simples y fáciles de usar. Por lo tanto, es importante mantener el diseño lo más simple posible.
2. Evite las combinaciones: las bases de datos NoSQL no admiten las combinaciones. Por lo tanto, es importante evitarlos al diseñar la base de datos.
3. desnormalizar datos: Desnormalizar datos es una práctica común en las bases de datos NoSQL. Esto significa que los datos se duplican para mejorar el rendimiento.
4. Use un esquema: no se requiere un esquema en una base de datos NoSQL, pero puede ser útil para organizar los datos.
5. Use tipos de datos apropiados: las bases de datos NoSQL admiten una variedad de tipos de datos. Es importante elegir el tipo de datos apropiado para cada campo en la base de datos.

Es posible utilizar las fortalezas del paradigma relacional en la desnormalización de RDBMS. Las bases de datos NoSQL son una herramienta fantástica para crear entidades dinámicas y agregados semiestructurados. En lugar de pensar en entidades y relaciones, modele NoSql utilizando un enfoque de jerarquía y agregados. La desnormalización en RDBMS apaga efectivamente su base de datos a una NoSQL. Si necesita un gran conjunto de agregados, debe incorporar el código, o si necesita un pequeño agregado, debe analizarlo. Debería aprender más sobre sus relaciones lo antes posible.

Diagrama de base de datos Nosql

El diagrama de base de datos Nosql es un tipo de base de datos que almacena datos en un formato diferente de la base de datos relacional tradicional. Las bases de datos Nosql se utilizan a menudo para aplicaciones que requieren un alto nivel de escalabilidad y rendimiento.

El nombre y la estructura de los diagramas de modelado de datos difieren de los diagramas ER y de clases. Las reglas de relaciones de NoSQL, simplificadas por el desarrollador, están destinadas a ayudar a los desarrolladores a comenzar con NoSQL. Al modelar, siempre es preferible planificar con anticipación las operaciones de lectura y escritura. Nunca es una buena idea colocar documentos con un número creciente de referencias o números en otro documento. Como resultado, hay muchos artículos en el mercado que seguirán creciendo, por lo que no podemos incrustar ni agregar sus identificaciones a los productos como referencias. Se puede crear otra colección para almacenar múltiples transacciones, o simplemente puede insertar un campo de identificador único (por ejemplo, id de transacción) en todas las transacciones realizadas en un grupo. El nombre y los principios de diseño del modelado de datos NoSQL no son tan sólidos como los de SQL.

Para facilitar la lectura, siempre es preferible incluir los símbolos que componen el diagrama. El producto tiene numerosas transacciones, que son completamente opcionales, pero se deben cumplir los requisitos. A medida que se desarrolla la aplicación, es posible que sea necesario mejorar el siguiente diagrama.

Los pros y los contras de las bases de datos Nosql

Las bases de datos Nosql están diseñadas para datos semiestructurados. El modelo relacional no es una buena opción para esto. Un almacén de clave-valor es una excelente opción porque almacena datos en una variedad de pares clave-valor.

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 se utilizan a menudo para Big Data y aplicaciones web en tiempo real.

La base de datos NoSQL, a diferencia de las bases de datos relacionales, no requiere un esquema fijo para almacenar datos. El objetivo principal de las bases de datos NoSQL es permitir el almacenamiento de datos a gran escala en sistemas distribuidos. Empresas como Twitter, Facebook y Google utilizan NoSQL para analizar cantidades masivas de datos y crear aplicaciones web en tiempo real. Los datos se almacenan en una base de datos y se recuperan como un par de claves con el valor de la clave. Este tipo de base de datos NoSQL se puede usar para almacenar información en una colección, diccionario o matriz asociativa. Los tipos de documentos se usan comúnmente en sistemas de administración de contenido, plataformas de blogs, análisis en tiempo real y comercio electrónico. La mayoría de las veces, las bases de datos de base de gráficos se utilizan para almacenar datos en redes sociales, logística o bases de datos espaciales.

Usando la herramienta MapReduce, puede definir vistas en CouchDB. Según este principio, un almacén de datos distribuido no puede garantizar más de dos de tres cosas. La coherencia de los datos es imprescindible: los datos no deben modificarse incluso después de ejecutar una operación. Es fundamental que se mantenga la Tolerancia de partición del sistema incluso si la comunicación entre los servidores no es estable.

¿Las bases de datos Nosql tienen esquema?

¿NoSQL tiene un esquema? A diferencia de las bases de datos relacionales, que tienen una jerarquía de funciones, las bases de datos NoSQL no la tienen. La estructura subyacente de cada uno de los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL se utiliza para almacenar los datos.

datos de la manera que mejor se adapte a su aplicación. Los tres tipos de esquema en Mongodb

MongoDB tiene muchas ventajas, incluida su facilidad de uso y mantenimiento. La versión más simple de este sistema es más simple porque no requiere el uso de un esquema intrincado. Debido a su esquema flexible, puede modelar sus datos de la mejor manera para su aplicación. En este artículo, repasaremos el modelado de datos en MongoDB. Los datos de MongoDB pueden cambiar de forma predeterminada. Las colecciones no imponen automáticamente las estructuras de los documentos. Como resultado, tiene la capacidad de diseñar modelos de datos que satisfagan mejor las necesidades de su aplicación y al mismo tiempo cumplir con sus requisitos de rendimiento. MongoDB emplea los tres tipos de esquemas: lógico, físico y de vista. El esquema lógico de una base de datos describe la forma en que está escrita. Utilizando un esquema lógico, puede definir la estructura de una base de datos llamada Productos y crear una lista de productos. El esquema lógico se utiliza para definir las relaciones entre los datos de una base de datos y determinar cómo se almacenan. El esquema físico está definido por la base de datos física. Puede utilizar un esquema físico para definir la estructura de los datos en una base de datos llamada Productos, por ejemplo. También determinará cómo se indexan y buscan los datos; el esquema físico se puede encontrar en un directorio o en un disco. En una base de datos de nivel de vista, el esquema de vista describe el diseño de la base de datos. Un esquema de vista se puede utilizar para definir la estructura de una base de datos llamada Productos, por ejemplo. Si bien el esquema de vista define la estructura de un conjunto de datos, no determina cómo se almacena. Sin embargo, podrá utilizar cualquier tecnología de almacenamiento que admita documentos gracias a ella. MongoDB admite esquemas basados ​​en tres tipos diferentes. Un esquema lógico es un método para definir la estructura de sus datos, mientras que un esquema físico es un método para definir el formato de almacenamiento de sus datos, y un esquema de vista es un método para definir la estructura de sus datos pero no determina cómo es. estructurado. Con el modelo de datos de MongoDB, puede elegir qué requisitos desea cumplir en función de su flexibilidad. Si tiene grandes cantidades de datos, por ejemplo, es posible que desee utilizar un esquema físico en lugar de un esquema web. Si tiene muy pocos datos y desea simplificar su estructura, puede usar un esquema de vista. El esquema declarativo de MongoDB, así como su interfaz de usuario simple y poderosa, lo convierten en una excelente opción para desarrollar modelos personalizados.

¿Qué tipo de esquema se utilizará para la base de datos Nosql?

Escalado: las bases de datos NoSQL suelen proporcionar esquemas que se pueden escalar hacia arriba y hacia abajo fácilmente para satisfacer las necesidades de un desarrollador. Debido a su modelo de datos flexible, las bases de datos NoSQL son ideales para almacenar datos semiestructurados y no estructurados.

Json: ¿El futuro de la gestión de bases de datos?

Los datos con datos semiestructurados que no requieren una estructura estricta de filas y columnas en una base de datos SQL estándar son ideales para JSON. Se puede utilizar para crear y actualizar contenido de forma más rápida y eficaz, así como para mejorar la flexibilidad del esquema. Es ideal para almacenar perfiles de usuario o descripciones de productos, por ejemplo.

¿Qué es un ejemplo de un Nosql?

Una base de datos NoSQL se puede utilizar para realizar una amplia gama de tareas en una variedad de industrias. Una base de datos NoSQL se clasifica según su tipo. Las bases de datos de documentos, por ejemplo, se clasifican como bases de datos de propósito general. En las bases de datos de valores clave, se pueden realizar consultas de búsqueda simples en un gran volumen de datos.

Por qué Mongodb es la mejor base de datos Nosql

Millones de usuarios, incluidos Uber, Airbnb y Pinterest, usan MongoDB. Esta es también la base de datos NoSQL más popular en GitHub. Hay numerosas razones para usar MongoDB. Además, su tamaño de índice de solo 2 GB es impresionante. Puede manejar una gran cantidad de datos en un corto período de tiempo. Además, MongoDB tiene una serie de características útiles, como fragmentación y replicación. Puede mantener sus datos seguros y protegidos incluso si el tamaño de sus datos crece. Cuando se trata de bases de datos NoSQL, MongoDB es sin duda el rey.