Las ventajas de usar una base de datos NoSQL

Las bases de datos Nosql son cada vez más populares a medida que crece la necesidad de aplicaciones web más rápidas y escalables. Pero, ¿qué es exactamente una base de datos nosql? ¿Y cómo ha cambiado la forma en que modelamos los datos? Una base de datos nosql es una base de datos no relacional que no utiliza el modelo tradicional de almacenamiento de datos basado en tablas. En su lugar, utiliza un modelo sin esquema más flexible, que permite una escalabilidad más sencilla y un rendimiento más rápido. Este cambio en el modelado de datos ha tenido un profundo impacto en la forma en que desarrollamos aplicaciones web. Ya no estamos limitados por la estructura rígida de una base de datos relacional. Ahora podemos pensar más libremente sobre los datos que queremos almacenar y cómo queremos estructurarlos. Esta flexibilidad ha llevado al desarrollo de aplicaciones web nuevas e innovadoras que no habrían sido posibles con una base de datos relacional tradicional. Entonces, si está buscando construir la próxima gran cosa, una base de datos nosql podría ser la opción correcta para usted.

Podemos almacenar grandes cantidades de datos en bases de datos NoSQL y acceder a ellos en cualquier momento. Las bases de datos NoSQL vienen en cuatro variedades: se pueden estructurar de varias maneras, se pueden usar para generar modelos de datos y se pueden usar para escribir bases de datos. En este tutorial, cubriremos las diversas técnicas de modelado de datos NoSQL que necesita usar al construir una base de datos NoSQL. Strider CD utiliza MongoDB como base de datos de respaldo para su base de datos NoSQL. El modelo de datos utilizado en este tipo de datos se compone de columnas en lugar de filas. Las tiendas basadas en gráficos están disponibles para su compra. Un modelo de datos de gráfico o red establece esencialmente que dos piezas de información cualesquiera tienen la misma importancia entre sí.

NoSQL es más que un lenguaje para la gestión de bases de datos; es un conjunto de filosofías. Como resultado, las peculiaridades inherentes y los problemas asociados con el escalado están a la vanguardia. Aprender técnicas de modelado de datos NoSQL puede marcar una gran diferencia al crear un esquema DBM que en realidad no lo requiere.

A mediados de la década de 1990, Internet se volvió extremadamente popular y las bases de datos relacionales no podían satisfacer la demanda de información de los usuarios, así como la gama más amplia de tipos de datos que evolucionaron con ella. Las bases de datos vecinas más cercanas, también conocidas como bases de datos NoSQL, se hicieron populares como resultado de esto.

El modelo NoSQL está construido con un modelo más suave conocido como modelo BASE. Básicamente, se trata de un estado disponible y uniforme de consistencia y disponibilidad. Básicamente garantiza la disponibilidad de los datos y facilita su obtención.

¿Qué es el modelado de datos Nosql?

¿Qué es NoSQL en general? Este modelo no es una réplica de un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS). Como resultado, el modelo no es explícito en su comunicación con los datos y cómo se relaciona todo.

El libro electrónico 8 patrones de modelado de datos en Redis es una guía completa y completa para el modelado de datos en NoSQL. El documento analiza ocho modelos de datos que los desarrolladores pueden usar para crear aplicaciones modernas sin las limitaciones de las bases de datos relacionales tradicionales . Las bases de datos NoSQL se pueden usar para combinar dos tablas o colecciones separadas, con una tabla incrustada en la otra. Como resultado, los dos pueden descubrir todos los datos relevantes y formar un fuerte vínculo. La aplicación puede ver cada tabla en NoSQL como su propia entidad. Si desea modelar relaciones de uno a muchos, incruste listas limitadas (es decir, listas de un tamaño conocido) y colecciones separadas para listas ilimitadas. Muchos factores están en juego en este caso, incluido el producto, el autor, la fecha de publicación, la calificación y el comentario.

Varios lados que se cruzan pueden aparecer en varias superficies diferentes. En una base de datos relacional, hay tablas separadas que se pueden usar para almacenar varios tipos de datos. Con Redis Stack, todos los esquemas son flexibles y se pueden agrupar por tipo de campo. El segundo patrón, patrón de depósito, reduce los gastos generales al almacenar y organizar datos de series temporales sobre la marcha. En muchos casos, los datos en tiempo real se pueden aprovechar con el patrón de revisión en muchos casos de uso. La complejidad de las operaciones JOIN se puede reducir utilizando patrones NoSQL para cortarlas. El patrón de árbol y gráfico es especialmente útil para grandes operaciones basadas en JOIN, como sistemas de recursos humanos, CMS, catálogos de productos y redes sociales.

No es un modelo que se pueda replicar de la misma manera que un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Los datos se pueden almacenar en disco, en memoria o en ambos. Redis y NoSQL se utilizan en muchas aplicaciones en la sección Redis Launchpad.

Las bases de datos no relacionales (N/RDBMS) se diseñaron para admitir la escala y la agilidad necesarias para las aplicaciones web y en la nube modernas. Su capacidad para almacenar y recuperar datos de una manera más flexible y eficiente los convierte en una buena opción en situaciones en las que necesita almacenar una gran cantidad de datos o si necesita ampliar su base de datos para manejar una gran cantidad de usuarios.
Una de las características más atractivas de N/RDBMS es su capacidad de escalar horizontalmente. Debido a que se pueden agregar más servidores a un sistema sin incurrir en problemas de rendimiento, no hay necesidad de preocuparse por el costo que incurrirá.
Un sistema de gestión de bases de datos no relacionales (N/RDBMS) también es adecuado para almacenar datos no relacionales. Esto se debe a que no se basan en tablas y campos como lo hacen en una base de datos relacional. Además, como resultado, podrá acceder a los datos más fácilmente, de una manera más flexible.
Los N/RDBMS son una excelente herramienta para el almacenamiento y la accesibilidad de los datos. AN/RDBMS es una excelente opción si está buscando una base de datos que pueda manejar una gran cantidad de datos y pueda escalar fácilmente.

La mejor base de datos Nosql para su aplicación

Debido a que los modelos NoSQL son flexibles y tienen una amplia gama de modelos de datos para elegir, son ideales para una variedad de aplicaciones. Como resultado, debe considerar qué modelo es el más adecuado para la aplicación. Como ejemplo, un almacén de clave-valor puede ser útil si una aplicación requiere un acceso rápido a pequeñas cantidades de datos. Una base de datos de gráficos , por otro lado, se adapta mejor a las aplicaciones que requieren que se mantengan y analicen en profundidad grandes cantidades de datos.

¿Necesita un modelo de datos con Nosql?

No existe una respuesta única para esta pregunta, ya que la necesidad de un modelo de datos con bases de datos Nosql puede variar según la aplicación específica o el caso de uso. Sin embargo, en general, un modelo de datos puede ser útil para proporcionar una estructura para el almacenamiento y la recuperación de datos, y también puede ayudar en el rendimiento y la escalabilidad.

Base de datos Las bases de datos NoSQL están diseñadas para desglosar las filas y columnas de un modelo de base de datos relacional . Es común creer que las bases de datos NoSQL carecen de modelos de datos. Es fundamental proporcionar una descripción inicial de cómo se organizarán los datos para ayudar en el desarrollo de un esquema. Estas diferencias se pueden reflejar en modelos de datos para cada uno de los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL. Como resultado, el diseño del esquema se repetirá a lo largo de la vida útil de la aplicación. Al elegir una base de datos NoSQL, el mejor modelo de datos para su caso de uso es una consideración importante. Cada documento contiene múltiples pares de valores y campos que están organizados por tipos de datos y estructuras de datos.

Es fácil recuperar valores de campo a través de consultas, y se han desarrollado una variedad de lenguajes de consulta potentes para ayudarlo a hacerlo. La estructura de filas de una base de datos NoSQL se basa en una clave y una columna relacionada denominada familias de columnas. La estructura subyacente se compone de cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL: una para almacenar datos, otra para administrar relaciones, otra para administrar relaciones y otra para administrar relaciones. De hecho, la forma en que se organizan los datos es bastante adaptable, a veces incluso hasta el punto de ser descrito como sin esquema. Las bases de datos de documentos, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos tienen sus propios lenguajes de consulta.

Cuando se trata de consultas de datos, las bases de datos de documentos son las más efectivas. Debido a su rica funcionalidad de consulta, son capaces de manejar una amplia gama de aplicaciones. La clave principal, además de los almacenes de clave-valor y los almacenes de columnas anchas, proporciona un método único para acceder a los datos.
Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático pueden usar bases de datos NoSQL para almacenar datos, metadatos de modelos, características y parámetros de operaciones, por ejemplo. Los ingenieros de datos pueden, por otro lado, aprovecharlos para almacenar y recuperar datos limpios. Las bases de datos de documentos como MongoDB y CouchDB son populares entre los desarrolladores debido a su facilidad de uso y su amplia gama de funciones.
Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares como resultado de su facilidad de uso y su amplia funcionalidad de consulta. Los modelos se pueden utilizar para almacenar datos, metadatos, funciones y parámetros de operaciones. Como resultado, los ingenieros de datos pueden extraer y almacenar datos limpios al utilizarlos.

Los tres tipos de modelos de datos

Al leer datos de una base de datos, es fundamental que sean coherentes con los datos de la base de datos.
Una base de datos se puede aislar si los datos de una sola transacción se tratan como si se leyeran de una sola fuente, evitando que múltiples procesos la cambien.
Cuando un sistema está diseñado para una durabilidad a largo plazo, debe poder recuperar datos en caso de falla.
Cuando necesite acceder a una gran cantidad de pequeños datos, es una buena idea utilizar el modelo de datos clave-valor. Los elementos de este modelo se pueden representar mediante clave y valor. Un sistema de archivos le permite agregar, eliminar y modificar valores de la misma manera que lo haría en un archivo de texto.
Es una buena idea usar el modelo de datos del documento siempre que necesite almacenar una gran cantidad de datos de una manera que sea fácil de leer y buscar. Cada artículo puede ser representado por un documento en este modelo. Cada campo de un documento puede contener hasta un máximo de valores, por lo que no hay restricciones.
Cuando necesite almacenar datos en un formato que sea fácil de entender, lo mejor es utilizar un modelo de datos gráfico. En este modelo, cada elemento está representado por un nodo que tiene un vínculo entre él y el siguiente. Al hacer clic en los enlaces, puede acceder al gráfico.

¿En qué se diferencia Nosql del modelo relacional?

Los datos se almacenan en bases de datos relacionales de acuerdo con un esquema específico. Los sistemas NoSQL, por otro lado, permiten que los datos se almacenen en cualquier estructura requerida y, al mismo tiempo, permiten la actualización de esa estructura cuando sea necesario.

Los datos de una base de datos relacional se almacenan de acuerdo con uno de sus esquemas. Los datos se pueden almacenar en cualquier sistema NoSQL y se pueden estructurar de acuerdo con sus requisitos. Los usuarios pueden agregar o actualizar datos en una base de datos relacional realizando los siguientes procedimientos: SELECCIONAR, INSERTAR y ELIMINAR. Como resultado, en las consultas NoSQL, los datos generalmente se muestran como columnas en lugar de un documento. Aunque el término "base de datos relacional" se usa con frecuencia para describir los sistemas NoSQL, se refiere a los sistemas en los que un usuario define un esquema y usa una consulta SQL relacional para agregar, actualizar o eliminar datos. SQL es más especializado que las bases de datos NoSQL en el sentido de que se usa para tareas específicas en lugar de bases de datos de propósito general. Una base de datos SQL se usa comúnmente para el almacenamiento de entidades, mientras que una base de datos NoQL se usa para el almacenamiento de entidades.

Debido a que una base de datos SQL tiene un número limitado de documentos disponibles, su capacidad de memoria determina su capacidad. Se supone ampliamente que las bases de datos NoSQL vienen en una variedad de formas y tamaños debido a su capacidad para almacenar datos. La elección del sistema de base de datos a utilizar estará determinada por su rendimiento y la naturaleza de los datos que tenga.

Las bases de datos NoSQL se denominan con frecuencia bases de datos sin esquema. Las bases de datos NoSQL están diseñadas para almacenar y consultar datos no estructurados, en lugar de utilizar los mismos esquemas rígidos que las bases de datos relacionales. Como resultado, las bases de datos NoSQL tienden a tener un modelo de datos más flexible, lo que les permite almacenar y consultar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. La principal ventaja de las bases de datos NoSQL es su capacidad para almacenar y consultar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. Esto se debe al hecho de que las bases de datos NoSQL tienden a usar un modelo de datos más flexible, que puede ser más eficiente para almacenar y recuperar varios tipos de datos. Una desventaja de las bases de datos NoSQL es que pueden ser más difíciles de aprender. Las bases de datos NoSQL, por otro lado, son más difíciles de entender que las bases de datos relacionales tradicionales debido a sus características únicas. No obstante, con la formación adecuada, es posible utilizar una base de datos NoSQL de forma eficaz.

Nosql vs. Sql: ¿Cuál es la base de datos adecuada para su aplicación?

Las aplicaciones de bases de datos diseñadas para nosql tienen una latencia más baja, mientras que las aplicaciones de bases de datos diseñadas para sistemas relacionales tienen un mayor rendimiento. Con las bases de datos de búsqueda nosql , puede analizar datos semiestructurados. Una base de datos relacional convierte los datos en tablas basadas en filas y columnas al normalizarlos. Permite la comparación de tablas y permite la ejecución de uniones entre tablas. Las transacciones no son compatibles con las bases de datos NoSQL, pero parecen ser coherentes a largo plazo. Esto significa que los datos siempre están actualizados, pero puede haber algún retraso entre cuando se actualizan y cuando aparecen en la base de datos. SQL no se usa en bases de datos NoSQL para generar consultas. En su lugar, los datos se consultan mediante construcciones y otros lenguajes de programación. Cuando se usan con diferentes formatos de datos, se vuelven más versátiles y se pueden usar de varias maneras.

¿Cómo se utilizan las bases de datos Nosql y las técnicas de modelado en el mundo real?

Las bases de datos NoSQL se utilizan en el mundo real de diversas formas. A menudo se utilizan para almacenar grandes cantidades de datos a los que se debe acceder rápidamente, como en una aplicación de comercio electrónico o redes sociales. Las bases de datos NoSQL también se pueden usar para almacenar datos que cambian constantemente, como en una aplicación de análisis en tiempo real.

Las bases de datos relacionales tradicionales almacenan datos en un formato que no se utiliza en las bases de datos NoSQL. Los tipos de documentos incluyen tipos de clave-valor, tipos de columna ancha y tipos de gráfico. El precio del almacenamiento se ha desplomado desde finales de la década de 2000, lo que resultó en la introducción de bases de datos NoSQL. Los desarrolladores tienen mucha flexibilidad en la forma en que almacenan datos no estructurados porque pueden hacer mucho más que solo almacenarlos. Las bases de datos de documentos, las bases de datos de valores clave, los almacenes de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son algunas de las bases de datos NoSQL más comunes . Sin necesidad de uniones, las consultas se completan en un período de tiempo más corto. Existen varios casos de uso, que van desde los críticos (como los datos financieros) hasta los más divertidos e infantiles (como una caja de arena inteligente para gatos que registra las lecturas de IoT).

En este tutorial, repasaremos cuándo y por qué es hora de comenzar a usar bases de datos NoSQL. Además, veremos algunas bases de datos NoSQL comúnmente mal entendidas. MongoDB, según DB-Engines, es la base de datos no relacional más popular del mundo. Puede aprender cómo consultar las bases de datos de MongoDB sin tener que instalar nada en su computadora en este tutorial. Un clúster almacena sus bases de datos MongoDB. Una vez que tenga un clúster de Atlas, puede comenzar a almacenar datos en él. Es posible crear bases de datos manualmente en Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass usando su lenguaje de programación preferido.

En este ejemplo, importará el conjunto de datos de muestra de Atlas. Las bases de datos NoSQL tienen una serie de ventajas sobre las bases de datos tradicionales , incluido el procesamiento rápido de consultas, los modelos de datos flexibles y la facilidad de uso para los desarrolladores. Con el Explorador de datos, puede agregar nuevos documentos, editar documentos existentes y eliminar documentos. Si desea analizar sus datos, debe utilizar el marco de agregación. El uso de gráficos es la forma más conveniente de visualizar datos en Atlas y Atlas Data Lake.

Por qué las bases de datos Nosql están ganando popularidad

Debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, las bases de datos NoSQL son cada vez más populares. Es especialmente útil para las plataformas publicitarias, donde se deben rastrear los atributos de los usuarios y las solicitudes de anuncios se realizan lo antes posible.

Ejemplo de modelado de datos Nosql

El esquema suave es una técnica común utilizada en los modelos de datos NoSQL. También queda claro a partir de las bases de datos de almacenamiento de valores clave y gráficos que los valores pueden tener cualquier formato porque los modelos de datos no limitan el valor. Otro ejemplo es BigTable, que incluye columnas y columnas de otras columnas.

Las bases de datos de documentos, como MapR Database (recientemente adquirida por Hewlett Packard Enterprise) o Eloquent Data Fabric, a veces se denominan bases de datos sin esquema. Las bases de datos de documentos no necesitan la misma estructura predefinida que una base de datos relacional, pero deben definirse en términos de cómo se organizan sus datos. Si tiene un modelo de datos diseñado correctamente, su aplicación funcionará mejor. Puede desnormalizar su esquema desinstalándolo en una fila o presentando varias tablas con índices en un entorno relacional utilizando HPE Ezmeral Data Fabric. Para realizar lecturas y escrituras rápidas, agrupe los datos por rango de clave. El modelo ER se puede utilizar para definir el modelo físico y almacenar los datos que se leen en él. Al usar NoSQL, puede desnormalizar o duplicar datos para que se pueda acceder a ellos y almacenarlos de manera unificada.

En los almacenes de datos desnormalizados, tiene una tabla que contiene varios índices como en una base de datos relacional. En las relaciones de uno a varios, puede modelar sus tablas como un solo documento. En una base de datos relacional, las instancias de fila se refieren a instancias del mismo objeto. En los modelos de programación orientados a objetos, se pueden relacionar diferentes tipos de objetos extendiendo el mismo tipo base. Cada documento tiene una clave de fila igual al nodo en el que está escrito. El campo principal contiene la identificación de nodo del nodo principal, mientras que el campo secundario contiene la identificación de nodo de cada nodo secundario. En esta publicación de blog, veremos cómo el modelado de datos de bases de datos de documentos difiere del modelado de bases de datos relacionales tradicionales . Los objetos objeto de un subtipo pueden almacenar sus atributos, lo que no ocurre con los tipos base o los objetos de subtipo que no están clasificados. Le permite modelar diferentes tipos de productos en la misma tabla y ubicar rápidamente un grupo de productos según sus tipos de productos.

Tipos de modelos de datos Nosql

Hay cuatro modelos principales de datos NoSQL: clave-valor, documento, columna y gráfico. Cada modelo tiene sus propias fortalezas y debilidades, y es más adecuado para ciertos tipos de datos y cargas de trabajo.
Los almacenes de clave-valor son los más simples de los cuatro modelos y son los más adecuados para almacenar datos que se pueden representar como un valor único, como un número o una cadena. Los almacenes de documentos son más complejos y son más adecuados para almacenar datos que se pueden representar como un documento, como un objeto JSON. Los almacenes en columnas son aún más complejos y son más adecuados para almacenar datos que se pueden representar como una tabla, como una hoja de cálculo. Los almacenes de gráficos son los más complejos de los cuatro modelos y son los más adecuados para almacenar datos que se pueden representar como un gráfico, como una red social.

Es posible utilizar bases de datos NoSQL de cuatro maneras: almacenes de clave-valor, almacenes de documentos, bases de datos orientadas a columnas y bases de datos de gráficos. Los tipos de resolución de problemas difieren mucho de los que se encuentran en las bases de datos relacionales. OrientDB, por ejemplo, es una base de datos multimodelo que combina bases de datos NoSQL y no NNN. Una base de datos relacional a gran escala puede contener muchas tablas de entidades y enlaces, además de varias tablas de entidades y enlaces. Cada entidad (persona) está representada por su propia fila y las columnas de cada entidad se distribuyen en varias filas. Una base de datos de columnas se divide en secciones que almacenan cada columna por separado, lo que permite un escaneo más rápido cuando solo hay unas pocas columnas involucradas. El índice se usa para representar números de fila, mientras que la base de datos de columnas se usa para representar datos.

Los almacenes de clave-valor, que son un tipo de base de datos NoSQL, tienen el nivel más bajo de complejidad. Están destinados a almacenar documentos cotidianos y pueden manejar consultas y cálculos complejos. No se requiere normalización en los almacenes de documentos a menos que los datos estén en una estructura que tenga sentido. El objetivo de una base de datos gráfica es almacenar de manera eficiente las relaciones entre entidades. Las dos funciones principales de las bases de datos de gráficos son organizar los datos. El nodo se define como la propia entidad. La relación de dos entidades se caracteriza por una línea, que tiene su propio conjunto de características. Los almacenes de documentos y los almacenes de valores clave se adhieren a BASE en lugar de bases de datos gráficas como Neo4j, que afirman mantener ACID.

Qué factor impulsa el modelo de datos en una base de datos Nosql

Los patrones de acceso específicos de la aplicación, como los que admiten tipos específicos de consultas, suelen ser la base del modelado de datos NoSQL.

Diagrama de base de datos Nosql

El diagrama de la base de datos Nosql es un diagrama que muestra la estructura de una base de datos Nosql. Se puede utilizar para visualizar los datos en una base de datos Nosql y para comprender las relaciones entre los datos.

No es posible usar diagramas de modelado de datos NoSQL con nombres o restricciones similares a ER o diagramas de clase. Las reglas sobre las relaciones en NoSQL se relajan en un intento de simplificar el proceso para los desarrolladores. Si está modelando, siempre es una buena idea planificar con anticipación las operaciones de lectura y escritura. Asegúrese de que no más de dos documentos contengan la misma información y nunca incluya una referencia al mismo documento. Una cantidad de artículos continuará creciendo con el tiempo, lo que hará imposible incrustar o agregar sus ID a un producto como referencia. Alternativamente, puede crear otra colección para organizar transacciones múltiples o simplemente colocar un campo de identificador único (por ejemplo, id de transacción) en cada transacción realizada en un grupo. Las bases de datos SQL y NoSQL son similares en términos de nombres y principios de diseño.

Para ello, siempre se deben incluir los símbolos utilizados en el diagrama, facilitando la lectura. Un producto puede ejecutar muchas transacciones y los requisitos para ese producto difieren. A medida que avanza el desarrollo de una aplicación, es posible que sea necesario revisar este diagrama básico.

¿Qué es el diseño de base de datos Nosql?

Las bases de datos de búsqueda NoSQL se basan en la idea de que los datos semiestructurados se pueden transformar en datos analíticos mediante algoritmos. Se requiere el uso de modelos de datos. El modelo relacional genera tablas con filas y columnas después de convertir los datos en tablas. Los esquemas especifican tablas, filas, columnas, índices y relaciones entre tablas y otros elementos de la base de datos.