Los pros y los contras de usar bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL para el almacenamiento de metadatos

El debate entre las bases de datos relacionales y las bases de datos NoSQL ha existido durante muchos años. En el pasado, el debate se centró en gran medida en el rendimiento y la escalabilidad. Sin embargo, en los últimos años, el debate se ha desplazado para centrarse en los metadatos. Hay algunas consideraciones clave al decidir si usar una base de datos relacional o una base de datos NoSQL para almacenar metadatos. El primero es el tamaño y la complejidad de los metadatos. Si los metadatos son pequeños y simples, una base de datos NoSQL puede ser una mejor opción. Sin embargo, si los metadatos son grandes y complejos, una base de datos relacional puede ser una mejor opción. La segunda consideración es la estructura de los metadatos. Si los metadatos están muy estructurados, una base de datos relacional puede ser una mejor opción. Sin embargo, si los metadatos están menos estructurados, una base de datos NoSQL puede ser una mejor opción. La tercera consideración es la capacidad de consulta de los metadatos. Si los metadatos son muy consultables, una base de datos relacional puede ser una mejor opción. Sin embargo, si los metadatos son menos consultables, una base de datos NoSQL puede ser una mejor opción. Finalmente, la cuarta consideración es la escalabilidad de los metadatos. Si los metadatos son altamente escalables, una base de datos NoSQL puede ser una mejor opción. Sin embargo, si los metadatos son menos escalables, una base de datos relacional puede ser una mejor opción.

Los sistemas de bases de datos con capacidades relacionales y NoSQL se usan comúnmente en aplicaciones nativas de la nube. Los datos se almacenan de manera diferente y el usuario no es el mismo que el sistema. los datos no estructurados o semiestructurados normalmente se almacenan en pares clave-valor o documentos en una base de datos No-SQL. Debido a que los almacenes de datos NoSQL realizan tiempos de respuesta inferiores a un segundo en servicios de gran volumen, son preferibles a otros tipos de almacenes de datos. Cuando consulta un sistema coherente para un elemento que se actualiza actualmente, espere esa respuesta hasta que todas las réplicas se actualicen correctamente. Si se devuelve una respuesta inmediata, son los datos más recientes; si no, es la respuesta más reciente. Un nodo de replicación falla si se establece Tolerancia de partición, pero el sistema seguirá funcionando.

La base de datos como servicio (DBaaS) es una aplicación nativa de la nube que emplea una colección de servicios de datos. Tendrá seguridad, escalabilidad y supervisión integradas con estos servicios. Cada servicio podría beneficiarse de tener su propia máquina virtual de Azure que también podría configurarse con una base de datos adecuada. Un microservicio nativo de la nube puede usar una base de datos relacional o una base de datos NoSQL según los requisitos de datos. Azure proporciona cuatro bases de datos relacionales administradas como servicio (DBaaS) a sus clientes. Todos los modelos ofrecen capacidades de pago por uso y justo a tiempo. SQL Server es la base de datos insignia de Microsoft, así como varias alternativas de código abierto.

Al seleccionar la cantidad de núcleos de procesamiento, memoria y almacenamiento necesarios para una base de datos de Azure, puede proporcionar uno en cuestión de minutos. Microsoft mantiene su promesa a Azure al ofrecer una versión administrada de bases de datos de código abierto populares como parte de las ofertas de código abierto de la plataforma. Las bases de datos de nivel de cómputo sin servidor se pausan automáticamente durante los períodos inactivos para que no se incurra en cargos de almacenamiento. Como resultado de la adquisición de Sun Microsystems por parte de Oracle, se creó una versión administrada de MariaDB como una bifurcación de MySQL. Como parte de la nube de Azure, puede ejecutar una base de datos relacional completamente administrada en Azure Database for MariaDB. El servicio se basa en el motor del servidor de la edición comunitaria de MariaDB. Es capaz de manejar cargas de trabajo de misión crítica con un rendimiento predecible y escalado dinámico.

Recupere bases de datos de PostgreSQL desde la herramienta de interfaz de línea de comandos o el Servicio de migración de datos de Azure. Puede especificar qué regiones de la base de datos admiten escrituras y lecturas en CosmosDB a nivel global al permitir la agrupación en clústeres activo/activo. Cosmos DB se puede usar para migrar bases de datos existentes de Mongo, Gremlin o Cassandra sin cambiar los datos o el código. Si usa Azure Table Storage en sus microservicios, puede migrar fácilmente a Cosmos DB Table API. Los cinco modelos de coherencia de Azure Cosmos DB se pueden ver en la figura 5-13. Al utilizar estas opciones, puede realizar compensaciones granulares en función de la coherencia, la disponibilidad y el rendimiento. Puedes ver qué tan consistente eres con la tabla a continuación.

Jeremy Likness, Gerente de Programas de Microsoft, brinda una explicación detallada de los cinco modelos en esta excelente presentación. La tecnología NewSQL es una tecnología de base de datos emergente que combina la escalabilidad distribuida de NoSQL con la garantía ACID de una base de datos relacional. Las bases de datos NewSQL están diseñadas para prosperar en entornos de nube efímeros, donde las máquinas virtuales subyacentes se pueden reiniciar o reprogramar bajo demanda en cualquier momento. La cifra anterior se basó en proyectos de código abierto desarrollados por Cloud Native Computing Foundation. Un cliente puede usar servicios para abordar un conjunto de procesos de base de datos NewSQL idénticos como una única entrada de DNS mediante el uso de microservicios. Podemos escalar sin interrumpir las aplicaciones existentes si desacoplamos las instancias de la base de datos de la dirección del servicio asociado. Cuando solicitas el mismo servicio a la misma hora, siempre funciona.

La capacidad de una base de datos NoSQL para manejar una amplia gama de estructuras de datos facilita la organización de los datos. Una base de datos NoSQL suele ser más adecuada para almacenar y modelar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en la misma base de datos que una base de datos tradicional .

¿Cuál es la combinación más efectiva de NoSQL y tecnologías de bases de datos relacionales ? Una gran parte de los datos no están estructurados y se unen algunos datos no estructurados. Se requiere escalado rápido y compatibilidad con transacciones 2 en el esquema.

Debido a que los datos en las bases de datos NoSQL son fáciles de entender en comparación con los modelos de datos utilizados en las bases de datos SQL , se están volviendo cada vez más populares. Además, los desarrolladores pueden realizar cambios directos en la estructura de datos de las bases de datos NoSQL.

RDBMS es una buena opción cuando los requisitos de consulta e informes son especialmente críticos. Los entornos NoSQL tienden a proporcionar mejores análisis en tiempo real para datos operativos que los análisis tradicionales. Además, en los casos en que se recopilan datos de múltiples sistemas ascendentes para crear una sola aplicación (en lugar de solo generar informes), NoSQL es un componente esencial.

¿Cuándo usaría Nosql Vs Base de datos relacional?

Las transacciones no son compatibles con las bases de datos NoSQL (solo admiten transacciones simples). Los datos transaccionales se pueden almacenar en bases de datos relacionales (ya sea como uniones o transacciones). Cuando se requieren datos de alta velocidad, se utilizan bases de datos NoSQL. Cuando los datos tienen una velocidad limitada, se utiliza una base de datos relacional.

Es fundamental comprender qué tecnología de base de datos es adecuada para usted: las bases de datos NoSQL son más adaptables y utilizables que las bases de datos relacionales en términos de manejo y evolución de la estructura de múltiples tipos de datos. Uno de los beneficios de las bases de datos NoSQL es que son más fáciles de manejar, almacenar y modelar datos estructurados, semiestructurados e incluso no estructurados. Los modelos de datos se pueden cambiar rápidamente manteniendo su precisión. Si sus datos están estructurados o se prestan a una alta normalización, SQL puede ser la mejor opción para usted. Las bases de datos NoSQL incluyen una estrategia de escalado que les permite escalar su tráfico sin necesidad de tiempo de inactividad. También puede involucrar escenarios en los que la cantidad de usuarios que usan aplicaciones móviles para acceder a sus bases de datos fluctúa drásticamente.

Desde la introducción de las bases de datos NoSQL en los últimos años, una serie de factores han contribuido a su popularidad. El almacenamiento flexible de datos es una de sus especialidades. Los RDMS tradicionales usan estructuras de datos estáticas, mientras que las mejores prácticas dictan la creación de un esquema de base de datos antes de cualquier codificación. Como resultado de las bases de datos NoSQL, el almacenamiento de datos se vuelve más flexible. Los sistemas son útiles para cualquier necesidad de información que involucre puntos de datos que tienen el potencial de interconectarse y deben administrarse de manera segura, basada en reglas y consistente. Pueden ser más adaptables para satisfacer las necesidades de una aplicación específica porque no están vinculados a una estructura específica. Las bases de datos NoSQL, además de su capacidad de escalar, son cada vez más populares. Es bien sabido que las bases de datos relacionales son propensas a problemas de escalabilidad, que pueden ser difíciles de administrar debido a un tiempo de respuesta lento cuando se realizan cambios en la demanda, así como a un procesamiento lento debido a grandes cantidades de datos. Sin embargo, cuando se trata de bases de datos NoSQL, son más ágiles y pueden manejar grandes cantidades de datos sin ser lentas. A pesar de que las bases de datos relacionales siguen siendo el estándar de facto para muchas aplicaciones, las bases de datos NoSQL se están popularizando rápidamente como una solución de almacenamiento más adaptable y escalable.

¿Cuándo no se debe utilizar Nosql?

Además, NoSQL no admite operaciones dinámicas. No se pueden garantizar las propiedades ACID de un producto. Si necesita realizar transacciones financieras, por ejemplo, las bases de datos SQL pueden ser una buena opción. Además, si su aplicación requiere una flexibilidad de tiempo de ejecución limitada, debe evitar NoSQL.

Una base de datos NoSQL está optimizada para tamaños de almacenamiento más pequeños en comparación con una base de datos NoSQL, lo que reduce el consumo de CPU y memoria. Esto les permite ser más adaptables y eficientes para su uso a gran escala. Las colecciones múltiples de datos desnormalizados pueden ser difíciles de organizar y contener datos duplicados. Se requiere un mayor volumen de datos y es más difícil actualizar todos los índices, sincronizar nodos, etc. Los servidores NoSQL tradicionales están diseñados teniendo en cuenta la coherencia eventual, de modo que los cambios se puedan pasar a través de nodos e índices sin tener que esperar a que se propague el cambio. Algunos miembros de la familia NoSQL , como RavenDB, pueden crear sus propios índices en presencia de la familia NoSQL. Otros servicios de MongoDB escanearán toda la base de datos sin el uso de archivos de índice.

Es fundamental crear una base de datos NoSQL que sea apropiada para cada patrón de acceso. Cuando son desconocidos o cambian con frecuencia, puede ser necesario repensar la estructura de la base de datos. Las bases de datos NoSQL orientadas a documentos no están destinadas a ser consumidas a nivel atómico, que los sistemas OLAP requieren para dividir sus datos. Incluso si NoSQL carece de validación de integridad de datos (excepto para NoSQL basado en gráficos), se puede usar To Be Continued para superar esto. Debido a su entrada tardía en el protocolo ACID, Amazon DynamoDB se ha retrasado un poco en el juego.

Las bases de datos NoSQL pueden manejar grandes cantidades de datos de manera más rápida y efectiva que las bases de datos relacionales tradicionales, y son muy rápidas y fáciles de configurar. Las bases de datos NoSQL están demostrando ser extremadamente beneficiosas para las grandes aplicaciones de datos. Las bases de datos de esta categoría están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos muy rápidamente, lo que las convierte en una solución ideal para aplicaciones que manejan mucha información. Los datos están protegidos por bases de datos NoSQL cuando todos los demás componentes de su aplicación del lado del servidor están diseñados para funcionar juntos sin problemas y rápidamente. A menudo, existe una mejor alternativa a las grandes bases de datos que almacenan, modelan y analizan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Al utilizar este servicio, podrá acceder a información sobre clientes o ventas en cuestión de minutos. No hay razón para dejar de usar bases de datos NoSQL para aplicaciones de big data en este momento. Las bases de datos NoSQL son una solución ideal si está buscando una forma de almacenar y administrar grandes cantidades de datos.

Nosql vs. Sql: ¿Cuál es el adecuado para su aplicación?

Aunque las bases de datos NoSQL no siempre funcionan bien, brindan beneficios como flexibilidad y rendimiento. Si necesita una gran cantidad de transacciones o desea ampliar su aplicación, las bases de datos NoSQL pueden ser una mejor opción. Sin embargo, si necesita una base de datos que sea segura y admita instrucciones SQL estándar, una base de datos SQL puede ser la mejor opción.

Cuándo usar la base de datos relacional frente a Nosql

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de las necesidades específicas del proyecto. Sin embargo, en general, las bases de datos relacionales son más adecuadas para proyectos que requieren consultas o transacciones complejas, mientras que las bases de datos NoSQL son mejores para proyectos que requieren alta escalabilidad o datos en tiempo real.

Muchas aplicaciones modernas requieren bases de datos NoSQL (bases de datos no SQL) en lugar de bases de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL están descentralizadas en sus métodos de almacenamiento de datos, a diferencia de las bases de datos relacionales. Una nueva aplicación o servicio, por ejemplo, puede necesitar el uso de NoSQL para manejar su lanzamiento. Una base de datos NoSQL, a diferencia de un único servidor monolítico, se puede escalar horizontalmente en varios hosts. Como resultado, es más rentable y rápido migrar bases de datos NoSQL para satisfacer la demanda de crecimiento continuo. Las organizaciones que migran sus bases de datos a la nube también están mucho mejor usando NoSQL porque está descentralizado. En lugar de utilizar transacciones bloqueadas, los modelos NoSQL se preocupan por mantener la coherencia y el rendimiento. Esto mejora su rendimiento cuando una gran cantidad de usuarios requieren acceso simultáneo. Una base de datos relacional sigue siendo la mejor opción para las empresas que requieren datos estructurados y predecibles con un número limitado de usuarios o aplicaciones.

Fragmentación de datos: se puede utilizar una base de datos relacional para gestionar la fragmentación de datos. Este sistema organiza los datos en tablas y proporciona esquemas que definen las relaciones entre ellos. Si usa una base de datos relacional, también puede unir tablas para obtener los datos que necesita. La fragmentación de datos es un problema que las bases de datos no relacionales no resuelven. Los datos que están desorganizados son preferibles a los datos que están adecuadamente organizados.
En términos de rendimiento, una base de datos relacional recupera datos más rápidamente que una base de datos no relacional. También puede manejar un gran volumen de datos.

¿A Sql o Nosql?

Los beneficios de las bases de datos relacionales van mucho más allá de la gestión y el procesamiento de datos. Sin embargo, puede haber casos en los que las bases de datos NoSQL sean una mejor opción. La base de datos NoSQL, por ejemplo, suele ser más escalable y proporciona un mayor rendimiento que las bases de datos tradicionales. Además, la flexibilidad y la facilidad de uso de sus modelos de datos, así como su capacidad para ejecutarse en entornos de nube, los convierten en una herramienta eficaz para acelerar el desarrollo de aplicaciones. Es fundamental tener en cuenta los requisitos de la aplicación al seleccionar una solución de almacenamiento de datos. En algunos casos, puede ser preferible usar una base de datos relacional, pero en otros, puede ser preferible usar una base de datos NoSQL. Sin embargo, siempre es preferible comparar el rendimiento de las posibles soluciones de almacenamiento para garantizar que satisfagan las necesidades de la aplicación.

Casos de uso de Nosql frente a relacionales

Las bases de datos Nosql están diseñadas para la escalabilidad y, a menudo, se usan para manejar grandes cantidades de datos. También son útiles para situaciones en las que los datos no están bien estructurados o cuando el esquema cambia constantemente. Las bases de datos relacionales son más adecuadas para aplicaciones donde los datos están bien estructurados y el esquema es relativamente estable.

NoSQL, además de SQL, se usa para otros tipos de almacenamiento en lugar de solo almacenar datos. Base de datos que no está directamente relacionada con la base de datos relacional. Las bases de datos NoSQL ya no están restringidas al enfoque rígido y tabular de las bases de datos relacionales tradicionales. Elegir entre NoSQL y una base de datos tradicional no siempre es una decisión fácil. Los estafadores son atrevidos y adaptables. Para romper el sello, buscan constantemente nuevas formas de hacerlo. Debe analizar grandes cantidades de datos históricos y en vivo en tiempo real.

Tiene capacidades de pago en tiempo real disponibles para 19 de los 20 principales bancos del mundo. Su volumen de transacciones es extraordinario, con billones de dólares transferidos cada día. Se puede analizar más que solo información transaccional para detectar y autenticar identidades. En este entorno, se requiere la flexibilidad de una base de datos NoSQL; se le puede agregar rápidamente cualquier tipo de elemento de datos. Se ha demostrado que las bases de datos NoSQL son altamente confiables y predecibles, con escalabilidad horizontal, rentable y predecible. En las experiencias de cliente personalizadas y aceleradas de hoy en día, las bases de datos NoSQL ya no son una ventaja distintiva. Macquarie Bank pudo expandirse rápidamente desde la falta de presencia de banca minorista para convertirse en un competidor principal en el espacio de la banca digital en dos años. ¿Cómo puedo encontrar casos de uso sin SQL? Programe una demostración de DataStax Astra DB, una base de datos Nosql creada en Apache Cassandra.