¿Qué significa Nosql en términos de datos?

Las bases de datos NoSQL son un tipo de base de datos no relacional que no utiliza el esquema tabular tradicional de las bases de datos relacionales . En su lugar, utilizan una estructura sin esquema más flexible, que permite una gestión de datos más escalable y eficaz. Las bases de datos NoSQL a menudo se usan para manejar grandes volúmenes de datos que son demasiado difíciles o costosos de administrar con una base de datos relacional. También se usan a menudo para aplicaciones web en tiempo real que necesitan poder manejar un gran volumen de usuarios simultáneos.

El formato de base de datos NoSQL almacena datos en un formato diferente al de las bases de datos relacionales tradicionales. Los principales tipos de documentos son gráficos, gráficos de clave-valor y gráficos de columna ancha. A fines de la década de 2000, surgió una gran cantidad de bases de datos NoSQL como resultado de una fuerte caída en los costos de almacenamiento. Con ellos, los desarrolladores pueden almacenar una gran cantidad de datos no estructurados, lo que les permite crear muchas aplicaciones nuevas. 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 ejemplos de bases de datos NoSQL. La característica de no unirse da como resultado consultas más rápidas. Se puede utilizar para una variedad de propósitos, que van desde muy críticos (p. ej., datos financieros) hasta más alegres (p. ej., leer lecturas de IoT de una caja de arena inteligente para gatos).

En este tutorial, veremos por qué una base de datos NoSQL es una buena idea. Además, abordaremos algunos conceptos erróneos comunes sobre las bases de datos NoSQL y los desacreditaremos. Según los expertos en bases de datos de DB-Engines, MongoDB es la base de datos no relacional más popular del mundo. Si sigue las instrucciones a continuación, podrá consultar una base de datos MongoDB sin necesidad de ninguna configuración en su computadora. Los clústeres de MongoDB son lugares donde almacena sus bases de datos. Los datos se pueden guardar en Atlas tan pronto como tenga un clúster. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass se pueden usar para crear una base de datos manualmente.

En este caso, importará un conjunto de datos Atlas de muestra. Una base de datos NoSQL tiene una variedad de ventajas, incluida la flexibilidad de los modelos de datos, la escala horizontal, las consultas ultrarrápidas y la facilidad de uso para los desarrolladores. El Explorador de datos se puede utilizar para crear nuevos documentos, editar documentos existentes y eliminar documentos. Una de las herramientas más poderosas para analizar datos es el marco de agregación. Atlas y Atlas Data Lake simplifican la visualización de los datos almacenados allí.

SQL y NoSQL son dos de los marcos más importantes en el desarrollo de software moderno. Cada uno de ellos es un individuo con fortalezas y debilidades.

SQL (lenguaje de consulta estructurado) es el lenguaje utilizado para administrar datos en un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) en un sistema de administración de bases de datos SQL (RDBMS). NoSQL, en contraste con SQL, es un término que se refiere a "bases de datos no relacionales".

¿Qué se entiende por base de datos Nosql?

Las bases de datos Nosql son bases de datos no relacionales que están diseñadas para el escalado horizontal. A menudo se utilizan para grandes conjuntos de datos a los que es necesario acceder rápidamente.

A diferencia de las bases de datos relacionales, que almacenan y recuperan datos en un formato rectangular, las bases de datos NoSQL se almacenan y recuperan en formas no tabulares. Este tipo de datos es utilizado por gigantes de Internet como Twitter, Google, Amazon y otros para generar cantidades masivas de datos a diario. Las bases de datos NoSQL de documentos incluyen bases de datos clave-valor, bases de datos de columnas anchas y bases de datos NoSQL de gráficos. Puede almacenar sus datos en una base de datos relacional o NoSQL según cuál elija. Sin embargo, existen algunas diferencias entre las diferentes bases de datos según lo que necesite. Una base de datos NoSQL, por otro lado, no requiere estructura para almacenar datos porque tiene un esquema dinámico. Esta función proporciona flexibilidad porque los documentos se pueden crear sin definir una estructura.

DynamoDB, por otro lado, es una base de datos muy fácil de usar que es extremadamente rápida y se escala muy bien. La consola de administración de AWS simplifica la creación, eliminación y modificación de elementos en DynamoDB. Se puede crear y eliminar una tabla con la CLI de AWS, se pueden insertar y recuperar elementos con la CLI de AWS y se pueden crear índices con la CLI de AWS. Con AWS WorkBench, puede crear aplicaciones de DynamoDB más complejas. Si está buscando una base de datos NoSQL que ofrezca funciones y rendimiento de DynamoDB, MongoDB puede ser la mejor opción para usted. La consola de administración de AWS, así como la CLI de AWS, se pueden utilizar para administrar la base de datos de MongoDB.

¿Qué es el ejemplo de Nosql?

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak y Neo4J son solo algunas de las bases de datos NoSQL populares . Las bases de datos NoSQL orientadas a documentos incluyen MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak y Lotus Notes.

Al almacenar datos, las bases de datos NoSQL son declarativas en lugar de basadas en tablas, mientras que las bases de datos basadas en tablas almacenan datos en formato relacional. El diseño simple, el escalado horizontal continuo y el control de disponibilidad granular son solo algunas de las características de NoSQL. NoSQL es ventajoso en una variedad de formas, pero también tiene algunos inconvenientes. Las bases de datos tradicionales suelen ser una mejor opción cuando se trata de aplicaciones de gestión de transacciones. A pesar de que las bases de datos relacionales todavía se usan para una variedad de funciones comerciales, las bases de datos NoSQL están ganando popularidad. Las bases de datos Noql manejan aplicaciones en la nube, web y big data en tiempo real en toda la industria. Las soluciones NoSQL pueden proporcionar una arquitectura peer-to-peer sin servidor con una arquitectura y propiedades consistentes para todos los nodos.

La nueva versión del sistema operativo tiene un aumento significativo del rendimiento, lo que permite velocidades de lectura y escritura más rápidas y una disponibilidad continua. Una base de datos NoSQL está disponible en cinco variedades diferentes con varias ventajas y desventajas. Las empresas deben seleccionar los tipos de bases de datos en función de sus requisitos comerciales; no existe una variación 'ideal' de los tipos de base de datos. Un par clave-valor en NoSQL es conceptualmente similar a las tablas hash, que utilizan una clave única y un puntero para especificar un objeto para el que existe una clave única. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB y Oracle BDB son algunas de las plataformas NoSQL disponibles en la actualidad. Las bases de datos NoSQL basadas en columnas se basan en columnas y cada columna se trata de manera diferente. Existen numerosas aplicaciones que pueden administrarse mediante tales bases de datos, como inteligencia comercial, almacenes de datos, catálogos de tarjetas de biblioteca y administración de relaciones con los clientes.

Las bases de datos NoSQL son datos multidimensionales y modelo que utilizan un gráfico. Cuando un nodo se considera un nodo durante el almacenamiento, sus relaciones se consideran bordes. Debido a que los datos ya están disponibles en este caso, establecer relaciones es tan simple como 1-2-3. Una base de datos de redes sociales se usa ampliamente en aplicaciones como el análisis de datos espaciales. MongoDB orientado a documentos es una base de datos NoSQL que emplea esquemas dinámicos para almacenar documentos. La indexación, transformación y combinación de documentos se realizan en JavaScript en la solución, que almacena documentos en formato JSON y utiliza el intercambio de datos JSON. Oracle NoSQL Database permite modelos de datos de tabla JSON y clave-valor, además de estar disponible en las instalaciones o en la nube.

InfiniteGraph, una base de datos de gráficos altamente especializada, se utiliza para el diseño de modelos de datos de gráficos. Puede admitir una amplia gama de cargas de trabajo debido a su escalabilidad, soporte multiplataforma, capacidades basadas en la nube y capacidad de alto rendimiento. El lenguaje de consulta 'DO' puede manejar gráficos complejos y consultas basadas en valores. En industrias como la atención médica, las telecomunicaciones, la ciberseguridad, las finanzas, la fabricación y las redes, esta solución es una opción popular.

Los servicios de base de datos NoSQL de Google pueden procesar grandes conjuntos de datos dinámicos sin un esquema fijo y son capaces de procesar rápidamente grandes conjuntos de datos dinámicos. Como resultado, pueden ser utilizados por empresas como Amazon, Google, Netflix y Facebook, que dependen en gran medida de grandes volúmenes de datos que las bases de datos tradicionales no pueden manejar.

Por qué las bases de datos Nosql son mejores para el desarrollo rápido de aplicaciones

Los tipos de bases de datos se organizan según el tipo de modelo de datos utilizado. Los tipos de documentos incluyen declaraciones clave-valor, tipos de columna ancha y gráficos. La principal ventaja de las bases de datos NoSQL sobre las bases de datos relacionales en el desarrollo rápido de aplicaciones es su capacidad para almacenar y consultar grandes cantidades de datos a distintas velocidades.
Las bases de datos SQL se basan en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL se almacenan en documentos, claves, gráficos o almacenes de columnas grandes. Las bases de datos SQL disponibles en la actualidad incluyen MySQL, Oracle, PostgreSQL y Microsoft SQL Server. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j y CouchDB son ejemplos de bases de datos NoSQL.

¿Cuál es la diferencia entre Sql y Nosql?

Las bases de datos SQL pueden ser escalables verticalmente, mientras que las bases de datos NoSQL pueden ser escalables horizontalmente. Las bases de datos SQL se basan en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL se componen de documentos, claves, gráficos o almacenes de columnas anchas. Las bases de datos SQL se prefieren en transacciones de varias filas, mientras que las bases de datos NoSQL se prefieren en datos no estructurados, como documentos o JSON.

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje de programación más popular para el sistema de gestión de bases de datos relacionales. El modelo NoSQL almacena y recupera datos en una forma alternativa a los datos tabulares. El siguiente es un desglose completo de los pros y los contras, con una comprensión profunda de las ventajas y desventajas. El lenguaje SQL es el lenguaje de programación más solicitado para RDBMS, y el software NoSQL es el más utilizado para almacenar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Tiene la opción de seleccionar entre dos opciones según los requisitos y el proyecto en el que está trabajando. El primero se enfoca en consultas complejas con consistencia de datos y propiedades ACID, mientras que el segundo está más orientado a objetos y es adecuado para una amplia gama de tipos de almacenamiento.

Ambas bases de datos son importantes para las empresas en este momento. A pesar de que NoSQL no puede reemplazar por completo a SQL, tiene muchas ventajas sobre SQL que lo convierten en una solución empresarial viable. NoSQL tiene muchos beneficios para las empresas más pequeñas porque es escalable, simple y fácil de mantener. NoSQL no es tan maduro como las consultas, por lo que puede que no sea la mejor opción para empresas más grandes que requieren más flexibilidad. Las bases de datos NoSQL son ideales para empresas que requieren una base de datos escalable con características fáciles de usar y mantener.

Nosql Vs Sql: ¿Cuál es más rápido?

NoSQL es generalmente más rápido que SQL cuando se trata de almacenamiento de clave-valor. Sin embargo, es posible que las bases de datos NoSQL no sean completamente compatibles con ACID, lo que genera inconsistencias en los datos. La base de datos más rápida suele ser SQL en lugar de NoSQL.

Significado de Nosql

Nosql es un término para bases de datos que no utilizan el modelo relacional tradicional. A menudo se utilizan para aplicaciones de big data donde la escala y la flexibilidad de las bases de datos nosql encajan mejor que las bases de datos relacionales.

A pesar del hecho de que las bases de datos NoSQL pueden admitir estas funciones, siempre existe el riesgo de una falla del sistema. Las bases de datos NoSQL, como resultado, han sido diseñadas para ser adaptables y dinámicas. En el caso de un sistema que requiera operaciones confiables, la base de datos NoSQL normalmente no puede hacerlo.
Existen numerosas ventajas en el uso de bases de datos NoSQL además de sus desventajas. Hay varias ventajas al usarlo, incluida la capacidad de escalar rápidamente, crear prototipos de sistemas rápidamente y almacenar datos en un formato más flexible.
Una base de datos NoSQL es una buena opción para un sistema con un modelo de datos basado en documentos. Esto se debe al hecho de que las bases de datos relacionales no suelen admitir bien este tipo de datos. Además, las bases de datos NoSQL suelen ser más adecuadas para sistemas que requieren grandes cantidades de almacenamiento. Debido a su procesamiento más rápido y eficiente, son una mejor opción que las bases de datos relacionales tradicionales.
A medida que se expanden los sistemas de creación de prototipos, las bases de datos NoSQL también son una buena opción. Debido a esto, permiten una mayor flexibilidad en la forma en que se almacenan los datos. Además, las bases de datos NoSQL suelen ser más sencillas de trabajar que las bases de datos tradicionales.
Algunos de los inconvenientes de las bases de datos NoSQL se indican a continuación. Una de las principales preocupaciones es que muchas de estas bases de datos no incluyen funciones de confiabilidad nativas que se incluyen en las bases de datos relacionales. Además, las bases de datos NoSQL pueden no ser siempre la mejor opción para los sistemas que requieren altos niveles de confiabilidad. Las bases de datos relacionales tradicionales no se pueden utilizar porque no son tan flexibles.

Nosql contra Sql

SQL es un lenguaje de programación que se utiliza para interactuar con bases de datos relacionales. Las bases de datos relacionales (también conocidas como registros de bases de datos) almacenan datos en filas y tablas que están vinculadas lógicamente. Los sistemas de gestión de bases de datos (DBM) que no utilizan SQL se conocen como NoSQL.

Todos los aspectos de la ciencia de datos deben basarse en datos. Como regla general, sus datos normalmente se almacenan en un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). Para interactuar y comunicarse con el DBMS, debe usar su lenguaje. En esta instancia se utiliza el lenguaje SQL (Structured Query Language), que se utiliza para interactuar con DBMS. También se ha introducido un nuevo término en los últimos años: bases de datos NoSQL. Una base de datos no relacional es aquella que no almacena datos en tablas o registros. Como resultado, la estructura de almacenamiento de datos se optimiza para requisitos específicos.

Las bases de datos orientadas a datos, las bases de datos orientadas a documentos, los pares clave-valor y las bases de datos de gráficos son los cuatro tipos más comunes de estructuras de datos. La biblioteca MongoDB, que se basa en una base de datos orientada a documentos, se utiliza en Python. Las bases de datos NoSQL, en general, le permiten crear una estructura de datos más flexible. Las bases de datos SQL, por otro lado, son más rígidas, con un tipo de datos menos flexible. Si es un programador de SQL por primera vez, el mejor curso de acción es comenzar con SQL y luego pasar a NoSQL. Cada uno tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas, por lo que debe seleccionarlo en función de la facilidad de uso, la aplicación en la que se basa y los beneficios que brinda. Al final, no puedo decir que SQL sea mejor que NoSQL o cualquier otro lenguaje de programación. Podrás tomar la mejor decisión si escuchas tus datos.

La mejor base de datos para usted: ¿Sql o Nosql?

A pesar de que las bases de datos NoSQL y SQL tienen algunas ventajas y desventajas, cada una tiene su propio conjunto de ventajas e inconvenientes. Mientras que las bases de datos SQL son generalmente más confiables y capaces de manejar transacciones más complejas, las bases de datos NoSQL son más eficientes y capaces de manejar más datos no estructurados. La decisión individual depende totalmente de ellos.

Ejemplos de Nosql

Las bases de datos Nosql son bases de datos que no utilizan el modelo tradicional de base de datos relacional basado en tablas. Los ejemplos de bases de datos nosql incluyen MongoDB, CouchDB y Cassandra. Estas bases de datos se utilizan a menudo para aplicaciones basadas en web donde los datos cambian constantemente y donde se requiere un alto rendimiento.

Las bases de datos NoSQL, que no están vinculadas a una base de datos relacional, no contienen datos en el mismo formato. No hay esquemas fijos en NoSQL, ni uniones, y el sistema escala rápidamente. Como resultado, una base de datos NoSQL se puede utilizar para almacenar grandes cantidades de datos en almacenes de datos distribuidos. Empresas como Twitter, Facebook y Google recopilan terabytes de datos de usuarios por día. La arquitectura de nada compartido de las bases de datos NoSQL distribuidas implica que no hay unidades de control o unidades de almacenamiento en la base de datos. Como resultado, se elimina la necesidad de múltiples bases de datos para almacenar los mismos datos. Los datos en una base de datos distribuida siempre están disponibles, independientemente de la versión que se actualice, y esto permite que se actualicen varias copias al mismo tiempo.

Un almacén de clave-valor contiene toda la información que se puede almacenar como un valor. Muchas máquinas trabajan juntas para crear almacenes de familias de columnas que procesan cantidades masivas de datos. Las bases de datos de documentos, como su nombre lo indica, contienen versiones versionadas de otras colecciones de clave-valor. Los documentos semiestructurados se pueden almacenar en formatos como JSON. Una base de datos de gráficos no proporciona el tipo de lenguaje de consulta declarativo que proporciona SQL. En cambio, estas bases de datos son consultables por modelos de datos. Las interfaces RESTful son comunes entre las plataformas NoSQL para acceder a datos.

Una base de datos de gráficos, a diferencia de una base de datos relacional, es una base de datos multirelacional con múltiples filas y columnas. Usando bases de datos de gráficos, se pueden integrar múltiples modelos de datos en un solo backend. Las bases de datos multimodelo son un nuevo tipo de base de datos NoSQL que está configurado para ponerse al día rápidamente, y habrá mucho revuelo en torno a este tipo de base de datos en el futuro. Las bases de datos más populares se pueden clasificar y su progreso se puede encontrar en http://db-engines.com/en/ranking.

Tipos de bases de datos Nosql

Hay varios tipos de bases de datos NoSQL, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Los tipos más populares son las bases de datos de documentos, las bases de datos de valores clave y las bases de datos en columnas. Las bases de datos de documentos, como MongoDB y CouchDB, son las más adecuadas para almacenar datos que tienen un esquema flexible. Es decir, datos que no encajan perfectamente en filas y columnas. Las bases de datos de documentos también son fáciles de escalar horizontalmente, ya que se pueden dividir en varios servidores. Las bases de datos de clave-valor, como DynamoDB y Riak, son las más adecuadas para almacenar datos que se pueden consultar con una sola clave. Es decir, datos que se pueden buscar por un solo valor, como un número de identificación. Las bases de datos de valores clave son muy rápidas y escalables, pero no son tan flexibles como las bases de datos de documentos. Las bases de datos en columnas, como Cassandra y HBase, son las más adecuadas para almacenar datos que se pueden consultar mediante un rango de valores. Es decir, datos que se pueden buscar mediante un rango de claves, como un rango de fechas. Las bases de datos en columnas son muy rápidas y escalables, pero no son tan flexibles como las bases de datos de documentos.

Los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL son almacenes de valores clave, almacenes de documentos, bases de datos orientadas a columnas y bases de datos de gráficos. Este tipo de solución puede resolver un problema que una base de datos relacional no puede. OrientDB, por ejemplo, es una base de datos multimodelo que combina NoSQL y otros tipos de bases de datos. Una base de datos relacional a gran escala puede contener miles de entidades y tablas de enlace. La estructura de la columna se divide en varias filas para cada entidad (persona). Cuando solo hay unas pocas columnas involucradas, es más fácil escanear cada columna por separado en las bases de datos de columnas. Una base de datos de columnas asigna el número de fila a los datos, mientras que una base de datos de tabla asigna el número de fila a los datos.

La base de datos NoSQL menos compleja son los almacenes de clave-valor. Está diseñado para almacenar documentos cotidianos y tiene la capacidad de procesar consultas y cálculos complejos. Los datos en un almacén de documentos deben normalizarse siempre que estén organizados de una manera que tenga sentido para los datos. Una base de datos gráfica está destinada a agilizar la operación de interacciones entre entidades. Los dos componentes principales de una base de datos de grafos son su estructura y los tipos de datos que contiene. nodo: una colección de entidades. En una línea, dos entidades están representadas por la línea y se asignan las propiedades de las dos entidades. Las bases de datos de gráficos como Neo4j también afirman mantener ACID, mientras que los almacenes de documentos y los almacenes de valores clave utilizan la notación estándar.

Los pros y los contras de las bases de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL difieren de las bases de datos relacionales en términos de modelos de datos. Son más flexibles y rápidos de usar que los sistemas operativos tradicionales. Los datos en este tipo de almacenes se pueden presentar de manera inconsciente usándolos en lugar de representaciones tabulares estándar. Los modelos de datos de documento, clave-valor, columna ancha y gráfico son algunas de las bases de datos NoSQL más comunes. DynamoDB, un ejemplo de una base de datos NoSQL basada en documentos, es un ejemplo de esto. Un documento de DynamoDB es esencialmente una colección de datos almacenados en formatos de nivel de byte. Los documentos de DynamoDB pueden contener cualquier número de campos y se almacenan en una base de datos NoSQL ordenada, replicada y en constante crecimiento. Riak, un ejemplo de una base de datos NoSQL de almacén de valores clave , es un ejemplo. Es esencialmente una base de datos que almacena datos en pares de valores clave, similar a cómo funciona un almacén de valores clave. A cada par clave-valor se le asigna un número de identificación único. La instancia de Riak contiene varios pares clave-valor. Una instancia de Riak es una colección de servidores, ya sea un único servidor o una colección de servidores. Una base de datos NoSQL de almacenamiento de columna ancha, como Redis, utiliza esta función. En un almacén de columna ancha, los datos se almacenan en formato de columna mediante bases de datos NoSQL. La matriz Keys and Values ​​de las instancias de Redis contiene un conjunto de claves y valores. Si necesita realizar cambios en una instancia de Redis, puede ejecutarse como un único servidor o distribuirse entre varios servidores. Una base de datos NoSQL es más popular que una base de datos relacional porque tiene un rendimiento más rápido y más flexibilidad. Son excelentes para almacenar datos que de otro modo se perderían en un formato tabular.

Mejor base de datos Nosql

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de las preferencias y necesidades individuales. Sin embargo, algunas de las bases de datos NoSQL más populares incluyen MongoDB, Cassandra y Redis. Estas bases de datos son altamente escalables y ofrecen un alto rendimiento, lo que las hace ideales para aplicaciones que requieren grandes cantidades de datos.

Podrá realizar muchas más tareas de las que podría soñar porque ScyllaDB libera el rendimiento de su infraestructura existente. Su infraestructura puede explotarse por completo para cargas de trabajo de alto rendimiento/baja latencia con este NoSQL. Descubra cómo se puede usar ScyllaDB para admitir requisitos de almacenamiento estructurado en columnas y clave-valor extremadamente exigentes a gran escala.

Mongodb Vs Cassandra: ¿Cuál es la mejor base de datos Nosql para su aplicación?

Para aplicaciones web de alto rendimiento, una base de datos MongoDB es una excelente opción. La tecnología de fragmentación de MongoDB le permite ser independiente de la escalabilidad al mismo tiempo que escala horizontalmente. Cassandra es una excelente opción para aplicaciones más pequeñas que no requieren la flexibilidad o potencia de MongoDB.

Lista de bases de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares como alternativa a las bases de datos relacionales tradicionales. Hay muchos tipos diferentes de bases de datos NoSQL, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. Algunas de las bases de datos NoSQL más populares incluyen MongoDB, Cassandra y HBase.

No tiene un diseño conceptual y puede colocar los datos en un orden diferente al de una base de datos relacional. En la siguiente sección, veremos las cinco bases de datos NoSQL más populares en términos de volumen de datos, que son MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase y otras. Si tenemos el caso de uso de la búsqueda de texto completo, debemos usar esta base de datos para las necesidades de nuestra organización. Esta base de datos se puede utilizar para organizar grandes cantidades de datos y analizarlos. Las aplicaciones de alto rendimiento son compatibles principalmente con Amazon DynamoDB, que se usa ampliamente a escala. Puede manejar 10 billones de solicitudes en un solo día, según la base de datos, que es utilizada por aproximadamente 700 organizaciones. DynamoDB es la mejor opción para una gran cantidad de consultas cuando se requiere manejar consultas simples de clave-valor. Es capaz de procesar petabytes de datos, pero cuando tenemos poca cantidad de datos, no será capaz de encontrar lo que buscamos. Si nuestro caso de uso requiere acceso aleatorio y en tiempo real a los datos, esta base de datos es la mejor opción.