Cuándo usar una base de datos NoSQL y cuándo usar una base de datos relacional

Las bases de datos NoSQL son buenas para muchas cosas, pero no siempre son la herramienta adecuada para el trabajo. A continuación, se muestra cuándo debe usar una base de datos NoSQL y cuándo debe ceñirse a una base de datos relacional tradicional. Las bases de datos NoSQL suelen ser más rápidas que las bases de datos relacionales para ciertos tipos de consultas, las bases de datos NoSQL suelen ser más escalables que las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL pueden ser una buena opción para datos muy desestructurados, pero las bases de datos NoSQL pueden ser más difíciles de consultar que las bases de datos relacionales, y Las bases de datos NoSQL pueden ser más difíciles de administrar que las bases de datos relacionales.

Muchas tecnologías NoSQL funcionarían si utilizara buenos principios de diseño. Si está interesado principalmente en las relaciones de red, las bases de datos de gráficos como Neo4J e InifiteGraph son un buen lugar para comenzar. Una base de datos NoSQL, como un producto o un modelo, no es una base de datos. Esta es una frase general que se aplica a cualquier almacén de datos que no sea SQL. Ya existen muchas redes sociales que utilizan bases de datos no relacionales. Cualquier sistema que recopile grandes cantidades de datos generados por el usuario es un excelente candidato para el desarrollo de NoSQL. Instale nuevos servidores y configure nuevos fragmentos de su base de datos utilizando una solución NoSQL. Al emplear una escala horizontal, no habrá diferencias perceptibles entre las diferentes partes del país.

A menudo, existe una mejor oportunidad para almacenar y modelar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en una base de datos NoSQL que en una base de datos relacional.

Hay varias plataformas NoSQL disponibles, incluidas Apache Cassandra, MongoDB, Redis y Couchbase. No estoy seguro a qué te refieres con esto; si está usando Cassandra, lo más probable es que necesite aprender Cassandra, mientras que si está usando MongoDB, lo más probable es que necesite aprender MongoDB.

Además, NoSQL es mucho más flexible que MySQL. Es importante tener en cuenta que la gestión de la base de datos MySQL incluye una variedad de herramientas de generación de informes que pueden ayudar con la validez de la aplicación. Las bases de datos NoSQL, por otro lado, no proporcionan herramientas de informes para pruebas y análisis de rendimiento.

SQL es una alternativa más segura a NoSQL en términos de consistencia de datos, integridad de datos y redundancia de datos debido a sus propiedades ACID.

¿Google usa Nosql?

No existe una respuesta única para esta pregunta, ya que el uso de bases de datos NoSQL varía según las necesidades específicas de cada organización. Sin embargo, en general es cierto que Google utiliza una variedad de bases de datos NoSQL para impulsar sus muchos servicios. Esto le permite a Google escalar sus servicios de manera rápida y eficiente, al mismo tiempo que brinda un alto nivel de consistencia y disponibilidad de datos.

El sitio web para compartir videos YouTube tiene una base de usuarios considerable en todo el mundo. Esta aplicación se puede utilizar para cargar, compartir y ver videos. Como resultado, las empresas pueden vender sus productos y servicios a millones de personas en todo el mundo. No obstante, almacenar todos los videos en YouTube puede ser difícil. Google Cloud Datastore es una buena opción para lidiar con este problema. Google Cloud Datastore es una base de datos de baja latencia, escalable y MongoDB que se ejecuta en Google Cloud. Puede comprar productos tanto de Google Megastore como de Bigtable. Como resultado, no solo proporciona funciones y escalabilidad de la base de datos NoSQL, sino que también ofrece sólidas garantías de consistencia y alta disponibilidad. Las empresas pueden almacenar fácilmente todos sus videos usando Google Cloud Datastore. Con esta característica, todos los videos se pueden almacenar sin necesidad de ningún conocimiento de programación; además, se puede acceder a ellos. Las empresas pueden usar esta función para compartir fácilmente videos con sus clientes. Además, las empresas pueden usar Google Cloud Datastore para almacenar datos desde fuera de Google Cloud. Como resultado, los datos se pueden almacenar en Google Cloud Datastore, lo que lo convierte en una excelente opción para las empresas.

¿Para qué no sirve Nosql?

Además, NoSQL no puede realizar operaciones dinámicas. No hay garantía de que se mantendrán las propiedades ACID. Podría utilizar bases de datos SQL si necesita realizar transacciones financieras, por ejemplo. Si necesita mantener su aplicación ejecutándose en bucle continuo, también es una buena idea evitar NoSQL.

La comunidad NoSQL está creciendo, pero no siempre es la adecuada para usted. El uso de NoSQL se está volviendo más popular a medida que los datos crecen y se vuelven más diversos, medidos por volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, como demuestra Uber, un buen ajuste tecnológico también puede resultar en un mal ajuste cultural. El CTO de Etsy cree en el uso de una pequeña cantidad de herramientas conocidas que están destinadas a garantizar la operatividad a largo plazo del software. La forma en que lo hicieron fue usar MySQL, incluso si los datos no estaban disponibles para un RDSM.

Debido a su flexibilidad y escalabilidad, las bases de datos NoSQL son cada vez más populares. Estas bases de datos brindan un mejor rendimiento cuando se manejan grandes conjuntos de datos y son más fáciles de administrar que las bases de datos tradicionales . Sin embargo, no admiten transacciones ACID, lo que puede ser problemático en algunos casos.

Nosql contra Sql

Las bases de datos SQL son relacionales, lo que significa que almacenan datos en tablas que están vinculadas por relaciones. Las bases de datos NoSQL no son relacionales, lo que significa que almacenan datos en forma de documento. Las bases de datos NoSQL suelen ser más rápidas y escalables que las bases de datos SQL, pero no son tan fáciles de consultar.

Las bases de datos SQL han reinado durante mucho tiempo en la tecnología de bases de datos en las últimas décadas. A pesar de esto, las bases de datos NoSQL están regresando a medida que los datos masivos se vuelven más frecuentes y mejoran los tiempos de respuesta de las consultas. A diferencia de SQL, las bases de datos NoSQL son bases de datos distribuidas y no relacionales que no dependen de SQL. Las bases de datos NoSQL manejan una mayor cantidad de datos que las bases de datos SQL, lo que les permite trabajar mejor con mayores cantidades de datos. Además, debido a que las bases de datos NoSQL no son de naturaleza relacional, pueden responder consultas mucho más rápido que las bases de datos SQL. A pesar de estos esfuerzos, las bases de datos NoSQL aún tienen que desarrollar un método para garantizar que los datos estén siempre disponibles, lo que las convierte en un impedimento para el reemplazo de las bases de datos SQL.

Base de datos Nosql

Una base de datos NoSQL es una base de datos no relacional que no utiliza la estructura tradicional basada 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.

Las bases de datos NoSQL de documentos almacenan datos en lugar de las bases de datos NoSQL de tablas. Los requisitos comerciales modernos requieren el uso de sistemas de administración de datos que sean flexibles, escalables y capaces de responder rápidamente a los cambios. Las bases de datos NoSQL se pueden escribir como una base de datos de documentos puros, un almacén de valores clave, una base de datos de columna ancha o una base de datos de gráficos. Las organizaciones Global 2000 están adoptando cada vez más las bases de datos NoSQL para ejecutar aplicaciones de misión crítica. Debido a cinco tendencias técnicas, la mayoría de las bases de datos relacionales no pueden manejar estos desafíos. La administración de bases de datos es un problema importante con el desarrollo ágil porque carecen de la flexibilidad requerida debido a su modelo de datos fijo. El modelo de aplicación define el modelo de datos en NoSQL.

Los datos se deben modelar según sea necesario, pero NoSQL no tiene un método estático para definir cómo se debe modelar. JSON es el formato de facto utilizado para almacenar datos en una base de datos orientada a documentos. Se elimina la sobrecarga de los marcos ORM, lo que resulta en un proceso de desarrollo de aplicaciones más simple. N1QL (pronunciado níquel), un potente lenguaje de consultas SQL, se ha agregado a la biblioteca de Couchbase Server 4.0. También puede manejar declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE y puede admitir agregaciones (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER) y más. Los beneficios de las bases de datos distribuidas NoSQL son numerosos, incluida una arquitectura de escalamiento horizontal que no genera una sola instancia de falla. La capacidad de proporcionar una experiencia en línea o compatible con dispositivos móviles para los clientes se está volviendo cada vez más importante a medida que se producen más compromisos con los clientes en línea.

Las bases de datos NoSQL son fáciles de instalar y configurar, y se pueden escalar. Fueron diseñados con el objetivo de distribuir lecturas, escrituras y almacenamiento. Estos sistemas se pueden utilizar en cualquier nivel, incluida la gestión y el seguimiento de clústeres de diferentes tamaños. Una base de datos NoSQL distribuida, que no requiere ningún software, incluye replicación integrada entre centros de datos. Además, los enrutadores de hardware se pueden usar para proporcionar una recuperación ante desastres inmediata al permitir que las aplicaciones respondan a una falla de la base de datos sin tener que esperar a que la base de datos vuelva a estar en servicio. Las aplicaciones web, móviles y de Internet de las cosas (IoT) actuales dependen en gran medida de las bases de datos NoSQL.

Una de las muchas ventajas de las bases de datos NoSQL, como MongoDB, es su capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Los requisitos de esquema flexible de MongoDB son ideales para manejar grandes cantidades de datos no estructurados. Además, MongoDB tiene una serie de características únicas que lo convierten en una excelente herramienta de análisis de datos. Una de sus características que facilita la búsqueda y el análisis de datos es su capacidad de indexación y clasificación.
Sin embargo, debido a que la mayoría de las herramientas de BI (p. ej., Looker) no admiten consultas MongoDB, es más probable que los administradores de datos prefieran las bases de datos SQL. Debido a su popularidad como herramienta de análisis de datos, las bases de datos SQL se utilizan con mayor frecuencia. La razón de esto es que SQL se usa para consultar datos en la gran mayoría de las herramientas de BI. Además, la mayoría de las herramientas de BI están diseñadas para trabajar con bases de datos SQL. Esto significa que pueden buscar fácilmente información sobre MongoDB.

¿Qué es Nosql?

Cuando usa bases de datos NoSQL, simplemente almacena un conjunto de pares clave-valor. Un documento puede ser cualquier cosa, desde un solo tweet hasta una propuesta de presupuesto. Debido a que se puede acceder a las claves y los valores mediante cursores, las bases de datos SQL y los pares clave-valor son muy similares en términos de funcionalidad.
Los almacenes de documentos se pueden almacenar en un formato de columna ancha, al igual que los almacenes orientados a columnas se pueden almacenar en un formato de columna ancha. Con este enfoque se puede lograr una recuperación de datos más eficiente, así como consultas más complejas.
Una base de datos de gráficos es un tipo relativamente nuevo de base de datos NoSQL. Los gráficos son un tipo de estructura de datos que se encuentran comúnmente en las redes. Las bases de datos de gráficos se pueden usar para almacenar y recuperar datos de una manera más eficiente que las bases de datos tradicionales.

Base de datos Nosql ligera

Una base de datos NoSQL ligera es una base de datos que no utiliza el modelo tradicional de base de datos relacional basado en tablas. En cambio, utiliza una estructura más simple que es más fácil de escalar y administrar. Estas bases de datos se utilizan a menudo para aplicaciones basadas en web donde los datos cambian constantemente y la estructura no es tan importante como el contenido.

PoloDB tiene una base de datos NoSQL liviana que se puede implementar en cualquier lugar y en cualquier momento. Además, tiene API similares a MongoDB, lo que significa que están disponibles funciones sencillas y fáciles de usar. No es necesario comprimir o formatear el archivo de la base de datos para poder usarlo. PoloDB está escrito en Rust y se puede compilar para una amplia gama de plataformas. PoloDB es una base de datos con todas las funciones que admite transacciones atómicas (transacciones). Es una base de datos relacional que admite transacciones atómicas. PoloDB continuará agregando nuevas funciones en el futuro. GitHub es la fuente de todos los códigos con licencia del MIT. Debido a la estructura de la base de datos, puede leer los datos siempre que los necesite.

Marco de entidad Nosql

No existe una respuesta única para esta pregunta, ya que el mejor enfoque para trabajar con bases de datos Entity Framework y NoSQL variará según las necesidades específicas de su proyecto. Sin embargo, algunos consejos para comenzar con esta combinación incluyen familiarizarse con los proveedores de NoSQL disponibles para Entity Framework y elegir un proveedor que ofrezca las funciones que necesita. Además, es importante comprender las diferencias entre los modelos de datos relacionales y NoSQL, y cómo estas diferencias afectarán su código de Entity Framework.

Entity Framework Core no es para Mongodb

Entity Framework Core es un componente del marco de Java que se utiliza para crear aplicaciones respaldadas por bases de datos. La herramienta no está diseñada para usarse junto con MongoDB, una tecnología de base de datos no relacional. Debe crear su propia implementación de la clase Entity Framework Core DbContext para usarla con MongoDB. Debido a que esta clase es un puente de base de datos MongoDB, sirve como un paso intermedio entre su código y la base de datos.

Tecnologías Nosql

Las tecnologías Nosql son un tipo de base de datos que no utiliza el modelo relacional tradicional basado en tablas. En su lugar, utilizan un diseño sin esquema más flexible. Esto permite un desarrollo más rápido y una escalabilidad más fácil.

Una base de datos NoSQL es un tipo de base de datos que almacena y recupera datos. Las bases de datos NoSQL, que aparecieron por primera vez a fines de la década de 1960, no ganaron popularidad hasta un gran aumento de popularidad a principios del siglo XXI. El uso creciente de bases de datos NoSQL en aplicaciones web en tiempo real y big data es una tendencia. Las verdaderas transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) no son comunes en las bases de datos NoSQL, pero algunas bases de datos, como MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB y OrientDB, han hecho que There is a riesgo de que los sistemas NoSQL pierdan datos de escritura u otros tipos de datos.