Por qué las bases de datos Nosql están reemplazando a los almacenes de datos

Publicado: 2022-11-23

Los almacenes de datos han sido durante mucho tiempo la principal forma en que las empresas almacenan y analizan datos. Pero las bases de datos Nosql se utilizan cada vez más para complementar o incluso reemplazar los almacenes de datos. Hay una serie de razones para este cambio. Las bases de datos Nosql son generalmente más escalables y más fáciles de usar que los almacenes de datos tradicionales. También pueden ser más rentables, ya que no requieren el mismo nivel de inversión en hardware y software. Las bases de datos Nosql también pueden ser más flexibles que los almacenes de datos, lo que facilita la integración de nuevas fuentes de datos y la adaptación a las cambiantes necesidades comerciales. A pesar de estas ventajas, las bases de datos Nosql no son una panacea. Pueden ser más complejos de administrar que los almacenes de datos y es posible que no admitan todas las características y funcionalidades que requieren las empresas. No obstante, las bases de datos Nosql se utilizan cada vez más para complementar o incluso reemplazar los almacenes de datos en muchas organizaciones. A medida que las empresas se sientan más cómodas con estas tecnologías, esperamos ver una adopción aún más generalizada en los próximos años.

Tanto NoSQL como Data-Warehouse son capaces de realizar consultas SQL. Los almacenes de datos y NoSQL no son lo mismo. Comparten el concepto de poder manejar grandes cantidades de datos porque son capaces de hacerlo. Un almacén de datos , en comparación con un modelo dimensional, generalmente tiene muchos hechos y dimensiones (o muchas entidades en un modelo 3NF).

¿Cómo almacena datos la base de datos Nosql?

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En lugar de bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL almacenan datos en documentos. En este sentido, se clasifican como “no solo SQL” y se subdividen en una variedad de modelos de datos flexibles. Una base de datos NoSQL puede estar compuesta por una base de datos de documentos puros, un almacén de valores clave, una base de datos de columnas anchas o una base de datos de gráficos.

El uso de bases de datos NoSQL permite el almacenamiento rápido de grandes cantidades de datos no relacionados. NoSQL no es un tipo NoSQL porque no contiene estructuras de datos relacionales. Durante la década de 1970, las bases de datos relacionales eran el estándar de almacenamiento de datos. En una conversación con Ben Finkel, un entrenador de CBT, NoSQL considera que la velocidad y la flexibilidad son más importantes que la consistencia y la eficiencia. A pesar de su velocidad y eficiencia, las bases de datos relacionales requieren mucho esfuerzo para construir y mantener. No hay ningún requisito para diseñar o planificar bases de datos NoSQL antes de implementarlas. Como resultado, los desarrolladores podrán crear, crear prototipos e implementar aplicaciones mucho más rápido.

También se pueden utilizar en el proceso de desarrollo ágil más tradicional. A diferencia de las bases de datos tradicionales , las bases de datos NoSQL son capaces de manejar una amplia gama de tipos de datos y no requieren regularización. Las bases de datos NoSQL requieren más poder de cómputo que las bases de datos relacionales. Una base de datos NoSQL puede ejecutarse fácilmente en una Raspberry Pi, pero será más difícil manejar la carga de un servidor web. Los gráficos, a diferencia de los pares o documentos clave:valor, son bastante abstractos. Los nodos y los bordes se dividen en dos partes de un gráfico. Los nodos contienen información sobre un objeto (persona, lugar, cosa, idea, etc.)

que se almacena en un bloque de memoria. Se establece una conexión lógica entre los bordes de un nodo. Un modelo de datos de columna ancha es similar a una base de datos relacional en que se compone de filas y columnas.

El escalamiento horizontal es la capacidad de una base de datos NoSQL para crecer en tamaño sin sacrificar el rendimiento. La capacidad de una base de datos NoSQL para replicar datos por sí misma se denomina replicación. Los datos se pueden mapear fácilmente en varios formatos con la flexibilidad de una estructura de datos. Una base de datos NoSQL suele ser más adecuada para almacenar y modelar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que una base de datos tradicional . Con las tres características principales de las bases de datos NoSQL, la escalabilidad horizontal, la replicación y la flexibilidad son factores importantes para almacenar datos que no están bien organizados en tablas y columnas. La capacidad de escalar horizontalmente una base de datos NoSQL garantiza que siga siendo viable y, al mismo tiempo, proporcione rendimiento. Debido a que esto no es una fila o columna, es especialmente útil cuando se trata de grandes conjuntos de datos que no pueden caber en una sola fila o columna en una tabla estándar. En la replicación, los datos de una base de datos NoSQL se replican en una base de datos separada para que, si una falla, los datos se puedan recuperar de la otra sin tener que empezar desde cero. Esto es especialmente importante si conserva datos confidenciales que podrían perderse en caso de desastre. Esta técnica es ideal para almacenar datos que no están bien organizados en tablas y columnas, como texto e imágenes.

Los beneficios de las bases de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL se utilizan para almacenar grandes cantidades de datos en tiempo real. Son especialmente adecuados para aplicaciones 360 de clientes, como compras en línea, juegos en línea, Internet de las cosas, redes sociales y publicidad en línea.

¿Se puede utilizar Nosql como almacén de datos?

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Los almacenes de datos se utilizan más comúnmente en el sector financiero y son extremadamente compatibles con los sistemas SQL porque los esquemas utilizados para formatear los datos están formateados para conjuntos de datos estructurados. Los almacenes de datos aprovechan al máximo las bases de datos SQL y omiten algunas bases de datos NoSQL.

¿Cuándo no se debe usar Nosql?

Si su aplicación requiere flexibilidad en el tiempo de ejecución, evite NoSQL. Por consistencia y si no va a haber cambios significativos en términos de volumen de datos, las bases de datos SQL son la mejor opción.

Los pros y los contras de las bases de datos Nosql

La base de datos NoSQL le permite almacenar y modelar datos que no podría hacer con una base de datos relacional estándar . Además de los datos semiestructurados y no estructurados, los datos grandes y complejos se consideran datos grandes y complejos. Una de las ventajas de usar bases de datos NoSQL es que pueden ser más ágiles y sensibles a los cambios en los requisitos. Esto se debe al hecho de que no hay esquemas predefinidos y un modelo de datos más flexible. Sin embargo, es cierto que las bases de datos NoSQL pueden tener algunas limitaciones. Uno de los inconvenientes más importantes de las bases de datos NoSQL es que no admiten transacciones ACID. Como resultado, mantener los datos seguros puede volverse más difícil. Además de ser más costosas de mantener, las bases de datos NoSQL también pueden ser más difíciles de usar. Además, es posible que no sean la mejor opción para aplicaciones que requieren un alto nivel de rendimiento.

¿Puede un almacén de datos ser no relacional?

Los almacenes de datos son el dominio tradicional de las bases de datos relacionales, y hay dos razones para ello: (1) son utilizados principalmente por grandes empresas con grandes conjuntos de datos creados en sistemas heredados con almacenamiento de datos relacionales , y (2) todavía se están desarrollando. a pesar del hecho de que las bases de datos no relacionales son rápidamente

Los almacenes de datos son el futuro del almacenamiento de datos

El método tradicional de almacenamiento de datos se conoce como computación relacional. En lugar de tratar con transacciones, el objetivo principal de una base de datos relacional es procesar solicitudes de consulta y analizar datos. Por lo general, incluye datos históricos de transacciones, pero también puede incluir datos de otras fuentes. Este modelo, por otro lado, tiene fallas. La primera desventaja de las bases de datos relacionales es que requieren un alto nivel de mantenimiento y escalado. Además, no es necesario almacenar grandes cantidades de datos que no están relacionados con transacciones anteriores en un clúster de Hadoop. Los lagos de datos pueden ayudar en esta situación. Es una base de datos diseñada para almacenar y procesar enormes cantidades de datos. Es un dispositivo que puede almacenar datos de una variedad de fuentes, incluidas las transacciones. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los lagos de datos no están exentos de fallas. Como resultado, no son particularmente adecuados para consultas o análisis. Esto se debe al hecho de que están diseñados específicamente para procesar transacciones. Los almacenes de datos son necesarios en esta situación. Esta es una base de datos que está diseñada para ser utilizada para consultas y análisis en lugar de procesamiento de transacciones. Un almacén de datos se puede utilizar como alternativa a un lago de datos para proporcionar una variedad de ventajas. El costo de mantener y escalar un almacén de datos suele ser menor que el de construir un almacén físico. También son buenos para almacenar una gran cantidad de datos. En resumen, es muy probable que los almacenes de datos se conviertan en el modelo dominante de almacenamiento y procesamiento del futuro. Funcionan mejor que los lagos de datos en términos de consultas y análisis, y son menos costosos y más fáciles de mantener que las bases de datos tradicionales.

Almacén de datos Nosql

Un almacén de datos NoSQL es un sistema que permite el almacenamiento y la recuperación de datos que no están organizados en una base de datos relacional tradicional . Los almacenes de datos NoSQL se utilizan a menudo para aplicaciones que requieren análisis de datos en tiempo real o el manejo de grandes cantidades de datos.

El objetivo de este documento es proporcionar una visión general del trabajo que se ha realizado en este contexto. Una base de datos NoSQL almacena datos de redes sociales, GPS, datos de sensores, vigilancia y otras fuentes. Este nuevo paradigma, que está influyendo en el diseño e implementación de almacenes de datos (DW) y procesamiento de big data (Big ETL), debe ser estudiado. El modelo NoSQL orientado a columnas se utiliza para crear un gran almacén de datos . D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F.: BigDimETL: una base de datos NoSQL. El físico noruego NT Petter. El primer paso en la explicación del marco analítico de datos NoSQL Este artículo describe el desarrollo de un marco de base de datos NoSQL basado en el proceso de extracción y transformación.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli y Faiez Gargouri se encuentran entre los mencionados. La Universidad Al-Baha está ubicada en la provincia de Riyadh en Arabia Saudita. Vincenzo Piuri, director ejecutivo de MIR Labs, un laboratorio de investigación de inteligencia artificial en Auburn, Washington, es responsable del diseño y la operación del laboratorio. El Departamento de Gestión de la Construcción y Bienes Raíces de la Universidad Técnica de Vilnius Gediminas, Lituania. La Escuela de Ingeniería Dr. Arturas Kaklauskas de la Superior de Engineerharia do Porto es una institución prestigiosa. Los derechos entrarán en vigencia en 2021. Los autores y Springer Nature Switzerland AG tienen los derechos exclusivos para publicar el libro.

Mongodb: una excelente opción para un almacenamiento de datos rápido y sencillo

MongoDB es más una ciencia de datos que un almacén de datos tradicional . A pesar de su capacidad para almacenar datos, MongoDB no está diseñado para usarse como un depósito centralizado para almacenar todos los datos de su empresa. MongoDB, por otro lado, es más adecuado para almacenar datos de una variedad de funciones comerciales que deben estar dispersas en múltiples plataformas. Las bases de datos NoSQL han ganado popularidad porque son fáciles de usar, eficientes y están bien distribuidas. A pesar de que MongoDB no es un almacén de datos tradicional, es una excelente opción para las empresas que requieren un sistema rápido y fácil de usar para almacenar datos de varias unidades comerciales.

Base de datos vs almacén de datos

Una base de datos es una colección de datos que se organizan de una manera específica, normalmente en tablas y campos. Un almacén de datos es una base de datos diseñada específicamente para respaldar el análisis y la generación de informes de datos. Los almacenes de datos suelen tener una estructura de datos menos normalizada que las bases de datos y, a menudo, incluyen funciones como un data mart, que es un subconjunto del almacén de datos diseñado para un grupo específico de usuarios.

La definición de un almacén de datos es amplia. Descubra cómo son únicos en sus capacidades analíticas. Las aplicaciones de procesamiento de transacciones en línea utilizan con frecuencia una base de datos. Con el tiempo, puede ser útil ver cómo han cambiado las tendencias de datos. Hay un almacén de datos que puede ayudarlo a hacerlo. Los almacenes de datos almacenan e indexan columnas utilizando la estructura de la tabla de datos. Los índices de almacén de columnas se utilizan en esta tecnología, que es a la vez compleja y fácil de comprender.

Debido a que tanto las bases de datos como los almacenes de datos usan estructuras de datos relacionales, puede valer la pena usar una donde sea más útil. Como resultado, una base de datos basada en filas no le brindará el rendimiento que necesita al realizar análisis de datos. Microsoft Redshift, Google BigQuery y BigQuery de Google son solo algunos de los mejores almacenes de datos en la nube. Fivetran es el mejor almacén de datos en la nube para replicar datos de sus sistemas OLTP.

Es fundamental recordar que tanto el almacén de datos como la base de datos están diseñados para procesar datos de diversas formas. El almacén de datos se compone de dos partes: lectura de datos y escritura de datos. La capacidad de usar el poder analítico para administrar de manera eficiente las operaciones diarias de una empresa es posible sin interferir con sus sistemas transaccionales.
Con un almacén de datos, también puede analizar datos rápidamente. Esto se debe al hecho de que el procesamiento del almacén de datos difiere del procesamiento de la base de datos. Los almacenes de datos, además de proporcionar un análisis de datos más rápido, también los proporcionan.

El almacén de datos: diferencias y beneficios clave

A diferencia de un almacén de datos, un sistema de procesamiento de datos ayuda en la respuesta rápida y precisa de preguntas complejas. Tiene la capacidad de realizar búsquedas de datos a gran escala, por ejemplo.

Lista de bases de datos Nosql

Hay muchos tipos de bases de datos NoSQL, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Las bases de datos NoSQL más populares son MongoDB, Cassandra y Redis.

Las bases de datos NoSQL se pueden usar para almacenar datos de una manera más conceptual en lugar de bases de datos relacionales. En este artículo, repasaremos MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase y otras, que son las plataformas de bases de datos más NoSQL. Si necesitamos encontrar el texto completo de un artículo, esta es la base de datos de nuestra organización. Una base de datos como esta es útil para retener y analizar grandes cantidades de datos. Amazon DynamoDB se usa principalmente para aplicaciones de alto rendimiento en todas las escalas y se puede configurar de varias maneras. Alrededor de 700 organizaciones utilizan esta base de datos, que puede manejar 10 billones de solicitudes en un solo día. DynamoDB es la mejor opción para manejar un gran número de consultas cuando se realiza una consulta simple de clave-valor. Existe una base de datos que puede procesar petabytes de datos, pero si tenemos una pequeña cantidad, no podrán darnos el resultado deseado. En nuestro caso de uso, esta base de datos es la mejor opción si necesitamos obtener acceso aleatorio y en tiempo real a los datos.

Los 5 tipos de bases de datos Nosql

Como resultado, ahora hay cinco tipos de bases de datos nosql disponibles.
MongoDB es el sistema operativo más popular, seguido de Cassandra, HBase, Neo4j y Redis.