Bases de datos NoSQL y consultas ad hoc: lo que necesita saber

No existe una respuesta única para esta pregunta, ya que la decisión de utilizar o no una base de datos NoSQL para consultas ad hoc depende de una serie de factores. Sin embargo, en general, las bases de datos NoSQL son adecuadas para consultas ad hoc porque están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos y se pueden escalar fácilmente. Además, las bases de datos NoSQL suelen ofrecer opciones de esquema más flexibles que las bases de datos relacionales , lo que facilita la adaptación de cambios o adiciones a sus datos.

¿Mongodb permite consultas ad hoc?

Con el soporte de consultas ad-hoc, los desarrolladores pueden actualizar sus consultas ad-hoc en tiempo real, lo que resulta en mejoras de rendimiento significativas. Hay varios tipos de bases de datos disponibles en MongoDB, incluidas consultas de campo, consultas de rango y búsquedas de expresiones regulares. Hay algunos campos a los que se puede regresar, así como algunas funciones definidas por el usuario.

MongoDB puede manejar consultas de cuatro milisegundos sin dificultad. Puede manejar consultas sobre campos, rangos, ubicaciones, valores e incluso expresiones regulares. Se distingue de CouchDB en términos de su capacidad para manejar consultas dinámicas. Hubo algunas consultas que requirieron una gran cantidad de tiempo para producir datos. Es la única base de datos NoSQL de almacenamiento de documentos gratuita que admite funciones geoespaciales. Usando el innovador Sharding, una base de datos se puede escalar horizontalmente muy fácilmente, lo cual es bastante único. Lo probamos con varias aplicaciones basadas en servidor y descubrimos que funcionaba mejor que CouchDB, pero nuevamente, MongoDB influyó mucho en nuestro caso de uso.

Fragmentación de su base de datos para mejorar el rendimiento

Puede encontrar más información sobre la fragmentación en nuestra guía.

¿Cuándo no se debe usar Nosql?

Además, NoSQL no admite operaciones dinámicas. No hay garantía de que tenga propiedades ACID. Por ejemplo, si se trata de transacciones como estados financieros, las bases de datos SQL pueden ser una buena opción. Debe evitar NoSQL si el rendimiento de su aplicación está limitado por su capacidad para ejecutarse bajo demanda.

Debido a la popularidad de las bases de datos NoSQL, las organizaciones de todos los tamaños están comenzando a usarlas. Este artículo busca explicar por qué NoSQL está creciendo en popularidad y para qué sirve NoSQL. Los primeros pioneros de Internet tuvieron un día de campo con NoSQL, que se creó como resultado de su frustración con las tecnologías de bases de datos tradicionales . Cuando llega el momento de comenzar a utilizar bases de datos NoSQL, existe la necesidad de arrojar luz sobre cómo hacerlo. Las estructuras de bases de datos y los modelos de datos se utilizan con frecuencia en NoSQL. En esta discusión, analizamos NoSQL en términos de sus diversas aplicaciones e identificamos las razones más comunes para su adopción generalizada. Debido a la era de la nube, las bases de datos NoSQL se han adaptado rápidamente a la automatización que forma parte de la nube. En las bases de datos NoSQL, las tecnologías de transmisión en tiempo real suelen ser más eficaces. Si desea obtener más información sobre MongoDB, la base de datos NoSQL más utilizada, puede probar MongoDB Atlas de forma gratuita.

La base de datos NoSQL se diferencia de la base de datos relacional en que no se basa en tablas ni columnas. En lugar de gráficos, árboles o conjuntos, las estructuras de datos se utilizan para crear gráficos, árboles y conjuntos. Son ideales para aplicaciones con mayores niveles de flexibilidad y escalabilidad. Además, las bases de datos NoSQL son más eficientes y rápidas en comparación con las bases de datos relacionales convencionales . En lugar de confiar en los escaneos de tablas para el rendimiento, utilizan algoritmos que están optimizados para el rendimiento. Las bases de datos NoSQL son una excelente opción para las aplicaciones modernas que requieren una base de datos más flexible y escalable. La experiencia del usuario es sobresaliente y, con frecuencia, son más eficientes que las bases de datos relacionales tradicionales en términos de velocidad y eficiencia.

Las bases de datos Nosql no siempre son la elección correcta

A pesar de sus fallas, las bases de datos NoSQL pueden ser beneficiosas para una empresa. Además, las bases de datos NoSQL no admiten la funcionalidad que las bases de datos relacionales admiten de forma nativa. Se requiere una variedad de características de confiabilidad, como atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad.
Las bases de datos NoSQL se citan con frecuencia por sus inconvenientes, como problemas de compatibilidad con las instrucciones SQL, falta de estandarización y dificultad para admitir consultas de trabajo. Las bases de datos SQL, por otro lado, son más adecuadas para transacciones complejas o de trabajo pesado porque son más estables y tienen una mejor integridad de datos. Las bases de datos SQL, además de ser más fáciles de usar en entornos que requieren el cumplimiento de ACID, se adaptan mejor a este tipo de negocios.

¿Cuáles son las limitaciones de Nosql?

¿Cuáles son los inconvenientes de la base de datos NoSQL? Una de las críticas más comunes a las bases de datos NoSQL es que no pueden admitir transacciones ACID en varios documentos (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad). Se pueden ejecutar varias aplicaciones con una atomicidad de un solo registro cuando el esquema está diseñado correctamente.

Una base de datos NoSQL, que es un tipo de base de datos que está disponible en código abierto, ha surgido como una nueva tecnología de almacenamiento de datos importante. La mayoría de ellos no son perfectos. En este artículo, veremos algunos de los inconvenientes y limitaciones del almacenamiento NoSQL. Las transacciones ACID, una técnica común para garantizar que los datos permanezcan consistentes en múltiples bases de datos, son poco comunes en las bases de datos NoSQL. El objetivo de NoSQL no es ser una interfaz entre bases de datos o lenguajes de programación. Como resultado, aprender bases de datos NoSQL es más difícil. Hay una serie de productos de almacenamiento NoSQL que tienen claras desventajas. Al evaluar los pros y los contras de las diferentes soluciones NoSQL , existen numerosas opciones disponibles.

Las bases de datos NoSQL no son tan maduras, flexibles o fáciles de escalar como las bases de datos convencionales . Tienen mayor dificultad para dar soporte a consultas laborales por falta de estandarización.

Los pros y los contras de las bases de datos Nosql

Las bases de datos Nosql vienen con una serie de ventajas sobre las bases de datos relacionales, incluida la escalabilidad y la facilidad de uso. No obstante, vienen con algunos inconvenientes, incluida la falta de soporte de transacciones y un alto requisito de memoria.

¿Puede usar Nosql para datos relacionales?

Las relaciones se pueden almacenar en bases de datos NoSQL y difieren de las bases de datos relacionales en términos de estructura y almacenamiento. Muchos usuarios de bases de datos NoSQL creen que modelar datos de relaciones en bases de datos NoSQL es más fácil que modelar datos de relaciones en una base de datos relacional porque no es necesario particionar los datos relacionados.

Los sistemas de bases de datos que usan relacional o NoSQL se usan comúnmente en aplicaciones nativas de la nube. Todos tienen su propio conjunto de características, incluida la tecnología integrada, el almacenamiento de datos y la accesibilidad. Una base de datos no SQL es una base de datos que no almacena datos no estructurados o semiestructurados; normalmente es un par o documento clave-valor. Los almacenes de datos NoSQL son los más adecuados para servicios de gran volumen que exigen tiempos de respuesta inferiores a un segundo. Si consulta un sistema coherente por un elemento que se está actualizando actualmente, esperará esa respuesta antes de realizar cambios en él. Cualquier nodo responde de inmediato, independientemente de cuándo se recibió esa respuesta, incluso si no son los datos más recientes. Si falla un nodo de datos replicado, la tolerancia de partición garantiza que el sistema continúe funcionando como de costumbre.

La base de datos como servicio (DBaaS) es una aplicación nativa de la nube que emplea una colección de servicios de datos. Estos servicios contienen capacidades integradas de seguridad, escalabilidad y supervisión. Puede poner su base de datos favorita en cada servicio en una máquina virtual de Azure y luego configurar la máquina virtual de Azure. Se puede implementar un microservicio basado en la nube nativa que emplea tecnologías relacionales, NoSQL o ambas, según los requisitos de los datos. Azure puede administrar cuatro bases de datos relacionales en la nube como parte de su servicio Azure Database as a Service (DBaaS). Todos tienen un modelo de negocio de pago por uso en el que pueden manejar cargas justo a tiempo. Está disponible además de la base de datos SQL Server insignia de Microsoft y una serie de alternativas de código abierto.

En minutos, puede agregar una base de datos de Azure a su sistema seleccionando la cantidad de memoria, núcleos de procesamiento y almacenamiento que necesita. El compromiso continuo de Microsoft con la plataforma abierta de Azure se refleja en la oferta de la empresa de versiones administradas de bases de datos populares de código abierto. Las congelaciones de bases de datos en períodos inactivos son manejadas automáticamente por el nivel de cómputo sin servidor, lo que permite que solo se carguen los cargos de almacenamiento. La versión administrada de MariaDB, por ejemplo, se creó como resultado de la adquisición de Sun Microsystems por parte de Oracle. En la nube de Azure, no es necesario ejecutar bases de datos separadas para MariaDB; en su lugar, Azure Database for MariaDB se administra como un servicio. Este servicio emplea el motor del servidor de la edición comunitaria de MariaDB. Este sistema puede manejar cargas de trabajo de misión crítica y al mismo tiempo cumplir con los requisitos de escalabilidad dinámica.

La herramienta de interfaz de línea de comandos o el Servicio de migración de datos de Azure se pueden usar para migrar bases de datos de Postgres a MongoDB. Además, CosmosDB le permite configurar cualquiera de las regiones de su base de datos para admitir escrituras y lecturas al permitirle admitir clústeres activos/activos a nivel mundial. Un desarrollador puede migrar rápidamente las bases de datos existentes de Mongo, Gremlin o Cassandra a CosmosDB con cambios mínimos en los datos o el código. Si consumen Azure Table Storage, los microservicios que usan CosmosDB Table API son fáciles de migrar. Azure CosmosDB viene con cinco modelos de coherencia en la Figura 5-13, cada uno de los cuales está bien definido. Es posible utilizar estas opciones para realizar compensaciones granulares con respecto a la coherencia, la disponibilidad y el rendimiento. La siguiente tabla muestra el nivel de consistencia en la lista.

Jeremy Likness, administrador de programas de Microsoft, brinda una excelente explicación de cada uno de los cinco modelos. La tecnología NewSQL pretende reemplazar la base de datos relacional al combinar la escalabilidad distribuida de NoSQL con la garantía ACID de una base de datos relacional. Una nueva base de datos SQL está diseñada para prosperar en entornos de nube efímeros, donde las máquinas virtuales se pueden reiniciar y reprogramar a voluntad. Como resultado de la figura anterior, Cloud Native Computing Foundation ha proporcionado enlaces a los proyectos de código abierto enumerados anteriormente. Usando la construcción de Servicios, un cliente puede abordar fácilmente una colección de procesos de base de datos NewSQL idénticos desde una sola entrada de DNS. Nuestro enfoque nos permite escalar sin interrumpir las instancias de aplicaciones existentes al desvincular las instancias de la base de datos de la dirección del servicio. Cada vez que envíes una solicitud a cualquier servicio, siempre obtendrás el mismo resultado.

Se está volviendo más popular con una base de datos NoSQL por su rendimiento, escalabilidad y falta de bloqueo. Son capaces de almacenar datos, metadatos de modelos, características y parámetros operativos.
Los científicos de datos pueden usarlos para almacenar datos, metadatos de modelos, características y parámetros de operaciones. Los ingenieros de aprendizaje automático pueden usarlos para almacenar metadatos, características y parámetros de operaciones de los modelos, entre otras cosas.
Los ingenieros de datos pueden usarlos para almacenar y recuperar datos limpios.

Por qué las bases de datos Nosql se están volviendo más populares

La popularidad de las bases de datos NoSQL se debe al hecho de que pueden manejar una mayor cantidad de elementos de datos y, por lo tanto, usan menos memoria que las bases de datos relacionales. La capacidad de manejar datos que no se ajustan a un esquema relacional también es una característica popular de ellos.
Una base de datos relacional sigue siendo el tipo de base de datos más popular. Es muy adecuado para los datos que deben consultarse sistemáticamente, como tablas con estructuras de datos complejas.
Debido a su alto volumen, las bases de datos NoSQL son más adecuadas para manejar datos que no caben en una base de datos relacional. Una gran cantidad de personas encuentran que pueden analizar datos sin tener que pasar por un proceso sistemático de búsqueda de datos.

Cuándo no usar Nosql

Existen algunas razones clave por las que es posible que no desee utilizar una base de datos NoSQL:
-Necesita el cumplimiento de ACID para sus transacciones. Las bases de datos NoSQL generalmente no son compatibles con ACID.
-Sus datos están muy estructurados y necesita el modelo relacional para mantener esa estructura.
-Tienes una gran cantidad de datos y necesitas la escalabilidad de una base de datos NoSQL. Si el tamaño de sus datos es manejable, es posible que no necesite la escalabilidad adicional.
-Necesita análisis en tiempo real. Las bases de datos NoSQL no suelen estar diseñadas para análisis en tiempo real.

SQL es más difícil de usar que MongoDB para la fragmentación, pero MongoDB lo hace mucho más fácil. Podemos escalar horizontalmente usando Sharding, lo cual es una gran ventaja para nuestros datos. Algunos usuarios pueden no estar satisfechos con el bloqueo de escritura. El uso de bases de datos NoSQL no puede limitarse, así que acepte que pueden hacer lo que hacen. En el caso de NoSQL, la frase “nosql” debe significar no relacional, y si se ignora el modelo relacional, NoSQL nunca reemplazará a SQL por una variedad de razones. La mayoría de las soluciones NoSQL que he visto parecen estar basadas en el almacén de valores clave o relacionales. La acidificación de estos compuestos ocurre con mayor frecuencia.

Las bases de datos NoSQL, por otro lado, se pueden personalizar para satisfacer las necesidades de una organización específica de una manera más flexible y adaptable. Las bases de datos NoSQL se pueden usar para almacenar datos no estructurados, como texto, mientras que las bases de datos SQL se pueden usar para almacenar datos más estructurados, como tablas. Como regla general, determinar las necesidades de su organización son las consideraciones más importantes al seleccionar una tecnología de base de datos.

Mongodb: excelente para grandes cantidades de datos no estructurados, pero no para información confidencial

MongoDB, por ejemplo, es una excelente base de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados, pero no es adecuada para aplicaciones que requieren un registro seguro de la información personal de los usuarios. Las bases de datos NoSQL, como resultado, no son tan seguras como las bases de datos SQL y algunas de las características que las hacen más útiles para ciertas aplicaciones no están disponibles. Una base de datos SQL es una excelente opción para cualquier aplicación que requiera que los datos se mantengan seguros.

Bases de datos Nosql

Las bases de datos Nosql son bases de datos que no utilizan el modelo relacional tradicional. En su lugar, utilizan una variedad de modelos diferentes, que incluyen clave-valor, documento, columna y gráfico. Las bases de datos Nosql suelen ser más escalables y fáciles de administrar que las bases de datos relacionales, y pueden ser una buena opción para aplicaciones que tienen grandes cantidades de datos o requieren un alto rendimiento.

En lugar de depender de bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL almacenan datos en documentos. En el entorno empresarial acelerado de hoy, los sistemas de gestión de datos deben ser flexibles, escalables y capaces de responder rápidamente a los requisitos cambiantes. Los tipos de bases de datos en NoSQL incluyen bases de datos de documentos, almacenes de valores clave, bases de datos de columnas anchas y bases de datos de gráficos. Un número creciente de empresas Global 2000 están adoptando bases de datos NoSQL para potenciar aplicaciones de misión crítica. Cinco tendencias en tecnología plantean los mayores desafíos para la mayoría de las bases de datos relacionales. Debido al modelo de datos fijo, es difícil para los desarrolladores ágiles admitirlos en una base de datos relacional. El modelo de aplicación puede definir un modelo de base de datos NoSQL.

El modelado de datos no tiene que ser estático, como deja claro NoSQL. JSON, un formato que está de facto en las bases de datos orientadas a documentos, es el más utilizado para almacenar datos. Con este enfoque, los marcos ORM ya no son necesarios y el desarrollo de aplicaciones se simplifica. Incluye N1QL (pronunciado níquel), un poderoso lenguaje de consultas SQL que se puede usar para interpretar JSON. Además de las declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE, admite agregación (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER), etc. Existen numerosos beneficios operativos para las bases de datos distribuidas NoSQL porque están diseñadas para escalar horizontalmente y no tienen un único punto de falla. A medida que más y más clientes interactúan con las marcas a través de aplicaciones móviles y sitios web, se vuelve cada vez más crítico tener una disponibilidad adecuada de aplicaciones y sitios web.

Es sencillo instalar, configurar y escalar bases de datos NoSQL. Fueron diseñados para permitir la lectura, la escritura y el almacenamiento de manera unificada. Están disponibles para el seguimiento y la gestión en una amplia gama de escalas, incluidas las de pequeños y grandes clústeres. Una base de datos NoSQL se distribuye y se puede replicar entre varios centros de datos sin necesidad de software adicional. Además, permite la conmutación por error instantánea a través de enrutadores de hardware, lo que permite que las aplicaciones realicen su propia conmutación por error en lugar de esperar a que la base de datos les notifique un problema. A medida que las aplicaciones web, móviles y de IoT continúan evolucionando, las bases de datos NoSQL se vuelven más comunes.

A pesar de esto, MongoDB sigue siendo la base de datos NoSQL más popular debido a su gran cantidad de funciones, rendimiento y escalabilidad. Existen numerosas aplicaciones que requieren una base de datos rápida, escalable y flexible . MongoDB, además de ser un modelo de documento enriquecido, es una aplicación adecuada.

Las bases de datos Nosql basadas en documentos son fáciles de usar

Las bases de datos NoSQL basadas en documentos, como MongoDB y CouchDB, almacenan datos en archivos JSON o XML. Puede acceder y consultar datos en estas bases de datos de la misma manera que lo haría en archivos XML o JSON usando los mismos comandos. Los datos en los almacenes de clave-valor, como Redis, se ordenan según su tipo. Como resultado, puede leer o escribir datos fácilmente en estos almacenes de la misma manera que lo haría con un archivo utilizando los mismos comandos. DynamoDB y otros almacenes de columnas anchas pueden almacenar datos en columnas que son mucho más anchas que el entero estándar de 64 bits. Este método es ideal para grandes conjuntos de datos en términos de velocidad de recuperación y procesamiento. Como nodos y bordes en un gráfico, los datos se almacenan en almacenes de datos Neo4j . El mismo conjunto de comandos se puede usar para consultar y recorrer datos en estos almacenes, como en un gráfico.