NoSQL- Pieza faltante de su ecosistema de Big Data. Big data es un término en evolución que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información.
El big data, a menudo caracterizado por el volumen, la velocidad y la variedad, es difícil de analizar utilizando el sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). RDBMS es una colección de elementos de datos organizados como un conjunto de elementos que se describen de manera formal desde los cuales se puede acceder o reensamblar datos de muchas maneras diferentes. La mayoría de los RDBMS comerciales utilizan el lenguaje de consulta estructurado (SQL), un lenguaje de programación e interactivo estándar para obtener información y actualizar una base de datos. Pero, ¿qué sucede cuando los datos son multi-estructurados o no estructurados, como los feeds de redes sociales, videos, comercio electrónico, datos de terceros, etc.? Para el análisis de dichos datos, NoSQL es la opción ideal.
¿Qué es NoSQL?
NoSQL o No solo SQL es una tecnología de base de datos con un modelo de datos no relacional y sin esquema. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos que no se ajustan necesariamente a una estructura. Las bases de datos NoSQL también difieren de los modelos relacionales, ya que tienen la capacidad de escalar y aprovechar los nuevos nodos que son de particular importancia actualmente, ya que las tasas de transacción y los requisitos de disponibilidad están aumentando.
Los modelos de datos en NoSQL se agrupan en cuatro categorías:
Almacenes de valor-clave: es la forma más simple de base de datos en la que los datos constan de una clave de identificación única y un valor. Ejemplos de este tipo de base de datos incluyen Cassandra, DyanmoDB, Azure Table Storage (ATS), Riak, BerkeleyDB.
Almacenes de documentos: expandiendo la idea básica de los almacenes de valor clave, el almacén de documentos es un modelo de datos para almacenar, recuperar y administrar datos de objetos de documentos semiestructurados. Los ejemplos incluyen MongoDB y CouchDB
Almacenes orientados a columnas: estas bases de datos están diseñadas para almacenar datos en secciones de columnas de datos en lugar de filas. Las tiendas de columna ancha ofrecen un rendimiento muy alto y una arquitectura altamente escalable. Los ejemplos incluyen HBase, BigTable e HyperTable.
Bases de datos de gráficos : las bases de datos de gráficos están diseñadas para datos cuyas relaciones están bien representadas como un gráfico y tienen elementos que están interconectados. Las bases de datos de gráficos se asignan más directamente a los modelos de programación orientados a objetos y son más rápidas para los conjuntos de datos altamente asociativos y las consultas de gráficos. Además, normalmente admiten las propiedades de transacción ACID de la misma manera que la mayoría de los RDBMS. Los ejemplos incluyen: Neo4J y Polyglot.
Beneficios de utilizar NoSQL
La utilización de la base de datos NoSQL brinda a las organizaciones acceso a una variedad de beneficios que incluyen lo siguiente:
Escalado elástico
Cuando se enfrenta a una crisis de almacenamiento, el administrador de la base de datos (DBA) tiene dos opciones: escala vertical (ampliación) o horizontal (ampliación). Durante años, los DBA se han basado en el escalamiento vertical, agregando servidores caros y robustos. Al usar la escala horizontal, es decir, agregar más servidores con pocos procesadores y RAM, las organizaciones pueden escalar y aprovechar los nuevos nodos de acuerdo con sus necesidades de almacenamiento de datos. Sin embargo, a medida que las tasas de transacción y los requisitos de disponibilidad aumentan, y las bases de datos pasan a la nube, las ventajas económicas de ampliar el hardware de los productos se vuelven irresistibles.
Modelos de datos flexibles
Tanto los datos estructurados como los no estructurados pueden almacenarse ya que no hay un modelo de datos fijo. Esta flexibilidad le da a las organizaciones acceso a cantidades mucho más grandes de datos. Las aplicaciones pueden almacenar datos en prácticamente cualquier estructura o formato necesario, lo que hace que la gestión de cambios sea muy fácil. En última instancia, esto significa más tiempo de actividad y una mayor fiabilidad. Compare esto con las bases de datos relacionales, que deben ser administradas de manera estricta y atenta; donde incluso un cambio menor puede ocasionar tiempo de inactividad o una reducción del servicio.
Redundancia
Aceptar que se producirán fallas de hardware significaría que la base de datos NoSQL se diseñó teniendo en cuenta la redundancia. Estas bases de datos fueron diseñadas y construidas a escalas masivas donde los problemas de hardware más raros van desde ser pequeños hasta eventualidades. En lugar de tratar la falla de hardware como un evento excepcional, las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejarlo. Si bien la falla del hardware sigue siendo una preocupación importante, esta preocupación se aborda en el nivel arquitectónico de la base de datos, en lugar de requerir que los desarrolladores, los DBA y el personal de operaciones creen sus propias soluciones redundantes. Por ejemplo, Cassandra usa varias técnicas para determinar la probabilidad de falla del nodo. Riak adopta un enfoque diferente y puede sobrevivir a la partición de la red (cuando uno o más nodos en un clúster se aíslan) y repararse a sí mismo.
Desarrollo rápido
Las bases de datos NoSQL tienden a ser menos complejas y considerablemente más sencillas de implementar que SQL. Es fácil cambiar la forma en que se almacenan los datos o las consultas que está ejecutando en las bases de datos NoSQL. Se pueden realizar cambios masivos en los datos con refactorización simple y procesamiento por lotes en lugar de scripts de migración complejos e interrupciones. Es incluso más fácil desconectar los nodos de un clúster para agregarlos a un clúster, ya que las funciones de replicación se encargarán de sincronizar los datos y propagar el nuevo diseño de datos a los otros servidores de un clúster.
Analítica
Un controlador estratégico clave para implementar un entorno de base de datos NoSQL es la capacidad de realizar análisis. La minería de los datos asimilados para obtener perspectivas pone a su empresa en una ventaja competitiva. Extraer inteligencia empresarial significativa de volúmenes muy altos de datos es una tarea muy difícil de lograr con los sistemas de bases de datos relacionales tradicionales. Los modernos sistemas de bases de datos NoSQL no solo brindan almacenamiento y administración de datos de aplicaciones comerciales, sino que también brindan análisis de datos integrados que brindan una comprensión instantánea de conjuntos de datos complejos y facilitan la toma de decisiones flexible.
Usando ambas tecnologías de base de datos
Estos beneficios significan que la base de datos NoSQL es ideal para aquellas organizaciones que necesitan una base de datos que pueda manejar grandes cantidades de datos dispares. Con la llegada de Big Data, el uso de SQL se ha limitado a una base de datos estructurada. Pero SQL ha sido la opción predominante para la tecnología de base de datos para el almacenamiento de información para registros financieros, información de fabricación y logística, datos de personal y muchas bases de datos desde la década de 1980. Entonces, para un perfecto ecosistema de big data, tenemos que usar lo mejor de ambas tecnologías de base de datos.
Leer también: Tipos de DBMS, Data base Management Systems; Información, qué es, definición, significado, concepto
This post is also available in:
Español
