Mejores Bases de datos NoSQL

NoSQL es un término general para tipos de bases de datos, cada una diseñada para un caso de uso o tipo de datos diferente. El primer desafío al seleccionar una base de datos es encontrar la mejor estructura para los datos que almacenarás. A veces hay un ajuste natural: por ejemplo, la información de vuelos de aerolíneas encaja muy bien en una base de datos de grafos, ya que esto imita patrones de la vida real, mientras que el contenido web de formato largo puede encajar fácilmente en bases de datos de documentos (de ahí el nombre).

Elegir la estructura se trata de facilitar el mantenimiento y optimizar los recursos. La estructura correcta ajustará los datos lógicamente, entregará datos a las aplicaciones que los utilizan y se expandirá y escalará fácilmente. Aunque no siempre es predecible, un plan de cómo tu base de datos servirá a tu negocio y qué cambios se esperan puede mostrarte qué tipo de flexibilidad necesitas. Para máxima escalabilidad y flexibilidad, una tienda de clave-valor es la mejor opción. En pocas palabras, almacena tuplas de datos sin imponer ningún otro modelo estructural.

Las bases de datos de documentos albergan datos juntos que son relevantes entre sí y no requieren un esquema estándar en todos los documentos. Además, estos documentos pueden hacer referencia a otros documentos, dando al documento un elemento de profundidad estructurada. Las bases de datos de documentos son útiles para datos que están fuertemente relacionados pero no son estándar en todas las tuplas.

Cuando gran parte de tus datos consiste en relaciones entre puntos de datos, las bases de datos de grafos son una elección sencilla. Las bases de datos de grafos descomponen los datos en nodos y relaciones, almacenando propiedades en cada uno. Debido a que cualquier nodo puede tener relaciones ilimitadas con otros nodos con un efecto trivial en el rendimiento, son óptimas para datos particularmente orientados a relaciones, como las redes sociales.

Beneficios clave de las bases de datos NoSQL

• Crea un modelo de datos flexible y dinámico para almacenar datos
• Escala tu operación de base de datos sin una revisión importante del esquema de datos o estrategia y sin una caída en el rendimiento
• Maximiza el potencial de la infraestructura de TI mediante el uso eficiente de los recursos de almacenamiento
• Alcanza niveles de almacenamiento de información de big data
• Apoya aplicaciones empresariales con alta disponibilidad

La utilidad de la estructura de una base de datos particular para una organización depende en gran medida de cómo se va a utilizar. Un backend de base de datos para una aplicación crítica para el negocio va a requerir parámetros de disponibilidad, consistencia y capacidad de consulta muy diferentes a los de una solución de análisis de big data.

Ajustar una base de datos a tu caso de uso se trata de rendimiento: elegir una solución que facilite el desarrollo y entregue los resultados requeridos de manera más efectiva. Por ejemplo, aunque las bases de datos columnar y de documentos tienen modelos conceptuales similares, funcionan de manera diferente. Las bases de datos de documentos pueden leer rápidamente documentos enteros, mientras que las columnar serán más rápidas al leer solo datos específicos en una columna. Como tal, una base de datos de documentos probablemente se adapte mejor a un blog que necesita todo el contenido (y los metadatos y comentarios asociados para una publicación en particular) entregados juntos cada vez.

Las bases de datos de grafos están optimizadas para consultar a través de las relaciones entre nodos, por lo que encontrar amigos de amigos en una red social o conectar vuelos entre aeropuertos es fácil de hacer con una base de datos de grafos. Cualquier aplicación que requiera este tipo de descubrimiento orientado a relaciones funcionará mejor en una base de datos de grafos.

Si todo lo que necesitas es renderizar un valor que se pueda encontrar fácilmente por su clave, entonces una tienda de clave-valor es la más rápida y puede escalar mejor. La desventaja es una capacidad de consulta mucho más limitada, por lo que esto no funcionará bien para datos analíticos. Dicho esto, renderizar la dirección de correo electrónico de un usuario basado en su nombre de usuario o almacenar en caché datos web es una solución simple y rápida en una tienda de clave-valor.

Administradores de bases de datos – Las bases de datos no relacionales, o NoSQL, han crecido en popularidad recientemente ya que son más fáciles de implementar, tienen mayor flexibilidad y tienden a tener tiempos de recuperación de datos más rápidos. Son más baratas y fáciles de escalar, pero no tienen los mismos niveles de estandarización y herramientas de informes.

Las bases de datos no nativas son las más comunes, pero permiten a los usuarios fuera de la empresa insertar y recuperar datos. Algunas personas creen que esto mejora los datos al proporcionar un conocimiento más humano e incrementado. Estas herramientas generalmente sirven para propósitos específicos para aplicaciones específicas.

Científicos de datos – Las bases de datos relacionales son la opción de almacenamiento más tradicional, donde todos los datos se archivan en filas y columnas. Sin embargo, a medida que los datos se han vuelto más complejos, muchos científicos de datos ahora eligen bases de datos NoSQL, que permiten una mayor flexibilidad porque no obligan al usuario al formato de filas y columnas.

Aquellos que necesitan recopilar conjuntos de datos extra grandes en tiempo real deberían considerar los sistemas de procesamiento y distribución de big data. Estas herramientas están construidas para escalar para empresas que están constantemente recopilando enormes cantidades de datos. Extraer conjuntos de datos puede ser más desafiante con sistemas de procesamiento y distribución de big data, pero los conocimientos recibidos pueden ser más valiosos debido a la granularidad de los datos.