En esta discusión, compartiremos un poco de conocimiento sobre la comprensión y los conceptos de las bases de datos NoSQL. Primero, exploremos desde el nombre primero qué es NoSQL, literalmente ‘no SQL’ o ‘SQL no relacional’. Pero a veces también se le conoce como ‘no solo SQL’, que tiene una mejor connotación que SQL. Debido a que se afirma que NoSQL tiene la capacidad de superar las bases de datos RDBMS basadas en tablas convencionales (tabular).
Para aquellos de ustedes que han estudiado o trabajado en el campo de programación de bases de datos por supuesto, está familiarizado con el concepto de bases de datos basadas en RDBMS como MS Access, MS SQL Server, MySQL, MariaDB, PostgreSQL y SQLite. El concepto de RDBMS es una base de datos basada en tablas, cada dato se compone de tablas interrelacionadas (relaciones tabulares), especialmente en las columnas Clave principal (PK) y Clave externa (FK).
NoSQL es diferente de SQL, no requiere un esquema y no tiene relaciones de tablas, por lo que es más flexible. Las bases de datos NoSQL continúan aumentando en número de usos, especialmente en la implementación grandes datos y aplicaciones web en tiempo real. Su popularidad sigue aumentando a principios de este siglo milenario, impulsada por las necesidades de las empresas y aplicaciones basadas en Web 2.0. manejado.
¿Qué es NoSQL?
SQL es un acrónimo de lenguaje de consulta estructurado, que es un concepto de base de datos compuesto por esquemas, tablas, columnas y filas. La consulta o sintaxis para llamar datos en bases de datos SQL hace uso de los medios de relación de tabla. Se pueden llamar simultáneamente múltiples conjuntos de datos de diferentes tablas.
Si el usuario desea mostrar solo los datos deseados, puede hacerlo con un diseño de lenguaje de consulta particular. Las tablas en una base de datos SQL son un conjunto de tablas sólidas y fijas. Por lo tanto, un ligero cambio en la estructura de una tabla puede resultar en la falla de una consulta que ha sido programada en la sección Ver o Activar. El problema con las bases de datos SQL radica en la complejidad mantener (mantenimiento del sistema) y desarrollo de escala de datos. Al comprender primero el concepto de SQL, podrá ayudarlo a comprender qué es NoSQL.
La definición de NoSQL (Non SQL) es un concepto y modelo de base de datos flexible. En general y específicamente NoSQL no sigue las reglas de una base de datos relacional (RDBMS). NoSQL tampoco utiliza el lenguaje de consultas SQL. NoSQL es un modelo de base de datos diferente en comparación con SQL.
El término NoSQL fue publicado por primera vez por Carlo Strozzi en 1998 para nombrar la base de datos que estaba desarrollando en ese momento, ‘Base de datos relacional de código abierto Strozzi NoSQL’. Strozzi dijo que la forma en que NoSQL funcionaba en ese momento era “muy diferente” de las bases de datos relacionales en su conjunto, razón por la cual lo llamó “NoREL”, que se refiere al término “No relacional”.
A finales de 2000, se reanudó el desarrollo de NoSQL, con el objetivo de superar las limitaciones de SQL, especialmente en términos de escalabilidad y el potencial para la recopilación de datos multiestructurados.
A principios de 2009, Johan Oskarsson, uno de los desarrolladores de Last.fm, reintrodujo el término NoSQL cuando organizó un evento para discutir “bases de datos no relacionales distribuidas de código abierto” (distribuido como una base de datos no relacional de código abierto).
Las bases de datos NoSQL se desarrollaron como una esperanza para resolver los problemas clásicos de las bases de datos SQL. Las bases de datos NoSQL se diferencian de las bases de datos SQL en que solo existe un tipo de método de almacenamiento de datos. La estructura de la base de datos NoSQL es más dinámica y flexible con cuatro (4) tipos de modelos de almacenamiento de datos, que son los siguientes junto con ejemplos y breves definiciones.
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Almacén de clave-valor (KV): ArangoDB, Apache Ignite, base de datos Oracle NoSQL, Couchbase, Dynamo, Redis, Ripple.
El almacenamiento KV utiliza una matriz asociativa, también conocida como mapa o diccionario, como base para su modelo de datos. En este modelo, los datos se presentan como una colección de CV emparejados.
Basado en documentos: Apache CouchDB, ArangoDB, BaseX, Clusterpoint, Couchbase, Cosmos DB, IBM Domino, MarkLogic, MongoDB, OrientDB, Qizx, RethinkDB.
El concepto de almacenamiento de datos basado en documentos es una idea del concepto de un ‘documento’. Donde cada implementación de base de datos basada en documentos generalmente se asume que los documentos están encapsulados y codificados en un formato de codificación estándar.
basado en columnas: Accumulo, Cassandra, Scylla, HBase.
También conocido como modelo de columna ancha, permite un acceso muy rápido a los datos mediante el uso de claves de fila, nombres de columna y marcas de tiempo de celda. La flexibilidad del esquema de este tipo de base de datos permite que los registros en sus columnas (columnas) no sean consistentes. Los usuarios pueden agregar columnas en una fila específica sin tener que agregarlas en cada registro.
basado en gráficos: AllegroGraph, ArangoDB, InfiniteGraph, Apache Giraph, MarkLogic, Neo4J, OrientDB, Virtuoso.
En teoría, las estructuras basadas en gráficos consisten en vértices y bordes (datos y conexiones) que pueden denominarse relaciones de datos. Los gráficos se comportan de manera similar a como piensan los humanos, los datos se organizan en relaciones específicas entre unidades de datos que tienen sus propias características. Este tipo de base de datos es útil para visualizar, analizar y ayudarlo a encontrar conexiones entre diferentes datos.
Para obtener más detalles, se puede clasificar en diez (10) tipos de modelos de almacenamiento de datos, a saber, a continuación junto con ejemplos (basados en las observaciones de Stephen Yen).
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Caché de valores clave: Apache Ignite, Coherence, eXtreme Scale, Hazelcast, Infinispan, Memcached, Velocity.
Almacén de clave-valor: ArangoDB, Aerospike.
Almacén de clave-valor (eventualmente coherente): base de datos Oracle NoSQL, Dynamo, Ripple, Voldemort.
Almacén de valores-clave (pedido): FoundationDB, InfinityDB, LMDB, MemcacheDB.
Servidor de estructuras de datos: Redis.
Tienda Tupla: Río Apache, GigaSpaces.
Objetos de base de datos: Objetividad/DB, Prest, ZopeDB.
Almacén de documentos: ArangoDB, BaseX, Clusterpoint, Couchbase, CouchDB, DocumentDB, IBM Domino, MarkLogic, MongoDB, Qizx, RethinkDB, Elasticsearch.
Tienda de columna ancha: Amazon DynamoDB, Bigtable, Cassandra, Scylla, HBase, Hypertable.
Base de datos multimodelo nativa: ArangoDB, CosmosDB, OrientDB, MarkLogic.
¿Cuáles son los usos de NoSQL? ¿En qué se diferencia de SQL?
Las funciones de base de datos NoSQL son las mismas que las funciones de base de datos SQL clásicas, pero con sus propias ventajas y desventajas. Al igual que SQL RDBMS en general, NoSQL es útil para procesar datos y almacenarlos para que tanto el servidor como el cliente puedan reutilizarlos o acceder a ellos. Los datos se almacenan de manera consistente para que tanto el Servidor como el Cliente vean los mismos datos.
NoSQL se adhiere a la regla BASE, a saber Básicamente disponible, estado suave, y Consistencia eventual. Los datos que contiene pueden cambiar incluso si no hay entrada, es como un RDBMS con Triggers instalados automáticamente. Debido a esto, NoSQL es más adecuado y apto para aplicaciones que requieren cambios significativos. rápidamente (rápido) porque es más dinámico y flexible.
Ventajas de las bases de datos NoSQL sobre las bases de datos SQL
En algunos casos, se considera que NoSQL funciona mejor que SQL basado en relaciones, incluidos los siguientes.
Cuando necesite almacenar grandes cantidades de datos con esquemas inconsistentes.
El esquema de datos NoSQL no es reparado Al igual que con SQL, los cambios en la estructura y el esquema que pueden cambiar en cualquier momento se pueden manejar fácilmente sin tener que cambiar la consistencia de los datos en la propia base de datos. Cuando necesite computación y almacenamiento de datos basado en la nube.
La mayoría de las bases de datos NoSQL están construidas y diseñadas para funcionar en centro de datos y ejecutar como un sistema distribuido. En este caso, usted, como usuario de NoSQL, se beneficiará, ya que puede aprovechar el acceso a varias infraestructuras informáticas basadas en la nube. cuando te conviertes desarrollador web o desarrollador de aplicaciones y tu necesitas actualizaciones rápido (rápidamente).
Con NoSQL no necesita preparar datos como si usara RDBMS (SQL), incluso puede migrar datos estructurados de una versión de la aplicación a la siguiente versión actualizada, siempre que se actualice el diseño de la aplicación. La naturaleza dinámica de NoSQL puede evolucionar a medida que cambia la aplicación.
Desventajas de las bases de datos NoSQL en comparación con las bases de datos SQL
En el concepto de una base de datos RDBMS, existen reglas: identificación de CA, a saber, cuatro (4) reglas de transacción de datos. ÁCIDO es un acrónimo de Atómico, consistente, aislado, y Durable.
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Atómico lo que significa que cada registro o fila son datos únicos, no pueden ser reemplazados por otros datos.
consistente, cada fila de datos son datos coherentes, lo que significa que los datos seguirán siendo coherentes después de ejecutarse con una determinada operación. El servidor y el cliente verán los mismos datos.
Aislado lo que significa que cada cambio en un registro es una transacción independiente, no relacionada con otras transacciones de registros.
Durable, lo que significa que una vez completada la transacción, el efecto del cambio en el registro se almacena de forma sólida y permanente.
Esta es la razón por la que RDBMS se denomina base de datos fija. NoSQL no cumple con la regla ACID, puede ser consistente pero no puede ser atómico, aislado y duradero. NoSQL no es adecuado para aplicaciones que requieren datos fijos, como registros biográficos de empleados, censos de población, registros médicos, registros de huellas dactilares y muchos otros ejemplos. ¡Esperemos que este artículo sobre la comprensión de NoSQL sea útil y fácil de entender!
