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modelos y comparaciones de los diferentes motores de base de datos no estructurados
Tipo: Apuntes
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¿Qué es NOSQL? El termino NoSQL se refiere a la denominación en inglés Not Only SQL. Plantea modelos de datos específicos de esquemas flexibles que se adaptan a los requisitos de las aplicaciones más modernas. Tienen un conjunto increíble de características y varios modelos que descubriremos más adelante. TIPOS
MongoDB (BD documentales) Apache Cassandra (BD clave/valor) CouchDB (BD clave/valor) Redis (BD clave/valor) Neo4j (BD orientada a grafos) VENTAJAS Y DESVENTAJAS VENTAJAS Alto rendimiento y baja exigencia Escalabilidad horizontal El volumen de datos no es problema Flexibilidad
Funciones de Fiabilidad Aplicabilidad Incompatibilidad en consultas SQL
BASES DE DATOS ESTRUCTURADAS Y NO ESTRUCTURADAS ESTRUCTURADAS Cuando hablamos de datos estructurados nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos relacionales (RDBMS). Suelen ser archivos de texto que se almacenan en formato tabla, hojas de cálculo o bases de datos relacionales con títulos para cada categoría que permite identificarlos. Para gestionar este tipo de datos se utiliza un tipo de lenguaje de programación estructurado, conocido como SQL (Structured Query Language) diseñado para administrar y recuperar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
La característica principal de este tipo de datos, generalmente binarios, es que no poseen una estructura interna identificable. Se trata de un cúmulo de información que deben identificarse y almacenarse de forma organizada a través de una base de datos no relacional (NoSQL). PUEDEN SER Documentos Word Documentos PDF Correos Electrónicos Hojas de calculo Videos y/o audios
Esta es la diferencia más clara entre ambos conceptos. Los datos estructurados se almacenan en una base de datos relacional (RDBMS), mientras que los datos no estructurados no pueden almacenarse en estructuras de datos relacionales predefinidas (NoSQL). FACILIDAD DE ANALISIS Los datos estructurados al poseer, como su propio nombre indica, una estructura organizada que otorga al usuario de facilidad de análisis para la obtención de resultados medibles. Por el contrario, los datos no estructurados necesitan herramientas analíticas más complejas.
Los datos no estructurados que permanecen en el Data Lake son más flexibles, es decir, mucho menos sensibles a los cambios que los datos estructurados. Al almacenar toda la información en bruto, permite el acceso de cualquier usuario para configure y reconfigurare según la finalidad para la que hayan sido concebidos. INFORMACIÓN Los datos almacenados en el Data Warehouse son más maduros y, precisamente por esa cualidad proporcionan resultados organizados y fiables que los que permanecen en el Data Lake, que destacan por ser un conglomerado de información masiva.