Auto-Schema Discovery

Así que has descargado la nueva versión 4.5 de Couchbase y ya estás listo para empezar. Si eres un Desarrollador o incluso un DBA definitivamente disfrutarás de algunas de las nuevas características principales incluidas en 4.5. Así que después de empezar y sentir que todo está bien con el mundo recibes una repentina ráfaga de contenido de un equipo diferente que tiene acceso a Couchbase Server. Piensas por un momento, espera, ¿cómo se supone que voy a tener visibilidad de la entidad de datos, el otro equipo no me ha dado nada todavía y ¡tienes que crear algunas consultas iniciales para tu equipo de informes adhoc mañana! No puedo insistir lo suficiente en la importancia de esta necesidad. Esto se debe a que el esquema con documentos JSON no existe de por sí, y mucho menos inferir documentos JSON sin esquema, ¡que es una cosa muy grande! ¿Qué hacer? .......

Descubrimiento automático de esquemas, al rescate.

En la versión 4.5 tenemos una nueva pestaña que puede que hayas notado en versiones anteriores. Así que echemos un vistazo a la nueva pestaña Query Workbench un poco más de cerca. A primera vista todo parece vacío, se nota el cuadro de texto para introducir la consulta, y la ventana de salida donde los resultados se pueden mostrar en formato JSON, Tabla o Árbol en función de su elección de visuales. Sin embargo, fíjese en el área titulada Análisis de cubos. Cuando cree por primera vez un bucket y añada algunos datos JSON, es posible que vea algo como lo que se muestra a continuación, indicando que su nuevo bucket "muestra-viaje" no tiene ningún contenido indexado, ni siquiera el humilde índice primario.   

Todo esto significa que tu bucket tiene cero índices y está listo para que añadas un índice, al menos un índice primario para identificar tus datos.

¡Así que vamos a seguir adelante y crear al menos 1 índice! Adelante, introdúcelo.

Una vez hecho esto, verá que el bucket cambia de la sección Bucket no indexado a la sección Bucket totalmente consultable. Esto identificará que ahora puede descubrir automáticamente lo que hay dentro de sus documentos JSON, por defecto esto analiza un tamaño de muestra de 1000 documentos. Si el bucket contiene menos del tamaño de la muestra, entonces se utilizarán todos los documentos.

Verá el nombre de los buckets que puede consultar. También verá una lista de campos indexados que alguien puede haber añadido.

Tenga en cuenta que dentro de couchbase puede tener muchos tipos diferentes de documentos JSON o diferentes entidades de datos dentro de un mismo buck. Un ejemplo de esta variedad de datos puede ser por ejemplo, detalles de clientes, perfil de usuarios, detalles de productos, etc. En Couchbase, no hay un concepto directo de tablas, pero en su lugar se puede aprovechar el documento JSON para delinear una representación similar a una tabla, como un atributo 'type' que contendría un valor equivalente al nombre de una tabla. Este tipo de nomenclatura te permite agrupar tus documentos JSON fácilmente.

Si ampliamos esto como se muestra a continuación ahora podremos correlacionar estos tipos de esquemas automáticos. En la siguiente captura verás los datos organizados en grupos por su tipo o "sabor" estos sabores son los diferentes valores, equivaldrían al nombre de una tabla en una BD relacional.

Como puedes ver el sabor descubierto o inferido tiene un atributo llamado tipo con 3 valores diferentes (aeropuerto, aerolínea, ruta). Esto permite ver para cada tipo cuales son los atributos asociados que pertenecen a ese tipo de documento JSON. Esta visualización junto con la lista de los atributos con sus tipos de datos, ya sea una fecha, una cadena, entero o una matriz se mostrará.

Esto le permite ser capaz de formular posibles índices adicionales que podría crear en diferentes atributos de su elección. Si observa que hay atributos que aparecen en negrita, significa que ya tienen un índice.

Si desea profundizar y obtener algunos elementos de muestra y visualizar la salida de datos en una estructura similar a una tabla, los resultados inferidos son la forma perfecta de ver el esquema derivado automáticamente, así como los documentos de muestra que acompañan a este esquema. También puede servir como un análisis rápido de todo su conjunto de datos y posiblemente incluso algún recuento total de documentos desglosado con valores y porcentajes hasta el nivel de atributo.

Todo eso está muy bien, pero soy exigente y quiero una forma alternativa de derivar mi esquema.

Podemos autodescubrir o inferir el esquema de dos maneras: mediante el análisis de cubos o mediante el comando de consulta de

Fíjate que una vez ejecutado verás los resultados en vista Json, Tabla o Árbol. Nosotros hemos optado por verlo como una estructura de Tabla para poder visualizarlo mejor.

Esto le permite ver rápidamente los sabores o las distintas agrupaciones de datos basadas en el tipo de atributo en este caso, y ver las variaciones de los datos en una sola instantánea. También puede obtener una guía para ver si todos sus datos tienen exactamente el mismo esquema o qué porcentaje puede variar, y qué atributos particulares pueden tener diferencias dentro de su conjunto de datos.

¿Qué significa esto para mí?

Esto significa que dispone de una plataforma de datos en el ámbito NoSQL que puede proporcionarle rápidamente una función de descubrimiento automático de esquemas que no tiene parangón en comparación con otros paquetes NoSQL existentes. Así que imagínese que puede empezar a generar análisis muy rápidos y sencillos que podrían integrarse en sus herramientas de BI como Tableau o Informatica, por nombrar algunas, y obtener información sobre sus datos en cuestión de milisegundos.

Descargar Couchbase

Visite www.couchbase.com/download/ para obtener Couchbase 4.5 y utilizar el descubrimiento automático de esquemas

Hasta la próxima....