Simplifique su análisis de datos con ámbitos y colecciones en Couchbase Analytics

Los ámbitos y las colecciones no sólo sirven para organizar los datos - ahora también pueden utilizarse para sus análisis de datos.

Como parte de el lanzamiento de Couchbase 7.0la compatibilidad con ámbitos y colecciones se ha ampliado también al servicio Analytics.

Los ámbitos y las colecciones son contenedores lógicos dentro de un Bucket de Couchbase. Una Colección es un contenedor de datos dentro de un Bucket. Un Scope es un mecanismo para agrupar múltiples Colecciones dentro de un Bucket. Las colecciones permiten a los usuarios agrupar datos relacionados, de forma similar a las tablas de las bases de datos relacionales.

Echemos un vistazo más de cerca a cómo su equipo puede utilizar Ámbitos y Colecciones como parte de su análisis de datos empresariales. Pero antes, aclaremos algunos términos.

Terminología de las colecciones en Couchbase 7.0

En Servicio de análisis Couchbase incluye los siguientes conceptos clave que se utilizan en las versiones 6.x y 7.0:

Dataverses: Dataverse es la abreviatura de universo de datos, un concepto organizativo de alto nivel y un espacio de nombres para otras entidades de metadatos (como enlaces, buckets, conjuntos de datos, índices, etc.). Hay un dataverse predeterminado ya creado (y no se puede eliminar).

Conjuntos de datos: Los conjuntos de datos son contenedores que contienen objetos JSON vinculados a colecciones subyacentes. Como puede imaginar, la nueva función Colecciones encaja perfectamente con los conjuntos de datos de Analytics. De hecho, los conjuntos de datos son sinónimo de colecciones.

Cómo funcionan las colecciones en Couchbase Analytics

Antes de profundizar en cómo funcionan las colecciones en Couchbase Analytics, vamos a dar un paso atrás y ver cómo funcionan las colecciones en el servicio de datos.

Consideremos un conjunto de datos del sector de los viajes que incluya reservas de líneas aéreas y hoteles. Supongamos que tenemos un cubo denominado viaje. Un Bucket es el equivalente a una base de datos en el modelo relacional. Dentro de ella viaje Bucket, tenemos un Scope llamado inventario (similar a un esquema en RDBMS) y dentro de él inventario Ámbito, tenemos cuatro Colecciones: líneas aéreas, aeropuertos, rutas y hoteles (serían tablas en RDBMS).

He ilustrado este ejemplo en el diagrama A:

A continuación, el diagrama B muestra cómo las colecciones del servicio de datos aparecen en el servicio de análisis:

Existen múltiples formas de utilizar tus Colecciones con el Servicio de Análisis de Couchbase. En nuestro ejemplo, digamos que queremos habilitar la Colección Hotel. En el banco de trabajo de Analytics, tenemos algunas opciones usando estos Lenguajes de Definición de Datos de Analytics (DDLs):

1. Si está familiarizado con el servicio Analytics, aproveche cualquiera de las siguientes sentencias (compatibles con las versiones 6.x y 7.0) para crear la colección de hoteles descrita anteriormente:
   • Crea un dataverse/namespace usando lo siguiente:
     • CREAR DATAVERSE `viaje-muestra`.inventario;
   • Cree la Colección de Hoteles utilizando la siguiente sentencia:
     • CREAR DATASET `viaje-muestra`.inventario.hotel EN `viaje-muestra`.inventario.hotel;
2. ALTERAR COLECCIÓN `viaje-muestra`.inventario.hotel ACTIVAR ANÁLISIS;
   • En ACTIVAR crea un espacio de nombres o universo de datos de Analytics denominado viaje-muestra.inventario si aún no existe.
   • La colección Analytics o conjunto de datos en el espacio de nombres anterior es hotel.
3. CREAR ANÁLISIS COLECCIÓN `viaje-muestra`.inventario.hotel EN `viaje-muestra`.inventario.hotel;
   • Esta afirmación supone que el dataverse viaje-muestra.inventario ya existe. Si no, puede crear uno como se menciona en la opción #1 anterior. Además, admitimos un nuevo DDL (más abajo) que crea un dataverse utilizando la nomenclatura Scope:
     • CREAR ANÁLISIS ALCANCE `viaje-muestra`.inventario;
   • Una vez que el CREAR ANÁLISIS Collection anterior, también se creará la Colección de hoteles.

Conclusión

Las colecciones son fáciles de usar con el Servicio de Análisis.

Se alinean con N1QL convenciones de nomenclatura para referirse a Buckets, Scopes y Collections para que sus consultas sean intercambiables entre los motores Query y Analytics. Para garantizar la compatibilidad con versiones anteriores a la 6.x, el servicio Analytics sigue admitiendo sentencias DDL para crear y gestionar bases de datos y conjuntos de datos.

Si desea obtener más información sobre la versión 7.0 de Couchbase Server, Novedades y/o las notas de la versión 7.0.

Espero que estés entusiasmado con esta nueva funcionalidad de Ámbitos y Colecciones trabajando con Couchbase Analytics. Espero tus comentarios sobre Foros de Couchbase.