La base de datos relacional fundamental para la economía de la información, al igual que la máquina de vapor permitió la revolución industrial.
Sin embargo, el éxito pasado de las bases de datos relacionales (RDBMS) no es medida para lo que se necesita en la economía actual. La transformación digital impulsada por la tecnología móvil, el comercio electrónico, el IoT y las interacciones personalizadas requiere un nuevo enfoque sobre cómo interactúan las aplicaciones con los almacenes de datos.
En este artículo explicaremos qué hace que Couchbase una alternativa mejor a las rígidas y costosas bases de datos relacionales, y por qué las empresas utilizan la Modelador de datos erwin para migrar sus aplicaciones a Couchbase.
Por qué trasladar sus cargas de trabajo a NoSQL
El mundo empresarial está plagado de empresas que no supieron adaptarse rápidamente a un entorno cambiante.
Los usuarios y consumidores se han acostumbrado al acceso instantáneo a la información más reciente cuando y donde la necesitan. No sólo quieren consumir información, sino también compartir sus ideas y experiencias en beneficio de los demás. Un entorno tan dinámico exige que las empresas se adapten rápidamente sin las limitaciones de una infraestructura informática anticuada.
Bases de datos NoSQL se han utilizado con éxito para subsanar las principales deficiencias de las bases de datos relacionales, y NoSQL ha logrado un historial con implantaciones de producción en los entornos empresariales más exigentes. Por ejemplo:
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- Marriott desplegado NoSQL para modernizar su sistema de reservas hoteleras que soporta $38 mil millones en reservas anuales.
- Cielo sustituyó las limitaciones de su RDBMS Oracle heredado por la flexibilidad de NoSQL para mejorar la experiencia del cliente durante los picos de tráfico.
- Amadeus mejoró el rendimiento de las consultas en más de 1000% al cambiar de Oracle a Couchbase.
Las bases de datos NoSQL ofrecen la flexibilidad y escalabilidad que necesitan las aplicaciones modernas, a la vez que se flexibilizan con una estructura de datos fluida. Couchbase es única al combinar todas las ventajas de una arquitectura de base de datos NoSQL combinadas con capacidades de clase empresarial que garantiza la fiabilidad y el rendimiento que las empresas esperan de una plataforma tecnológica de datos. Además, Couchbase proporciona Capacidades de consulta SQL sobre datos JSON con el lenguaje de consulta SQL++. (antes conocido como N1QL), para que los administradores de bases de datos, arquitectos y desarrolladores puedan reutilizar sus conocimientos de SQL en un entorno NoSQL.
Pero eso no basta para ser una alternativa viable a las bases de datos heredadas. El cumplimiento de ACID para cargas de trabajo orientadas a transacciones se ha asociado exclusivamente a las bases de datos relacionales y se consideraba incompatible con una arquitectura distribuida NoSQL. En introducción de Couchbase 7.0 pone fin a esa suposición añadiendo funciones de transacción SQL compatibles con ACID y un modelo de contención dinámica de datos que añade múltiples capas de organización lógica denominadas ámbitos y colecciones.
Modernización de sistemas heredados simplificada con Couchbase
La arquitectura de la base de datos de documentos almacena información en documentos JSON - proporciona la flexibilidad de esquema de la que carecen las bases de datos relacionales.
Sin embargo, la agrupación de varios documentos JSON en buckets para configurar un modelo de datos no proporciona la jerarquía granular necesaria para asignar fácilmente tablas relacionales a una base de datos NoSQL. Con la introducción de ámbitos y colecciones en Couchbase 7.0 ahora es posible organizar los datos de forma que se correspondan fácilmente con las filas y columnas de las tablas de un RDBMS.
Múltiples documentos JSON pueden reunirse en una colección, que a su vez puede agruparse en un ámbito, que se almacena en un cubo. Utilizando esta jerarquía, puede asignar una base de datos relacional a un bucket, en el que un documento JSON representa una fila, la colección representa una tabla y el ámbito es la agrupación de colecciones relacionadas. Consulte la tabla siguiente para ver una comparación completa.
Figura 1: Asignación de ámbitos y colecciones a un modelo de base de datos relacional
Además, se han añadido transacciones SQL distribuidas al lenguaje de consulta SQL++. Esto hace posible modificar los documentos de la base de datos dentro de una transacción y, a continuación, confirmar o revertir todos los cambios en la transacción en función de la lógica de la aplicación, por lo que es totalmente compatible con ACID. Con todas estas capacidades, Couchbase permite ahora a las empresas modernizar sus aplicaciones rígidas y de bajo rendimiento que dependen de bases de datos relacionales obsoletas.
Empiece con la aplicación adecuada
No todas las aplicaciones son igual de adecuadas para iniciar su viaje de migración de bases de datos.
En primer lugar, hay que identificar las aplicaciones actuales que ya no satisfacen las necesidades cambiantes de la empresa. Estas aplicaciones suelen utilizar un modelo de datos dinámico y cambiante.
Inicialmente, también conviene seleccionar las cargas de trabajo que no dependen de consultas SQL muy complejas con múltiples JOIN que se han ajustado cuidadosamente para optimizar el rendimiento. Para que la prueba de concepto tenga éxito, hay que centrarse en casos de uso de complejidad limitada, en los que los datos se conozcan bien y en los que se disponga fácilmente de conocimientos especializados.
Buenos ejemplos de candidatos para la migración de bases de datos son:
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- Soluciones de catálogo e inventario: Las empresas manejan una oferta de productos y servicios amplia y que cambia dinámicamente, lo que requiere una estructura de datos flexible para ofrecer información en tiempo real con millones de peticiones a baja latencia.
- Cliente 360: Capture y consolide datos de todos los canales en tiempo real para crear una vista única de todos los datos. La capacidad única de Couchbase para escalar linealmente y sin interrupciones lo diferencia de las bases de datos relacionales heredadas.
- Almacenamiento en caché para acelerar el rendimiento: Proporcione a los usuarios una experiencia de alta capacidad de respuesta reduciendo la carga de trabajo de los recursos de backend y disminuyendo los costes operativos.
Por último, tiene que haber criterios de éxito claros para medir los resultados deseados. Estos pueden estar relacionados con el rendimiento, la facilidad de gestión o la escalabilidad con un menor coste total de propiedad (TCO). Una vez completada con éxito una iniciativa de migración, pueden evaluarse otras cargas de trabajo como objetivos potenciales para la migración.
Transformación de modelos RDBMS a NoSQL con erwin Data Modeler
El movimiento hacia unos SGBD más ágiles y eficientes viene acompañado de un importante cambio de paradigma en el modelado de datos para hacer realidad esas ventajas.
En el modelado tradicional de datos relacionales, la estructura ha estado determinada por los datos que las empresas querían capturar y almacenar. El principio general era la optimización del almacenamiento: almacenar los datos atómicos una vez. Esto se conoce como la "normalización" de la estructura.
Estos diseños de bases de datos altamente normalizadas son excelentes para garantizar la integridad de los datos, en particular los datos con relaciones padre-hijo. Sin embargo, la normalización y las complejas relaciones que genera requieren consultas complicadas con múltiples JOINs para recuperar esos datos. Esto conduce a un rendimiento más lento, o a costosos requisitos de recursos para mitigar los déficits de rendimiento.
Con Couchbase, la estructura está dirigida por cómo esperas consultar los datos y el DBMS se ocupa de la integridad de los datos a través del proceso. Al modelar datos para Couchbase, el principio general es la optimización de consultas para proporcionar un alto rendimiento con acceso a todos los datos relevantes desde el menor número de contenedores. Este enfoque se llama desnormalización y conduce a consultas más sencillas con JOINs mínimos, que proporcionan una respuesta mucho más rápida con menos recursos.
Figura 2: Tablas múltiples frente a datos anidados con documentos JSON
erwin Data Modeler de Quest es único en el sector, ya que admite los paradigmas de diseño normalizado y desnormalizado en una misma solución. Permite alternar entre ambos en función del perfil del usuario.
Los analistas de datos acostumbrados a métodos de consulta más estructurados querrán una vista normalizada de los datos, mientras que otros usuarios, como el administrador de la base de datos, querrán ver el diseño desnormalizado necesario para instanciar la base de datos y apoyar a los desarrolladores que consultan la fuente nativa.
Figura 3: Desnormalización de un modelo relacional mediante erwin Data Modeler
Esto es aún más importante cuando se modernizan y migran aplicaciones de bases de datos heredadas a Couchbase. erwin Data Modeler documenta, en detalle, el esquema RDBMS altamente normalizado y automatiza la desnormalización y retargeting del esquema a Couchbase.
Esto permite a su organización migrar aplicaciones de misión crítica a una plataforma más moderna y con mayor capacidad de respuesta mucho más rápido, con un alto grado de precisión y reduciendo al mismo tiempo el coste y los riesgos asociados a la migración de la base de datos.
La importancia crítica del modelado de datos optimizado para consultas
Conseguir el nivel adecuado de desnormalización es la clave para lograr el rendimiento y la respuesta de Couchbase y garantizar el uso más eficiente desde el punto de vista operativo (y financiero, especialmente en la nube) de la infraestructura y los recursos.
A la hora de emprender la desnormalización de una estructura de SGBD previamente desplegada sobre tecnología relacional, existen algunas consideraciones clave:
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- ¿Su personal está familiarizado con las técnicas de diseño optimizado para consultas?
- ¿Conoce con claridad los detalles y la complejidad de la estructura normalizada existente?
- ¿Cómo se asegurará de que no se escape nada en cuanto a la integridad de la estructura durante el proceso de transformación del diseño?
- ¿Cómo compartirá y comunicará la naturaleza y el impacto de estos cambios a la miríada de partes interesadas que trabajan con la estructura transformada?
- ¿Cómo se comparan las cargas de trabajo existentes y se ajusta el diseño para alcanzar los nuevos objetivos de rendimiento?
erwin Data Modeler de Quest le ayuda a superar todos estos retos.
Al proporcionar flujos de trabajo guiados y mecanismos automatizados de normalización y desnormalización, los equipos de diseño tradicionales adoptan con mayor facilidad y eficacia un enfoque del diseño optimizado para las consultas. Las completas funciones de visualización y documentación de datos, combinadas con los estándares de modelado y el soporte de auditoría, garantizan a los clientes una sólida comprensión de los modelos de datos actuales y futuros, al tiempo que proporcionan la capacidad automatizada de comparar y sincronizar para gobernar el proceso de transformación. También garantiza la vista correcta para la función adecuada, a fin de facilitar la comprensión de las partes interesadas y promover una colaboración más eficaz.
Estos modelos constituyen la guía estructural para comprender la naturaleza actual de las cargas de trabajo y permiten ajustar rápidamente la estructura resultante de Couchbase para afinar el rendimiento en la nueva plataforma. Por último, puede compartirse e integrarse en tecnologías posteriores de gestión y gobierno de datos para aumentar la agilidad, eficiencia y eficacia del mantenimiento de este nuevo entorno.
El futuro de la migración de bases de datos heredadas
erwin Data Modeler de Quest ha sido durante mucho tiempo el productor de los modelos de datos más integrados y accesibles del sector.
erwin Data Modeler amplía el soporte de diseño, documentación e ingeniería para todos los principales RDBMS, así como bases de datos NoSQL, con la capacidad de compartir, reutilizar y convertir modelos de una plataforma a otra. Además, erwin Data Intelligence y su integración con erwin Data Modeler permite recopilar metadatos de las principales plataformas de bases de datos e integrarse con soluciones ETL/ELT empresariales como Talend, Informatica y muchas otras.
Mientras que erwin Data Modeler permite la conversión y desnormalización de modelos de datos, erwin Data Intelligence permite acelerar el diseño y desarrollo de trabajos ETL requeridos para mover los datos de DBMSs heredados a Couchbase proporcionando especificaciones detalladas de las estructuras de origen y destino y sus metadatos relacionados al principio del ciclo de vida de la migración. Esto proporciona a las organizaciones la capacidad de migrar tanto la estructura como los datos de instancia de manera más eficiente y precisa, lo que resulta en un tiempo más rápido para el éxito.
Conclusión
Las tecnologías de bases de datos NoSQL ya no sólo satisfacen la necesidad de nuevos casos de uso que las bases de datos relacionales no son capaces de abordar.
Couchbase ofrece capacidades fundamentales para proporcionar a las empresas una alternativa creíble a las rígidas estructuras RDBMS. Junto con erwin Data Modeler y erwin Data Intelligence, podrá embarcarse en su viaje de migración de bases de datos con confianza, salvando las distancias entre lo antiguo y lo nuevo.
Para más información, asista a las sesiones de erwin by Quest en Couchbase Connect 2021:
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- Potenciación de datos: A Comprehensive Approach to Assuring the Successful Modernization of Your Apps - 10:00 a.m. PDT el 21 de octubre
- Aprovechar los modelos de datos para acelerar y garantizar el éxito de su plataforma de datos moderna - 11:30 a.m. PDT el 21 de octubre
Activos adicionales: