Cómo garantizar la integridad de los datos en los sistemas NoSQL

¿Qué es la integridad de los datos?

La integridad de los datos se refiere a la exactitud, coherencia y fiabilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Garantiza que los datos permanezcan correctos e inalterados a medida que se crean, almacenan, transmiten y modifican. En las bases de datos relacionales tradicionales, la integridad se garantiza mediante esquemas, restricciones y garantías transaccionales. En Sistemas NoSQLCuando la flexibilidad de los esquemas y la arquitectura distribuida son habituales, el mantenimiento de la integridad de los datos depende más de la capa de aplicación. Los desarrolladores deben aplicar una lógica de validación, controles de coherencia y salvaguardias operativas para garantizar que los datos sigan siendo fiables. Siga leyendo para obtener más información.

Integridad de los datos frente a calidad de los datos frente a seguridad de los datos

Aunque a menudo se utilizan indistintamente, la integridad de los datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos desempeñan papeles distintos pero interconectados en gestión de datos. Comprender sus diferencias le ayudará a diseñar API, aplicar reglas de negocio y gestionar la infraestructura. A continuación, te explicamos en qué se diferencian los tres conceptos y cómo se implementan habitualmente en los entornos NoSQL:

En resumen, la integridad de los datos garantiza que la información sea precisa y coherente, mientras que la calidad de los datos se centra en garantizar que la información sea pertinente para el uso previsto. La seguridad de los datos sustenta ambas, protegiéndolos de accesos no autorizados y amenazas. Es necesario utilizar los tres elementos para mantener una información fiable, fidedigna y procesable en toda la organización.

Tipos de integridad de los datos

En los sistemas NoSQL como Couchbase, la integridad de los datos no es reforzada por la base de datos de la misma manera que en los sistemas relacionales. No hay soporte nativo para claves foráneas, esquemas estrictos o restricciones de tabla. En su lugar, los desarrolladores son responsables de preservar la integridad de los datos a través de la lógica de aplicación, validaciones y herramientas. Comprender los distintos tipos de integridad de los datos es crucial para crear sistemas fiables y coherentes sobre modelos de documentos flexibles.

Integridad de la entidad

La integridad de entidad asegura que cada pieza de datos es identificable de forma única. En Couchbase, esto se consigue asignando a cada documento una clave única dentro de un bucket. Los desarrolladores suelen adoptar convenciones de namespacing, como user::123 o pedido::456para evitar colisiones de claves y mantener los documentos organizados por tipo. Dado que Couchbase utiliza estas claves para las búsquedas, la integridad de las entidades es fácil de aplicar y fundamental para un acceso eficiente a los datos.

Integridad del dominio

La integridad del dominio garantiza que los campos de datos contengan valores válidos y aceptables, como asegurarse de que un campo de correo electrónico contenga una dirección con el formato adecuado o que un campo de estado sólo acepte valores como activo, inactivoo pendiente. En NoSQL, este tipo de integridad se impone típicamente en la capa de aplicación a través de la validación de entrada, middleware, o librerías de validación de esquemas. En Couchbase, también puedes usar la función Servicio de eventos para aplicar reglas en el servidor cuando se crean o actualizan documentos.

Integridad definida por el usuario

La integridad definida por el usuario se refiere a las reglas de negocio personalizadas que deben aplicarse para preservar la lógica de su aplicación. Estas pueden incluir restricciones como asegurar que el total de una orden coincida con la suma de sus ítems o prevenir que a un usuario se le asignen dos suscripciones activas. En Couchbase, estas reglas son a menudo aplicadas a nivel de aplicación, pero también pueden ser implementadas a través de funciones de Eventing que buscan cambios específicos y aplican validación personalizada o lógica de corrección.

Cómo beneficia a su organización la integridad de los datos

Una sólida integridad de los datos no es sólo un requisito técnico: afecta directamente al rendimiento, la reputación y el éxito a largo plazo de su organización. Estas son algunas de las ventajas específicas de mantener la integridad de los datos:

• • Aumenta la eficacia operativa: Los datos de alta integridad reducen los errores, minimizan las repeticiones y garantizan que los procesos empresariales se desarrollen con fluidez y eficacia.
  • Aumenta la confianza de los clientes: Adecuado gestión de datos de clientes genera confianza y refuerza la reputación de su organización.
  • Permite mejores análisis y perspectivas: Unos datos coherentes y de alta calidad proporcionan una base más sólida para la inteligencia empresarial, el análisis predictivo y la planificación estratégica a largo plazo.
  • Mejora la toma de decisiones: Unos datos fiables y coherentes permiten a los equipos directivos tomar decisiones fundamentadas basadas en información precisa.
  • Reduce el riesgo: Proteger los datos de la corrupción o los cambios no autorizados minimiza los riesgos operativos, financieros y de seguridad.
  • Respalda el cumplimiento de la normativa: Muchas industrias requieren normas estrictas de integridad de datos para cumplir con leyes como GDPR, HIPAA y SOX, lo que puede ayudar a evitar costosas multas y sanciones.

Amenazas a la integridad de los datos

En los entornos NoSQL, en los que se da prioridad a la escalabilidad, el rendimiento y la flexibilidad, la integridad de los datos es vulnerable a ciertos riesgos. Los desarrolladores deben tener en cuenta una serie de amenazas potenciales que pueden comprometer la corrección y coherencia de los datos. Las principales amenazas a la integridad de los datos en los sistemas NoSQL incluyen:

• • Deriva de esquemas: Los modelos de documentos flexibles pueden dar lugar a estructuras de datos incoherentes a lo largo del tiempo, sobre todo si varios servicios o equipos modifican la misma colección sin coordinación.
  • Errores en la lógica de la aplicación: Dado que las bases de datos NoSQL no aplican reglas de integridad por defecto, una lógica de aplicación errónea puede introducir datos no válidos o contradictorios.
  • Condiciones de la carrera: Las actualizaciones simultáneas de un mismo documento o registro pueden dar lugar a datos sobrescritos o parciales si no se utilizan mecanismos adecuados de bloqueo o control de versiones, como Compare And Swap (CAS) o la concurrencia optimista.
  • Eventuales retrasos de coherencia: En los sistemas NoSQL distribuidos, datos replicados pueden estar temporalmente desincronizados, provocando lecturas incoherentes o escrituras obsoletas.
  • Edición manual de datos: Las modificaciones directas a través de herramientas de administración o scripts pueden eludir la validación a nivel de aplicación, introduciendo documentos malformados o incompletos.
  • Transacciones incompletas: Si los procesos multidocumento o multipaso fallan a medio camino sin mecanismos de reversión, los datos pueden quedar en un estado incoherente o parcial.
  • Errores de integración: Las entradas mal validadas procedentes de API, canalizaciones ETL o sistemas de terceros pueden introducir formatos de datos no válidos o infringir las normas empresariales.
  • Migraciones o actualizaciones inadecuadas: Las transformaciones de datos durante las migraciones o las actualizaciones de versiones pueden corromper o desalinear documentos de forma inadvertida si no se comprueban y validan cuidadosamente.

Buenas prácticas para garantizar la integridad de los datos

Mantener la integridad de los datos en los sistemas NoSQL requiere un diseño proactivo y una implementación disciplinada, ya que muchos de los guardarraíles que se encuentran en las bases de datos relacionales (como las claves externas o los esquemas estrictos) están ausentes por defecto. Estas son las mejores prácticas clave que deben seguir los desarrolladores:

1. 1. Utilice estructuras documentales coherentes: Establecer y aplicar convenciones sobre la forma de los documentos y la denominación de los campos para reducir la deriva de los esquemas. Utilizar esquemas versionados al evolucionar los modelos de datos.
   2. Validar los datos en la capa de aplicación: Implementar una fuerte validación de entrada utilizando bibliotecas o middleware personalizado antes de escribir en la base de datos. Considera el uso de herramientas de validación de esquemas JSON cuando estén disponibles.
   3. Aprovechar los controles de concurrencia optimistas: Utilizar mecanismos para detectar y evitar condiciones de carrera cuando varios procesos intentan actualizar el mismo documento.
   4. Aplicar transacciones multidocumento (si se admiten): Utilice el soporte transaccional para operaciones que requieran atomicidad en varios documentos.
   5. Automatice las reglas de integridad con funciones basadas en eventos: Utilice desencadenadores o funciones del lado del servidor para aplicar reglas de negocio o realizar acciones de limpieza en los cambios de datos.
   6. Evita la corrupción manual de datos: Limite el acceso directo a la base de datos y aplique RBAC para evitar escrituras no validadas o modificaciones accidentales.
   7. Supervisar las anomalías: Configure la supervisión y las alertas para detectar a tiempo patrones atípicos o documentos malformados. Las auditorías periódicas de integridad pueden ayudar a detectar fallos silenciosos.
   8. Documente y versione sus contratos de datos: Mantener una documentación clara de las estructuras de datos esperadas en todos los servicios, especialmente en entornos de microservicios. Utilice API versionadas o registros de esquemas cuando proceda.
   9. Comprobar la integridad de los datos durante CI/CD (integración continua/entrega continua): Incluya comprobaciones de validación de datos y reglas de integridad en sus canalizaciones de pruebas automatizadas para evitar que se desplieguen datos erróneos con código nuevo.

Pruebas de integridad de los datos

En los sistemas NoSQL, las pruebas no sólo se refieren al código, sino también a la forma y el comportamiento de los datos. Las pruebas de integridad de datos eficaces le ayudan a identificar los problemas en una fase temprana, a reforzar la confianza y a mantener una base de datos saludable incluso cuando sus esquemas evolucionan y su aplicación se amplía. Estos son los enfoques clave para probar la integridad de los datos en los sistemas NoSQL:

Pruebas de validación de esquemas: Escriba pruebas automatizadas para garantizar que los documentos se ajustan a las estructuras y tipos de campo esperados. Estas pruebas pueden ejecutarse durante la ingesta, la transformación o el despliegue. Las herramientas como los validadores de esquemas JSON son especialmente útiles para este propósito.

Comprobaciones de integridad referencial: Compruebe que las relaciones entre documentos siguen siendo válidas en el uso real. Por ejemplo, asegúrese de que cada orden.user_id corresponde a un documento de usuario existente. Dado que las bases de datos NoSQL no aplican restricciones de clave externa, estas comprobaciones son importantes para detectar referencias rotas y datos huérfanos que podrían provocar errores posteriores o un comportamiento incoherente de la aplicación.

Pruebas de coherencia de los datos: Para sistemas NoSQL distribuidos con la consistencia final, cree pruebas que comprueben el retardo de la replicación, la visibilidad de las actualizaciones y el comportamiento de la resolución de conflictos entre nodos. Esto ayuda a garantizar que el sistema se comporta como se espera en condiciones reales de latencia o fallo.

Validación de reglas de negocio: Pruebe reglas críticas específicas de la aplicación, como la aplicación de umbrales de inventario, la correspondencia de totales de facturas o el mantenimiento de registros de auditoría. Estas pruebas ayudan a garantizar que la integridad definida por el usuario se mantiene a medida que evoluciona la aplicación.

Pruebas de mutación y regresión: Siempre que cambien las estructuras de los documentos, pruebe los documentos nuevos y heredados para confirmar que los datos antiguos siguen superando las validaciones y la lógica empresarial. Las pruebas de regresión ayudan a evitar que la desviación del esquema rompa silenciosamente las garantías de integridad.

Escenarios de fallo simulados: Introducir particiones de red controladas, escrituras parciales o transacciones interrumpidas para probar lo bien que se recupera el sistema preservando la corrección de los datos. Esto es especialmente importante en sistemas que utilizan estrategias de coherencia eventual o replicación personalizada.

Auditoría y conciliación de datos: Ejecute periódicamente comprobaciones de integridad de los datos de producción para identificar anomalías como campos obligatorios omitidos, enums no válidos o referencias no coincidentes. Estas tareas pueden sacar a la luz problemas de evolución lenta que escapan a las canalizaciones de CI.

Lista de control de la integridad de los datos

He aquí una sencilla lista de comprobación con consejos finales que puede consultar cuando el proceso le resulte abrumador:

1. 1. Definir modelos de datos claros: Utilice estructuras documentales coherentes, convenciones de denominación de claves y esquemas versionados.
   2. Validar los datos en los bordes: Aplique la validación a nivel de campo en el código de la aplicación o el middleware antes de escribir en la base de datos.
   3. Imponer identificadores únicos: Utilice claves únicas (por ejemplo usuario::123) para garantizar la integridad de la entidad.
   4. Compruebe las relaciones manualmente: Valide las referencias entre documentos para evitar enlaces rotos o huérfanos.
   5. Aplicar la lógica de las reglas de negocio: Aplique reglas específicas del dominio (por ejemplo, los totales coinciden con las partidas) en funciones de código o de eventos.
   6. Evitar condiciones de carrera: Utilice el bloqueo CAS u optimista para gestionar las escrituras concurrentes de forma segura.
   7. Utilice las transacciones cuando sea necesario: Si su base de datos NoSQL las admite, utilice transacciones para la coherencia multidocumento.
   8. Deriva del esquema de control: Audite los datos con regularidad e incluya la validación de esquemas en los procesos de CI.
   9. Restringir las ediciones manuales: Utilice RBAC y registros de auditoría para protegerse contra cambios no validados o no autorizados.
   10. Supervisar y probar continuamente: Simule fallos, compruebe la coherencia y audite los datos de producción para detectar anomalías.

Para seguir aprendiendo sobre las mejores prácticas de gestión de datos, consulte los siguientes recursos:

• • Base de datos frente a almacén de datos: Diferencias, casos de uso y ejemplos
  • ¿Qué es una Plataforma de Datos? - Conceptos
  • Arquitectura de datos - Conceptos
  • Replicación de datos: Ventajas e inconvenientes