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Decenas de miles de organizaciones han adoptado bancos de datos NoSQL como #Couchbase para mejorar la resistencia, el rendimiento y la estabilidad, al tiempo que reducen el riesgo y la dispersión de datos y el coste total de propiedad (TCO).
NoSQL, abreviatura de "Not only SQL", es un término utilizado para los sistemas de bancos de datos que almacenan información en varios formatos para cumplir los requisitos que los bancos de datos relacionales (o SQL) tradicionales tienen dificultades para cumplir. Los sistemas de datos relacionales heredados se diseñaron para minimizar la duplicación de datos en una época en la que el almacenamiento era extremadamente caro.
Aunque los bancos de datos relacionales siguen siendo muy utilizados, la naturaleza del almacenamiento y el uso de los datos ha cambiado. Cosas como la búsqueda al estilo de Google, por ejemplo, se están incorporando a la mayoría de las aplicaciones. La explosión de datos, la navegación por Internet, el uso móvil y los análisis han cambiado significativamente las necesidades de los bancos de datos modernos. Estas nuevas necesidades han provocado el crecimiento de los bancos de datos NoSQL e incluyen una variedad de modelos como clave-valor, documento, columna, serie temporal y gráfico. Además, los principales bancos de datos NoSQL ahora también incluyen recursos relacionales importantes.
¿Qué es un banco de datos NoSQL multimodelo moderno?
Múltiples métodos de acceso a datos, también conocidos como multimodelos, hacen que los bancos de datos sean útiles en una amplia variedad de casos de uso. JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de datos NoSQL común que proporciona flexibilidad y funciona bien con diferentes padrones de acceso. Los bancos de datos NoSQL funcionan como un almacenamiento de contenido principal, lo que significa que insertas los datos en una aplicación, pero puedes acceder a ellos de varias maneras, dependiendo del caso de uso. Esto hace que las aplicaciones sean más fáciles de desarrollar y evolucionar a lo largo del tiempo. Muchos bancos de datos NoSQL se construyen desde el principio para ser rápidos, flexibles y altamente disponibles, satisfaciendo las necesidades modernas de computación en nube, distribución y gestión de datos.
Por qué las organizaciones eligen NoSQL
Uno de los principales factores es la necesidad de ofrecer al cliente una experiencia excepcional, un diferencial competitivo crítico. Los clientes esperan experiencias digitales óptimas con servicios a la carta, en tiempo real, personalizados y receptivos. En consecuencia, las aplicaciones deben ser dinámicas, funcionar en varios dispositivos y evolucionar constantemente. Gestionar este ritmo de cambio no es fácil sin la tecnología adecuada. Por eso muchas organizaciones eligen NoSQL.
Relacional x NoSQL: principales diferencias
Los bancos de datos relacionales se diseñaron para aplicaciones de back-office de empresas que residen en un servidor. Para aumentar su banco de datos, necesitaba una caja mayor, lo que se conoce como "dimensionar verticalmente".
Los bancos de datos NoSQL nacen del crecimiento masivo de datos en Internet. Google y Amazon lideraron el camino en los años 2000. Mecanismos de almacenamiento de valor eficientes, distribuidos y altamente escalables fueron esenciales para esta etapa evolutiva. Desde entonces, los bancos de datos modernos se diseñaron para responder a la próxima generación de escala y flexibilidad. Estos bancos de datos ofrecen sistemas de distribución que proporcionan una alta disponibilidad y distribuyen los datos automáticamente entre varios usuarios a medida que se añaden servidores. Con modelos de datos JSON y acceso multimodelo, un banco de datos NoSQL puede responder a grandes demandas de rendimiento y además evolucionar rápidamente, ofreciendo experiencias nuevas y rápidas a los clientes.
SQL en NoSQL
Los sistemas relacionales mantienen los datos en un formato rígido de tabla vinculada. Los datos del objeto se dividen en tablas separadas para eliminar la información repetitiva, lo que se conoce como normalización. Aunque eficiente, este método suele ser limitado cuando los nuevos recursos exigen cambios en el modelo de datos. Los sistemas NoSQL pueden contener datos JSON jerárquicos, soportando más estructura y necesidades como las transacciones ACID, además de ofrecer formas semiestructuradas flexibles para almacenar y devolver datos. Esta convergencia de lo mejor de lo relacional con lo mejor de NoSQL moderno simplifica las arquitecturas de información y el desarrollo de aplicaciones y ayuda a dar soporte a las necesidades de los bancos de datos modernos, como:
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- Ofrecer experiencias altamente receptivas a través de la Web y de dispositivos móviles
- Lidiar con datos semiestructurados y no estructurados, además de dar soporte a las necesidades de transacciones ACID
- Se adapta rápidamente a los cambios en los requisitos del usuario con actualizaciones frecuentes
- Lanzamiento de nuevos recursos con plazos más cortos para el mercado
- Compatible con varios tipos de datos y métodos de acceso a datos
- Garantizar alta disponibilidad sin tiempo de inactividad
Estas necesidades pueden satisfacerse con bancos de datos relacionales, pero el esfuerzo y los costes son muy elevados.
Desenvolverse con agilidad
La velocidad es fundamental para la innovación, pero también lo es la flexibilidad. Un principio fundamental del desarrollo ágil es responder rápidamente a los cambios. A menudo, cuando cambian los requisitos, el modelo de datos también tiene que cambiar. En el caso de los bancos de datos relacionales, los desarrolladores suelen solicitar formalmente un "cambio de esquema" a los administradores del banco de datos. Esto retrasa o interrumpe el desarrollo.
En comparación, un banco de datos de documentos NoSQL soporta totalmente el desarrollo ágil, porque no tiene esquema y no define estáticamente cómo deben modelarse los datos. Por lo tanto, las aplicaciones y los servicios y, por lo tanto, los desarrolladores deben saber cómo modelar los datos. Con NoSQL, el modelo de datos se define como el modelo de aplicación.
Las aplicaciones y los servicios modelan los datos como objetos (como el perfil de funcionario), los datos de varios valores como matrices (funciones) y los datos relacionados como objetos anónimos o matrices (por ejemplo, la relación de gerente). Los bancos de datos relacionales, por su parte, modelan los datos como tablas de líneas y columnas: datos relacionados como líneas dentro de tablas diferentes, datos con valores múltiples como líneas dentro de la misma tabla. Los datos se leen y graban mediante el desmontaje y montaje de objetos.
Por otro lado, un banco de datos NoSQL orientado a documentos lee y graba datos formateados en JSON, que es el padrón de fato para consumir y producir datos para aplicaciones de la Web, móviles e IoT. Los objetos se leen y escriben sin desmontarlos. Los bancos de datos NoSQL disponen de agrupaciones jerárquicas lógicas, compuestas por colecciones y/o escopos, para organizar subconjuntos de documentos, que pueden destinarse a usuarios, recursos o cargas de trabajo específicas.
Operar en cualquier escala
Los bancos de datos que ofrecen soporte a aplicaciones web, móviles e IoT deben ser capaces de operar a cualquier escala. El dimensionamiento macizo de un banco de datos relacional como Oracle suele ser complejo, costoso y no totalmente fiable. Los bancos de datos distribuidos NoSQL se ejecutan en hardware común y se diseñan para escalabilidad horizontal - por ejemplo, para añadir más recursos, simplemente puede añadir otro servidor (también conocido como "dimensionamiento horizontal"). La capacidad de expansión ayuda a los equipos a no implantar más hardware del necesario para atender la carga actual; aplicación de hardware más barato y/o infraestructura en tiempo real; y dimensionamiento bajo demanda y sin tiempo de inactividad. Además, la réplica avanzada entre centros de datos amplía la alta disponibilidad en todo el mundo.
Consulta usando transacciones SQL y ACID en NoSQL
Los desarrolladores de aplicaciones que están acostumbrados a realizar consultas con SQL pueden seguir utilizando el mismo lenguaje en plataformas NoSQL, pero operando en base a los datos JSON almacenados. Los proveedores de bancos de datos modernos seleccionados seleccionan un lenguaje de consulta basado en SQL que devuelve los resultados en JSON con conjuntos de líneas y componentes de subdocumentos cuando es apropiado, ofrece soporte a JOINs avanzados y puede utilizarse para realizar análisis. Esto contrasta con la mayoría de los demás bancos de datos NoSQL.
Debido a la normalización de objetos en varias tablas de datos, los sistemas relacionales generalmente pueden requerir una transacción para casi todas las actualizaciones. Con los bancos de datos NoSQL, las actualizaciones normalmente implican un único documento y no requieren una transacción. Algunos bancos de datos NoSQL avanzados soportan transacciones ACID distribuidas de múltiples cargas.
Banco de datos como servicio
Normalmente, un banco de datos como servicio (DBaaS) agiliza las operaciones y reduce la cantidad de trabajo que los equipos necesitan realizar, como instalación y configuración de infraestructura como servicio, provisión de banco de datos, gestión de operaciones, automatización de dimensionamiento, monitorización y seguridad.
Desde el punto de vista financiero y operativo, las empresas se benefician de ventajas como:
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- Configuración rápida
- Capacidad de escalada
- Cambios rápidos de configuración
- Altos niveles de servicio
- Automatización de la seguridad
NoSQL responde a las necesidades modernas
Decenas de miles de organizaciones han adoptado NoSQL. Obtener una plataforma segura de banco de datos no es fácil. Para ofrecer soporte a aplicaciones importantes, muitas empresas escolhem o Couchbase Capella para mejorar la resistencia, el rendimiento y la estabilidad, al tiempo que se reducen el riesgo, la dispersión de datos e o total custo de propriedade. Los desarrolladores adoran Couchbase porque combina la flexibilidad y agilidad de NoSQL con los conceptos familiares de los bancos de datos relacionales. Es por ello que 30% de las empresas de Fortune 100 gestionan datos críticos con la plataforma de banco de datos Couchbase.
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