Seis tipos de modelos de datos (con ejemplos)

RESUMEN

Los modelos de datos especifican cómo se organizan, almacenan y acceden a los datos, ayudando a los equipos a garantizar la coherencia, mejorar la integridad de los datos y construir sistemas escalables. Las bases de datos NoSQL suelen admitir seis modelos: documento, clave-valor, columnar, gráfico, series temporales y multimodelo, cada uno de ellos optimizado para diferentes patrones de datos y necesidades de rendimiento. Los modelos documento y clave-valor son ideales por su flexibilidad y velocidad, mientras que los modelos columnar y de series temporales gestionan eficientemente análisis a gran escala y datos basados en el tiempo. Los modelos de grafos son adecuados para datos muy conectados, y las bases de datos multimodelo ofrecen versatilidad al combinar múltiples enfoques. La elección del modelo adecuado depende de los patrones de consulta de la aplicación, los objetivos de escalabilidad y la complejidad de las relaciones entre los datos.

En la primera parte de esta serie se trataron los tres pasos del modelado de datos: conceptual, lógica y física.

En la segunda parte de la serie "Cómo modelar datos", repasaremos distintos tipos de modelos lógicos de datos, discutiremos sus puntos fuertes y sus retos, examinaremos casos de uso y exploraremos las bases de datos que los soportan.

¿Qué son los modelos de datos?

Los modelos de datos son marcos que definen cómo se estructuran los datos, cómo se almacenan y cómo se accede a ellos dentro de un sistema. Proporcionan una representación visual y lógica de los elementos de datos y las relaciones entre ellos, ayudando a las organizaciones a organizar la información de forma eficiente. Al utilizar un modelo de datos, desarrolladoresanalistas y arquitectos de bases de datos pueden garantizar la coherencia, mejorar la integridad de los datos y optimizar el flujo de datos entre aplicaciones. Los modelos de datos son cruciales para diseñar bases de datos, analizar conjuntos de datos complejos y fundamentar la toma de decisiones basada en datos. Existen varios tipos de modelos de datos, cada uno de ellos adecuado para diferentes casos de uso y requisitos del sistema.

¿Por qué son importantes los modelos de datos?

Los modelos de datos son cruciales porque proporcionan un modelo claro para organizar, conectar y gestionar los datos de forma eficaz. Sin un modelo de datos, los sistemas pueden volverse incoherentes, ineficaces y difíciles de mantener a medida que se amplían. Los modelos de datos ayudan a garantizar que todo el mundo, desde los desarrolladores hasta las partes interesadas del negocio, tenga una comprensión compartida de la estructura de datos, lo que reduce los errores y la falta de comunicación. También mejoran la calidad de los datos, apoyan el cumplimiento de la normativa y facilitan la optimización del rendimiento. En definitiva, los modelos de datos ayudan a las organizaciones a crear sistemas fiables y escalables que almacenan, recuperan y analizan la información de forma eficaz.

Tipos de modelos de datos en bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL ofrecen alternativas flexibles a modelos relacionalesque proporcionan métodos escalables y eficientes para almacenar datos no estructurados y semiestructurados. A continuación se presentan seis modelos de datos NoSQL comunes, junto con sus puntos fuertes y desafíos.

Modelo de documento

El modelo documental almacena los datos como documentos flexibles y autodescriptivos, normalmente en JSON, BSONo XML. Cada documento puede tener una estructura única, lo que hace que este modelo sea muy adaptable a los requisitos cambiantes de los datos.

Puntos fuertes:

• Esquemas flexibles que evolucionan con facilidad.
• Eficaz para datos jerárquicos y anidados.

Desafíos:

• Las consultas complejas de documentos pueden requerir una indexación adicional.
• Las estructuras incoherentes de los documentos pueden complicar la lógica de la aplicación.

Ejemplos de bases de datos: Couchbase, MongoDB

Modelo clave-valor

El modelo clave-valor organiza los datos en simples pares clave-valor. Cada clave identifica un dato de forma única, lo que permite recuperarlo rápidamente.

Puntos fuertes:

• Latencia ultrabaja y alta escalabilidad.
• Sencillo y eficaz tanto para operaciones de lectura como de escritura.

Desafíos:

• Capacidades de consulta limitadas más allá del acceso basado en claves.
• Poco adecuado para relaciones complejas o datos estructurados.

Ejemplos de bases de datos: Redis, Amazon DynamoDB

Modelo columnar

En columnar (o familia de columnas) almacena los datos en columnas en lugar de en filas, lo que permite un acceso rápido a grandes conjuntos de datos y un almacenamiento eficaz de datos dispersos.

Puntos fuertes:

• Optimizado para un alto rendimiento de escritura y lectura.
• Escala horizontalmente con facilidad.

Desafíos:

• Complejo para modelar relaciones de uno a muchos.
• Los patrones de consulta deben planificarse cuidadosamente para obtener un rendimiento óptimo.

Ejemplos de bases de datos: Apache Cassandra, Apache HBase

Modelo gráfico

En modelo gráfico utiliza nodos (entidades) y aristas (relaciones) para representar y almacenar datos muy conectados, lo que facilita el recorrido por redes complejas.

Puntos fuertes:

• Eficaz en el manejo de relaciones profundas y complejas.
• Admite consultas rápidas sobre rutas de relación.

Desafíos:

• Requiere lenguajes de consulta especializados, como Cypher o Gremlin.
• Menos eficaz para el almacenamiento de datos planos a gran escala.

Ejemplos de bases de datos: Neo4j, Amazon Neptune

Modelo de series temporales

El modelo de series temporales está especializado en almacenar y recuperar datos con fecha y hora, como registros, eventos y lecturas de sensores.

Puntos fuertes:

• Optimizado para un alto rendimiento de escritura y consultas basadas en el tiempo.
• Admite la expiración y compactación automática de datos.

Desafíos:

• No es ideal para datos que no dependen del tiempo.
• Las capacidades de consulta pueden estar limitadas fuera de los patrones temporales.

Ejemplos de bases de datos: InfluxDB, TimescaleDB

Varios modelos

Las bases de datos multimodelo admiten varios modelos de datos NoSQL, como documento, clave-valor, grafo y columna, en un único motor, lo que permite flexibilidad en la forma de almacenar y consultar los datos.

Puntos fuertes:

• Admite diversos patrones de acceso a los datos dentro de una misma base de datos.
• Reduce la necesidad de múltiples tecnologías de bases de datos.
• Flexible para los requisitos cambiantes de las aplicaciones.

Desafíos:

• Puede introducir compensaciones en el rendimiento de determinados modelos.
• Puede añadir complejidad a la implantación y configuración.

Ejemplos de bases de datos: CouchbaseArangoDB

Casos prácticos de modelos de datos

Cada modelo de datos NoSQL está diseñado para resolver retos de datos específicos y soportar distintos patrones de aplicación. La elección del modelo adecuado depende de la estructura de los datos, los tipos de consulta necesarios y los requisitos de rendimiento del sistema. A continuación se presentan casos de uso comunes para cada uno de los seis principales modelos de datos NoSQL:

Modelo de documento

El modelo de documento es ideal para aplicaciones en las que los datos se semiestructuradojerárquico, o varía entre registros.

Los casos de uso más comunes son:

• Sistemas de gestión de contenidos (CMS)
• Catálogos de productos y gestión de inventarios
• Perfiles de usuario y motores de personalización
• Aplicaciones móviles y web con requisitos de datos flexibles

Modelo clave-valor

El modelo clave-valor destaca en situaciones de alto rendimiento en las que es esencial una recuperación rápida basada en claves únicas.

Los casos de uso más comunes son:

• Capas de caché para acelerar las aplicaciones web
• Gestión de sesiones para almacenar las sesiones de usuario
• Datos de la cesta de la compra en plataformas de comercio electrónico
• Motores de recomendación en tiempo real

Modelo columnar

El modelo columnar es especialmente adecuado para sistemas distribuidos a gran escala que requieren un procesamiento eficaz de grandes cantidades de datos.

Común casos prácticos incluyen:

• Tratamiento de datos de series temporales
• Aplicaciones analíticas y de elaboración de informes
• Sistemas de registro de sucesos
• Plataformas de agregación de datos IoT

Modelo gráfico

El modelo de grafos está diseñado específicamente para gestionar datos complejos e interconectados y para recorrer rápidamente las relaciones.

Los casos de uso más comunes son:

• Redes sociales y recomendaciones de amigos de amigos
• Detección de fraudes y análisis de riesgos
• Grafos de conocimiento y búsqueda semántica
• Optimización de la cadena de suministro y la logística

Modelo de series temporales

El modelo de series temporales está optimizado para almacenar y consultar datos secuenciales con marcas de tiempo.

Los casos de uso más comunes son:

• Recopilación y análisis de datos de sensores IoT
• Supervisión de sistemas y aplicaciones en tiempo real
• Seguimiento de datos financieros (cotizaciones bursátiles, transacciones)
• Gestión de datos de registro y seguimiento del rendimiento

Varios modelos

Las bases de datos multimodelo ofrecen la flexibilidad necesaria para combinar distintos modelos de datos dentro de un mismo sistema y soportar diversas cargas de trabajo.

Los casos de uso más comunes son:

• Aplicaciones complejas que necesitan modelos de documento, grafo y clave-valor juntos
• Gestión de contenidos y metadatos con relaciones flexibles
• Plataformas Cliente 360 que agregan datos estructurados y no estructurados
• Arquitecturas de microservicios que requieren patrones de datos variados

Cuadro comparativo de modelos de datos

Elegir el modelo de datos NoSQL adecuado depende de los requisitos específicos de su aplicación (por ejemplo, patrones de consulta, escalabilidad, estructura de datos). Puede ser difícil hacer un seguimiento de los pros, los contras y los casos de uso asociados a cada modelo, por lo que le ofrecemos una comparación detallada para ayudarle a decidir cuál es el más adecuado para su aplicación. gestión de datos necesidades.

Principales conclusiones y próximos pasos

• Los modelos de datos definen cómo se estructuran, almacenan y acceden a los datos, mejorando su coherencia y escalabilidad.
• Las bases de datos NoSQL admiten seis modelos de datos comunes: documento, clave-valor, columnar, gráfico, series temporales y multimodelo.
• Cada modelo tiene sus puntos fuertes, sus retos y sus casos de uso ideales, desde el almacenamiento en caché en tiempo real hasta la gestión de relaciones complejas.
• La elección del modelo adecuado depende de la estructura de datos de la aplicación, los patrones de consulta y las necesidades de rendimiento.

Próximos pasos

• Leer tercera parte de la serie para aprender sobre modelado físico de datos y optimización de bases de datos.
• Identifique sus patrones de datos y necesidades de acceso para seleccionar el modelo de datos NoSQL más adecuado.
• Explore Bases de datos NoSQL que mejor apoyen el modelo elegido.
• Considere las opciones multimodelo si su aplicación requiere flexibilidad en diversos tipos de datos.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son algunos ejemplos de modelos de datos? Los modelos de datos más habituales son el modelo de documento, el modelo clave-valor, el modelo columnar, el modelo de grafos, el modelo de series temporales y el modelo relacional (basado en tablas).

¿Cuál es la diferencia entre los modelos de datos relacionales y NoSQL? Los modelos de datos relacionales almacenan los datos en tablas estructuradas con esquemas fijos, mientras que los modelos de datos NoSQL ofrecen estructuras flexibles, como documentos, pares clave-valor, columnas o gráficos, para manejar datos no estructurados o que cambian rápidamente.

¿Cuáles son las principales ventajas de los modelos de datos NoSQL frente a los modelos relacionales? Los modelos de datos NoSQL proporcionan una mayor flexibilidad, escalabilidad horizontal y compatibilidad con diversos tipos de datos y patrones de acceso, lo que los hace idóneos para aplicaciones modernas, distribuidas y a gran escala.

¿Cuáles son los retos más comunes cuando se utilizan distintos modelos de datos? Entre los retos más comunes se encuentran la gestión de requisitos de consulta complejos, el mantenimiento de la coherencia de los datos en esquemas flexibles y la gestión de las compensaciones de rendimiento específicas de cada modelo de datos.

¿Puede una base de datos soportar varios modelos de datos? Sí, las bases de datos multimodelo pueden soportar varios modelos de datos, como documento, grafo y clave-valor, dentro de un mismo sistema, lo que ofrece flexibilidad para diversas necesidades de aplicación.

¿Cómo elegir el modelo de datos adecuado para mi aplicación? A la hora de seleccionar un modelo de datos, tenga en cuenta la estructura de los mismos, los patrones de consulta, los requisitos de escalabilidad y si debe dar prioridad a la flexibilidad, el rendimiento o la gestión de las relaciones.