{"id":1353,"date":"2018-05-14T13:05:45","date_gmt":"2018-05-14T20:05:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql\/"},"modified":"2018-05-14T13:05:45","modified_gmt":"2018-05-14T20:05:45","slug":"data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql\/","title":{"rendered":"Modelado de datos para Couchbase con erwin DM NoSQL"},"content":{"rendered":"

Dada la arquitectura y el dise\u00f1o de los sistemas NoSQL, especialmente las bases de datos de la familia de documentos como Couchbase que no imponen un esquema en la escritura, el modelado de datos para NoSQL suele ser un desaf\u00edo al migrar de sistemas relacionales a NoSQL o al construir aplicaciones desde cero usando NoSQL. De hecho, el modelado de datos suele ser un factor cr\u00edtico de \u00e9xito para las implementaciones de Couchbase, y optimizar progresivamente los modelos de datos puede ser un gran impulsor del rendimiento de las aplicaciones dada la naturaleza de r\u00e1pida evoluci\u00f3n de las aplicaciones de big data.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Tradicionalmente, el modelado de datos para sistemas relacionales era la ciencia de identificar los objetos de datos, sus relaciones entre s\u00ed y su representaci\u00f3n precisa, lo que sentaba las bases para un buen dise\u00f1o de bases de datos. El modelado para NoSQL, por otro lado, explora patrones de acceso espec\u00edficos de la aplicaci\u00f3n, por ejemplo, \u201c\u00bfcu\u00e1les son los tipos de preguntas que a los usuarios les gustar\u00eda responder con estos datos?\u201d. Esto a su vez dicta el tipo de consultas que deben admitirse y se centra en la mejor manera de organizar los datos para optimizar el rendimiento. Estas consideraciones nos llevan a cambiar nuestro enfoque de modelado de datos desde las restricciones tradicionales de los RDBMS (esquema al escribir) hacia el modelado de datos para la aplicaci\u00f3n espec\u00edfica (esquema al leer). <\/span><\/p>\n\n\n\n

Otro diferenciador entre los sistemas RDBMS y NoSQL que impacta en los paradigmas de modelado es el concepto de normalizaci\u00f3n y desnormalizaci\u00f3n de datos. Si bien los sistemas RDBMS enfatizaban la normalizaci\u00f3n de datos para comprender relaciones estrictas y cumplir con limitaciones r\u00edgidas de almacenamiento en el pasado, los sistemas NoSQL flexibles tienden hacia la desnormalizaci\u00f3n de datos, ya que los datos se distribuyen en cl\u00fasteres y la redundancia puede facilitar el escalado de las lecturas de datos. A menudo, el modelo de datos ideal es una combinaci\u00f3n de ambos enfoques, seg\u00fan el caso de uso.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, el modelado de datos preciso sigue siendo una disciplina fundamental para el \u00e9xito con las bases de datos NoSQL.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ahora, profundicemos en el modelado utilizando erwin DM NoSQL. erwin DM NoSQL ofrece tres funcionalidades principales:<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda directa<\/b><\/p>\n\n\n\n

El proceso de convertir sus modelos relacionales en modelos JSON compatibles con Couchbase.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Transformaci\u00f3n <\/b><\/p>\n\n\n\n

Capacidad de elegir la forma de transformaci\u00f3n deseada (normalizada, desnormalizada, personalizada) para sus modelos. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda inversa<\/b><\/p>\n\n\n\n

Capacidad de importar el esquema de los datos de producci\u00f3n en Couchbase al entorno de erwin.<\/span><\/p>\n\n\n\n

La siguiente es la gu\u00eda paso a paso para modelar datos para Couchbase Data Platform utilizando erwin DM NoSQL:<\/span><\/p>\n\n\n\n

Configuraci\u00f3n:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 1:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Solicitud de cuenta <\/span>Aqu\u00ed<\/span><\/a> e inicie sesi\u00f3n en erwin DM NoSQL utilizando sus credenciales.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 2:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Importe un modelo Entidad-Relaci\u00f3n generado en erwin DM o en cualquier otra herramienta de modelado relacional en formato \u201cXML\u201d utilizando la opci\u00f3n de importaci\u00f3n en erwin DM NoSQL.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 3:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Visualiza tus diagramas ER en el entorno de erwin.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Transformaci\u00f3n <\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 1: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Elija transformar los modelos usando una transformaci\u00f3n normalizada, desnormalizada o personalizada.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 2: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Transformaci\u00f3n normalizada:<\/b><\/p>\n\n\n\n

La normalizaci\u00f3n suele ser el proceso de organizar los datos en la base de datos creando tablas separadas y estableciendo relaciones para eliminar la duplicaci\u00f3n. Por lo general, se hace referencia a los objetos o entidades en este proceso. Al crear modelos JSON, las tablas referenciadas normalmente ser\u00edan documentos separados.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"\"\"<\/p>\n\n\n\n

b. Transformaci\u00f3n desnormalizada:<\/b><\/p>\n\n\n\n

En este proceso, los objetos de datos suelen estar incrustados. Dado que se incrustan objetos similares en muchos documentos, esta organizaci\u00f3n presenta redundancia. A menudo se recurre a la desnormalizaci\u00f3n para mejorar significativamente el rendimiento, ya que no necesitamos uniones para recuperar los datos necesarios. Esto se adopta con frecuencia en los sistemas NoSQL. En esta herramienta, el modelo transformado generado mediante la desnormalizaci\u00f3n es una combinaci\u00f3n de objetos incrustados y referenciados.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

En la figura anterior, la orden de compra y el art\u00edculo del pedido son objetos incrustados, mientras que la editorial, el nombre de la tienda y la devoluci\u00f3n de libro son objetos referenciados.<\/span><\/p>\n\n\n\n

c. Transformaci\u00f3n personalizada:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Erwin DM NoSQL normalmente analiza la organizaci\u00f3n de los datos utilizando su diagrama E-R y transforma sus modelos en modelos JSON compatibles con Couchbase bas\u00e1ndose en ciertas reglas. Sin embargo, dado que usted, como desarrollador o propietario de una aplicaci\u00f3n, es quien mejor la conoce, le ofrecemos la capacidad de personalizar sus modelos. Tiene la opci\u00f3n de referenciar ciertos objetos incrustados y le proporcionamos algunas pautas dentro de la herramienta para ayudarle a tomar la decisi\u00f3n correcta.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Nota:<\/b> Puedes clonar cualquiera de estos modelos y modificarlos agregando o eliminando atributos, propiedades, etc.,<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda directa<\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 1:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Descarga el modelo creado en tu sistema local.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 2:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Configurar cl\u00fasteres de Couchbase en AWS y acceder a la consola web usando el puerto 8091<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"
\n<\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 3:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Usa una copia segura y copia el archivo descargado desde tu m\u00e1quina local a tu instancia EC2 de Couchbase.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Sintaxis (OSX): <\/b>scp -i path to key -r path to directory ec2-user@hostname:~<\/b><\/p>\n\n\n\n

Ej: scp -i \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/US_East.pem -r \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/Cl_De_EMOVIES r9.64_20180329185059 ec2-user@ec2-54-152-108-80.compute-1.amazonaws.com:~<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 4: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Inicia sesi\u00f3n en tu instancia de AWS usando ssh<\/span><\/p>\n\n\n\n

Sintaxis (OSX):<\/b>ssh -i ruta\/al\/key.pair ec2-user@ip.remota<\/b><\/p>\n\n\n\n

Ex: ssh -i \/Users\/chaitra.ramarao\/Downloads\/US_East.pem ec2-user@ec2-34-203-230-73.compute-1.amazonaws.com<\/span><\/p>\n\n\n\n

Paso 5:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Verifica si los archivos se copiaron list\u00e1ndolos usando \u201cls\u201d<\/span><\/p>\n\n\n\n

Paso 6: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Navegue al archivo bulkInsert.sh<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ej: Cd \/De_movies..\/scripts\/5.x para localizar bulkInsert.sh<\/span><\/p>\n\n\n\n

Paso 7: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Haz que el archivo bulkInsert sea ejecutable y establece la ruta<\/span><\/p>\n\n\n\n

Chmod +x bulkInsert.sh<\/b><\/p>\n\n\n\n

PATH=\/opt\/couchbase\/bin:$PATH<\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 8:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Ejecutar el script bulkInsert con la siguiente sintaxis<\/span><\/p>\n\n\n\n

.\/bulkInsert.sh \u00a0 \u00a0<\/b><\/p>\n\n\n\n

Ej : .\/bulkInsert.sh localhost 8091 Administrator password sample<\/span><\/p>\n\n\n\n

Puedes ver los datos de muestra modelados cargados en Couchbase con el nombre del bucket especificado por ti.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/span><\/p>\n\n\n\n

El script suele crear modelos con datos basura, y los desarrolladores de la aplicaci\u00f3n pueden modificarlo para crear modelos con muestras de datos reales y usarlos para implementarlos en Couchbase utilizando los scripts de implementaci\u00f3n proporcionados. <\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n puede consultar los datos una vez cargados en Couchbase utilizando N1QL (SQL para JSON) y probar la precisi\u00f3n y eficiencia de sus modelos mediante el banco de trabajo de consultas y el planificador de consultas.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda inversa<\/b><\/p>\n\n\n\n

Paso 1: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Establezca la conexi\u00f3n con Couchbase usando el administrador de conexiones como se muestra a continuaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 2: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Elegir ingenier\u00eda inversa en Couchbase<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 3:<\/b><\/p>\n\n\n\n

Importaci\u00f3n de esquemas de datos de producci\u00f3n de Couchbase<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Paso 4: <\/b><\/p>\n\n\n\n

Visualizar los modelos de Couchbase sometidos a ingenier\u00eda inversa en el entorno de erwin \u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/p>\n\n\n\n

Contin\u00fae ajustando sus modelos peri\u00f3dicamente para garantizar que est\u00e9n optimizados y ofrezcan el mejor rendimiento.<\/span><\/p>\n\n\n\n

El modelado de datos con erwin lo ayudar\u00e1 a acelerar su tiempo de comercializaci\u00f3n, le proporcionar\u00e1 la interfaz para visualizar su proceso de modelado y mejorar\u00e1 enormemente la precisi\u00f3n de sus modelos. Unos mejores modelos de datos garantizan un mejor rendimiento y un mayor \u00e9xito con Couchbase.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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