{"id":1816,"date":"2014-12-16T17:46:30","date_gmt":"2014-12-16T17:46:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=1816"},"modified":"2023-05-18T13:22:12","modified_gmt":"2023-05-18T20:22:12","slug":"use-cases-are-driving-divergence-and-convergence-nosql-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases-are-driving-divergence-and-convergence-nosql-solutions\/","title":{"rendered":"Los casos de uso est\u00e1n impulsando la divergencia, y la convergencia, de las soluciones NoSQL"},"content":{"rendered":"

Esta ma\u00f1ana, Matt Aslett de The 451 blogue\u00f3 sobre El principio del fin de NoSQL<\/a> en el que destacaba la inutilidad del nombre de la categor\u00eda NoSQL. Buen post, como siempre. Pero esto no es nuevo. La gente lleva quej\u00e1ndose del t\u00e9rmino desde el d\u00eda en que se acu\u00f1\u00f3.<\/p>\n

Estoy totalmente de acuerdo con Matt en que centrarse en los casos de uso (\"\u00bfqu\u00e9 problema intentas resolver?\") ser\u00e1 mucho m\u00e1s productivo que centrarse en las etiquetas. Pero discrepo con Matt cuando parece insinuar que puede ser m\u00e1s \u00fatil categorizar en funci\u00f3n del modelo de datos subyacente (clave-valor, documento, orientado a columnas, gr\u00e1fico, etc.). Estas categor\u00edas s\u00f3lo ofrecen una mejora marginal si uno se centra en evaluar la idoneidad para una tarea concreta. <\/strong><\/p>\n

Mongo es una base de datos de documentos. Tambi\u00e9n lo es Couch. Pero estas dos soluciones van en direcciones dr\u00e1sticamente diferentes desde la perspectiva de los casos de uso.<\/p>\n

Mongo es una base de datos de documentos. Cassandra es una base de datos orientada a columnas. Membase<\/a> y Riak son almacenes de valores clave. Sin embargo, desde el punto de vista de los casos de uso, estas soluciones chocan frontalmente. Hoy en d\u00eda, los clientes las eval\u00faan indistintamente y cada una gana o pierde, a menudo bas\u00e1ndose en capacidades que no tienen nada que ver con el modelo de datos subyacente.<\/p>\n

S\u00ed, NoSQL es un nombre de categor\u00eda in\u00fatil.<\/h3>\n

Hay al menos dos buenas razones por las que el apodo NoSQL apesta:<\/p>\n

    \n
  1. Algunos sistemas \"NoSQL\" ofrecen en realidad dialectos de SQL<\/strong> como lenguaje de consulta para acceder a los datos de la base de datos. Google App Engine dispone del Lenguaje GQL<\/a>. Quest tiene Toad para bases de datos en nube<\/a> que pretende ofrecer una interfaz SQL para Hbase, Azure Tables, SimpleDB de Amazon y otras bases de datos \"NoSQL\". Colmena<\/a> aporta un dialecto de SQL a Hadoop, facilitando el ETL.<\/li>\n
  2. Como se\u00f1ala Matt, hay demasiadas clases diferentes de tecnolog\u00eda agrupadas bajo la bandera NoSQL<\/strong> hoy. No cabe duda. Pero yo propongo que hablar simplemente de un aspecto de una compleja pila tecnol\u00f3gica s\u00f3lo nos acerca marginalmente a abordar el verdadero problema. Los seres humanos estamos programados para desear categor\u00edas ordenadas en las que agrupar conceptos y cosas. Pero sugiero que NoSQL como etiqueta para Mongo es s\u00f3lo ligeramente menos \u00fatil que decir que Mongo es una base de datos de documentos, si lo que est\u00e1s tratando de hacer es averiguar lo que es bueno<\/strong> para<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n

    Categorizar por modelo de datos tambi\u00e9n es bastante in\u00fatil.<\/h3>\n

    Entonces, \u00bfcu\u00e1l ser\u00eda un conjunto de categor\u00edas bonito, limpio y representativo para todas estas soluciones emergentes? \u00bfUna que realmente permitiera a un observador determinar si la categor\u00eda de la soluci\u00f3n es apropiada o no para un caso de uso determinado? No tengo la respuesta y no estoy seguro de que exista una buena respuesta. Tal vez los propios casos de uso proporcionen la categorizaci\u00f3n adecuada.<\/strong> En cualquier caso, estoy deseando leer el informe 451 que Matt indica que ayudar\u00e1 a estructurar el pensamiento en torno a estas \"alternativas de bases de datos\".<\/p>\n

    En \u00faltima instancia, para clasificar estas soluciones habr\u00e1 que ir m\u00e1s all\u00e1 del modelo de datos subyacente (clave-valor, documento, orientado a columnas, gr\u00e1fico, etc.). En su lugar, estos sistemas deben compararse utilizando un conjunto de atributos m\u00e1s amplio y, esperemos, manejable: \u00bfHay que declarar un esquema antes de insertar los datos? \u00bfSe puede cambiar el esquema sobre la marcha si es necesario? \u00bfEs dif\u00edcil hacerlo? \u00bfPuede la base de datos distribuirse de forma transparente (para una aplicaci\u00f3n) entre varias m\u00e1quinas o se trata de una soluci\u00f3n centrada en un \u00fanico servidor? \u00bfEs necesario desmontar la base de datos para a\u00f1adir o eliminar capacidad? \u00bfSe puede consultar la base de datos con un lenguaje de consulta o hay que escribir c\u00f3digo? \u00bfMantiene el sistema \u00edndices para acelerar las consultas? \u00bfCu\u00e1l es el rendimiento de la base de datos en operaciones aleatorias y secuenciales? \u00bfCu\u00e1l es su rendimiento en las lecturas frente a las escrituras? \u00bfLos datos se escriben en un soporte duradero de forma inmediata o con el tiempo? \u00bfY en caso de fallo del centro de datos? \u00bfPuedo cambiar esa exposici\u00f3n mediante operaciones s\u00edncronas? \u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 esto al rendimiento? \u00bfPuede la base de datos funcionar m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites del centro de datos? \u00bfSiempre leer\u00e9 lo que escribo o habr\u00e1 periodos de incoherencia de datos entre lectores?<\/p>\n

    Sin duda, estas preguntas son mucho m\u00e1s pertinentes a la hora de determinar la idoneidad para un determinado caso de uso. Una vez m\u00e1s, existe un bajo coeficiente de correlaci\u00f3n cuando se comparan las respuestas a estas preguntas con las estrechas categor\u00edas en las que se clasifican estos sistemas<\/strong>Y poco importa si las agrupamos todas en una gran categor\u00eda \"NoSQL\" o si las dividimos en subcategor\u00edas basadas en un enfoque de modelo de datos de un solo eje (clave-valor, documento, orientado a columnas, gr\u00e1fico, etc.).<\/p>\n

    \u00bfEs NoSQL una repetici\u00f3n del fiasco de OODBMS a finales de los 90?<\/h3>\n

    \u00bfPor qu\u00e9 hay tanto ruido en torno a NoSQL? \u00bfSe trata de una repetici\u00f3n del bombo de las bases de datos orientadas a objetos que todos vivimos a finales de la d\u00e9cada de 1990? En aquel fiasco, los vendedores de OODBMS, los expertos y los inversores echaron por tierra la tecnolog\u00eda de bases de datos relacionales por considerarla poco \"compatible\" con los modelos de desarrollo de aplicaciones orientadas a objetos cada vez m\u00e1s dominantes. Se afirmaba que era m\u00e1s \"natural\" para los desarrolladores almacenar los datos en la base de datos en su forma nativa de objeto, con el argumento de que tambi\u00e9n ser\u00eda m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

    Pero, en realidad, no se trataba de un problema real. De hecho, el paso de una tecnolog\u00eda conocida y operativa a una soluci\u00f3n no probada que promet\u00eda un enfoque m\u00e1s \"elegante\" y te\u00f3ricamente correcto s\u00f3lo garantizaba una cosa: trastornos. Las capas de mapeo objeto-relacional (ORM) dise\u00f1adas para salvar el \"desajuste\" entre los modelos de datos objeto y relacional no son perfectas; pero son mejores que poner el mundo patas arriba si no es necesario. Las decenas de miles de millones de d\u00f3lares de ingresos previstos por los analistas para el mercado de los OODBMS nunca llegaron a materializarse.<\/p>\n

    Entonces, \u00bfexiste ahora un problema real? \u00bfUn caso o casos de uso reales para los que las tecnolog\u00edas de bases de datos existentes son realmente insuficientes? \u00bfEn los que la disrupci\u00f3n de un cambio tecnol\u00f3gico tendr\u00e1 un impacto econ\u00f3mico sustancial? La respuesta es un rotundo s\u00ed.<\/p>\n

    Los casos de uso est\u00e1n impulsando la divergencia, y la convergencia, de las soluciones NoSQL.<\/h3>\n

    Couch ha reclamado el caso pr\u00e1ctico de sincronizaci\u00f3n de datos m\u00f3viles<\/strong>. En un mundo inform\u00e1tico cada vez m\u00e1s dominado por los dispositivos m\u00f3viles, la sincronizaci\u00f3n de datos entre la nube y los dispositivos m\u00f3viles (para disponer de los datos incluso cuando est\u00e1n desconectados de la red) es un problema que muchas aplicaciones deben resolver. Hay que tener en cuenta muchas cosas: conectividad intermitente, plataformas muy divergentes en las que deben ejecutarse estas bases de datos sincronizadas y, quiz\u00e1, la expectativa de que el conjunto de datos que se mueve y sincroniza normalmente tenga que caber en una sola caja o dispositivo. Couch se centra en estos requisitos, y hace las suposiciones simplificadoras apropiadas, lo que permite a Couch abordar el caso de uso mejor que nadie. Couch es una base de datos de documentos. Tambi\u00e9n lo es Mongo. Mongo es una soluci\u00f3n pobre para este caso de uso. No est\u00e1 dise\u00f1ado para mantener sincronizados sistemas conectados de forma transitoria y, a pesar de que Mongo fue dise\u00f1ado inicialmente como una base de datos de un solo nodo, el trabajo de fragmentaci\u00f3n y replicaci\u00f3n realizado en el \u00faltimo a\u00f1o indica claramente que Mongo se est\u00e1 moviendo en una direcci\u00f3n diferente. En este caso, hay claramente divergencia <\/strong>de soluciones, incluso en el segmento m\u00e1s restringido de \"bases de datos documentales\" del mercado \"NoSQL\".<\/p>\n

    Por otro lado, existe la categor\u00eda cruzada convergencia <\/strong>entre otras soluciones NoSQL que intentan abordar otro caso de uso extremadamente amplio y generalizado: el almacenamiento de datos detr\u00e1s de aplicaciones web interactivas. En Membase hablamos cada semana con muchos usuarios potenciales que se enfrentan a este problema, y nos eval\u00faan constantemente frente a Cassandra (columna), Mongo (documento) y Riak (tambi\u00e9n clave-valor).<\/p>\n

    Las aplicaciones web que permiten a las organizaciones interactuar directamente con los consumidores son cada vez m\u00e1s la forma m\u00e1s com\u00fan de nuevo sistema de software interactivo que se est\u00e1 construyendo. Estos sistemas se caracterizan por patrones de uso concurrentes aleatorios por parte de grandes poblaciones de usuarios (gran audiencia<\/strong>) y por su propensi\u00f3n a acumular grandes conjuntos de datos (grandes datos<\/strong>). Tambi\u00e9n existe una tendencia hacia el modelo de computaci\u00f3n en nube, especialmente para este tipo de aplicaciones, en las que se prefiere \"escalar\" (a\u00f1adiendo m\u00e1s instancias de m\u00e1quinas en nube, m\u00e1quinas virtuales o servidores b\u00e1sicos) en lugar de ejecutar cargas de trabajo en grandes m\u00e1quinas dedicadas. Estas realidades han llevado a la necesidad generalizada de una nueva clase de sistema de gesti\u00f3n de bases de datos que est\u00e9 dise\u00f1ado, desde la base, para permitir escala horizontal<\/strong> y soportar de forma rentable medidas elevadas de concurrencia frente a conjuntos de datos en r\u00e1pido crecimiento. Quiz\u00e1s podamos llamar a esto base de datos en la nube<\/strong>La base de datos el\u00e1stica, la base de datos scale-out o la base de datos auto-sharding (: P).<\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 debe ofrecer una base de datos para resolver este problema? Yo dir\u00eda que debe ser sencilla, r\u00e1pida, el\u00e1stica y segura. Si consideramos Membase, Mongo, Cassandra y Riak, cada una de las cuales pretende expl\u00edcitamente resolver este problema generalizado de \"base de datos en la nube\", las puntuaciones en cada uno de estos puntos var\u00edan.<\/p>\n

    Centr\u00e9monos en la primera caracter\u00edstica. Para tener \u00e9xito, una base de datos en la nube de uso general debe ser sencilla de obtener, desarrollar y operar en producci\u00f3n.<\/p>\n

      \n
    • Membase es extremadamente f\u00e1cil de conseguir, instalar y empezar a usar<\/strong>. Tambi\u00e9n lo es Mongo - m\u00e1s f\u00e1cil que Membase en algunos casos, m\u00e1s dif\u00edcil en otros. Cassandra es un reto en casi todas las situaciones.<\/li>\n
    • Mongo es f\u00e1cil de desarrollar contra<\/strong> - proporcionando consultas enriquecidas, gesti\u00f3n de \u00edndices y la capacidad de operar con una variedad de tipos de datos interesantes dentro de la propia base de datos. Membase proporciona a los desarrolladores una API de clave-valor compatible con Memcached que, aunque es extremadamente f\u00e1cil de usar, impone una mayor carga al desarrollador de aplicaciones para muchas operaciones comunes de bases de datos que Mongo. Cassandra presenta un modelo de desarrollo m\u00e1s complicado, pero permite consultas enriquecidas. Las consultas de Riak se basan exclusivamente en map-reduce.<\/li>\n
    • Membase es f\u00e1cil de gestionar en producci\u00f3n<\/strong>Mongo ofrece un amplio conjunto de herramientas de supervisi\u00f3n y gesti\u00f3n que proporcionan una visi\u00f3n profunda del funcionamiento de un cl\u00faster de servidores peque\u00f1o o grande, aumentando el tiempo de actividad del sistema. Mongo proporciona mucha menos informaci\u00f3n sobre el funcionamiento de un cl\u00faster, y esta deficiencia fue la principal se\u00f1alada por Mongo tras la interrupci\u00f3n de FourSquare.<\/li>\n<\/ul>\n

      Se puede hacer una comparaci\u00f3n similar para cada una de las caracter\u00edsticas restantes: rapidez, elasticidad y seguridad. Cada soluci\u00f3n es fuerte en algunas de estas \u00e1reas y relativamente d\u00e9bil en otras.<\/p>\n

      Pero lo m\u00e1s importante es que cada una de estas soluciones se est\u00e1 moviendo para apuntalar sus deficiencias relativas<\/strong> para satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Existe una convergencia impulsada por los casos de uso. Ning\u00fan proyecto se centra simplemente en ser un gran sistema de gesti\u00f3n de bases de datos clave-valor, o documento, u orientado a columnas. Cada uno se centra en resolver un problema del mundo real: proporcionar un lugar rentable para almacenar datos detr\u00e1s de aplicaciones web interactivas, como se ha caracterizado anteriormente. Para ello, Membase est\u00e1 a\u00f1adiendo capacidades de consulta e indexaci\u00f3n. Mongo acaba de incorporar el soporte de sharding y r\u00e9plica a su soluci\u00f3n inicial de servidor \u00fanico y est\u00e1 redise\u00f1ando su motor de almacenamiento para aumentar la seguridad de los datos. Redis, otra soluci\u00f3n \"NoSQL\", est\u00e1 a\u00f1adiendo capacidades de gesti\u00f3n de cl\u00fasteres para ser verdaderamente \"el\u00e1stica\". Existe una clara convergencia entre las soluciones dirigidas a este caso de uso.<\/strong> Cada uno de estos proyectos identifica la segmentaci\u00f3n de anuncios y ofertas, los juegos sociales, la gesti\u00f3n del estado de sesiones de aplicaciones web y el procesamiento de eventos en tiempo real como casos de uso para los que est\u00e1 pensado su sistema. Todos ellos son casos de uso de aplicaciones web interactivas.<\/p>\n

      La tecnolog\u00eda no relacional es el hilo conductor real y coherente de las bases de datos en la nube<\/h3>\n

      Hay una cosa que se puede decir sistem\u00e1ticamente de estas soluciones de bases de datos en la nube, desde una perspectiva t\u00e9cnica. Pretenden escalar horizontalmente, y eso es muy dif\u00edcil (imposible) de hacer de forma rentable, con un rendimiento aceptable, empleando el modelo de datos relacional. As\u00ed que cada uno de estos sistemas de bases de datos \"NoSQL\" son sistemas \"no relacionales\". Eso es, en \u00faltima instancia, lo que se pretend\u00eda con \"NoSQL\".<\/p>\n

      De hecho, cada uno de estos sistemas es, en esencia, un almac\u00e9n de valores clave<\/strong>. Var\u00edan en las t\u00e9cnicas utilizadas para mirar dentro de los valores o para agrupar los valores con el fin de operar sobre ellos (key-value ve el valor como un blob opaco, document ve el valor como una colecci\u00f3n formateada de tipo atributo-datos, column-oriented store agrupa pares KV individuales utilizando una(s) estructura(s) de datos separada(s) en \"columnas\"). Pero en cada caso, en lugar de desglosar un registro de datos (tupla) en entradas almacenadas en un conjunto normalizado de tablas con referencias cruzadas, como en el modelo relacional, estas bases de datos en la nube almacenan los campos de datos de un \"registro\" concreto en una \u00fanica ubicaci\u00f3n. Esto hace que sea muy f\u00e1cil distribuir autom\u00e1ticamente los registros (\"fragmentar la base de datos\") entre muchos nodos de un cl\u00faster de bases de datos. Este enfoque tiene sus pros y sus contras.<\/p>\n

      En el lado de los contras, la desnormalizaci\u00f3n conlleva un aumento del tama\u00f1o total del conjunto de datos (ya que algunos datos se almacenan inevitablemente varias veces en la base de datos, mientras que en una base de datos relacional normalizada s\u00f3lo habr\u00eda referencias), y aumenta la complejidad de las uniones. En el lado positivo, facilita la distribuci\u00f3n de datos en muchos servidores baratos y el cambio de esa distribuci\u00f3n bajo demanda sin interrupci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n. Tambi\u00e9n elimina el requisito de predefinir un esquema (o cambiar el esquema de la base de datos) antes de insertar datos. En caso de duda, gu\u00e1rdelos. Puede deducir un esquema m\u00e1s tarde. Esto facilita enormemente la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n que antes pod\u00eda haber quedado sin recoger. En \u00faltima instancia, quiz\u00e1 sea aqu\u00ed donde la tecnolog\u00eda de bases de datos NoSQL crear\u00e1 m\u00e1s valor.<\/p>\n

      As\u00ed que busquemos un nombre mejor.<\/h3>\n

      Estamos listos para deshacernos de la etiqueta NoSQL. Si la gente puede unirse en torno a una taxonom\u00eda m\u00e1s centrada en los casos de uso, creo que ser\u00eda una victoria para los usuarios que luchan por averiguar para qu\u00e9 sirven estos sistemas.<\/p>\n

      Base de datos en la nube es un nombre que llega al coraz\u00f3n del problema que Membase intenta resolver, por todas las razones expuestas anteriormente. Pero puede resultar demasiado moderno o amorfo. Me encantar\u00eda saber qu\u00e9 opina la gente.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      This morning, Matt Aslett of The 451 blogged on The beginning of the end of NoSQL in which he highlighted the uselessness of the NoSQL category name. Good post, as usual. But this isn’t new news. 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