Las bases de datos sin esquema son el \u00faltimo grito en el mundo de la inform\u00e1tica. A los programadores les encanta su flexibilidad y bajo coste, atributos que han animado a muchas empresas de nueva creaci\u00f3n. Como provengo de un entorno de bases de datos eminentemente relacionales, el valor que las bases de datos sin esquema aportan a una empresa me ha abierto los ojos. Es hora de sacar las bases de datos sin esquema del patio trasero de los desarrolladores y llevarlas a la empresa en general.<\/p>\n
Este blog examina por qu\u00e9 es tan importante en el mundo actual, centrado en los datos. Si hay algo que las empresas matar\u00edan por hacer hoy en d\u00eda, es comprender y obtener r\u00e1pidamente informaci\u00f3n procesable a partir de sus datos. Y siguen invirtiendo millones de d\u00f3lares para hacerlo con eficacia. Los macrodatos son una parte importante de esta ecuaci\u00f3n. Gartner ha inmortalizado las tres V de los macrodatos. Volumen, variedad y velocidad<\/em>. Y si hay un \u00e1mbito en el que los sistemas de bases de datos tradicionales tienen dificultades es el de la velocidad a la que llegan los datos. Casi todas las herramientas inform\u00e1ticas imponen alg\u00fan tipo de modelo o formato de datos, lo que dificulta su r\u00e1pida lectura o creaci\u00f3n de instancias.<\/p>\n Aqu\u00ed es donde las bases de datos sin esquema aportan un valor a\u00f1adido enorme.<\/p>\n Definamos primero el significado del t\u00e9rmino: base de datos sin esquema:<\/p>\n En pocas palabras, bases de datos sin esquema, fundamentalmente:<\/p>\n Las bases de datos sin esquema almacenan los datos como pares Clave\/Valor (tambi\u00e9n conocidos como KV) o como documentos JSON.<\/strong>. En funci\u00f3n de los casos de uso, los usuarios tienen la opci\u00f3n de almacenar los datos como pares KV o como documentos JSON. Los documentos JSON suelen ser muy ricos en la forma de representar los datos y permiten a los usuarios modelar muy de cerca el modelo entidad-relaci\u00f3n con el que todos estamos muy familiarizados y que nos ha resultado muy \u00fatil. Por ejemplo Una entidad Cuenta puede modelarse en un documento JSON con todos los atributos necesarios y valores anidados que acompa\u00f1an a un objeto Cuenta t\u00edpico: las m\u00faltiples direcciones, correos electr\u00f3nicos, alias, etc. Los documentos JSON tambi\u00e9n ofrecen la ventaja a\u00f1adida de poder indexar valores individuales, lo que hace que el acceso sea mucho m\u00e1s eficaz y permite unir datos de diferentes documentos.<\/p>\n Este blog no se centra en las complejidades de un documento JSON, pero s\u00f3lo para proporcionar una introducci\u00f3n r\u00e1pida de un documento JSON en un mundo de base de datos sin esquema es muy similar a una fila en una base de datos relacional con la capacidad de, por ejemplo, una fila de la cuenta a ser completamente diferente de otra fila de la cuenta que es exactamente como los datos de negocios de la vida real se parece.<\/p>\n \u00bfQu\u00e9 significa todo esto para una empresa que ha estado invirtiendo varios millones de d\u00f3lares en complejas soluciones propietarias de hardware y software de bases de datos para frenar las 3V? Examinemos primero la cantidad de tiempo que las empresas dedican a las actividades mencionadas. En mi opini\u00f3n, las actividades que m\u00e1s tiempo y dinero consumen son:<\/p>\n Dise\u00f1ar el esquema, lo que se conoce como normalizaci\u00f3n de datos, para convertirlos en un formato relacional requiere varias semanas, si no meses, y recursos muy cualificados. En el mundo relacional, cada dato pertenece a una tabla, base de datos o esquema y permanece all\u00ed en su mayor parte durante toda la vida del producto. Cualquier cambio requerir\u00e1 que las aplicaciones y los usuarios creen copias de estos datos, lo que podr\u00eda causar anomal\u00edas y va en contra de los principios de la normalizaci\u00f3n.<\/p>\n Las bases de datos sin esquema eliminan esta actividad<\/strong> en gran medida y reduce enormemente la complejidad de esta actividad. La \u00fanica decisi\u00f3n que un usuario tiene que predeterminar es qu\u00e9 atributos de una entidad quiere mantener colocados.<\/p>\n Extraer datos de las fuentes y aterrizarlos (lo que com\u00fanmente se denomina ETL o ELT) a una zona de almacenamiento en bases de datos requiere que la fuente y el destino comprendan la estructura de los datos en un mundo relacional. El usuario necesita conocer la disposici\u00f3n de la base de datos\/tabla\/columna\/campo. Existen limitaciones e implicaciones de rendimiento a la hora de extraer los datos. A menos que la cantidad de datos sea muy peque\u00f1a, realmente no hay forma de extraer y cargar estos datos en el sistema de base de datos sin alg\u00fan tipo de flujo por lotes. Y esto suele traducirse en muchas horas o procesos nocturnos y unos cuantos miles de l\u00edneas de c\u00f3digo o costosas herramientas ETL. Hay muy poca tolerancia al error en este proceso back to back y cualquier error suele traducirse en no disponer de datos precisos a tiempo. Para una empresa que depende de los datos para sobrevivir, esto supone un enorme contratiempo, y cualquier empresa que no dependa de sus datos y pueda tolerar la latencia probablemente no se preocupe por la competencia. Intentar cumplir con la latencia requiere un enorme gasto de capital y operativo para adquirir equipos de \u00faltima generaci\u00f3n. Y este gasto es continuo y crece cada a\u00f1o.<\/p>\n Las bases de datos sin esquema no necesitan largos procesos de transformaci\u00f3n y depuraci\u00f3n<\/strong> porque el modelo es flexible y el usuario no est\u00e1 encasillado en un esquema estricto.<\/p>\n Incluidos los cambios de esquema que podr\u00edan provocar cambios masivos de c\u00f3digo en los sistemas (capa de aplicaci\u00f3n, capa ORM) que leen y escriben datos en y desde la base de datos. Una vez que se llega a un esquema, cambiarlo requiere interrupciones planificadas para desconectar los objetos afectados y completar y probar los cambios en la capa de aplicaci\u00f3n para aprovechar los cambios. Los errores de despliegue manual podr\u00edan causar impactos de varios d\u00edas o meses. En un mundo donde el cambio es la \u00fanica constante, este modelo parece un poco anticuado. Las bases de datos sin esquema modelan el negocio en lugar de un modelo de datos. La definici\u00f3n y los atributos de un dato cambian constantemente, as\u00ed que \u00bfpor qu\u00e9 vivir con una base de datos que te obliga a ajustarte a la misma definici\u00f3n?<\/p>\n Las bases de datos sin esquema eliminan las complejas actividades de migraci\u00f3n<\/strong> y la sincronizaci\u00f3n de cambios gracias a su modelo flexible de almacenamiento de datos.<\/p>\n La necesidad de poder extraer valor de los datos es de vital importancia en el mundo actual, impulsado por los datos, en el que las empresas generan petabytes de datos de distintas fuentes, algunos de gran valor y otros no. Tener que esperar a que los datos est\u00e9n completamente depurados y cargados en el sistema para comprender su valor supone un aumento de los costes de almacenamiento, depuraci\u00f3n y transformaci\u00f3n de los datos. Una base de datos sin esquema permite aterrizar, analizar y dimensionar el valor de los datos muy r\u00e1pidamente. Si los datos no tienen ning\u00fan valor, hay que actuar con rapidez y eliminar los datos sin valor para reducir los costes de almacenamiento y procesamiento.<\/p>\n Algunos casos de uso, como la detecci\u00f3n de fraudes o el marketing \"justo a tiempo\", exigen analizar los datos y proporcionar informaci\u00f3n en tiempo real. Las necesidades son muy t\u00e1cticas. Es necesario combinar los nuevos datos con los ya existentes para obtener informaci\u00f3n. Todo esto se traduce en mucho dinero y en una enorme ventaja competitiva. Hoy en d\u00eda, no son s\u00f3lo los ingenieros expertos en tecnolog\u00eda los que acceden a los datos y los analizan: muchos de los usuarios de estos datos no son muy t\u00e9cnicos.<\/p>\n Una base de datos sin esquema permite definir la vista de los datos en lugar de crear un esquema.<\/strong> que tenga que luchar para extraer valor. Esto permite a su personal no t\u00e9cnico dependiente de TI extraer informaci\u00f3n de forma r\u00e1pida y sencilla y hacer aquello para lo que han sido contratados, en lugar de entender complejos modelos de datos y pasar horas creando su universo de datos. De nuevo, esto se traduce en un enorme ahorro de costes.<\/p>\n Los d\u00edas en que las empresas ten\u00edan la comodidad de planificar con antelaci\u00f3n cualquier anomal\u00eda en los vol\u00famenes, la velocidad y la variedad de los datos han quedado tristemente atr\u00e1s. Si no escalas, sencillamente fracasas: por crudo que suene, esto es realmente cierto, ya que cuesta millones de d\u00f3lares en beneficios y oportunidades perdidas.<\/p>\n Las bases de datos sin esquema no requieren una infraestructura compleja o patentada.<\/strong> que requieren enormes gastos de capital y operativos para su ampliaci\u00f3n. Una peque\u00f1a instancia puede ampliarse muy f\u00e1cilmente con s\u00f3lo pulsar un bot\u00f3n. Aunque algunas bases de datos tradicionales ofrecen esta caracter\u00edstica, la rigidez del esquema impone l\u00edmites. La escalabilidad no es s\u00f3lo la capacidad de fragmentar los datos, sino tambi\u00e9n la de adaptarse r\u00e1pidamente a los cambios de esquema. Y todo esto puede desplegarse en hardware barato.<\/p>\n Como se describe en este art\u00edculo, est\u00e1 claro que las bases de datos sin esquema (\"schema-less\") desempe\u00f1an un papel muy importante en el mundo actual, centrado en los datos. Est\u00e1 claro que, de una forma u otra, est\u00e1n aqu\u00ed para quedarse. \u00bfSignifica esto que el mundo va a dejar de utilizar bases de datos tradicionales, de ETL\/ELT de sus datos y de soluciones propietarias? Aunque s\u00f3lo el tiempo responder\u00e1 a esa pregunta, Wisdom me dice que las fuentes de datos tradicionales no pueden seguir ignorando las ventajas que aportan las bases de datos sin esquema. Es s\u00f3lo cuesti\u00f3n de tiempo que adopten algunas de estas caracter\u00edsticas de las bases de datos sin esquema, lo que podr\u00eda suponer una ganancia para los exigentes clientes actuales.<\/p>\n _____________________________________________________________________________________<\/u><\/p>\n Este art\u00edculo ha sido escrito por Sandhya Krishnamurthy, Ingeniera Superior de Soluciones de Couchbase<\/strong>proveedor l\u00edder de bases de datos sin esquema.<\/p>\n P\u00f3ngase en contacto con el autor en sandhya.krishnamurthy@couchbase.com<\/a><\/p>\n M\u00e1s informaci\u00f3n sobre Couchbase productos<\/a>para descargas gratuitas de productos<\/a> y formaci\u00f3n gratuita sobre NoSQL.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Schemaless (or “schema-less”) databases are the latest buzzword in the IT world. Geek programmers seem to love the flexibility and low cost and these attributes have fired up many a start-up. 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Ventajas de las bases de datos sin esquema<\/strong><\/h2>\n
Dise\u00f1o o normalizaci\u00f3n de bases de datos<\/h3>\n
ETL\/ELT de necesarios para reformatear y almacenar datos estructurados\/no estructurados<\/h3>\n
Gesti\u00f3n continua del cambio<\/h3>\n
An\u00e1lisis en tiempo real de datos en flujo<\/h3>\n
Escalabilidad a petici\u00f3n para hacer frente a vol\u00famenes, velocidad y variedad de datos extremos<\/h3>\n
Resumen<\/strong><\/h2>\n
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