{"id":5135,"date":"2018-05-14T13:05:45","date_gmt":"2018-05-14T20:05:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=5135"},"modified":"2019-04-08T07:06:42","modified_gmt":"2019-04-08T14:06:42","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 la familia de bases de datos de documentos como Couchbase que no imponen el esquema en la escritura, el modelado de datos para NoSQL a menudo puede ser un reto al migrar de sistemas relacionales a NoSQL o al construir aplicaciones desde cero utilizando NoSQL. De hecho, el modelado de datos es a menudo un factor cr\u00edtico de \u00e9xito para los despliegues de Couchbase, y la optimizaci\u00f3n progresiva de los modelos de datos puede ser un gran impulsor del rendimiento de la aplicaci\u00f3n dada la naturaleza de r\u00e1pida evoluci\u00f3n de las aplicaciones de big data.<\/span><\/p>\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, que sentaba las bases para un buen dise\u00f1o de la base de datos. El modelado para NoSQL, por otro lado, explora los patrones de acceso espec\u00edficos de la aplicaci\u00f3n, por ejemplo, \"\u00bfcu\u00e1les son los tipos de preguntas que a los usuarios les gustar\u00eda responder con estos datos?\". Esto a su vez dicta el tipo de consultas que necesitan ser soportadas y se centra en la mejor manera de disponer los datos para la optimizaci\u00f3n del rendimiento. Estas consideraciones nos llevan a cambiar nuestro enfoque de modelado de datos, pasando de las restricciones tradicionales de los RDBMS (esquema en escritura) al modelado de datos para la aplicaci\u00f3n espec\u00edfica (esquema en lectura). <\/span><\/p>\n

Otra diferencia entre los sistemas RDBMS y NoSQL que afecta a los paradigmas de modelado es el concepto de normalizaci\u00f3n y desnormalizaci\u00f3n de los datos. Mientras que los sistemas RDBMS hac\u00edan hincapi\u00e9 en la normalizaci\u00f3n de los datos para comprender las relaciones estrictas y cumplir con las r\u00edgidas limitaciones de almacenamiento de anta\u00f1o, los sistemas NoSQL flexibles se inclinan por la desnormalizaci\u00f3n de los 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, dependiendo del caso de uso.<\/span><\/p>\n

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

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

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

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

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

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

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

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

La siguiente es la gu\u00eda paso a paso para modelar datos para la Plataforma de Datos Couchbase usando erwin DM NoSQL:<\/span><\/p>\n

Preparados:<\/b><\/p>\n

Primer paso:<\/b><\/p>\n

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

\"\"<\/p>\n

Segundo paso:<\/b><\/p>\n

Empujar un modelo Entidad-Relaci\u00f3n generado desde erwin DM o cualquier otra herramienta de modelado relacional en formato \"XML\" utilizando la opci\u00f3n de importaci\u00f3n a erwin DM NoSQL.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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

Visualice sus diagramas ER en entorno erwin.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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

Primer paso: <\/b><\/p>\n

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

\"\"<\/p>\n

Segundo paso: <\/b><\/p>\n

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

La normalizaci\u00f3n suele ser el proceso de organizaci\u00f3n de los datos en la base de datos mediante la creaci\u00f3n de tablas separadas y el establecimiento de relaciones para eliminar duplicaciones. Los objetos o entidades de este proceso suelen estar referenciados. Al crear modelos JSON, las tablas referenciadas suelen ser documentos independientes.<\/span><\/p>\n

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

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

En este proceso, los objetos de datos suelen estar incrustados. Dado que objetos similares est\u00e1n incrustados en muchos documentos, esta organizaci\u00f3n presenta redundancia. La desnormalizaci\u00f3n suele mejorar significativamente el rendimiento, ya que no se necesitan uniones para obtener los datos necesarios. Esto se adopta a menudo 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

\"\"<\/p>\n

En la figura anterior, la orden de compra y el art\u00edculo de la orden son objetos incrustados, mientras que Publisher, Store name y BookReturn son objetos referenciados.<\/span><\/p>\n

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

El erwin DM NoSQL t\u00edpicamente analiza la organizaci\u00f3n de datos usando tu diagrama E-R y transforma tus modelos a modelos JSON compatibles con Couchbase basados en ciertas reglas. Sin embargo, dado que t\u00fa, como desarrollador o propietario de una aplicaci\u00f3n, eres quien mejor conoce tu aplicaci\u00f3n, te ofrecemos la posibilidad de personalizar tus modelos. Tienes la opci\u00f3n de hacer referencia a ciertos objetos incrustados y te proporcionamos algunas directrices dentro de la herramienta para ayudarte a tomar la decisi\u00f3n correcta.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nota:<\/b> Puede clonar cualquiera de estos modelos y modificarlos a\u00f1adiendo o eliminando atributos, propiedades, etc,<\/span><\/p>\n

Ingenier\u00eda de avance:<\/b><\/p>\n

Primer paso:<\/b><\/p>\n

Descargue el modelo creado en su sistema local.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Segundo paso:<\/b><\/p>\n

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

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

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

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

Sintaxis (OSX): <\/b>scp -i ruta a la clave -r ruta al directorio ec2-user@hostname:~<\/b><\/p>\n

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

\"\"<\/p>\n

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

Inicie sesi\u00f3n en su instancia de AWS mediante ssh<\/span><\/p>\n

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

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

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

Comprueba si los archivos se han copiado list\u00e1ndolos con \"ls\".<\/span><\/p>\n

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

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

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

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

Convierte el archivo bulkInsert en un ejecutable y establece la ruta<\/span><\/p>\n

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

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

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

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

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

Ej : .\/bulkInsert.sh localhost 8091 Ejemplo de contrase\u00f1a de administrador<\/span><\/p>\n

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

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

El script t\u00edpicamente crea modelos sobre datos basura, puede ser modificado por los desarrolladores de aplicaciones para crear modelos para muestras de datos reales y usarlos para desplegar a Couchbase usando los scripts de despliegue proporcionados. <\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tambi\u00e9n puedes consultar los datos una vez cargados en Couchbase usando N1QL (SQL para JSON) y probar la precisi\u00f3n y eficiencia de tus modelos usando Query workbench y query planner.<\/span><\/p>\n

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

Primer paso: <\/b><\/p>\n

Configure la conexi\u00f3n a Couchbase utilizando el gestor de conexiones como se muestra a continuaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Segundo paso: <\/b><\/p>\n

Elija Couchbase mediante ingenier\u00eda inversa<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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

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

\"\"<\/p>\n

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

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

\"\"<\/p>\n

Siga ajustando sus modelos peri\u00f3dicamente para asegurarse de que est\u00e1n optimizados para ofrecer el mejor rendimiento.<\/span><\/p>\n

El modelado de datos mediante erwin le 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. Mejores modelos de datos garantizan un mejor rendimiento y un \u00e9xito m\u00e1s s\u00f3lido con Couchbase.<\/span><\/p>\n

Comparta aqu\u00ed sus comentarios o p\u00f3ngase en contacto con nosotros en forums.couchbase.com.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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