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Bases de Datos NoSQL: Especiales para Big Data

Hoy en día nos enfrentamos a un gran cambio de paradigma en cuanto a almacenamiento y procesamiento de datos se trata, gracias a la evolución de grandes compañías como Google, Amazon, Linkedin, Facebook y muchas más, han salido a luz una seria de soluciones en modalidad Opens Source que nos benefician en gran medida.

Las Bases de Datos NoSQL tienen como principal característica que solucionan los principales problemas que presentábamos en la actualidad:

Escalamiento horizontal: Ya no necesitamos depender de un proveedor de hardware para potenciar nuestras soluciones.
Disponibilidad de los datos: Podemos distribuir en cuanto equipo y capacidad económico dispongamos si necesidad de que sean robustos.
Solución a fallas o cortes de red: Disponemos de un ecosistema interconectado el cual siempre en gran medida vamos a tener disponibilidad de los datos.

Actualmente contamos con una tecnología que mezcla una seria de características que nos ayudan en cierta parte a cubrir los aspectos anteriormente expresados, tal como lo dije, éste cambio de paradigma nos permite entre otras cosas almacenar y tratar grandes bancos de información, tener información disponible, información incluso definida geográficamente y tolerar errores por falta de conexión…éstas soluciones las conocemos como Bases de Datos NoSQL.

Un poco de historia…

El término NoSQL en cierta forma se referenció hace un buen tiempo. Inicialmente fue usado a finales de los 90’s cuando Carlo Strozzi desarrolló su propio SGBD el cual no usaba SQL, ésta base de datos almacenaba sus tablas dentro de archivos ASCCI donde cada tupla de valor era representada por un fila de campos separados por Tabs, debido a que no usaba SQL para consultar los datos, básicamente ejecutaba Scripts sobre el Shell de UNIX.
Luego con el inminente éxito Google en el 2003 se dio a luz el primer proyecto de bases de datos NoSQL llamado BigTable y un poco después apareció Marklogic para el 2005, por supuesto todo esto debido a la necesidad de cubrir ciertas limitaciones que encontraban en sus sistemas SGDB tradicionales, las cuales debido al crecimiento de usuarios, de datos y procesamiento cada vez mayor y de peticiones en tiempo real, debían buscar otras alternativas de almacenamiento y disponiblidad de datos.

A partir de éste momento distintas organizaciones consolidadas como Linkedin, Facebook, Last.fm, Powerset, Couch.io hicieron lo mismo y presentaron sus proyectos en un distintivo meetup de San Francisco en Junio del 2009 presentado por Johan Oskarsson donde explicaban y debatían ciertos aspectos sobre estas nuevas bases de datos.

Entrando en materia

Ya teniendo claro de donde provienen estas fascinantes bases de datos, vamos a verlas un poco más a fondo.
Las bases de datos NoSQL tienen como principal característica la no utilizan del lenguaje de consulta SQL, conocido por todos nosotros, pues al proveer un ambiente altamente distribuido  sería muy complicado realizar algún tipo de Join o consulta entre todos los servidores de un Cluster. También están diseñadas para permitir almacenar y gestionar grandes bancos de información…por ejemplo, Facebook hasta hace un año atras almacenaba, consultaba y analizaba más de 30 Petabytes de datos generados por los usuarios!!!

Existen distintos tipos de bases de datos y cada una nos permite solucionar distintos problemas debido a su enfoque particular.
Al existir distintos tipos de bases NoSQL, podremos obtener la capacidad de utilizar distintas tecnologías dentro de un mismo ambiente, cada una colaborando en un aspecto y funcionalidad puntual, esto se conoce como Persistencia Poliglota.

Características

Dentro de las principales características podemos encontrar:

  • No usan SQL como lenguaje de consulta estándar
  • La información almacenada no requiere un formato o esquema definido (Schemalees)
  • Permiten escalabilidad horizontal
  • No garantizan ACID, esto para mejorar el rendimiento y disponibilidad
  • Presentan operaciones atómicas
  • Permiten replicación y distribución
  • Almacenamiento de grandes bancos de información
  • Solo pueden cumplir 2 de las tres caracteristicas del teorema CAP: Tolerancia, Disponibilida y Tolerancia a Fallos o Particionamiento de Red

Tipos de NoSQL

Aunque a partir de los últimos años se han venido creando distintos tipos de bases datos, presentaré las más utilizadas. Es necesario aclarar y recordar que es importante analizar si verdaderamente es necesario aplicar cualquiera de estas bases para solución de nuestros problemas, pues debemos dedicar tiempo a investigación o incluso dinero si deseas tercerizar el desarrollo.

1. Documentales

Como su nombre lo indica, en ellas podemos almacenar datos de tipo documento, los cuales pueden ser de tipo XML, JSON o BSON principalmente. Como indiqué anteriormente, no es necesario seguir una estructura definida para cada documento, lo cual brinda inmensa versatilidad. Son muy comunes y se acoplan muy bien a soluciones donde deseamos extender.

A continuación veamos la comparación de dos documentos:

base de datos NoSQL Documental
Ejemplo de base de datos NoSQL Documental

Algunas de las bases de datos más populares de éste tipo son:

MongoDB, CouchDB, OrientDB, RavenDB

2. Familia de Columnas o Columnares

Almacenan los datos cambiando nuestra lógica transaccional de filas a columnas. Tienen como característica principal que dentro de una fila podemos encontrar distintas columnas relacionadas a un Key y a su vez cada columna contiene un par (Key-Value) que hace referencia al campo y su valor. La ventaja que presenta es que no es necesario que todas las filas tengan las mismas columnas ni la misma cantidad de columnas, permitiendo adicionar columnas a cualquier fila y en cualquier momento.

Veamos una imagen como referencia:

bases de datos NoSQL ColumnFamily
Ejemplo de bases de datos NoSQL Column Family

Algunas de las bases de datos más populares de éste tipo son:

Cassandra (Facebook), HBase (Twitter), Hypertable, Amazon SimpleDB

3. Llave-Valor (Key-Value)

Este tipo de bases podríamos decir que son las más simples, en ellas podemos almacenar por cada registro una tupla de Key-Value. Para obtener los valores simplemente consultamos por el Key y por supuesto es necesario definir una Key que defina nuestra estructura lo mejor posible, entre tanto podemos encontrar tipo de valores como: Listas, String, Arrays, Arrays ordenados, Hash con los cuales podríamos relacionar otros campos, Arrays de bits. Variando de producto en producto.

Veamos una representación:

bases de datos NoSQL Key Value
Ejemplo de bases de datos NoSQL Key-Value

Algunas de las bases de datos más populares de éste tipo son:

Redis, Riak, Voldemort (LinkedIn), Amazon DynamoDB, Berkeley DB

4. Grafos

Estas bases de datos particularmente nos ayudan a almacenar datos relacionados bajo muchos niveles, imaginémonos representaciones de amigos de mis amigos o productos que relaciones a distintos clientes de distintas nacionalidades. Al ser de tipo grafo, tenemos dos elementos distintivos: Los Nodos, cuya finalidad es representar las entidades (Personas, Productos) con sus respectivas propiedades (Cuit,Nombre) y las Relaciones o Aristas, cuya finalidad será representar tanto el tipo como la dirección de nuestra relación (Gustos, Si amigo o no, Ubicación) con sus respectivas propiedades. También podemos hacer consultas transversales de modo que podemos ampliando el rango de resultados.

Veamos una representación:

bases de datos NoSQL Grafos
Ejemplo bases de datos NoSQL Grafos en . Fuente: cmaps

Algunas de las bases de datos más populares de éste tipo son:

Neo4J (eBay), Inifinite Graph, FlockDB

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Algunas veces podemos encontrar que alguna base de datos entra en más de una clasificación, esto debido a que sus características le permiten adaptarse a distintas aplicaciones y soluciones.

Como podemos ver, tenemos un gran abanico de soluciones capaces de brindarnos distintas capacidades para potenciar nuestras plataformas BI Tradicionales o para empezar nuestros proyectos de Big Data. Debemos analizar sus funcionales y nuestro problema a raíz de poder cubrir nuestras necesidades.

 

Habías escuchado alguna de las bases de datos NoSQL mostradas anteriormente? Cuál de éstos tipos te parece más interesante? Cómo podrías usarlas? Haz usado alguna de las anteriores?

 

Especialista en Business Intelligence con experiencia en herramientas como Pentaho, Microsoft y Microstrategy. Inmerso en Big Data, las Nuevas Tendencias, el Futbol y la Música.

John Alexander

Especialista en Business Intelligence con experiencia en herramientas como Pentaho, Microsoft y Microstrategy. Inmerso en Big Data, las Nuevas Tendencias, el Futbol y la Música.

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