Big data mongodb
Big data mongodb del momento
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MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos que se utiliza para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. En lugar de utilizar tablas y filas como en las bases de datos relacionales tradicionales, MongoDB hace uso de colecciones y documentos. Los documentos consisten en pares clave-valor que son la unidad básica de datos en MongoDB. Las colecciones contienen conjuntos de documentos y funciones que son el equivalente a las tablas de las bases de datos relacionales. MongoDB es una base de datos que salió a la luz a mediados de la década de 2000.
Sólo una nota rápida sobre la diferencia clave entre el campo _id y un campo de colección normal. El campo _id se utiliza para identificar de forma única los documentos de una colección y es añadido automáticamente por MongoDB cuando se crea la colección.
Como hemos visto en la sección de Introducción, los datos en MongoDB tienen un esquema flexible. A diferencia de las bases de datos SQL, donde hay que tener declarado el esquema de una tabla antes de insertar los datos, las colecciones de MongoDB no imponen la estructura de los documentos. Este tipo de flexibilidad es lo que hace que MongoDB sea tan potente.
En RDBMS, la tabla contiene las columnas y filas que se utilizan para almacenar los datos mientras que, en MongoDB, esta misma estructura se conoce como colección. La colección contiene documentos que a su vez contienen campos, que a su vez son pares clave-valor.
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Con la aparición de nuevas fuentes de datos como los medios sociales, las aplicaciones móviles y las redes equipadas con sensores del «Internet de las cosas», las aplicaciones empresariales actuales están adoptando tecnologías disruptivas para gestionar el mayor volumen de información; especialmente cuando los datos en sí llegan a ritmos mucho más rápidos y son más complejos y dinámicos que las fuentes transaccionales existentes.
El almacenamiento escalable, el potente procesamiento de datos y los motores de análisis integrados permiten acceder, enriquecer y analizar fácilmente la variedad y el volumen de big data para ofrecer información en tiempo real sobre áreas como el rendimiento operativo, la satisfacción del cliente y el comportamiento de la competencia.
Escalabilidad: Escalar las operaciones de escritura es difícil, caro o imposible. El escalado vertical (o la actualización de los equipos) es limitado o muy caro. Por desgracia, a menudo es la única forma posible de escalar. El escalado horizontal (o la adición de nuevos nodos al clúster) no está disponible o sólo se puede implementar parcialmente.
Con las soluciones In-memory, como las bases de datos NoSQL, los sistemas se optimizarán para un diseño de esquema flexible, un procesamiento de datos rapidísimo y, al mismo tiempo, serán igualmente buenos en el almacenamiento de datos comprimidos y en las actualizaciones.
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Últimamente se ha debatido mucho sobre si se debe realizar un análisis de datos directamente en una instancia de MongoDB como se haría con una base de datos relacional tradicional basada en SQL. Esto ha provocado mucho estrés para aquellos que intentan decidir entre las bases de datos SQL y NoSQL. Para aquellos que se encuentran con este dilema, deberían definirse las mejores prácticas para simplificar la decisión. Lamentablemente, si eres un analista al que se le ha encargado la construcción de un cuadro de mando con datos de una base de datos NoSQL, es posible que no tengas muchas opciones: tienes que hacer que funcione, sea o no la mejor práctica. En cualquier caso, deberías estar familiarizado con las opciones disponibles cuando te plantees hacer analítica sobre MongoDB.
En este artículo, cubriremos brevemente las distintas ventajas tanto de las bases de datos NoSQL basadas en documentos, como MongoDB, como de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés – las llamaremos bases de datos relacionales o SQL) tradicionales. Esto nos ayudará a entender mejor el motivo de preocupación de hacer análisis en MongoDB. Luego veremos qué nuevas opciones están surgiendo para hacer análisis de datos directamente en MongoDB.
