Empresas que utilizan bases de datos nosql

Empresas que utilizan bases de datos nosql

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* Personalización. Una experiencia personalizada requiere datos, y muchos: demográficos, contextuales, de comportamiento y otros. Cuantos más datos estén disponibles, más personalizada será la experiencia. Sin embargo, las bases de datos relacionales se ven desbordadas por el volumen de datos necesarios para la personalización. Por el contrario, una base de datos NoSQL distribuida puede escalar elásticamente para satisfacer las cargas de trabajo más exigentes y construir y actualizar los perfiles de los visitantes sobre la marcha, proporcionando la baja latencia necesaria para el compromiso en tiempo real con sus clientes.

* Gestión de perfiles. La gestión de perfiles de usuario es fundamental para que las aplicaciones web y móviles permitan las transacciones en línea, las preferencias de los usuarios, la autenticación de los mismos, etc. Hoy en día, las aplicaciones web y móviles admiten millones -o incluso cientos de millones- de usuarios. Mientras que las bases de datos relacionales pueden tener dificultades para servir esta cantidad de datos de perfiles de usuario, ya que están limitadas a un solo servidor, las bases de datos distribuidas pueden escalar a través de múltiples servidores. Con NoSQL, la capacidad se incrementa simplemente añadiendo servidores básicos, lo que hace mucho más fácil y menos costoso el escalado.

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Las bases de datos NoSQL almacenan los datos en documentos y no en tablas relacionales. Por ello, las clasificamos como «no sólo SQL» y las subdividimos por una variedad de modelos de datos flexibles. Los tipos de bases de datos NoSQL incluyen bases de datos de documentos puros, almacenes de valores clave, bases de datos de columnas anchas y bases de datos de gráficos. Las bases de datos NoSQL están construidas desde cero para almacenar y procesar grandes cantidades de datos a escala y dar soporte a un número creciente de empresas modernas.

La tecnología de bases de datos NoSQL almacena la información en documentos JSON en lugar de las columnas y filas que utilizan las bases de datos relacionales. Para ser claros, NoSQL significa «no sólo SQL» en lugar de «no SQL» en absoluto. Esto significa que una base de datos JSON NoSQL puede almacenar y recuperar datos utilizando literalmente «no SQL». O puede combinar la flexibilidad de JSON con la potencia de SQL para obtener lo mejor de ambos mundos. En consecuencia, las bases de datos NoSQL están construidas para ser flexibles, escalables y capaces de responder rápidamente a las demandas de gestión de datos de las empresas modernas. A continuación se definen los cuatro tipos de bases de datos NoSQL más populares:

Empresas que utilizan bases de datos sql

Aunque las bases de datos relacionales son la aplicación más utilizada en big data, no son adecuadas para manejar el crecimiento exponencial de los datos en tiempo real. Por ejemplo, el crecimiento de la información en Internet es un reto para las bases de datos relacionales. Cada día, el mundo crea 2,5 quintillones de bytes de datos, y el 90% de los datos generados son no estructurados. Para 2020, se estima que se crearán más de 40 Zettabytes de datos.

En la base de datos relacional o RDBMS, existen otras limitaciones además del manejo de datos no estructurados.  Por ejemplo, la escalabilidad de las bases de datos relacionales incluye la distribución a través de múltiples servidores, lo que puede ser un reto.  También existe un problema de capa de captura en el que la caché distribuida puede provocar una desnormalización.  Además, puede haber problemas de distribución con problemas de reequilibrio. Por no mencionar que el coste de tratar con miles de millones de filas en las bases de datos tradicionales puede resultar caro.

En cambio, con las bases de datos NoSQL, la carga de trabajo puede repartirse automáticamente entre varios servidores.  Además, a diferencia de los RDBMS, NoSQL es altamente distribuible con clusters de servidores que pueden albergar la base de datos.  Tiene datos en caché en la memoria que son transparentes para los desarrolladores de aplicaciones y los usuarios.  Además, permite escalar fácilmente para adaptarse a la complejidad de la nube.  Con muchas opciones de código abierto, la tecnología NoSQL permite a los desarrolladores probar el software antes de comprar el producto.  Dado que no se necesita un DBA para refactorizar el SQL y crear vistas materializadas, esto también puede reducir potencialmente los costes.

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Una base de datos NoSQL (originalmente referida a «no-SQL» o «no relacional»)[1] proporciona un mecanismo para el almacenamiento y la recuperación de datos que se modelan en medios distintos a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos relacionales. Este tipo de bases de datos existen desde finales de la década de 1960, pero el nombre «NoSQL» no se acuñó hasta principios del siglo XXI,[2] provocado por las necesidades de las empresas de la Web 2.0.[3][4] Las bases de datos NoSQL se utilizan cada vez más en aplicaciones web de big data y en tiempo real[5] Los sistemas NoSQL también se denominan a veces «No sólo SQL» para destacar que pueden soportar lenguajes de consulta similares a SQL o sentarse junto a bases de datos SQL en arquitecturas políglota-persistentes[6][7].

Las motivaciones para este enfoque incluyen la simplicidad del diseño, un escalado «horizontal» más sencillo a clusters de máquinas (lo cual es un problema para las bases de datos relacionales),[2] un control más fino sobre la disponibilidad y la limitación del desajuste de impedancia objeto-relacional[8] Las estructuras de datos utilizadas por las bases de datos NoSQL (por ejemplo, par clave-valor, columna ancha, gráfico o documento) son diferentes de las utilizadas por defecto en las bases de datos relacionales, lo que hace que algunas operaciones sean más rápidas en NoSQL. La idoneidad particular de una determinada base de datos NoSQL depende del problema que deba resolver. A veces, las estructuras de datos utilizadas por las bases de datos NoSQL también se consideran «más flexibles» que las tablas de las bases de datos relacionales[9].

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