Bases De Datos Nosql no1t
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UPSAM (FACULTAD DE INFORMÁTICA)
BASES NOSQL Trabajo académico II, mes de Abril Rubén Gómez Vallejo 64021 30/04/2013
Desarrollo y istración de sistemas de información
Profesor: Luis Joyanes Aguilar Grupo de Clase: Mañana Correo electrónico: [email protected]
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ÍNDICE 1.
RESUMEN ........................................................................................................................... 3
2.
PALABRAS CLAVE .......................................................................................................... 3
3.
ABSTRACT ......................................................................................................................... 3
4.
KEYWORDS ....................................................................................................................... 3
5.
INTRODUCCIÓN............................................................................................................... 4
6.
TIPOS DE BASES DE DATOS ......................................................................................... 5
7.
ANTECEDENTES A LAS BASES NoSQL ...................................................................... 6
8.
¿QUÉ SIGNIFICA NoSQL? .............................................................................................. 7
9.
¿QUÉ SON LAS BASES DE DATOS NoSQL? ............................................................... 8
10.
VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LAS BASES DE DATOS NoSQL ............. 8
11.
CUANDO USAR UNA BASE DE DATOS NoSQL ................................................... 10
12.
TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL...................................................................... 10
12.1.
ORIENTADAS A FAMILIA DE COLUMNAS ................................................. 11
12.2.
ORIENTADA A ALMACENAMIENTO DE DOCUMENTOS ....................... 12
12.3.
ALMACENAMIENTO CLAVE/VALOR .......................................................... 14
12.4.
CLAVE / VALOR EVENTUALMENTE CONSISTENTE .............................. 17
12.5.
GRAFOS ................................................................................................................ 18
12.6.
GRID ...................................................................................................................... 20
12.7.
XML ....................................................................................................................... 21
12.8.
CACHES DE MEMORIA .................................................................................... 23
12.9.
OTROS TIPOS ...................................................................................................... 24
13.
PLATAFORMAS QUE DAN SERVICIO BASES DE DATOS NoSQL ................. 26
13.1.
CASSANDRA ........................................................................................................ 26
13.2.
APACHE COUCH DB.......................................................................................... 28
13.3.
MANGODB............................................................................................................ 30
13.4.
NEO4J .................................................................................................................... 32
12.
CONCLUSIONES ......................................................................................................... 34
13.
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................... 35
14.
GLOSARIO ................................................................................................................... 36
15.
ÍNDICE DE IMÁGENES ............................................................................................. 37
16.
BIBLIOGRAFÍA DE IMÁGENES .............................................................................. 37
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1. RESUMEN
El siguiente documento es un trabajo de investigación de las llamadas bases de datos NoSQL, en el que desarrollaremos los conceptos necesarios para poder entender que son y cómo funcionan. A continuación, analizaremos las características de las bases de datos NoSQL, cuando son utilizadas y los tipos que existen. Además analizaremos las distintas soluciones de bases NoSQL que actualmente existen. Finalmente, analizaremos las desventajas que ofrecen este tipo de bases de datos, así como realizaremos una conclusión de que facilidades nos ofrece y de su progresión en un futuro.
2. PALABRAS CLAVE
Bases de datos, clave/valor, columnas, documentos, actualidad, futuro, almacenamiento
3. ABSTRACT
The following document is a research-called NoSQL databases, which we will develop the concepts necessary to understand who they are and how they work. Next, we will analyze the characteristics of NoSQL databases, when they are used and their types. Also we analyze the various solutions NoSQL database that currently exist. Finally, we will analyze the disadvantages that offer this type of databases, as well as carry out a conclusion that offers facilities and their progression in the future.
4. KEYWORDS
Databases, Key/value, columns, documents, current, future, storage. UPSAM
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5. INTRODUCCIÓN
A parte de las clásicas bases de datos SQL (RDBMS), aparecen y van tomando fuerza nuevos tipos de bases de datos, como las bases de datos NoSQL. Su mayor ventaja es que están preparadas para ser muy rápidas. Según su tipo, cada una sigue una estrategia completamente diferente para persistir la información y eso es la característica principal que influye en que la rapidez sea mayor. Cabe destacar que normalmente no sustituyen a la base de datos clásica SQL, sino que surgen por otra necesidad. Una necesidad de rendimiento extremo. Si se utilizan de una manera única, o se combinan con una base de datos SQL es una decisión de arquitectura del sistema. A algunas de ellas se puede acceder mediante SQL, pero normalmente no será así, puesto que cada una tendrá una API exclusiva. En definitiva, aunque existan distintos tipos de bases de datos existe la posibilidad de “mezclarlos” para poder tener un sistema más específico que nos ofrezca un mejor servicio.
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6. TIPOS DE BASES DE DATOS
Actualmente existen diversos tipos de bases de datos. La coexistencia de bases de datos no significa la desaparición de alguna en concreto, sino que pueden coexistir e incluso trabajar juntas. Que existan distintos tipos de bases de datos significa que existe la especialización. Con esto, nos referimos a que existen distintas porque existen distintas necesidades, rapidez de , seguridad de los datos, etc. Algunos de los tipos de bases de datos que existen actualmente, son los siguientes:
1. Bases de datos transaccionales: Son aquellas que sirven para almacenar información critica de un negocio, con origen en las aplicaciones de siempre( CRM, ERP, sistemas legacy, …) 2. NOSQL: Como veremos a continuación, sirven para capturar de manera segura y escalable, grandes volúmenes de información continua generados por eventos. 3. Analítica: permiten múltiples s contestar rápidamente preguntas de negocio que requieran de grandes volúmenes de información. 4. Hadoop (HDFS1& Hive): Sirven para almacenar y procesar grandes volúmenes de información estructurada o semi-estructurada. 5. BigData: Sirven para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos.
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HDFS: Se trata de un sistema de archivos utilizado por Haddop que replica datos, para intentar conservar copias diferentes de los datos en racks (soporte metálico donde se guarda información) diferentes.
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7. ANTECEDENTES A LAS BASES NoSQL
[6]Las bases NoSQL existen desde hace muchos años (1970), con experimentos en universidades europeas y norteamericanas, sobre sistemas de almacenamiento abiertos. Los almacenamientos de par Clave/Valor que veremos a continuación, vieron la luz en 1979 con el proyecto DBM, y más tarde BerkeleyDB (1986). En caso de considerar que LotusDB es una base de datos orientada a documentos las cuales también veremos a continuación, podremos decir que la empresa Lotus dió a luz a otro tipo de base de datos NoSQL con este proyecto en 1989. Si a estos datos agregamos que el término "bases de datos orientadas a objetos" (ODB), fue usado a partir de 1985 (aunque nacieron informalmente una década antes), en proyectos de investigación tales como los de la Universidad de Brown, la de WinscosinMadison, en IRIS en Hewlett Packard, y en los laboratorios Bell o en los de Texas Instrument, en Alemania, no es extraño pensar que NoSQL existe desde antes que SQL (quién arrancó en 1977 de la mano de IBM, que no lo hizo comercial sino hasta 1983 con DB2 y el ANSI no lo hizo estándar sino hasta 1986). Volviendo a las últimas (las ODB), luego algunos intentos comerciales, con suficiente éxito, se encargaron de difundir el concepto (Gemstone, GBase, VBase, ITASCA, Jasmine de Fujitsu, Matisse, Objectivity/DB, Object Store de Progress Software, O2 adquirida por Informix y luego por IBM, POET, Versant, VOSS y JADE). Algunos de estos pioneros, que agregaron el concepto de "persistencia" al mundo OO, aún siguen en el mercado y muchos de estos proyectos se han convertido en proyectos open source2. Las ODB adquirieron un gran número de aplicaciones en áreas como la ingeniería y bases de datos geográficas, telecomunicaciones, y áreas científicas como física, biología molecular y determinados grupos de servicios financieros, siendo de poco uso generalizado la mayoría de las áreas comerciales. Algunos fabricantes las han utilizado en sistemas embebidos en dispositivos, soluciones "llave-en-mano" y sistemas en tiempo real donde son muy útiles. Hasta aquí, podríamos justificar el movimiento NoSQL desde aproximadamente 1979, pero las ODB también incorporaron su propio lenguaje de consultas el OQL (Object Query Language). La principal pega de los vendedores de estas bases de datos era que los desarrolladores OO no tenían que aprender SQL para usarlas. 2
Open Source: Término con el que se conoce al software distribuido y desarrollado libremente.
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Ilustración 1: Esquema Base de datos orientada a objetos
8. ¿QUÉ SIGNIFICA NoSQL? [6]La Originalmente el término NoSQL, que fue acuñado en 1998, se refería a una base de datos relacional de código abierto que no usaba un lenguaje de consultas SQL (Structured Query Language). Hasta 2009 estas cinco letras cayeron en el olvido, pero fue Johan Oskarsson, entonces empleado de Last.fm, quien organizó un evento para tratar las bases de datos distribuidas de código abierto no relacionales, llamándolas “NOSQL”, Not-Only SQL.
Ilustración 2: NoSQL
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9. ¿QUÉ SON LAS BASES DE DATOS NoSQL?
Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el esquema entidad-relación que es el esquema más habitual, siendo también el estudiado por los estudiantes de informática desde que comienzan a estudiar bases de datos. Mientras que las tradicionales bases de datos relacionales basan su funcionamiento en tablas, s 3 y transacciones ACID, las bases de datos NoSQL no imponen una estructura de datos en forma de tablas y relaciones entre ellas, no imponen un esquema pre-fijado de tablas, siendo más flexibles, ya que suelen permitir almacenar información en otros formatos como clave-valor (similar a tablas Hash), mapeo de columnas, documentos o grafos, como veremos a continuación.
10. VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LAS BASES DE DATOS NoSQL
[7] Algunas de las ventajas de las bases NoSQL son las siguientes:
1. Pueden manejar enormes cantidades de datos 2. Superan los cuellos de botella de rendimiento. Al no tener que realizar la traducción de datos hacia un formato amigable para SQL, las arquitecturas NoSQL son mucho más rápidas 3. Facilidad de escalonamiento horizontal 4. Excelentes para lecturas masivas de registro tipo clave/valor. 5. Cada tipo de base de dato NoSQL tiene sus propias características.
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: Permite combinar registros de dos o más tablas en una base de datos relacional, en un lenguaje estructurado.
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Algunas desventajas de las bases NoSQL son las siguientes: 1. El código abierto puede ser un contra en el soporte para empresas. Mientras los grandes proveedores como Oracle, IBM ofrecen buenos soportes a las empresas, los vendedores de código abierto esperan poder ofrecer un soporte comparable. Generalmente el código abierto no tiene un alcance como lo puede tener uno cerrado. Soporte, servicio, credibilidad, etc., son las diferencias 2. No están lo suficiente elaborados. Es decir no están los suficientemente maduros para algunas empresas, porque a pesar de sus puestas en prácticas en grandes empresas, aun se enfrentan al problema de credibilidad importante con muchas empresas. A diferencia que los distintos servicios que ofrecen madurez, estabilidad, y una gran funcionalidad eso en los sistemas NoSQL, todavía está por ver. 3. Limitaciones de inteligencia de negocios. Las bases de datos NoSQL no tienen mucho atractivo para el uso general de herramientas de BI, mientras que la más simple consulta y análisis implica grandes conocimientos de programación. 4. La falta de experiencia. La novedad de NoSQL es un gran problema y es que no existen desarrolladores y es que conocen la tecnología y la pueden gestionar, por lo que en caso de querer implantar un sistema NoSQL será más complicado encontrar personal cualificado. 5. Problemas de compatibilidad. A diferencia de las bases de datos relacionales, que comparten ciertos estándares, las bases de datos NoSQL tienen pocas normas en común. Cada base de datos NoSQL tiene su propia API, las interfaces de consultas son únicas y tienen peculiaridades. Esta falta de normas significa que es imposible cambiar simplemente de un proveedor a otro, por si no quedara satisfecho con el servicio.
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11.
CUANDO USAR UNA BASE DE DATOS NoSQL
Si pretendemos desarrollar una aplicación que requiera la lectura/escritura de cantidades ingentes de datos y pueda dar servicio a millones de s sin perder rendimiento, entonces debemos plantearnos el uso de una base de datos NoSQL. Las grandes redes sociales como Facebook y Twitter o el propio Google las utilizan como medio fundamental de almacenamiento de información.
Se puede utilizar una base de datos NoSQL para almacenar toda la información de una aplicación, aunque en la mayoría de los casos se recurre a sistemas mixtos que combinan los clásicos sistemas relacionales (fácilmente manipulables e interrogables con el lenguaje SQL) con soluciones NoSQL para aquellas funcionalidades que requieren millones de consultas en tiempo real. Las bases de datos relacionales ofrecen bajo rendimiento entre ciertas aplicaciones intensivas de datos, como indexación de un gran número de documentos, servir paginas en sitios de mucho tráfico y envío de datos streaming. Las RDBMS están optimizadas para pequeñas pero habituales transacciones de tipo lectura y escritura o largas transacción con pocos s de escritura. Por eso NoSQL es una gran ventaja ya que puede dar servicio a grandes cargas de lectura y escritura. Algunas empresas como Ubuntu DesktopCouch, Adobe – Mozilla y Twitter usan bases de datos NoSQL.
12.
TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL
Existen diversos tipos de bases de datos NoSQL. Cada uno tiene sus propias características, siendo estas muy definidas respecto a los otros tipos. A continuación veremos las características más importantes de estos tipos de bases de datos y una tabla diciéndonos que producto nos ofrece este tipo de bases de datos y que empresas lo usan. Más tarde en el siguiente punto analizaremos estas empresas que ofrecen los servicios, como Cassandra, HBase, MongoDB, Couch DB, etc.
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12.1. ORIENTADAS A FAMILIA DE COLUMNAS
Las bases de datos NoSQL orientadas a familia de columnas son aquellas cuyo precursor es Google BigTAble. Su almacenamiento básico es la columna: nombre, valor. Una familia de columna es una clave seguida de un número variable de columnas. Su equivalente relacional seria una tabla. Cassandra y otras incluyes implícitamente el timestamp4 en cada columna para manejar versiones de los datos. Destacan por: -
Una buena gestión de tamaño Cargas de escrituras masivas orientadas al stream Alta disponibilidad MapReduce5
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TimeStanm es una secuencia de caracteres, que denotan la hora y la fecha en la que ocurrió un determinado evento. Pudiendo ser operables estos elementos. 5 MapReduce: Modelo de programación utilizado por Google para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en diversos ordenadores.
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12.2. ORIENTADA A ALMACENAMIENTO DE DOCUMENTOS
La información se almacena en objetos xml, json, etc. Renuncian a la estructura fija de datos usual en RDBMS. Almacenan información semiestructurada. Documentos con diferentes estructuras pueden ser adicionados sin afectar la estructura de los documentos ya existentes. Los almacenes de documentos guardan la información como un listado de documentos desestructurados. Al acceder a un documento, se puede acceder a un número no especificado de campos con sus respectivos valores. Son muy rápidos para recuperar toda la información asociada al documento junto, y tienen un esquema de datos muy flexible. Sin embargo, suelen ser lentos para hacer consultas donde se buscan todos los documentos con un determinado campo, ya que estos no suelen tener índices.
Su precursora fue Lotus Notes y son buenas en: -
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Modelado de datos natural Fácilmente programables Desarrollo rápido Orientadas a la web
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12.3. ALMACENAMIENTO CLAVE/VALOR
Su precursor fue Amazon Dynamo. Los caches de memoria utilizan normalmente el esquema key-value para guardad la información en memoria cache. Los almacenamientos key-value asocian una clave única clave al valor que se quiere guardar. Varias implementaciones de los almacenamientos key-value tienen funcionalidad adicional, pero a un nivel básico, solo requiere una clave y un valor. Este tipo de bases de datos suele ser extremadamente rápido y permite una gran cantidad de s al mismo tiempo
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12.4. CLAVE / VALOR EVENTUALMENTE CONSISTENTE
Las bases de datos Clave/Valor eventualmente consistentes, ofrecen consistencia salvo en casos de caídas criticas y tienen un manejo de versiones de cada registro, y herramientas para solucionar conflictos, todo esto, a cambio de rapidez en procesos de lectura y escritura. Esta consistencia se puede ajustar. Se puede ajustar la cantidad de servidores que reporten la escritura exitosa de un registro al coordinador antes de asumir una escritura exitosa y tiene varios métodos de resolución de conflictos de versiones.
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12.5. GRAFOS
Las bases de datos NoSQL basadas en grafos están inspiradas en Euler y fundamentadas en la teoría de grafos. La información se guarda en estructuras de nodos, arcos (conexiones) y propiedades (de arcos y nodos). Están orientados a manejos de datos muy complejos y con muchas relaciones entre si. Presentan algunos problemas como encontrar la mejor ruta en el mapa y encontrar relaciones en una red social. No son exactamente bases NoSQL y algunos ejemplos son AllegroGraph, VertexBD y Neo4j.
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También en esta categoría podríamos destacar a:
AllegroGraph: Base de datos para almacenamiento de RDF 6 para aplicaciones de Ingeniería del Conocimiento y redes semánticas (Web 3.0). Soporta SPARQL 7 , RDFS++, y razonamientos del lenguaje Prolog. Herramientas como esta hay otras: Jeena (desarrollada por Hewlett Packard), Sesame, Filament, y OWLim. JUNG-Java Universal Framework: Para almacenamiento de información en forma de grafos o redes. Soporta una variedad importante de representaciones de entidades y sus relaciones, como grafos orientados, sin orientación, grafos multimodales, grafos con bordes paralelos e hipergrafos. Facilita la creación de herramientas de análisis para conjuntos de datos complejos. También puede guardarse información de metadatos sobre las entidades en cuestión. De este estilo también existe un proyecto open source llamado iGraph, otro para estudio de redes complejas llamado NetworkX y DEX, un proyecto desarrollado por la Universidad politécnica de Catalunya. Para finalizar en esta categoría, tenemos a OpenLink Virtuoso, una mezcla híbrida de Relacional, BD documental, de Grafos y OO (orientada a objetos).
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RDF: Es un framework para metadatos en la Wold Wide Web (www) desarrollado por el World Wide Web Consorium (W3C) 7 SPARQL: Lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF, normalizado por el World Wide Web Consortium (W3C)
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12.6. GRID
Las Bases de Datos GRID es una tecnología Innovadora que permite utilizar de forma coordinada diversos recursos del ordenador entre ellos capacidad de computación, super ordenadores, dispositivos móviles, ordenadores portátiles, software, datos e información distribuidos de forma geográfica y conectados mediante redes WAN (red de área extensa) como por ejemplo el Internet. Un puede hacer uso de recursos libres situados en los ordenadores que se encuentren dentro de esta red Grid, sin importar la localización del mismo. De este modo, el dispone de un la potencia de un ordenador ficticio, disponiendo del disco duro o memoria RAM necesitado. El Grid no sólo se trata de compartir ciclos de U para realizar cálculos complejos, sino que se busca la creación de una infraestructura distribuida. Los posibles campos de aplicación de este tipo de bases de datos podrían ser: 1. Supercomputación Distribuida: Simulaciones, Herramientas de cálculo numérico, procesos de análisis de datos, extracción de conocimientos de almacenes de datos, etc. 2. Sistemas Distribuidos en Tiempo Real: Medicina (tratamiento de imagen para visión artificial). 3.
Proceso Intensivo de Datos: Gestores de bases de datos distribuidos.
4. Servicios Puntuales: Aplicaciones que permiten acceder al hardware específico para la realización de labores a distancia. 5.
Entornos Virtuales de Colaboración: Teleinmersión8
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Teleinmersión: Sistema avanzado de telecomunicación de alta velocidad, que permite captar los movimientos y otros aspectos de s, para que se retransmitan a través de una red de alta velocidad como internet2 (consorcio sin ánimo de lucro que desarrolla aplicaciones y tecnología de redes avanzaras, la mayoría para transferir información a alta velocidad
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12.7. XML
[4] Son bases de datos NoSQL, basados en un modelo lógico para el documento XML. Además, almacena y recupera documentos de la misma manera que los XML. Algunas de sus características principales son las siguientes: 1. Procesamiento de datos El procesamiento de datos en este tipo de bases de datos parecería ser algo muy beneficioso, pero realmente no es así, debido al formato jerárquico en el que está almacenada la información. Muchas bases de datos necesitan que el recupere todo el documento XML, lo actualice con el XML API de su preferencia y posteriormente vuelva a almacenar el documento en el repositorio. Esto se debe a que aún no existe un lenguaje estándar que permita la actualización, inserción o eliminación de elementos de un documento XML. Existe un lenguaje que permite realizar actualizaciones en un documento XML pero aún no es un estándar y muchos gestores de este tipo de bases de datos no lo soportan, este lenguaje es Xupdate. 2. Almacenamiento Por deducción lógica, una base de datos nativa en XML almacena la información en formato XML, pero esto es solamente una deducción lógica, pues este tipo de bases de datos tienen repositorios con un formato "tipo XML", como puede ser Dom o Infoset. En este mismo "repositorio" (paquete de archivos) se almacenan los índices que se generan por cada documento XML almacenado.
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3. Búsquedas Este tipo de bases de datos no utiliza SQL como lenguaje de consulta. En lugar de ello utilizan Xpath. Algunas bases de datos permiten seleccionar los elementos que deberán tener índices mientras que otras bases de datos indexan todo el contenido del documento. El problema que tienen las búsquedas en este tipo de bases de datos es que no permiten realizar búsquedas muy complicadas, como por ejemplo ordenamiento y cross , debido a que Xphat no fue creada realmente para búsquedas en bases de datos, sino simplemente para búsquedas en un solo documento. Muchas bases de datos permiten realizar búsquedas utilizando la tecnología Full-Text Search, de esta manera se puede agilizar la búsqueda de datos en los documentos XML
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12.8. CACHES DE MEMORIA
Los caches en memoria son almacenamientos simples que se colocan entre la base de datos y la aplicación usada. Se encargan de guardar en memoria cache objetos muy utilizados u objetos costosos de generar. Estos objetos se almacenan ya generados por lo que recuperarlos se puede hacer de manera muy rápida y sencilla
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12.9. OTROS TIPOS
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13. PLATAFORMAS QUE DAN SERVICIO BASES DE DATOS NoSQL
13.1. CASSANDRA
Cassandra es una mezcla de bases de datos culumnar y almacenamiento clave-valor creada por Facebook en 2008. Se trata de un servicio de código abierto siendo un proyecto apache con licencia apache licence 2.0. Está escrito en Java y es una herramienta multiplataforma. Al poder ser utilizado en cualquier lenguaje de programación esta teniendo una alta popularidad. Está diseñado para poder trabajar y gestionar una gran cantidad de datos distribuidos en una gran cantidad de maquinas comunes conectadas entre sí. Algunos s de cassandra son Digg, Facebook, Twitter, Rackspace, y SimpleGEO. Cassandra está desarrollada para ser un servidor distribuido, pero se puede ejecutar también como un nodo simple, ofreciendo: 1. Escalabilidad horizontal 2. Rápidas respuestas incluso con gran demanda 3. Elevadas velocidades de escritura para gestionar volúmenes de datos incrementales 4. Almacenamiento distribuido 5. Capacidad de cambiar la estructura de datos cuando los s demandan mas funcionalidad 6. Una API sencilla y limpia para cualquier lenguaje 7. Detección de fallos automática 8. No hay un punto de fallo único 9. Descentralizada 10. Tolerante a fallos 11. Permite el uso de hadoop para implementar Map Reduce
Desventajas de cassandra: Al ser un sistema de almacenamiento tan escalable ofrece algunas desventajas como las siguientes: 1. No hay s. Aunque eso supone un aumento de velocidad 2. No permite ordenar resultados en tiempo de consulta
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3. No tiene SQL a. Desde la versión 0.8 existe CQL9
Respecto al modelo de datos de cassandra nos encontramos un modelo basado en un modelo orientado a columnas. Extiende el modelo clave-valor con dos niveles de anidamientos. Su modelo de datos representa un mapa con cuatro o cinco dimensiones. El modo de referirse a un registro de datos es: Un keyspace, una column family, una key, una super column opcional y una coulumn, teniendo siempre un valor único que es la columna.
Ilustración 3: RDBS vs Keyspace
Diseñado para distribuidos de modo escalable, sacrificando ACID por ventajas en rendimiento, disponibilidad y gestión operacional. Los modelos que se crean son desnormalizados, es decir se suele crear una column family por cada consulta a realizar o varias filas en un coulumn family suelen dar respuesta a una consulta. Los conceptos básicos son:
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CQL: lenguaje de consulta en cassandra.
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Cluster: Son maquinas que componen la instancia en Cassandra, pudiendo contener varios keyspace. Dentro de los cluster son guardados los datos donde se asignan los datos a los nodos. o Un nodo tienen replicas para diferentes rangos de datos. o Si un nodo se cae, su réplica puede responder. o Un protocolo P2P hace que los datos se repliquen entre nodos acorde con una sentencia. KeySpace: espacio de nombres para un conjunto de columnfamily, asociado a una aplicación. (Se suele relacionar con una base de datos con modelo relacional)
Ilustración 4: SuperColumn Family "Estado de "
Columnfamily: Contienen varias columnas. Suelen vincularse con una tabla en el modelo relacional. SuperColumn: columnas que ellas mismas tienen sub-columnas. Column: compuestas de un nombre, de un valor y un timestamp.
13.2. APACHE COUCH DB
Es una base de datos open source orientada a documentos, accesible mediante una API que hace uso extensivo de JavaScript Objet Notation (JSON). Esta escrita en un lenguaje llamado Erlang, es parte de la generación de bases NoSQL, proyecto opensource de la fundación apache y motor de almacenamiento basado en Btree. Algunas de sus características son las siguientes:
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Es altamente concurrente, diseñada para ser replicada de forma horizontal, a través de varios dispositivos y tolerante a fallos. Utiliza map/reduce para indexar y consultar la base de datos. Permite escribir una aplicación cliente que habla directamente vía HTTP con CoouchDB sin necesidad de una capa servidora intermedia.
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Guarda datos en local en la propia maquina cliente para reducir latencia, gestionando una replicación a la nube por el . Una base de datos de documentos está compuesta obviamente por documentos, que son libres de esquema, pudiendo incluir un campo nuevo que no afectara a los otros documentos ya existentes en la base de datos. Couch DB no tiene una funcionalidad de auto-increment o secuencia.,. No soporta s como las bases de datos relacionales. Ofrece una mejor solución a servicios como wikis, blogs y sistemas de gestión documental, que las bases de datos actuales.
Ventajas de CouchDB
Documentos JSON: todo lo que se guarda en CouchDB son simplemente documentos JSON. Interfaz RESTful: desde la creación a la replicación a la inserción de datos, toda la gestión de datos en CouchDB puede ser realizada vía HTTP. Replicación N-Master: puedes hacer uso de un número ilimitado de „masters‟, dando lugar a topologías de replicación muy interesantes Escrita para ejecutarse offline: CouchDB puede replicarse en dispositivos (ej. teléfonos Android) que pueden quedarse sin conexión y gestionar sincronización de datos cuando el dispositivo está online de nuevo Filtros de replicado: puedes filtrar de modo preciso los datos que quieres replicar a distintos nodos.
Conceptos clave en CouchDB Se guardan documentos nombrados de modo univoco y proporcionan una ASPI que permite a las aplicaciones leer y modificar estos documentos. Cada documento contiene metadatos como el identificador del documento y su número de revisión. Los campos de los documentos pueden ser de diversos tipos, como string, números, booleanos, colecciones, etc. También existen las vistas que son el mecanismo para añadir estructura a datos semiestructurados. El modelo usa JavaScriot para poder describirlas. En definitiva, las vistas son el método para agregar y realizar informes sobre los documentos de un repositorio, siendo creados en demanda para agregar documentos. Las vistas también constituyen dinámicamente y no afectan los documentos subyacentes.
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CouchDB está diseñado para almacenar y reportar sobre grandes volúmenes de datos orientados a documentos semi-estructurados. Con CouchDB, no se impone ningún esquema, nuevos tipos de documentos con distintos campos y significados se pueden unir a los existentes. El motor de vistas, apoyado en JavaScript, está diseñado para facilitar la gestión de nuevos tipos de documentos y variados pero similares documentos
Programar con couchDB Gracias a la API RESTful, los desarrolladores pueden conectarse con CouchDB usando cualquier software que disponga de HTTP. La mayoría de los lenguajes modernos ofrecen interfaz HTTP, implicando que pueden utilizar couchDB.
13.3. MANGODB
Se trata de un servicio similar a CouchDB, que pretende combinar lo mejor de las bases clave/valor con las de documentos y las RDBMS. Hace uso de JSON y tiene su propio lenguaje de consultas. Implementada en C++ y es usada en aplicaciones como SourceForge, Foursquare o GitHub. MongoDB guarda estructuras de datos en documentos tipo BSON con un esquema dinámico, haciendo que la integración de los datos en ciertas aplicaciones sea mas fácil y rápido.
Características principales
Consultas Ad hoc: MongoDB soporta la búsqueda por campos, consultas de rangos y expresiones regulares. Las consultas pueden devolver un campo específico del documento pero también puede ser una función JavaScript definida por el . Indexación: Cualquier campo en un documento de MongoDB puede ser indexado, al igual que es posible hacer índices secundarios. El concepto de índices en MongoDB es similar a los encontrados en base de datos relacionales
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Replicación: MongoDB soporta el tipo de replicación maestro-esclavo. El maestro puede ejecutar comandos de lectura y escritura. El esclavo puede copiar los datos del maestro y sólo se puede usar para lectura o para copia de seguridad, pero no se pueden realizar escrituras. El esclavo tiene la habilidad de poder elegir un nuevo maestro en caso del que se caiga el servicio con el maestro actual.
Balanceo de carga: o MongoDB se puede escalar de forma horizontal usando el concepto de “shard”. o El desarrollador elije una llave shard, la cual determina como serán distribuidos los datos en una colección. los datos son divididos en rangos (basado en la llave shard) y distribuidos a través de múltiples shard. o Un shard es un maestro con uno o más esclavos. o MongoDB tiene la capacidad de ejecutarse en múltiple servidores, balanceando la carga y/o duplicando los datos para poder mantener el sistema funcionando en caso que exista un fallo de hardware.
Almacenamiento de archivos o MongoDB puede ser utilizado con un sistema de archivos, tomando la ventaja de la capacidad que tiene MongoDB para el balanceo de carga y la replicación de datos utilizando múltiples servidores para el almacenamiento de archivos. o Esta función (que es llamada GridFS) está incluida en los drivers de MongoDB y disponible para los lenguajes de programación que soporta MongoDB.
Agregación: La función MapReduce puede ser utilizada para el procesamiento por lotes de datos y operaciones de agregación. Esta función permite que los s puedan obtener el tipo de resultado que se obtiene cuando se utiliza el comando SQL “group-by”.
Ejecución de Java Script del lado del servidor : MongoDB tiene la capacidad de realizar consultas utilizando Java Script, haciendo que estas sean enviadas directamente a la base de datos para ser ejecutadas.
Manipulación de datos MongoDB guarda la estructura de los datos en documentos tipo JSON con un esquema dinámico llamado BSON, lo que implica que no existe un esquema predefinido. Los elementos de los datos son llamados documentos y se guardan en colecciones. Una colección puede tener un número indeterminado de documentos. Las colecciones son
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como tablas y los documentos como filas. Cada documento en una colección puede tener diferentes campos. La estructura de un documento es simple y compuesta por “key-value pairs” parecido a las matrices asociativas en un lenguaje de programación. Como valor se pueden usar números, cadenas o datos binarios como imágenes o cualquier otro “key-value pairs”
13.4. NEO4J
Se trata de una base de datos de grafos. Una colección de nodos y aristas que conectan pares de nodos. Se asocian propiedades sobre nodos y propiedades. Las relaciones conectan dos nodos y tanto nodos como relaciones pueden alojar un numero arbitrario de claves/valor. Puede ser considerado como un key/value store con soporte completo para relaciones. No contiene esquemas, diseño de modelo de datos de abajo a arriba.
Características
Licencia dual: abierta y comercial Apropiada para casos de uso de la web como etiquetado, anotaciones de metadatos, redes sociales, wikis y otros conjuntos de datos jerárquicos o en forma de red Modelo de datos flexible consistente de nodos, relaciones y propiedades Tiene un rendimiento de 1000x que RDBMS Almacenamiento en disco nativo optimizado para guardar estructuras de grafos para máximo rendimiento y escalabilidad o Recorre grafos de profundidad 1000 a velocidad de milisegundos. Máxima escalabilidad, puede gestionar billones de grafos de nodos/relaciones/propiedades en una sola máquina y puede ser distribuido Completamente transaccional
Modelo de datos
Un grafo: guarda datos en nodos, que tienen propiedades. La propiedad consta de una clave de tipo string que apunta a un valor primitivo o en forma de colección. Los nodos: Se organizan en relaciones, que también tienen un campo propiedad.
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Un traversal: Navega en un grafo, identifica caminos que ordenan nodos. Permite encontrar respuestas a preguntas de las típicas querys. Un índice: Mapea de propiedades pudiendo ser de nodos o relaciones. Permite encontrar un nodo o relación en función de una propiedad.
Ilustración 5: Estructura de un árbol en Neo4j
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12.
CONCLUSIONES
Como hemos podido observar durante el desarrollo del trabajo, las bases de datos NoSQL están en constante evolución y se presenta como una herramienta muy útil y que dentro de poco tiempo será implantada en más servicios web. Las bases de datos NoSQL son soluciones especializadas que atacan una problemática muy específica (escalamiento, concurrencia, gran volumen de datos…), pero quedando claro que no son un reemplazo a las bases de datos actuales más usadas, las relacionales y no siempre pueden ser utilizadas. El éxito estará en conocer y conjuntar los dos tipos de bases de datos. Las NoSQL y las relacionales son perfectamente complementarias y hacerlo de una buena forma hará que las aplicaciones tengan un servicio óptimo de almacenamiento de datos. Otro aspecto a tener en cuenta es la posibilidad de que los RDBMS actuales evolucionen para incorporar capacidades NoSQL
Respecto a las soluciones que se encuentran en el mercado, como hemos podido ver poco a poco existen más soluciones. Aquí solo hemos analizado las principales de cada tipo, pero poco a poco el mercado demanda mas herramientas para este tipo de bases y es importante conocer todas las herramientas que existen, para poder elegir la mejor opción.
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13.
BIBLIOGRAFÍA
1) Profesor Luis Joyanes. Apuntes asignatura desarrollo y istración de sistemas informáticos en la universidad UPSAM. 2) Bases de datos Grid, por Mata Luz y Palacios Carolina. 3) Bases
de
datos
NoSQL
http://es.slideshare.net/mauretoo/conceptos-de-nosolosql
4) Bases
de
datos
XML
http://es.wikipedia.org/wiki/Bases_de_datos_nativas_XML
5) Bases de datos NoSQL por Condeña Flores, Mercedes Muñate, Erick Paucca y Carlos Yancce. 6) NoSQL por el profesor Juan Pablo Murillo de tecnologías de la información. Universidad tecnológica de León. 7) NoSQL:
no
es
de
oro
todo
lo
que
reluce
http://www.congdegnu.es/2011/01/31/nosql-no-es-oro-todo-loque-reluce/
8) Introducción a bases de datos NoSQL en Java. Por Francisco Ferri Pérez. Consultor tecnológico de proyectos informáticos http://www.adictosaltrabajo.com/tutoriales/tutoriales.php?pag ina=introduccion_bases_de_datos_nosql
9) Bases de datos No Relacionales. Universidad Deusto por Dr. Diego López de Ipiña http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
10) Cassandra http://cassandra.apache.org/ 11) CouchDB http://CouchDB.apache.org/ 12) Neo4j
http://neo4j.org/
13) Comparación servicios http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodbvs-couchdb-vs-redis
14) El futuro de las NoSQL http://martinfowler.com/articles/nosqlintro.pdf UPSAM
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14.
GLOSARIO
1. HDFS: Sistema de archivos utilizado por Haddop que replica datos, para intentar conservar copias diferentes de los datos en racks (soporte metalico donde se guarda información) 2. Open source: Término con el que se conoce al software distribuido y desarrollado libremente. 3. : Perminte conbinar registros de dos o mas tablas en una base de datos relaciona, en un lenguaje estructurado. 4. TimeStanm: es una secuencia de caracteres, que denotan la hora y la fecha en la que ocurrió un determinado evento. Pudiendo ser operables estos elementos. 5. MapReduce: Modelo de programación utilizado por google para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en diversos ordenadores. 6. RDF: Es un framework para metadatos en la Wold Wide Web (www) desarrollado por el World Wide Web Consorium (W3C) 7. SPARQL: Lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF, normalizado por el World Wide Web Consortium (W3C) 8. Teleinmersión: Sistema avanzado de telecomunicación de alta velocidad, que permite captar los movimientos y otros aspectos de s, para que se retransmitan a través de una red de alta velocidad como internet2 (consorcio sin ánimo de lucro que desarrolla aplicaciones y tecnología de redes avanzaras, la mayoría para transferir información a alta velocidad 9. CQL: lenguaje de consulta en bases de datos de la plataforma cassandra.
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15.
ÍNDICE DE IMÁGENES
Ilustración 1: Esquema Base de datos orientada a objetos ......................................................... 7 Ilustración 2: NoSQL ...................................................................................................................... 7 Ilustración 3: RDBS vs Keyspace .................................................................................................. 27 Ilustración 4: SuperColumn Family "Estado de " ............................................................ 28 Ilustración 5: Estructura de un árbol en Neo4j ........................................................................... 33
16.
BIBLIOGRAFÍA DE IMÁGENES
Ilustración 1: http://1.bp.blogspot.com/wpu4FXn0Iuo/Ta9jzeFvkQI/AAAAAAAAAAs/05r3FNGA_4A/s1600/Base DeDatosOO.png
Ilustración 2: http://3.bp.blogspot.com/nAGH_vqWc7g/Tcvt5NVR2FI/AAAAAAAAAaU/prNGkEKxsX0/s1600/nosq l.png
Ilustración 3: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
Ilustración 4: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
Ilustración 5: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
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BASES NOSQL Trabajo académico II, mes de Abril Rubén Gómez Vallejo 64021 30/04/2013
Desarrollo y istración de sistemas de información
Profesor: Luis Joyanes Aguilar Grupo de Clase: Mañana Correo electrónico: [email protected]
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ÍNDICE 1.
RESUMEN ........................................................................................................................... 3
2.
PALABRAS CLAVE .......................................................................................................... 3
3.
ABSTRACT ......................................................................................................................... 3
4.
KEYWORDS ....................................................................................................................... 3
5.
INTRODUCCIÓN............................................................................................................... 4
6.
TIPOS DE BASES DE DATOS ......................................................................................... 5
7.
ANTECEDENTES A LAS BASES NoSQL ...................................................................... 6
8.
¿QUÉ SIGNIFICA NoSQL? .............................................................................................. 7
9.
¿QUÉ SON LAS BASES DE DATOS NoSQL? ............................................................... 8
10.
VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LAS BASES DE DATOS NoSQL ............. 8
11.
CUANDO USAR UNA BASE DE DATOS NoSQL ................................................... 10
12.
TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL...................................................................... 10
12.1.
ORIENTADAS A FAMILIA DE COLUMNAS ................................................. 11
12.2.
ORIENTADA A ALMACENAMIENTO DE DOCUMENTOS ....................... 12
12.3.
ALMACENAMIENTO CLAVE/VALOR .......................................................... 14
12.4.
CLAVE / VALOR EVENTUALMENTE CONSISTENTE .............................. 17
12.5.
GRAFOS ................................................................................................................ 18
12.6.
GRID ...................................................................................................................... 20
12.7.
XML ....................................................................................................................... 21
12.8.
CACHES DE MEMORIA .................................................................................... 23
12.9.
OTROS TIPOS ...................................................................................................... 24
13.
PLATAFORMAS QUE DAN SERVICIO BASES DE DATOS NoSQL ................. 26
13.1.
CASSANDRA ........................................................................................................ 26
13.2.
APACHE COUCH DB.......................................................................................... 28
13.3.
MANGODB............................................................................................................ 30
13.4.
NEO4J .................................................................................................................... 32
12.
CONCLUSIONES ......................................................................................................... 34
13.
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................... 35
14.
GLOSARIO ................................................................................................................... 36
15.
ÍNDICE DE IMÁGENES ............................................................................................. 37
16.
BIBLIOGRAFÍA DE IMÁGENES .............................................................................. 37
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1. RESUMEN
El siguiente documento es un trabajo de investigación de las llamadas bases de datos NoSQL, en el que desarrollaremos los conceptos necesarios para poder entender que son y cómo funcionan. A continuación, analizaremos las características de las bases de datos NoSQL, cuando son utilizadas y los tipos que existen. Además analizaremos las distintas soluciones de bases NoSQL que actualmente existen. Finalmente, analizaremos las desventajas que ofrecen este tipo de bases de datos, así como realizaremos una conclusión de que facilidades nos ofrece y de su progresión en un futuro.
2. PALABRAS CLAVE
Bases de datos, clave/valor, columnas, documentos, actualidad, futuro, almacenamiento
3. ABSTRACT
The following document is a research-called NoSQL databases, which we will develop the concepts necessary to understand who they are and how they work. Next, we will analyze the characteristics of NoSQL databases, when they are used and their types. Also we analyze the various solutions NoSQL database that currently exist. Finally, we will analyze the disadvantages that offer this type of databases, as well as carry out a conclusion that offers facilities and their progression in the future.
4. KEYWORDS
Databases, Key/value, columns, documents, current, future, storage. UPSAM
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5. INTRODUCCIÓN
A parte de las clásicas bases de datos SQL (RDBMS), aparecen y van tomando fuerza nuevos tipos de bases de datos, como las bases de datos NoSQL. Su mayor ventaja es que están preparadas para ser muy rápidas. Según su tipo, cada una sigue una estrategia completamente diferente para persistir la información y eso es la característica principal que influye en que la rapidez sea mayor. Cabe destacar que normalmente no sustituyen a la base de datos clásica SQL, sino que surgen por otra necesidad. Una necesidad de rendimiento extremo. Si se utilizan de una manera única, o se combinan con una base de datos SQL es una decisión de arquitectura del sistema. A algunas de ellas se puede acceder mediante SQL, pero normalmente no será así, puesto que cada una tendrá una API exclusiva. En definitiva, aunque existan distintos tipos de bases de datos existe la posibilidad de “mezclarlos” para poder tener un sistema más específico que nos ofrezca un mejor servicio.
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6. TIPOS DE BASES DE DATOS
Actualmente existen diversos tipos de bases de datos. La coexistencia de bases de datos no significa la desaparición de alguna en concreto, sino que pueden coexistir e incluso trabajar juntas. Que existan distintos tipos de bases de datos significa que existe la especialización. Con esto, nos referimos a que existen distintas porque existen distintas necesidades, rapidez de , seguridad de los datos, etc. Algunos de los tipos de bases de datos que existen actualmente, son los siguientes:
1. Bases de datos transaccionales: Son aquellas que sirven para almacenar información critica de un negocio, con origen en las aplicaciones de siempre( CRM, ERP, sistemas legacy, …) 2. NOSQL: Como veremos a continuación, sirven para capturar de manera segura y escalable, grandes volúmenes de información continua generados por eventos. 3. Analítica: permiten múltiples s contestar rápidamente preguntas de negocio que requieran de grandes volúmenes de información. 4. Hadoop (HDFS1& Hive): Sirven para almacenar y procesar grandes volúmenes de información estructurada o semi-estructurada. 5. BigData: Sirven para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos.
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HDFS: Se trata de un sistema de archivos utilizado por Haddop que replica datos, para intentar conservar copias diferentes de los datos en racks (soporte metálico donde se guarda información) diferentes.
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7. ANTECEDENTES A LAS BASES NoSQL
[6]Las bases NoSQL existen desde hace muchos años (1970), con experimentos en universidades europeas y norteamericanas, sobre sistemas de almacenamiento abiertos. Los almacenamientos de par Clave/Valor que veremos a continuación, vieron la luz en 1979 con el proyecto DBM, y más tarde BerkeleyDB (1986). En caso de considerar que LotusDB es una base de datos orientada a documentos las cuales también veremos a continuación, podremos decir que la empresa Lotus dió a luz a otro tipo de base de datos NoSQL con este proyecto en 1989. Si a estos datos agregamos que el término "bases de datos orientadas a objetos" (ODB), fue usado a partir de 1985 (aunque nacieron informalmente una década antes), en proyectos de investigación tales como los de la Universidad de Brown, la de WinscosinMadison, en IRIS en Hewlett Packard, y en los laboratorios Bell o en los de Texas Instrument, en Alemania, no es extraño pensar que NoSQL existe desde antes que SQL (quién arrancó en 1977 de la mano de IBM, que no lo hizo comercial sino hasta 1983 con DB2 y el ANSI no lo hizo estándar sino hasta 1986). Volviendo a las últimas (las ODB), luego algunos intentos comerciales, con suficiente éxito, se encargaron de difundir el concepto (Gemstone, GBase, VBase, ITASCA, Jasmine de Fujitsu, Matisse, Objectivity/DB, Object Store de Progress Software, O2 adquirida por Informix y luego por IBM, POET, Versant, VOSS y JADE). Algunos de estos pioneros, que agregaron el concepto de "persistencia" al mundo OO, aún siguen en el mercado y muchos de estos proyectos se han convertido en proyectos open source2. Las ODB adquirieron un gran número de aplicaciones en áreas como la ingeniería y bases de datos geográficas, telecomunicaciones, y áreas científicas como física, biología molecular y determinados grupos de servicios financieros, siendo de poco uso generalizado la mayoría de las áreas comerciales. Algunos fabricantes las han utilizado en sistemas embebidos en dispositivos, soluciones "llave-en-mano" y sistemas en tiempo real donde son muy útiles. Hasta aquí, podríamos justificar el movimiento NoSQL desde aproximadamente 1979, pero las ODB también incorporaron su propio lenguaje de consultas el OQL (Object Query Language). La principal pega de los vendedores de estas bases de datos era que los desarrolladores OO no tenían que aprender SQL para usarlas. 2
Open Source: Término con el que se conoce al software distribuido y desarrollado libremente.
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Ilustración 1: Esquema Base de datos orientada a objetos
8. ¿QUÉ SIGNIFICA NoSQL? [6]La Originalmente el término NoSQL, que fue acuñado en 1998, se refería a una base de datos relacional de código abierto que no usaba un lenguaje de consultas SQL (Structured Query Language). Hasta 2009 estas cinco letras cayeron en el olvido, pero fue Johan Oskarsson, entonces empleado de Last.fm, quien organizó un evento para tratar las bases de datos distribuidas de código abierto no relacionales, llamándolas “NOSQL”, Not-Only SQL.
Ilustración 2: NoSQL
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9. ¿QUÉ SON LAS BASES DE DATOS NoSQL?
Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el esquema entidad-relación que es el esquema más habitual, siendo también el estudiado por los estudiantes de informática desde que comienzan a estudiar bases de datos. Mientras que las tradicionales bases de datos relacionales basan su funcionamiento en tablas, s 3 y transacciones ACID, las bases de datos NoSQL no imponen una estructura de datos en forma de tablas y relaciones entre ellas, no imponen un esquema pre-fijado de tablas, siendo más flexibles, ya que suelen permitir almacenar información en otros formatos como clave-valor (similar a tablas Hash), mapeo de columnas, documentos o grafos, como veremos a continuación.
10. VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LAS BASES DE DATOS NoSQL
[7] Algunas de las ventajas de las bases NoSQL son las siguientes:
1. Pueden manejar enormes cantidades de datos 2. Superan los cuellos de botella de rendimiento. Al no tener que realizar la traducción de datos hacia un formato amigable para SQL, las arquitecturas NoSQL son mucho más rápidas 3. Facilidad de escalonamiento horizontal 4. Excelentes para lecturas masivas de registro tipo clave/valor. 5. Cada tipo de base de dato NoSQL tiene sus propias características.
3
: Permite combinar registros de dos o más tablas en una base de datos relacional, en un lenguaje estructurado.
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Algunas desventajas de las bases NoSQL son las siguientes: 1. El código abierto puede ser un contra en el soporte para empresas. Mientras los grandes proveedores como Oracle, IBM ofrecen buenos soportes a las empresas, los vendedores de código abierto esperan poder ofrecer un soporte comparable. Generalmente el código abierto no tiene un alcance como lo puede tener uno cerrado. Soporte, servicio, credibilidad, etc., son las diferencias 2. No están lo suficiente elaborados. Es decir no están los suficientemente maduros para algunas empresas, porque a pesar de sus puestas en prácticas en grandes empresas, aun se enfrentan al problema de credibilidad importante con muchas empresas. A diferencia que los distintos servicios que ofrecen madurez, estabilidad, y una gran funcionalidad eso en los sistemas NoSQL, todavía está por ver. 3. Limitaciones de inteligencia de negocios. Las bases de datos NoSQL no tienen mucho atractivo para el uso general de herramientas de BI, mientras que la más simple consulta y análisis implica grandes conocimientos de programación. 4. La falta de experiencia. La novedad de NoSQL es un gran problema y es que no existen desarrolladores y es que conocen la tecnología y la pueden gestionar, por lo que en caso de querer implantar un sistema NoSQL será más complicado encontrar personal cualificado. 5. Problemas de compatibilidad. A diferencia de las bases de datos relacionales, que comparten ciertos estándares, las bases de datos NoSQL tienen pocas normas en común. Cada base de datos NoSQL tiene su propia API, las interfaces de consultas son únicas y tienen peculiaridades. Esta falta de normas significa que es imposible cambiar simplemente de un proveedor a otro, por si no quedara satisfecho con el servicio.
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11.
CUANDO USAR UNA BASE DE DATOS NoSQL
Si pretendemos desarrollar una aplicación que requiera la lectura/escritura de cantidades ingentes de datos y pueda dar servicio a millones de s sin perder rendimiento, entonces debemos plantearnos el uso de una base de datos NoSQL. Las grandes redes sociales como Facebook y Twitter o el propio Google las utilizan como medio fundamental de almacenamiento de información.
Se puede utilizar una base de datos NoSQL para almacenar toda la información de una aplicación, aunque en la mayoría de los casos se recurre a sistemas mixtos que combinan los clásicos sistemas relacionales (fácilmente manipulables e interrogables con el lenguaje SQL) con soluciones NoSQL para aquellas funcionalidades que requieren millones de consultas en tiempo real. Las bases de datos relacionales ofrecen bajo rendimiento entre ciertas aplicaciones intensivas de datos, como indexación de un gran número de documentos, servir paginas en sitios de mucho tráfico y envío de datos streaming. Las RDBMS están optimizadas para pequeñas pero habituales transacciones de tipo lectura y escritura o largas transacción con pocos s de escritura. Por eso NoSQL es una gran ventaja ya que puede dar servicio a grandes cargas de lectura y escritura. Algunas empresas como Ubuntu DesktopCouch, Adobe – Mozilla y Twitter usan bases de datos NoSQL.
12.
TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL
Existen diversos tipos de bases de datos NoSQL. Cada uno tiene sus propias características, siendo estas muy definidas respecto a los otros tipos. A continuación veremos las características más importantes de estos tipos de bases de datos y una tabla diciéndonos que producto nos ofrece este tipo de bases de datos y que empresas lo usan. Más tarde en el siguiente punto analizaremos estas empresas que ofrecen los servicios, como Cassandra, HBase, MongoDB, Couch DB, etc.
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12.1. ORIENTADAS A FAMILIA DE COLUMNAS
Las bases de datos NoSQL orientadas a familia de columnas son aquellas cuyo precursor es Google BigTAble. Su almacenamiento básico es la columna: nombre, valor. Una familia de columna es una clave seguida de un número variable de columnas. Su equivalente relacional seria una tabla. Cassandra y otras incluyes implícitamente el timestamp4 en cada columna para manejar versiones de los datos. Destacan por: -
Una buena gestión de tamaño Cargas de escrituras masivas orientadas al stream Alta disponibilidad MapReduce5
4
TimeStanm es una secuencia de caracteres, que denotan la hora y la fecha en la que ocurrió un determinado evento. Pudiendo ser operables estos elementos. 5 MapReduce: Modelo de programación utilizado por Google para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en diversos ordenadores.
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12.2. ORIENTADA A ALMACENAMIENTO DE DOCUMENTOS
La información se almacena en objetos xml, json, etc. Renuncian a la estructura fija de datos usual en RDBMS. Almacenan información semiestructurada. Documentos con diferentes estructuras pueden ser adicionados sin afectar la estructura de los documentos ya existentes. Los almacenes de documentos guardan la información como un listado de documentos desestructurados. Al acceder a un documento, se puede acceder a un número no especificado de campos con sus respectivos valores. Son muy rápidos para recuperar toda la información asociada al documento junto, y tienen un esquema de datos muy flexible. Sin embargo, suelen ser lentos para hacer consultas donde se buscan todos los documentos con un determinado campo, ya que estos no suelen tener índices.
Su precursora fue Lotus Notes y son buenas en: -
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Modelado de datos natural Fácilmente programables Desarrollo rápido Orientadas a la web
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12.3. ALMACENAMIENTO CLAVE/VALOR
Su precursor fue Amazon Dynamo. Los caches de memoria utilizan normalmente el esquema key-value para guardad la información en memoria cache. Los almacenamientos key-value asocian una clave única clave al valor que se quiere guardar. Varias implementaciones de los almacenamientos key-value tienen funcionalidad adicional, pero a un nivel básico, solo requiere una clave y un valor. Este tipo de bases de datos suele ser extremadamente rápido y permite una gran cantidad de s al mismo tiempo
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12.4. CLAVE / VALOR EVENTUALMENTE CONSISTENTE
Las bases de datos Clave/Valor eventualmente consistentes, ofrecen consistencia salvo en casos de caídas criticas y tienen un manejo de versiones de cada registro, y herramientas para solucionar conflictos, todo esto, a cambio de rapidez en procesos de lectura y escritura. Esta consistencia se puede ajustar. Se puede ajustar la cantidad de servidores que reporten la escritura exitosa de un registro al coordinador antes de asumir una escritura exitosa y tiene varios métodos de resolución de conflictos de versiones.
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12.5. GRAFOS
Las bases de datos NoSQL basadas en grafos están inspiradas en Euler y fundamentadas en la teoría de grafos. La información se guarda en estructuras de nodos, arcos (conexiones) y propiedades (de arcos y nodos). Están orientados a manejos de datos muy complejos y con muchas relaciones entre si. Presentan algunos problemas como encontrar la mejor ruta en el mapa y encontrar relaciones en una red social. No son exactamente bases NoSQL y algunos ejemplos son AllegroGraph, VertexBD y Neo4j.
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También en esta categoría podríamos destacar a:
AllegroGraph: Base de datos para almacenamiento de RDF 6 para aplicaciones de Ingeniería del Conocimiento y redes semánticas (Web 3.0). Soporta SPARQL 7 , RDFS++, y razonamientos del lenguaje Prolog. Herramientas como esta hay otras: Jeena (desarrollada por Hewlett Packard), Sesame, Filament, y OWLim. JUNG-Java Universal Framework: Para almacenamiento de información en forma de grafos o redes. Soporta una variedad importante de representaciones de entidades y sus relaciones, como grafos orientados, sin orientación, grafos multimodales, grafos con bordes paralelos e hipergrafos. Facilita la creación de herramientas de análisis para conjuntos de datos complejos. También puede guardarse información de metadatos sobre las entidades en cuestión. De este estilo también existe un proyecto open source llamado iGraph, otro para estudio de redes complejas llamado NetworkX y DEX, un proyecto desarrollado por la Universidad politécnica de Catalunya. Para finalizar en esta categoría, tenemos a OpenLink Virtuoso, una mezcla híbrida de Relacional, BD documental, de Grafos y OO (orientada a objetos).
6
RDF: Es un framework para metadatos en la Wold Wide Web (www) desarrollado por el World Wide Web Consorium (W3C) 7 SPARQL: Lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF, normalizado por el World Wide Web Consortium (W3C)
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12.6. GRID
Las Bases de Datos GRID es una tecnología Innovadora que permite utilizar de forma coordinada diversos recursos del ordenador entre ellos capacidad de computación, super ordenadores, dispositivos móviles, ordenadores portátiles, software, datos e información distribuidos de forma geográfica y conectados mediante redes WAN (red de área extensa) como por ejemplo el Internet. Un puede hacer uso de recursos libres situados en los ordenadores que se encuentren dentro de esta red Grid, sin importar la localización del mismo. De este modo, el dispone de un la potencia de un ordenador ficticio, disponiendo del disco duro o memoria RAM necesitado. El Grid no sólo se trata de compartir ciclos de U para realizar cálculos complejos, sino que se busca la creación de una infraestructura distribuida. Los posibles campos de aplicación de este tipo de bases de datos podrían ser: 1. Supercomputación Distribuida: Simulaciones, Herramientas de cálculo numérico, procesos de análisis de datos, extracción de conocimientos de almacenes de datos, etc. 2. Sistemas Distribuidos en Tiempo Real: Medicina (tratamiento de imagen para visión artificial). 3.
Proceso Intensivo de Datos: Gestores de bases de datos distribuidos.
4. Servicios Puntuales: Aplicaciones que permiten acceder al hardware específico para la realización de labores a distancia. 5.
Entornos Virtuales de Colaboración: Teleinmersión8
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Teleinmersión: Sistema avanzado de telecomunicación de alta velocidad, que permite captar los movimientos y otros aspectos de s, para que se retransmitan a través de una red de alta velocidad como internet2 (consorcio sin ánimo de lucro que desarrolla aplicaciones y tecnología de redes avanzaras, la mayoría para transferir información a alta velocidad
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12.7. XML
[4] Son bases de datos NoSQL, basados en un modelo lógico para el documento XML. Además, almacena y recupera documentos de la misma manera que los XML. Algunas de sus características principales son las siguientes: 1. Procesamiento de datos El procesamiento de datos en este tipo de bases de datos parecería ser algo muy beneficioso, pero realmente no es así, debido al formato jerárquico en el que está almacenada la información. Muchas bases de datos necesitan que el recupere todo el documento XML, lo actualice con el XML API de su preferencia y posteriormente vuelva a almacenar el documento en el repositorio. Esto se debe a que aún no existe un lenguaje estándar que permita la actualización, inserción o eliminación de elementos de un documento XML. Existe un lenguaje que permite realizar actualizaciones en un documento XML pero aún no es un estándar y muchos gestores de este tipo de bases de datos no lo soportan, este lenguaje es Xupdate. 2. Almacenamiento Por deducción lógica, una base de datos nativa en XML almacena la información en formato XML, pero esto es solamente una deducción lógica, pues este tipo de bases de datos tienen repositorios con un formato "tipo XML", como puede ser Dom o Infoset. En este mismo "repositorio" (paquete de archivos) se almacenan los índices que se generan por cada documento XML almacenado.
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3. Búsquedas Este tipo de bases de datos no utiliza SQL como lenguaje de consulta. En lugar de ello utilizan Xpath. Algunas bases de datos permiten seleccionar los elementos que deberán tener índices mientras que otras bases de datos indexan todo el contenido del documento. El problema que tienen las búsquedas en este tipo de bases de datos es que no permiten realizar búsquedas muy complicadas, como por ejemplo ordenamiento y cross , debido a que Xphat no fue creada realmente para búsquedas en bases de datos, sino simplemente para búsquedas en un solo documento. Muchas bases de datos permiten realizar búsquedas utilizando la tecnología Full-Text Search, de esta manera se puede agilizar la búsqueda de datos en los documentos XML
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12.8. CACHES DE MEMORIA
Los caches en memoria son almacenamientos simples que se colocan entre la base de datos y la aplicación usada. Se encargan de guardar en memoria cache objetos muy utilizados u objetos costosos de generar. Estos objetos se almacenan ya generados por lo que recuperarlos se puede hacer de manera muy rápida y sencilla
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12.9. OTROS TIPOS
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13. PLATAFORMAS QUE DAN SERVICIO BASES DE DATOS NoSQL
13.1. CASSANDRA
Cassandra es una mezcla de bases de datos culumnar y almacenamiento clave-valor creada por Facebook en 2008. Se trata de un servicio de código abierto siendo un proyecto apache con licencia apache licence 2.0. Está escrito en Java y es una herramienta multiplataforma. Al poder ser utilizado en cualquier lenguaje de programación esta teniendo una alta popularidad. Está diseñado para poder trabajar y gestionar una gran cantidad de datos distribuidos en una gran cantidad de maquinas comunes conectadas entre sí. Algunos s de cassandra son Digg, Facebook, Twitter, Rackspace, y SimpleGEO. Cassandra está desarrollada para ser un servidor distribuido, pero se puede ejecutar también como un nodo simple, ofreciendo: 1. Escalabilidad horizontal 2. Rápidas respuestas incluso con gran demanda 3. Elevadas velocidades de escritura para gestionar volúmenes de datos incrementales 4. Almacenamiento distribuido 5. Capacidad de cambiar la estructura de datos cuando los s demandan mas funcionalidad 6. Una API sencilla y limpia para cualquier lenguaje 7. Detección de fallos automática 8. No hay un punto de fallo único 9. Descentralizada 10. Tolerante a fallos 11. Permite el uso de hadoop para implementar Map Reduce
Desventajas de cassandra: Al ser un sistema de almacenamiento tan escalable ofrece algunas desventajas como las siguientes: 1. No hay s. Aunque eso supone un aumento de velocidad 2. No permite ordenar resultados en tiempo de consulta
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3. No tiene SQL a. Desde la versión 0.8 existe CQL9
Respecto al modelo de datos de cassandra nos encontramos un modelo basado en un modelo orientado a columnas. Extiende el modelo clave-valor con dos niveles de anidamientos. Su modelo de datos representa un mapa con cuatro o cinco dimensiones. El modo de referirse a un registro de datos es: Un keyspace, una column family, una key, una super column opcional y una coulumn, teniendo siempre un valor único que es la columna.
Ilustración 3: RDBS vs Keyspace
Diseñado para distribuidos de modo escalable, sacrificando ACID por ventajas en rendimiento, disponibilidad y gestión operacional. Los modelos que se crean son desnormalizados, es decir se suele crear una column family por cada consulta a realizar o varias filas en un coulumn family suelen dar respuesta a una consulta. Los conceptos básicos son:
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CQL: lenguaje de consulta en cassandra.
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Cluster: Son maquinas que componen la instancia en Cassandra, pudiendo contener varios keyspace. Dentro de los cluster son guardados los datos donde se asignan los datos a los nodos. o Un nodo tienen replicas para diferentes rangos de datos. o Si un nodo se cae, su réplica puede responder. o Un protocolo P2P hace que los datos se repliquen entre nodos acorde con una sentencia. KeySpace: espacio de nombres para un conjunto de columnfamily, asociado a una aplicación. (Se suele relacionar con una base de datos con modelo relacional)
Ilustración 4: SuperColumn Family "Estado de "
Columnfamily: Contienen varias columnas. Suelen vincularse con una tabla en el modelo relacional. SuperColumn: columnas que ellas mismas tienen sub-columnas. Column: compuestas de un nombre, de un valor y un timestamp.
13.2. APACHE COUCH DB
Es una base de datos open source orientada a documentos, accesible mediante una API que hace uso extensivo de JavaScript Objet Notation (JSON). Esta escrita en un lenguaje llamado Erlang, es parte de la generación de bases NoSQL, proyecto opensource de la fundación apache y motor de almacenamiento basado en Btree. Algunas de sus características son las siguientes:
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Es altamente concurrente, diseñada para ser replicada de forma horizontal, a través de varios dispositivos y tolerante a fallos. Utiliza map/reduce para indexar y consultar la base de datos. Permite escribir una aplicación cliente que habla directamente vía HTTP con CoouchDB sin necesidad de una capa servidora intermedia.
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Guarda datos en local en la propia maquina cliente para reducir latencia, gestionando una replicación a la nube por el . Una base de datos de documentos está compuesta obviamente por documentos, que son libres de esquema, pudiendo incluir un campo nuevo que no afectara a los otros documentos ya existentes en la base de datos. Couch DB no tiene una funcionalidad de auto-increment o secuencia.,. No soporta s como las bases de datos relacionales. Ofrece una mejor solución a servicios como wikis, blogs y sistemas de gestión documental, que las bases de datos actuales.
Ventajas de CouchDB
Documentos JSON: todo lo que se guarda en CouchDB son simplemente documentos JSON. Interfaz RESTful: desde la creación a la replicación a la inserción de datos, toda la gestión de datos en CouchDB puede ser realizada vía HTTP. Replicación N-Master: puedes hacer uso de un número ilimitado de „masters‟, dando lugar a topologías de replicación muy interesantes Escrita para ejecutarse offline: CouchDB puede replicarse en dispositivos (ej. teléfonos Android) que pueden quedarse sin conexión y gestionar sincronización de datos cuando el dispositivo está online de nuevo Filtros de replicado: puedes filtrar de modo preciso los datos que quieres replicar a distintos nodos.
Conceptos clave en CouchDB Se guardan documentos nombrados de modo univoco y proporcionan una ASPI que permite a las aplicaciones leer y modificar estos documentos. Cada documento contiene metadatos como el identificador del documento y su número de revisión. Los campos de los documentos pueden ser de diversos tipos, como string, números, booleanos, colecciones, etc. También existen las vistas que son el mecanismo para añadir estructura a datos semiestructurados. El modelo usa JavaScriot para poder describirlas. En definitiva, las vistas son el método para agregar y realizar informes sobre los documentos de un repositorio, siendo creados en demanda para agregar documentos. Las vistas también constituyen dinámicamente y no afectan los documentos subyacentes.
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CouchDB está diseñado para almacenar y reportar sobre grandes volúmenes de datos orientados a documentos semi-estructurados. Con CouchDB, no se impone ningún esquema, nuevos tipos de documentos con distintos campos y significados se pueden unir a los existentes. El motor de vistas, apoyado en JavaScript, está diseñado para facilitar la gestión de nuevos tipos de documentos y variados pero similares documentos
Programar con couchDB Gracias a la API RESTful, los desarrolladores pueden conectarse con CouchDB usando cualquier software que disponga de HTTP. La mayoría de los lenguajes modernos ofrecen interfaz HTTP, implicando que pueden utilizar couchDB.
13.3. MANGODB
Se trata de un servicio similar a CouchDB, que pretende combinar lo mejor de las bases clave/valor con las de documentos y las RDBMS. Hace uso de JSON y tiene su propio lenguaje de consultas. Implementada en C++ y es usada en aplicaciones como SourceForge, Foursquare o GitHub. MongoDB guarda estructuras de datos en documentos tipo BSON con un esquema dinámico, haciendo que la integración de los datos en ciertas aplicaciones sea mas fácil y rápido.
Características principales
Consultas Ad hoc: MongoDB soporta la búsqueda por campos, consultas de rangos y expresiones regulares. Las consultas pueden devolver un campo específico del documento pero también puede ser una función JavaScript definida por el . Indexación: Cualquier campo en un documento de MongoDB puede ser indexado, al igual que es posible hacer índices secundarios. El concepto de índices en MongoDB es similar a los encontrados en base de datos relacionales
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Replicación: MongoDB soporta el tipo de replicación maestro-esclavo. El maestro puede ejecutar comandos de lectura y escritura. El esclavo puede copiar los datos del maestro y sólo se puede usar para lectura o para copia de seguridad, pero no se pueden realizar escrituras. El esclavo tiene la habilidad de poder elegir un nuevo maestro en caso del que se caiga el servicio con el maestro actual.
Balanceo de carga: o MongoDB se puede escalar de forma horizontal usando el concepto de “shard”. o El desarrollador elije una llave shard, la cual determina como serán distribuidos los datos en una colección. los datos son divididos en rangos (basado en la llave shard) y distribuidos a través de múltiples shard. o Un shard es un maestro con uno o más esclavos. o MongoDB tiene la capacidad de ejecutarse en múltiple servidores, balanceando la carga y/o duplicando los datos para poder mantener el sistema funcionando en caso que exista un fallo de hardware.
Almacenamiento de archivos o MongoDB puede ser utilizado con un sistema de archivos, tomando la ventaja de la capacidad que tiene MongoDB para el balanceo de carga y la replicación de datos utilizando múltiples servidores para el almacenamiento de archivos. o Esta función (que es llamada GridFS) está incluida en los drivers de MongoDB y disponible para los lenguajes de programación que soporta MongoDB.
Agregación: La función MapReduce puede ser utilizada para el procesamiento por lotes de datos y operaciones de agregación. Esta función permite que los s puedan obtener el tipo de resultado que se obtiene cuando se utiliza el comando SQL “group-by”.
Ejecución de Java Script del lado del servidor : MongoDB tiene la capacidad de realizar consultas utilizando Java Script, haciendo que estas sean enviadas directamente a la base de datos para ser ejecutadas.
Manipulación de datos MongoDB guarda la estructura de los datos en documentos tipo JSON con un esquema dinámico llamado BSON, lo que implica que no existe un esquema predefinido. Los elementos de los datos son llamados documentos y se guardan en colecciones. Una colección puede tener un número indeterminado de documentos. Las colecciones son
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como tablas y los documentos como filas. Cada documento en una colección puede tener diferentes campos. La estructura de un documento es simple y compuesta por “key-value pairs” parecido a las matrices asociativas en un lenguaje de programación. Como valor se pueden usar números, cadenas o datos binarios como imágenes o cualquier otro “key-value pairs”
13.4. NEO4J
Se trata de una base de datos de grafos. Una colección de nodos y aristas que conectan pares de nodos. Se asocian propiedades sobre nodos y propiedades. Las relaciones conectan dos nodos y tanto nodos como relaciones pueden alojar un numero arbitrario de claves/valor. Puede ser considerado como un key/value store con soporte completo para relaciones. No contiene esquemas, diseño de modelo de datos de abajo a arriba.
Características
Licencia dual: abierta y comercial Apropiada para casos de uso de la web como etiquetado, anotaciones de metadatos, redes sociales, wikis y otros conjuntos de datos jerárquicos o en forma de red Modelo de datos flexible consistente de nodos, relaciones y propiedades Tiene un rendimiento de 1000x que RDBMS Almacenamiento en disco nativo optimizado para guardar estructuras de grafos para máximo rendimiento y escalabilidad o Recorre grafos de profundidad 1000 a velocidad de milisegundos. Máxima escalabilidad, puede gestionar billones de grafos de nodos/relaciones/propiedades en una sola máquina y puede ser distribuido Completamente transaccional
Modelo de datos
Un grafo: guarda datos en nodos, que tienen propiedades. La propiedad consta de una clave de tipo string que apunta a un valor primitivo o en forma de colección. Los nodos: Se organizan en relaciones, que también tienen un campo propiedad.
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Un traversal: Navega en un grafo, identifica caminos que ordenan nodos. Permite encontrar respuestas a preguntas de las típicas querys. Un índice: Mapea de propiedades pudiendo ser de nodos o relaciones. Permite encontrar un nodo o relación en función de una propiedad.
Ilustración 5: Estructura de un árbol en Neo4j
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12.
CONCLUSIONES
Como hemos podido observar durante el desarrollo del trabajo, las bases de datos NoSQL están en constante evolución y se presenta como una herramienta muy útil y que dentro de poco tiempo será implantada en más servicios web. Las bases de datos NoSQL son soluciones especializadas que atacan una problemática muy específica (escalamiento, concurrencia, gran volumen de datos…), pero quedando claro que no son un reemplazo a las bases de datos actuales más usadas, las relacionales y no siempre pueden ser utilizadas. El éxito estará en conocer y conjuntar los dos tipos de bases de datos. Las NoSQL y las relacionales son perfectamente complementarias y hacerlo de una buena forma hará que las aplicaciones tengan un servicio óptimo de almacenamiento de datos. Otro aspecto a tener en cuenta es la posibilidad de que los RDBMS actuales evolucionen para incorporar capacidades NoSQL
Respecto a las soluciones que se encuentran en el mercado, como hemos podido ver poco a poco existen más soluciones. Aquí solo hemos analizado las principales de cada tipo, pero poco a poco el mercado demanda mas herramientas para este tipo de bases y es importante conocer todas las herramientas que existen, para poder elegir la mejor opción.
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13.
BIBLIOGRAFÍA
1) Profesor Luis Joyanes. Apuntes asignatura desarrollo y istración de sistemas informáticos en la universidad UPSAM. 2) Bases de datos Grid, por Mata Luz y Palacios Carolina. 3) Bases
de
datos
NoSQL
http://es.slideshare.net/mauretoo/conceptos-de-nosolosql
4) Bases
de
datos
XML
http://es.wikipedia.org/wiki/Bases_de_datos_nativas_XML
5) Bases de datos NoSQL por Condeña Flores, Mercedes Muñate, Erick Paucca y Carlos Yancce. 6) NoSQL por el profesor Juan Pablo Murillo de tecnologías de la información. Universidad tecnológica de León. 7) NoSQL:
no
es
de
oro
todo
lo
que
reluce
http://www.congdegnu.es/2011/01/31/nosql-no-es-oro-todo-loque-reluce/
8) Introducción a bases de datos NoSQL en Java. Por Francisco Ferri Pérez. Consultor tecnológico de proyectos informáticos http://www.adictosaltrabajo.com/tutoriales/tutoriales.php?pag ina=introduccion_bases_de_datos_nosql
9) Bases de datos No Relacionales. Universidad Deusto por Dr. Diego López de Ipiña http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
10) Cassandra http://cassandra.apache.org/ 11) CouchDB http://CouchDB.apache.org/ 12) Neo4j
http://neo4j.org/
13) Comparación servicios http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodbvs-couchdb-vs-redis
14) El futuro de las NoSQL http://martinfowler.com/articles/nosqlintro.pdf UPSAM
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14.
GLOSARIO
1. HDFS: Sistema de archivos utilizado por Haddop que replica datos, para intentar conservar copias diferentes de los datos en racks (soporte metalico donde se guarda información) 2. Open source: Término con el que se conoce al software distribuido y desarrollado libremente. 3. : Perminte conbinar registros de dos o mas tablas en una base de datos relaciona, en un lenguaje estructurado. 4. TimeStanm: es una secuencia de caracteres, que denotan la hora y la fecha en la que ocurrió un determinado evento. Pudiendo ser operables estos elementos. 5. MapReduce: Modelo de programación utilizado por google para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en diversos ordenadores. 6. RDF: Es un framework para metadatos en la Wold Wide Web (www) desarrollado por el World Wide Web Consorium (W3C) 7. SPARQL: Lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF, normalizado por el World Wide Web Consortium (W3C) 8. Teleinmersión: Sistema avanzado de telecomunicación de alta velocidad, que permite captar los movimientos y otros aspectos de s, para que se retransmitan a través de una red de alta velocidad como internet2 (consorcio sin ánimo de lucro que desarrolla aplicaciones y tecnología de redes avanzaras, la mayoría para transferir información a alta velocidad 9. CQL: lenguaje de consulta en bases de datos de la plataforma cassandra.
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15.
ÍNDICE DE IMÁGENES
Ilustración 1: Esquema Base de datos orientada a objetos ......................................................... 7 Ilustración 2: NoSQL ...................................................................................................................... 7 Ilustración 3: RDBS vs Keyspace .................................................................................................. 27 Ilustración 4: SuperColumn Family "Estado de " ............................................................ 28 Ilustración 5: Estructura de un árbol en Neo4j ........................................................................... 33
16.
BIBLIOGRAFÍA DE IMÁGENES
Ilustración 1: http://1.bp.blogspot.com/wpu4FXn0Iuo/Ta9jzeFvkQI/AAAAAAAAAAs/05r3FNGA_4A/s1600/Base DeDatosOO.png
Ilustración 2: http://3.bp.blogspot.com/nAGH_vqWc7g/Tcvt5NVR2FI/AAAAAAAAAaU/prNGkEKxsX0/s1600/nosq l.png
Ilustración 3: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
Ilustración 4: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
Ilustración 5: Bases de datos no relacionales por Diego Lopez de Piña. http://es.slideshare.net/dipina/nosql-cassandra-couchdbmongodb-y-neo4j
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