SQL VS NoSQL

Kom i gang. Det er Gratis
eller tilmeld med din email adresse
SQL VS NoSQL af Mind Map: SQL VS NoSQL

1. SQL

2. NoSQL

3. Ventajas

4. Desventajas

5. Características

6. Ventajas

7. Desventajas

8. Cracterísticas

9. Software

10. Software

11. Atomicidad: Los desarrolladores generalmente se ven dispuestos a inclinarse por los modelos relacionales gracias a la atomicidad. Esto significa que cualquier operación que se quiera ejecutar y no cumpla con los criterios de información preestablecidos, no se realizará. Estándares bien definidos: Todos los procesos deben estar bajo los estándares que plantea el SQL. Brindando de esta forma criterios de uniformidad a la información. Escritura simple: Gran parte de la aceptación depende de la sencillez de su método de escritura. Este es muy parecido al lenguaje que utilizamos los humanos, facilitando para nosotros la comprensión de las operaciones.

12. Dificultades de crecimiento: una de sus principales debilidades se refiere al tamaño. Cuando estas bases de datos comienzan a crecer en volumen, el almacenamiento y el costo de mantenimiento se convierten en un problema de alto costo. Cambios en la estructura: el entorno empresarial es altamente dinámico. Esto exige que se realicen cambios de forma eventual en los registros de datos. Acá tenemos uno de los problemas centrales de las bases de datos relacionales. Si ejecutamos cambios, la BBDD debe ser modificada en su estructura para admitir las modificaciones. Si las modificaciones no se realizan esta se verá afectada y sus procesos interrumpidos. Complejidad en la instalación: Algunas bases de datos SQL se ven condicionadas por el sistema operativo en el cual van a funcionar y los requisitos mínimos de funcionamiento de los servidores u ordenadores.

13. Versatilidad: La capacidad de adaptación para brindar soluciones es el punto más fuerte de las NoSQL. Las posibilidades de crecimiento en el volumen de datos o la posibilidad de incluir cambios sobre la forma en la que ingresamos los datos sin necesidad de alterar la estructura, permite adaptarse de forma rápida a un entorno de alto dinamismo como el mundo de hoy. Crecimiento Horizontal: Estas bases de datos son altamente escalables. Es decir, que si durante requerimos instalar mayor cantidad de nodos para ampliar la capacidad, podemos hacerlo sin problemas. Esto no va a interrumpir la usabilidad o consultas dentro de la BBDD. Bajos requerimientos: No necesitamos servidores con gran cantidad de recursos para operar. La adaptabilidad y flexibilidad las BBDD NoSQL nos permiten empezar con bajos niveles de inversión en equipos e ir ampliando la capacidad a medida de nuestras necesidades.

14. Atomicidad: Algunas de estas bases de datos no incorporan la característica de la atomicidad de información. Esto puede derivar en que la información no sea consistente entre nodos, pudiendo generar algunos problemas en los criterios de análisis. Software poco documentado: Al ser tan relativamente nuevo, el NoSQL puede adolecer de que algunas operaciones sean limitadas por la falta de información sobre las herramientas y sus características. Esto puede ocasionar significativas inversiones de tiempo y dinero para quienes no tienen conocimientos profundos en el área. Baja estandarización: No se tiene un criterio plenamente definido entre los motores que se utilizan en este tipo de base de datos. El lenguaje tiende a variar según el tipo de base de datos que se vaya a utilizar. Herramientas GUI: la mayoría de las bases de datos NoSQL no contienen una interfaz gráfica para el apoyo de herramientas. Se requiere conocimiento especial para poder ejecutar algunas de ellas, lo que limita en gran medida a quienes están iniciándose en este mundo.

15. Este modelo de base de datos trabaja con un lenguaje diferente a las relacionales. No tienen un identificador que sirva de relación entre los conjuntos de datos. Estas trabajan bajo formato NoSQL (Not only SQL) en el que los datos no necesariamente se registran en una tabla. Existen diversas modalidades de trabajo bajo esta categoría como son las bases de datos orientadas a grafos, documentales, clave-valor, multivalor, orientadas a objetos entre otras. Este tipo de modelos están siendo utilizados en programas y aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos. Empresas globales como Facebook, Google, Amazon, Twitter entre otras han incorporado con gran éxito las múltiples propiedades y beneficios que nos entregan.

16. Estas Bases de datos almacenan los datos relacionados en tablas. Dichas tablas están compuestas por múltiples filas que contienen campos de información, en los cuales se insertan los datos. Para su funcionamiento, debemos definir el esquema de funcionamiento que tendrán las tablas de forma anticipada. Como su nombre indica, el SQL nos permite realizar consultas a la base de datos. Pero el nombre se queda corto ya que SQL además realiza funciones de definición, control y gestión de la base de datos. Su lenguaje declarativo de alto nivel o de no procedimiento que, gracias a su fuerte base teórica y su orientación al manejo de conjuntos de registros, y no a registros individuales, permite una alta productividad en codificación. De esta forma una sola sentencia puede equivaler a uno o más programas que utilicen un lenguaje de bajo nivel orientado a registro.

17. Bases de datos documentales. • CouchDB, de Apache CouchDB • MongoDB, de MongoDB Inc. • RavenDB, de Hibernating Rhinos. • BaseX • djondb • eXist • SimpleDB, de Amazon • IBM Lotus Domino • Terrastore Bases de datos en grafo. • Neo4j • DEX/Sparksee • AllegroGraph • OrientDB • InfiniteGraph • Sones GraphDB • InfoGrid • HyperGraphDB Bases de datos clave/valor. • Cassandra, de Apache The Apache Cassandra • BigTable, de Google • Dynamo, de Amazon • Project Voldemort, de LinkedIn • Riak • Redis • Oracle NoSQL Bases de datos multivalor. • Rocket D3 DBMS • Rocket mvBase DBMS • Rocket U2 Universe • Rocket U2 Unidata • OpenQM • Caché InterSystems • Reality • Jbase • OpenInsight • Extensible storage engine Bases de datos orientadas a objetos. • ObjectDB • Zope Object Database • ZooDB • db4o • GemStone S • Objectivity/DB • Realm.io Bases de datos tabular. • HBase, de Apache • BigTable, de Google • LevelDB, versión abierta de BigTable • Hypertable Bases de datos de arrays. • SciDB, de Paradigm4

18. DB2 Firebird HSQL Informix InterBase MariaDB Microsoft SQL Server MySQL Oracle PostgreSQL PervasiveSQL SQLite Sybase ASE