Gestores de Base de Datoa NoSQL

MongoDB

Es uno de los principales productos del mercado, de extensa popularidad y empleado por miles de empresas en todo el mundo. 

Escalabilidad de los datos en MongoDB

Es excepcional la escalabilidad de MongoDB, cuenta con la opción de escalar sus datos a través de múltiples centros de datos distribuidos en ubicaciones geográficamente diversas, de igual manera facilita cada vez más la obtención de datos y la escalabilidad a demanda.

MongoDB tiene un conjunto integrado de funciones que le permite derivar análisis y visualización de datos, realizar procesamiento en memoria, procesamiento de gráficos, búsqueda de texto y replicación global, ofreciendo una amplia variedad de aplicaciones en tiempo real usando solo la aplicación MongoDB.

La arquitectura de MongoDB 

La base de datos: Cada una de las bases de datos tiene un conjunto propio de archivos en el sistema de archivos con diversas bases de datos existentes en un solo servidor.

La colección: un conjunto de documentos de base de datos se puede llamar como una colección. El equivalente RDBMS de la colección es una tabla. Toda la colección existe dentro de una única base de datos. No hay esquemas cuando se trata de colecciones. Dentro de la colección, los diversos documentos pueden tener campos variados, pero la mayoría de los documentos dentro de una colección tienen el mismo objetivo o tienen el mismo objetivo final.

El documento: un conjunto de pares clave-valor puedes ser designado como un documento. Los documentos están asociados con esquemas dinámicos. La ventaja de tener esquemas dinámicos es que el documento en una sola colección no tiene que tener la misma estructura o campos. 

Empresas que usan MongoDB

Visión unificada

La primera de estas categorías incluye a la empresa MetLife . El gigante de los seguros trabaja con MongoDB para conseguir según afirman “una visión de 360 grados” de sus más de cien millones de clientes. La aplicación consiste en la creación de un repositorio central que ofrece una visión a partir de muchas fuentes de datos que provienen de otros repositorios o sistemas.

Internet de las cosas

En el mundo del Internet de las cosas, todos los dispositivos están conectados entre sí, generando y compartiendo información. Así, la empresa Bosch está poniendo a prueba una aplicación que es capaz de capturar datos del vehículo como el sistema de frenado, la dirección asistida, los limpiaparabrisas, etc. Con todos esos datos capturados, se pueden hacer diagnósticos de necesidad de mantenimiento preventivo.

Tecnologías móviles

The Weather Channel utiliza MongoDB para sus aplicaciones móviles que disfrutan cerca de cuarenta millones de personas en todo el mundo. La idea de que MongoDB se convierta en la parte backend del mundo de los smartphones y tablets toma cada vez más fuerza.

Analítica en tiempo real

Cuando hablamos de analítica en tiempo real nos referimos a la necesidad de conseguir resultados de manera inmediata. La ciudad de Chicago ha desarrollado una aplicación llamada WindyGrid que está basada en MongoDB, y recoge datos de policía, transporte e incendios. La aplicación además notifica alertas por obras en carretera, retrasos en recolección de basura, quejas por ruido o tweets públicos, entre otros.

Personalización

La aplicaciones con base en la personalización buscan crear experiencias hechas a la medida de los usuarios y en tiempo real. Para ello es necesario hacer un análisis rápido y certero del perfil de usuario, comportamiento, datos demográficos, gustos, etc. La agencia de viajes norteamericana Expedia ha creado Scratchpad, una aplicación basada en MongoDB que permite al usuario disponer de un bloc de notas digital para almacenar y personalizar sus búsquedas. A partir del seguimiento de las búsquedas y comparaciones, Expedia ofrece a sus clientes viajes y ofertas especiales en tiempo real.

Administración de contenido

Los permiten gestionar archivos junto a sus metadatos. Forbes construyó todo su sistema de gestión de contenidos en MongoDB. Además, utiliza MongoDB para analítica en tiempo real, al igual que el Ayuntamiento de Chicago. Cuando algún artículo se hace viral, Forbes detecta la forma en que se está compartiendo entre los usuarios y de este modo sabe qué tipo de contenido le debe ofrecer a sus lectores.

(2018 - 2019 Hipopoto S.L)

Couchbase Server

De un tiempo a esta parte Couchbase ha estado experimentando una gran acogida en el mercado posicionándose como un producto de referencia para diferentes casos de uso, en concreto el que comentamos en esta ocasión. Claves en este éxito son:

• Modelo de datos versátil. Se puede utilizar como clave-valor, binarios u orientada a documentos JSON.
• Incluye por defecto una caché tipo memcached, nos evita tener que incluir esa capa en la arquitectura nosotros mismos.
• Operaciones Map-Reduce ejecutadas en el propio servidor.
• Gran rendimiento en escrituras masivas de datos.
• Escalado horizontal con “un sólo clic”.
• N1QL, un lenguaje de consultas casi idéntico a SQL.

Cassandra

Es un sistema de gestión de bases de datos desarrollado por Facebook, cuyo objetivo era crear un DBMS sin fallos y que proporcione la máxima disponibilidad.

Cassandra es principalmente una base de datos de almacenes de columnas. Algunos estudios se refieren a Cassandra como un sistema híbrido, inspirado en BigTable de Google, (base de datos de almacén de columnas), y en DynamoDB de Amazon, (base de datos de valor clave).

Esto se consigue proporcionando un sistema de valor clave. Pero las claves de Cassandra apuntan a un conjunto de familias de columnas, dependiendo del sistema de archivos distribuido “BigTable” de Google y de las características de disponibilidad de Dynamo (tabla hash distribuida).

(23/01/2017, Alejandro Asensio)

Apache HBase

Es una base de datos NoSQL distribuida de código abierto y orientada a columnas. Hbase se ejecuta en el marco Apache Hadoop. HBase ofrece una manera eficiente y a prueba de errores para almacenar grandes volúmenes de datos dispersos con almacenamiento y compresión basados en columnas.

Puede implementar HBase en Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2) y gestionarlo usted mismo o aprovechar Apache HBase como un servicio gestionado en Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR).Si desea más información, consulte la Guía para desarrolladores de EM y esta publicación en el blog de big data de AWS
(2019, Amazon Web Services)

Neo4j 

Usa grafos para representar datos y las relaciones entre ellos. Un grafo se define como cualquier representación gráfica formada por vértices (se ilustran mediante círculos) y aristas (se muestran mediante líneas de intersección). Dentro de estas representaciones gráficas, tenemos varios tipos de grafos:

- Grafos no dirigidos: los nodos y las relaciones son intercambiables, su relación se puede interpretar en cualquier sentido. Las relaciones de amistad en la red social Facebook, por ejemplo, son de este tipo.

- Grafos dirigidos: los nodos y la relaciones no son bidireccionales por defecto. Las relaciones en Twitter son de este tipo. Un usuario puede seguir a determinados perfiles en esta red social sin que ellos le sigan a él.

- Grafos con peso: en este tipo de gráficas las relaciones entre nodos tienen algún tipo de valoración numérica. Eso permite luego hacer operaciones.

- Grafos con etiquetas: estos grafos llevan incorporadas etiquetas que pueden definir los distintos vértices y también las relaciones entre ellos. En Facebook podríamos tener nodos definidos por términos como ‘amigo’ o ‘compañero de trabajo’ y la relaciones como ‘amigo de’ o ‘socio de’.

- Grafos de propiedad: es un grafo con peso, con etiquetas y donde podemos asignar propiedades tanto a nodos como relaciones (por ejemplo, cuestiones como nombre, edad, país de residencia, nacimiento). Es el más complejo.

( 5/03/2018, Eva Lozano)

Referencias:
https://www.paradigmadigital.com/dev/almacenamientos-nosql-gestores-contenidos/ 

https://www.paradigmadigital.com/dev/neo4j-trabajando-grafos/

https://aws.amazon.com/es/nosql/columnar/

https://openwebinars.net/blog/empresas-que-usan-mongodb/