La TI moderna necesita tener un esquema dinámico no relacional (lo que significa que no hay requisitos para consultas de declaraciones de unión) para proporcionar soporte para Big Data/aplicaciones en tiempo real. Las bases de datos NoSQL se crearon con la noción de mejorar el rendimiento del procesamiento de datos y abordar la capacidad de escalamiento horizontal para superar la carga de base de datos distribuida utilizando el concepto de hosts múltiples que han conquistado la demanda de procesamiento de datos de nueva generación.
Además de proporcionar el soporte esencial para varios modelos de datos y lenguajes de secuencias de comandos, MongoDB también permite que los desarrolladores comiencen fácilmente con el proceso.
La base de datos NoSQL abre las puertas a...
- Protocolos basados en texto que utilizan un lenguaje de secuencias de comandos (REST y JSON, BSON)
- De hecho, costo mínimo para generar, almacenar y transportar datos
- Admite grandes cantidades de procesamiento de datos.
- Mayor rendimiento de escritura
- No se requiere para realizar el proceso de mapeo y normalización relacional de objetos
- Sin controles rígidos con reglas de integridad referencial
- Reducción del costo de mantenimiento con administradores de bases de datos
- Reducción del costo de expansión
- Acceso rápido de clave-valor
- Avanzar en la compatibilidad con el aprendizaje automático y la inteligencia
Aceptación del mercado de MongoDB
Las necesidades modernas de Big Data Analytics y las aplicaciones modernas juegan un papel crucial en la necesidad de mejorar el ciclo de vida del procesamiento de datos, sin expectativas de expansión de hardware y aumento de costos.
Si está planeando una nueva aplicación y quiere elegir una base de datos, llegar a la decisión correcta con muchas opciones de bases de datos en el mercado puede ser un proceso complicado.
La clasificación de popularidad del motor de base de datos muestra que MongoDB se encuentra en el puesto número 1 en comparación con Oracle NoSQL (que se ubicó en el puesto 74). La tendencia, sin embargo, está indicando que algo está cambiando. La necesidad de muchas expansiones rentables va de la mano con un modelado de datos mucho más simple, y la administración está transformando la forma en que los desarrolladores querrían considerar lo mejor para sus sistemas.
Según la información de participación de mercado de Datanyze hasta la fecha, hay alrededor de 289 sitios web que se ejecutan en Oracle Nosql con una participación de mercado del 11 %, mientras que MongoDB tiene un sitio web completo de 12 185 con una participación de mercado de 4,66 % Estos números impresionantes indican que hay un futuro brillante para MongoDB.
Modelado de datos NoSQL
El modelado de datos requiere comprensión de...
- Los tipos de sus datos actuales.
- ¿Cuáles son los tipos de datos que espera en el futuro?
- ¿Cómo obtiene acceso su aplicación a los datos necesarios del sistema?
- ¿Cómo obtendrá su aplicación los datos necesarios para su procesamiento?
Lo emocionante para aquellos que siempre han seguido la forma de Oracle de crear esquemas y luego almacenar los datos, MongoDB permite crear la colección junto con el documento. Esto significa que la creación de colecciones no es imprescindible antes de que tenga lugar la creación del documento, lo que hace que MongoDB sea muy apreciado por su flexibilidad.
Sin embargo, en Oracle NoSQL, primero se debe crear la definición de la tabla, después de lo cual puede continuar creando las filas.
Lo siguiente interesante es que MongoDB no implica reglas estrictas sobre la implementación de esquemas y relaciones, lo que le brinda la libertad para la mejora continua del sistema sin preocuparse mucho por la necesidad de garantizar un diseño esquemático ajustado.
Veamos algunas de las comparaciones entre MongoDB y Oracle NoSQL.
Comparación de conceptos NoSQL en MongoDB y Oracle
Terminologías NoSQL
| MongoDB | Oracle NoSQL | Hechos |
| Colección | Tabla/Vista | La colección/tabla actúa como contenedor de almacenamiento; son similares pero no idénticos. |
| Documento | Fila | Para MongoDB, datos almacenados en una colección, en forma de documentos y campos. Para Oracle NoSQL, una tabla es una colección de filas, donde cada fila contiene un registro de datos. Cada fila de la tabla consta de campos clave y de datos, que se definen cuando se crea una tabla. |
| Campo | Columna | |
| Índice | Índice | Ambas bases de datos utilizan un índice para mejorar la velocidad de búsqueda realizada en la base de datos. |
Almacén de documentos y almacén de valores-clave
Oracle NoSQL proporciona un sistema de almacenamiento que almacena valores indexados por una clave; este concepto se considera el modelo menos complejo, ya que los conjuntos de datos consisten en un valor-clave indexado. Los registros organizados utilizando claves mayores y claves menores.
La clave principal se puede ver como el puntero del objeto y la clave secundaria como los campos del registro. La búsqueda eficiente de los datos es posible con el uso de la clave como mecanismo para acceder a los datos como una clave principal.
MongoDB amplía los pares clave-valor. Cada documento tiene una clave única, que sirve para recuperar el documento. Los documentos se conocen como esquema dinámico, ya que las colecciones de un documento no necesitan tener el mismo conjunto de campos. Una colección puede tener un campo común con diferentes tipos de datos. Estos atributos hacen que el modelo de datos del documento se asigne directamente para admitir los lenguajes modernos orientados a objetos.
| MongoDB | Oracle NoSQL |
| Almacén de documentos Ejemplo:  | Almacenamiento de clave-valor Ejemplo:  |
BSON y JSON
Oracle NoSQL utiliza JSON como formato de datos estándar para transmitir (datos + pares de valores de atributos). Por otro lado, MongoDB usa BSON.
| MongoDB | Oracle NoSQL |
| BSON | JSON |
| JSON binario - formato de datos binarios - induce un procesamiento más rápido | Notación de objetos JavaScript:formato estándar. Procesamiento mucho más lento en comparación con BSON. |
| Características:
| Características:
|
BSON no está en un texto legible por humanos, a diferencia de JSON. BSON significa serialización codificada en binario de datos similares a JSON, que se utiliza principalmente para el almacenamiento de datos y un formato de transferencia con MongoDB. El formato de datos BSON consta de una lista de elementos ordenados que contienen un nombre de campo (cadena), tipo y valor. En cuanto a los tipos de datos que admite BSON, todos los tipos de datos que se encuentran comúnmente en JSON incluyen dos tipos de datos adicionales (datos binarios y fecha). Los datos binarios o conocidos como BinData que tienen menos de 16 MB se pueden almacenar directamente en documentos de MongoDB. Se dice que BSON consume más espacio que los documentos de datos JSON.
Hay dos razones por las que MongoDB consume más espacio en comparación con Oracle NoSQL:
- MongoDB logró el objetivo de poder recorrer rápido, habilitar la opción de recorrer rápido requiere que el documento BSON lleve metadatos adicionales (longitud de cadena y subobjetos).
- El diseño BSON puede codificar y decodificar rápidamente. Por ejemplo, los números enteros se almacenan como números enteros de 32 (o 64) bits, para eliminar el análisis desde y hacia el texto. Este proceso usa más espacio que JSON para números enteros pequeños, pero es mucho más rápido de analizar.
Definición del modelo de datos
Declaración de colección de MongoDB
Crear una colección
db.createCollection("users")Crear una colección con un _id automático
db.users.insert
( {
User_id: "U1",
First_name: "Mary"
Last_name : "Winslet",
Age : 15
Contact : {
Phone: "123-456-789"
Email: "[email protected]"
}
access : {
Level:5,
Group:"dev"
}
})MongoDB permite incrustar la información relacionada en el mismo registro de la base de datos. Diseño de modelo de datos
Declaración de tabla NoSQL de Oracle
Uso de la CLI de SQL para configurar el espacio de nombres:
Create namespace newns1; Uso del espacio de nombres para asociar tablas y tablas secundarias
news1:users
News1:users.accessCrear tabla con una IDENTIDAD usando:
Create table newns1.user (
idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),
User_id String,
First_name String,
Last_name String,
Contact Record (Phone string,
Email string),
Primary key (idValue));Crear tabla usando SQL JSON:
Create table newns1.user (
idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),
User_profile JSON,
Primary Key (shard(idValue),User_id));
Filas para la tabla Usuario:escriba JSON
{
"id":U1,
"User_profile" : {
"First_name":"Mary",
"Lastname":"Winslet",
"Age":15,
"Contact":{"Phone":"123-456-789",
"Email":"[email protected]"
}
}Según las definiciones de datos anteriores, MongoDB permite diferentes métodos para la creación de esquemas. La colección se puede definir explícitamente o durante la primera inserción de los datos en el documento. Al crear una colección, puede definir un objectid. Objectid es la clave principal para los documentos de MongoDB. Objectid es un tipo BSON binario de 12 bytes que contiene 12 bytes generados por los controladores MongoDB y el servidor mediante un algoritmo predeterminado. MongoDB objectid es útil y sirve para ordenar el documento creado en una colección específica.
Oracle NoSQL tiene varias formas de comenzar a definir tablas. Si está utilizando Oracle SQL CLI de forma predeterminada, la creación de una nueva tabla se colocará en sysdefault hasta que decida crear un nuevo espacio de nombres para asociarle un conjunto de nuevas tablas. El ejemplo anterior muestra el nuevo espacio de nombres "ns1" creado y la tabla de usuario está asociada con el nuevo espacio de nombres.
Además de identificar la clave principal, Oracle NoSQL también usa la columna IDENTIDAD para incrementar automáticamente un valor cada vez que agrega una fila. El valor de IDENTIDAD se genera automáticamente y debe ser un tipo de datos entero, largo o numérico. En Oracle NoSQL, IDENTITY se asocia con el generador de secuencias de forma similar al concepto de objectid con MongoDB. Como Oracle NoSQL permite que la clave IDENTITY se use como clave principal. Si está considerando la clave de IDENTIDAD como la clave principal, aquí es donde se requiere una consideración cuidadosa, ya que puede tener un impacto sobre la inserción de datos y el proceso de actualización.
La definición de nivel de colección/tabla de MongoDB y Oracle NoSQL muestra cómo la información de "contacto" se integra en la misma estructura única sin necesidad de una definición de esquema adicional. El beneficio de incrustar un conjunto de datos es que no se necesitarán más consultas para recuperar el conjunto de datos incrustado.
Si está buscando mantener su sistema de forma simple, MongoDB proporciona la mejor opción para conservar los documentos de datos con menos complicaciones. Al mismo tiempo, MongoDB brinda las capacidades para entregar el modelo de datos complejo existente a partir de un esquema relacional utilizando la herramienta de validación de esquemas.
Oracle NoSQL brinda las capacidades para usar SQL, como lenguaje de consulta con DDL y DML, lo que requiere mucho menos esfuerzo para los usuarios que tienen cierta experiencia con el uso de sistemas de bases de datos de relaciones.
El shell MongoDB usa Javascript, y si no se siente cómodo con el lenguaje o con el uso del shell mongo, entonces la mejor opción para el proceso es optar por usar una herramienta IDE. Las 5 principales herramientas IDE de MongoDB en 2020, como Studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass y Nucleon Database Master, serán útiles para ayudarlo a crear y administrar consultas complejas con el uso de funciones de agregación.
Rendimiento y disponibilidad
Como el modelo de estructura de datos MongoDB usa documentos y colecciones, usar el formato de datos BSON para procesar una gran cantidad de datos se vuelve mucho más rápido en comparación con Oracle NoSQL. Si bien algunos consideran que consultar datos con SQL es una forma más cómoda para muchos usuarios, la capacidad se convierte en un problema. Cuando tenemos una gran cantidad de datos para admitir, la necesidad de un mayor rendimiento y seguido por el uso de SQL para diseñar consultas complejas, estos procesos nos piden que revisemos la capacidad del servidor y el aumento de costos con el tiempo.
Tanto MongoDB como Oracle NoSQL brindan funciones de fragmentación y replicación. La fragmentación es un proceso que permite que el conjunto de datos y la carga de procesamiento general se distribuyan en varias particiones físicas para aumentar la velocidad de procesamiento (lectura/escritura). La implementación de shard con Oracle requiere que tenga información previa sobre cómo funcionan las claves de sharding. La razón detrás del proceso de planificación previa se debe a la necesidad de tener que implementar la clave de fragmento en el nivel de inicio del esquema.
La implementación de shard con MongoDB le permite trabajar primero en su conjunto de datos para identificar la posible clave de shard correcta en función de los patrones de consulta antes de la implementación. Dado que el proceso de fragmentación incluye la replicación de datos, MongoDB también tiene la reputación de replicar datos rápidamente. La replicación se encarga de la tolerancia a fallas de tener que tener todos los datos en un solo servidor.
Conclusión
Lo que hace que MongoDB sea preferido sobre Oracle NoSQL es que está en formato binario y sus características innatas de peso ligero, transitable y eficiente. Esto le permite respaldar el avance de las aplicaciones modernas en el área del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Las características de MongoDB permiten a los desarrolladores trabajar con mucha más confianza para crear aplicaciones modernas más rápido. El modelo de datos MongoDB permite el procesamiento de grandes cantidades de datos no estructurados con una velocidad mejorada que está bien pensada en comparación con Oracle NoSQL. Oracle NoSQL gana cuando se trata de herramientas que tiene para ofrecer y posibles opciones para crear modelos de datos. Sin embargo, es esencial asegurarse de que los desarrolladores y diseñadores puedan aprender y adaptarse rápidamente a la tecnología, lo que no es el caso con Oracle NoSQL.
