Base de Datos No Relacionales - P1.pdf.

Programacion

1. Base de datos NoSQL
Lic. Facundo Andres Dominguez



Mongo DB

2. Contenido
Programa


●Entornos de Administración de Bases de Datos NOSQL.

●Documentos Basado en Entidades.

●Registros en una Base de Datos. Insertar, Borrar y Eliminar. (CRUD)

●Base de Datos. Consultas por medio de Selecciones.

3. Objetivos de la materia

●Utilizar entornos de Administración de Bases de Datos NOSQL

●Crear Documentos basados en Entidades (Modelar)

●Insertar, Borrar y Eliminar registros en una Base de Datos (CRUD)

●Realizar Consultas a una Base de Datos por medio de Selecciones

Objetivos

4. Era de las Bases de DATOS
●RDBMS para sistemas transaccionales.
●Data Warehouse para aplicaciones analíticas.
●NoSQL para cualquier contenido.

5. Evolución de La Base Datos

6. RDBMS
●Los datos usualmente son almacenados en
filas.

●Lenguaje estandarizado de consultas (SQL).

●El modelo de datos se define antes de poder
agregar los datos.

●Las relaciones unen datos desde distintas
tablas (joins).

●Los resultados son tablas.

Oracle, MySql, PostgresSQL, MSSql, IBM DB/2

Pros: transacciones con alto nivel
de control de seguridad (ACID).
Cons: diseño previo, no son muy
escalables.

7. Analytical
●Basadas en un esquema estrella con una tabla
central para cada evento.

●Optimizadas para análisis de datos históricos.

●Uso de lenguaje MDX para consultar las
medidas para cada categoría de datos.


Cognos, Hyperion, Microstrategy, Pentaho, SAP BO,
Microsoft, Oracle.

Pros: consultas rápidas para
grandes volúmenes.
Cons: no optimizado para
transacciones y actualizaciones.

8. Key Value
●Utilizan valores claves para acceder
a BLOBs (Binary Large Objects) de datos.

●Los valores pueden contener cualquier tipo de
datos (imágenes, audio, video).



Berkley DB, Memcache, DynamoDB, S3, Redis, Riak

Pros: escalable, API simple (insertar,
leer, eliminar).
Cons: no es posible consultar
basado en el contenido del valor.

9. Graph
●Los datos son almacenados en una serie de
nodos, relaciones y propiedades.

●Las consultas son a través de los grafos.

●Ideal para cuando las relaciones entre los
datos es clave: ej. Redes sociales.


Neo4J, AllegroGraph, Bigdata triple store,
InfiniteGraph, StarDog



Pros: consultas rápidas en la red.
Cons: Mala escalabilidad cuando el
grafo no cabe en memoria, lenguaje
de consulta especializado.

10. Document
●Los datos son almacenados en jerarquías
anidadas.

● Los datos se guardan como una unidad.

●Cualquier ítem en el documento puede ser
consultado.


MarkLogic, MongoDB, CouchBase, CouchDB,
eXist-db



Pros: capa de mapeo, ideal para
búsqueda, desarrollo rápido.
Cons: Complejo para implementar,
no garantizan esquema fijo,
Incompatible con SQL.

11. No SQL
NoSQL - "not only SQL" - es una categoría general de sistemas de gestión
de bases de datos que difiere de modelo relacionales clásicos (RDBMS)
en diferente modos:
●Estos datastores no requieren esquemas de información fijos.
●Evitan las operaciones JOIN y escalan horizontalmente
●NoSQL es libre de schemas, tú no diseñas tus tablas y su estructura por adelantado

12. RDBMS vs. NoSQL
Las bases de datos relacionales tradicionales nos permiten definir la estructura de un esquema que demanda reglas
rígidas y garantizan ACID.
❖ Atomicity
❖ Consistency
❖ Isolation
❖ Durability
Las aplicaciones web modernas presentan desafíos muy distintos a las que presentan los sistemas empresariales
tradicionales (ej. sistemas bancarios):
❖ Datos a escala web
❖ Alta frecuencia de lecturas y escrituras
❖ Cambios de esquema de datos frecuentes
❖ Las aplicaciones sociales (no bancarias) no necesitan el mismo nivel de ACID.

13. BD orientada a Documentos
Una base de datos orientada a documentos: en estas bases de datos se empareja cada clave con una estructura de datos
compleja que se denomina 'documento'.
Un documento encapsula información en un formato estándar (XML,YAML, ISON o BSON):
❖ Los documentos en una BBDD orientada a documentos son similares a registros pero no requieren un esquema
estándar.
❖Los documentos suelen ser direccionables por una clave que los representa unívocamente.
❖Además de la búsqueda por clave de documento, estas BBDD suelen ofrecer una API o lenguaje de consultas que
permite recuperar documentos en base a sus contenidos

14. Mongo DB
MongoDB (de la palabra en ingles "humongous" que significa enorme) es un sistema de base de datos NosQL orientado
a documentos
❖ MongoDB guarda estructuras de datos en documentos tipo BSON (Binary JSON) con un esquema dinámico,
haciendo que la integración de los datos en ciertas aplicaciones sea mas fácil y rápida.
❖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 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".

15. JSON

16. Json Conceptos
❖JavaScript Object Notation, es un formato liviano para intercambio de datos. Es un formato de texto
completamente independiente del lenguaje.
Está constituido por dos estructuras:
❖Colección de pares de nombre / valor.
❖Una lista ordenada de valores.

17. Json Values
Un valor puede ser una cadena de caracteres, un número, un boolean, un objeto o un array.

18. JSON: Array
Un arreglo es una colección de valores,

19. JSON: Ejemplo

20. Mongo DB: Definiciones
¿ Cómo Funciona ?

21. Mongo DB: Definiciones
¿ Cómo Funciona ?

22. Instalación