5 tipos de bases de datos para trabajar en Big Data

Autor: | Última modificación: 13 de diciembre de 2023 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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Con la proliferación del Big Data, las distintos tipos de bases de datos se han convertido en un elemento esencial en la gestión de información, el almacenaje masivo, su gestión, análisis y difusión. En este artículo, vamos a conocer los tipos de bases de datos con los que se trabaja en el campo del Big Data.

Bases de datos

Las bases de datos se clasifican, a grandes rasgos, por su forma de estructurar la información y el lenguaje que utilizan para ser gestionadas, los cuales pueden ser SQL y NoSQL.

En el Big Data, las bases de datos más utilizadas son las NoSQL por diversas razones:

  • Elevado número de fuentes de datos: internet, IoT, estudios, etc.
  • Distintos tipos de datos: estructurados (tablas), no estructurados (documentos, vídeos…), semiestructurados, etc.
  • Gran cantidad de datos.
  • Alta volatilidad de los datos que cambian de forma rápida y que tienen que ser procesados velozmente.

5 tipos de bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) son sistemas de gestión de bases de datos que proporcionan un enfoque alternativo a las bases de datos relacionales tradicionales. Aquí hay cinco tipos de bases de datos NoSQL comunes, cada una diseñada para abordar necesidades específicas de almacenamiento y recuperación de datos:

Bases de datos columnares

El primero de los tipos de bases de datos almacena datos en columnas en lugar de filas, permitiendo recuperar y almacenar datos de manera eficiente. Es especialmente útil para casos de uso con grandes cantidades de datos y operaciones de escritura distribuida.

Un ejemplo representativo es Apache Cassandra.

Bases de datos documentales

Almacena datos en formato de documentos, generalmente en BSON (Binary JSON). Los documentos pueden contener campos clave-valor, matrices o incluso documentos anidados. Es adecuada para datos semiestructurados y cambiantes.

El ejemplo más conocido es MongoDB.

Bases de datos gráficas

Entre los tipos de bases de datos también hay que mencionar los grafos. Este tipo modela datos como nodos, relaciones y propiedades, lo que facilita la representación y el análisis de relaciones complejas entre entidades. Es ideal para problemas que involucran redes y estructuras de relaciones.

El ejemplo más representativo es Neo4j.

Clave-valor

Almacena datos como pares clave-valor, donde cada clave es única y está asociada a un valor. Es eficiente para operaciones de lectura y escritura rápidas y se utiliza comúnmente para almacenar datos en caché o sesiones.

Como ejemplo representativo, destacamos Redis.

Orientadas a objetos

Almacena datos de manera similar a los objetos en la programación orientada a objetos. Es útil cuando se desea persistir objetos directamente sin la necesidad de mapeo objeto-relacional.

El ejemplo por excelencia es db4o.

Estos son solo algunos ejemplos de tipos de bases de datos NoSQL; hay otras categorías y sistemas específicos que se adaptan a diferentes casos de uso y requisitos. La elección de los tipos de bases de datos NoSQL depende de factores como la naturaleza de los datos, los requisitos de rendimiento y escalabilidad, y las preferencias del equipo de desarrollo.

tipos de bases de datos de big data

Beneficios de las bases de datos Big Data

Las bases de datos Big Data ofrecen una serie de beneficios significativos para las organizaciones que necesitan gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Aquí hay cinco beneficios clave:

  1. Escalabilidad: Las bases de datos Big Data son altamente escalables, lo que significa que pueden manejar grandes cantidades de datos y crecer con facilidad a medida que los volúmenes de datos aumentan. Esto le permite a las organizaciones adaptarse a las demandas cambiantes sin comprometer el rendimiento.
  2. Análisis avanzado: Facilitan el análisis avanzado de datos, incluyendo análisis predictivo y prescriptivo, minería de datos y aprendizaje automático. Esto le permite a las organizaciones descubrir patrones, tendencias y conocimientos valiosos que pueden impulsar la toma de decisiones informada.
  3. Velocidad en el procesamiento: Las bases de datos Big Data están optimizadas para el procesamiento de datos a alta velocidad, lo que permite realizar análisis en tiempo real. Esto es crucial en situaciones donde la velocidad de respuesta es fundamental, como en aplicaciones de comercio electrónico, sistemas de monitorización y más.
  4. Flexibilidad en tipos de datos: Ofrecen flexibilidad en el manejo de diversos tipos de datos, incluyendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esto es esencial en entornos donde la diversidad de datos es común, como en la recopilación de datos de redes sociales, sensores IoT y registros de servidores.
  5. Costo-eficiencia: Muchas soluciones de bases de datos Big Data, especialmente aquellas basadas en tecnologías de código abierto y en la nube, pueden ser más costo-eficientes en comparación con las soluciones tradicionales. Además, permiten el uso de infraestructuras de hardware distribuido, lo que puede reducir los costos operativos.

Estos beneficios hacen que las bases de datos Big Data sean fundamentales para abordar los desafíos asociados con la gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos en el entorno empresarial actual. Permiten a las organizaciones aprovechar al máximo sus datos para obtener información valiosa y mantenerse competitivas en un mundo cada vez más orientado por los datos.

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