Bases de Datos NoSQL

Presentado por Luis Porras / @lporras16

Software Engineer en RunaHR

Programador Web Senior

Comencemos...

Ecosistema NoSQL

DB-Engines Ranking

https://db-engines.com/en/ranking

Conceptos

Qué Hace una Base de Datos?

  • Almacenar Información
  • Recuperar la Información

RDBMS

Manejador de Bases de Datos Relacionales

La Data está organizada en relaciones (tablas)

y cada relacion esta compuesta de colecciones de tuplas (filas)

Clientes

Ordenes de Compra

Modelo Entidad Relación

SQL

Structured Query Language

Un lenguaje de consultas declarativo

Imperativo

consulta Imperativa

function getSharks() { 
    var sharks = [];
    for (var i = 0; i < animals.length; i++) {
        if (animals[i].family === "Sharks") {
                sharks.push(animals[i]);
        }
    }
    return sharks; 
}
select email, first_name, last_name
from customers
where city = "Quincy"
email first_name last_name
jadams@usa.gov Jhon Adams

Declarativo

customer_id oder_date order_amount
2 3/14/1760 $78.50
4 9/03/1790 $65.50

SQL JOIN

select customer_id, order_date, order_amount
from customers
join orders
   on customers.customer_id = orders.customer_id
where customer_id = 3

http://www.sql-join.com/

Y cúal es el problema con las RBDMS?

Escalabilidad...

Dos formas de escalar..

Para escalar una aplicación necesitas hacer tu servidor más..

Grande

Grande

Grande

Scaling up

Escalamiento Vertical

Grande

Grande

Grande

O puedes distribuir la carga

Scaling out

Escalamiento Horizontal

#NoSQL

Not Only SQL

No hay una definición exacta de NoSQL

Pero podemos mencionar 2 cosas:

  • Porqué se crearon estas nuevas tecnologías?
  • Qué características tienen en común?

1.  NoSQL nació de la frustración con las RDBMS

Impedance Mistmach

Tienes una estructura lógica en tu aplicación...

 

y cuando la vas a guardar en la DB...

queda repartida en diferentes tablas...

y esto require de capas de abstraccion intermedias, los populares ORM

Las RDBMS no son cluster friendly

es decir es díficil escalar horizontalmente

2.  Características en común

Características

  • cluster friendly (La mayoría)

  • open source (La mayoría)

  • pensadas para gran aplicaciones con cantidad de datos y usuarios, Facebook, Linkedin, etc

  • Modelo de datos diferente al SQL

Modelo de Datos

  • Llave valor - Key Value
  • Documentos
  • Columnas
  • Grafos

Existen  4  diferentes tipos de Modelo de Datos NoSQL

Key-value

Key Value Store

467742

3fds-2d

  • Una base de datos que funciona como un diccionario
  • Se busca por llave, y el valor puede ser cualquier cosa.
  • Un objecto se guarda como un Hash normalmente
  • Usualmente la data se guarda en Memoria
  • Son muy muy muy rápidas
  • Redis, Memcached, Voldemort son las más conocidas

Documentos

Documentos

  • La base de datos está compuesta de documentos.
  • Cada documento se guarda en formato JSON tipicamente
  • Permiten cargar y consultar documentos via REST 
  • Elasticsearch, MongoDB, CouchDB, son ejemplos.
  • Schema-less, no dependemos de un esquema para guardar la información.
{
    "_id": "507f191e810c19729de860ea",
    "nombre":  "Luis Alfredo Porras Páez",
    "twitter": "@lporras16",
    "pais": "Colombia",
    "lenguajes": ["español", "inglés"]
}

Columnas

Columnas

  • Extiende el modelo key-value
  • Column family es un un conjunto de tuplas key/value
  • Columnas y supercolumnas
  • Los nombres de las columnas y las supercolumnas pueden ser usados como nombres o valores, usualmente como referencias
  • Cassandra y HBase son las más conocidas.

Column Familiy

Resaltar que:

  • Key-value
  • Documentos
  • Column Family

Se pueden pensar como un almacen de componentes o agregados. 

Aggregate Oriented Databases

Los componentes ayudan a resolver los 2 problemas que tienen las RDBMS

No Impedance Mistmach

Ahora se puede tener la misma estructura

de un componente tanto en la aplicación como en la base de datos

La DB es cluster friendly

Ahora la información de un componente o un bloque de componentes  puede estar distribuida en cada nodo del cluster

Grafos

Grafos

  • Se piensa en la base de datos como un grafo.
  • Ideal para modelar datos interconectados
  • Se compone de Nodos y Aristas
  • Neo4j y FlockDB son las más conocidas.

Grafos Ejemplo

Pokemon Grafo

Pokemon Grafo

MATCH x = shortestPath((o:City)-[*]-(a:Attraction))
WHERE o.name = "Vaniville Town" AND a.name = "Pokemon Center"
WITH NODES(x) AS stops
MATCH (p:Pokemon)-[:CAUGHT_IN]->(r:Route)
WHERE r IN stops
RETURN r.name AS `Route`, COLLECT(p.name) AS `Wild Pokemon`
ORDER BY r.name

Rutas con pokemones salvajes entre el pueblo Vaniville y la ciudad o pueblo más cercano con un Centro Pokemon

 

Ahora...

RDBMS son ACID...

Las DB NoSQL son BASE... 

A
C
 I
D

tomacity - Una operación consiste en una serie de pasos en los que se ejecutan todos o ninguno

onsistency - La data pasa de un estado válido a otro

solation - Las transcacciones no se afectan entre sí.

urability - Persistencia

Basically Available

Soft State

Eventually Consistent

 

 

Básicamente disponible, Soft State, Eventual Consistency (BASE):

 

Es una filosofía de diseño de sistemas de datos que valora la disponibilidad sobre la consistencia de las operaciones.

 

BASE se desarrolló como una alternativa para producir arquitecturas de datos más escalábles.

C
A
P

onsistency - todos los nodos ven la misma información todo el tiempo

viability - toda petición recibe una respuesta sobre si fue exitosa o fallida. 

artition Tolerance -  el sistema sigue funcionando a pesar que algunas particiones esten desconectadas. 

Teorema CAP

Consistency

Availability

Partition Tolerance

R
D
B
M
S

Teorema CAP

NoSQL

Polyglot Persistence

Persistencia Poliglota

Aplicación Grande

Sesión de Usuarios

redis

Datos Financieros

MySQL

Recomendaciones

Neo4J

Cat. Productos

MongoDB 

Analíticas

Cassandra

Reportes

RDBMS + Memcached

Entonces...

  • Realmente necesito utilizar una BD NoSQL?
  • Modelar en cada BD es distinto
  • Considera NoSQL si puedes aceptar Eventual Consistency

Recomendaciones

Por último...

dataintensive.net

Curso de MongoDB

NoSQL by Martin Fowler 

Gracias

Preguntas?

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