Banco de datos NoSQL

Los bancos de datos tradicionales son muy buenos para aplicaciones transaccionales. Sin embargo, no son tan buenos cuando el volumen es muy grande, o el tipo de consulta hecho por las aplicaciones no se realiza correctamente.

Para mejorar el desempeño de las aplicaciones, trabajar con volúmenes de datos más grandes o crear aplicaciones con funciones específicas, tales como por ejemplo, buscadores, es necesario trabajar con bancos de datos NoSQL. Los sistemas tales como Solr, Elastic, Redis, MongoDB, Cassandra, Scylla DB, HBase, Impala, Hive y otros, son los más utilizados en el mundo para manejar grandes volúmenes o trabajar con aplicaciones específicas. Siempre con alto rendimiento y seguridad.

Entre los principales bancos de datos NoSQL con los que podemos crear soluciones están:

  • Elastic: sistema de búsqueda basado en Lucene asociado a una plataforma de ingestión (Logstash) y de
    de visualización (Kibana). Elastic también puede utilizarse para la creación de aplicaciones que requieran
    búsqueda e indexación de documentos, además de los recomendadores de productos.
  • Solr: Sistema de búsqueda basado en Lucene embarcado en varias plataformas de e-commerce. Puede
    ser utilizado para sistemas de búsquedas complejas, que requieran muchas características y relevancia
    extremadamente personalizada. También se puede utilizar para la recomendación de productos
  • MongoDB: Es el sistema de colección de documentos JSON más grande del mundo, MongoDB se utiliza
    como banco de datos de documentos en varias aplicaciones web o móviles. Porque utiliza JSON y
    JavaScript en su API, es especialmente indicado para aplicaciones que utilizan dichas tecnologías y dicho
    tipo de datos.
  • Cassandra/HBase/DynamoDB/ScyllaDB: Bancos de datos NoSQL de la familia de columnas que pueden
    trabajar con grandes volúmenes de información.
  • Redis: Sistema de banco de datos NoSQL clave-valor muy utilizado como caché y como sistema de
    publish-subscribe. Tiene un altísimo rendimiento y suele ser utilizado por aplicaciones web o móviles de
    alto rendimiento, para poner a disposición contenido a alta velocidad.
  • Impala: plataforma analítica de alto rendimiento que utiliza el lenguaje SQL para hacer consultas en
    datos de archivos de cualquier formato. Ideal para integrar tablas gigantes con sistemas analíticos de
    business intelligence.
  • Hive: plataforma de transformación de datos ETL que utiliza el lenguaje SQL y convierte el comando en
    jobs MapReduce, Tez o Spark para realizar grandes operaciones de datos en sistemas distribuidos. Es
    una tecnología NoSQL de alto rendimiento y, sin duda, la tecnología big data más utilizada en el mundo.

Clientes