Quizás estés familiarizado con este tema y sepas que SQL Server, DB2 u Oracle son algunas de las mejores bases de datos para llevar a cabo el análisis y procesamiento de datos.
Bases de datos como SQL Server, DB2 u Oracle, incluso Microsoft Access, integran la columna vertebral para almacenar y gestionar datos en muchas de las empresas a día de hoy.
A pesar de que estas bases de datos relacionales brindan una buena estructura y disponibilidad para la mayoría de los datos, también tienen algunas limitaciones, lo que ha llevado a la aparición de nuevos tipos de bases de datos que pueden satisfacer necesidades más específicas relacionadas con el manejo de recursos de datos extremadamente grandes y complejos.
Hablamos del tipo de base de datos ideal para procesar big data. En los últimos años, el big data se ha convertido en un término importante de TI. Es un término que se puede aplicar a algunas funciones muy específicas relacionadas con el análisis de datos, y no se limita necesariamente a grandes empresas como Facebook y Google.
Incluso las empresas relativamente más pequeñas pueden obtener información y beneficios interesantes al analizar estos conjuntos de datos.
Por ejemplo, una empresa financiera interesada en analizar el comportamiento del mercado de valores o un departamento de policía que desee analizar y predecir tendencias delictivas serían entidades que podrían beneficiarse enormemente del uso de este tipo de base de datos.
¿Cuáles son las mejores bases de datos para análisis y procesamiento de big data? Te contamos a continuación.
Los mejores tipos de bases de datos para big data
Según la web KYOCERA, actualmente han surgido 5 tipos esenciales de bases de datos NoSQL para big data como las documentales, columnares, XML, key-value y gráficas. Empecemos:
1.Columnares
Las columnares son las bases de datos NoSQL que más se parecen a las tradicionales bases de datos relacionales. Estas bases de datos se caracterizan por almacenar datos estructurados en columnas individuales, en vez de tablas.
Las bases de datos columnares emplean grupos de columnas como bien indica su nombre. Son adecuadas para datos generados por máquinas, fuentes de datos estructurados muy grandes para que los procese una sola computadora y para consultas de datos rápidas.
Algunos ejemplos ideales son Apache Hbase y Apache Cassandra.
2.Documentales
Las bases de datos documentales tienen su basamento en el almacenamiento de documentos en vez de datos estructurados.
Son adecuadas para datos no estructurados, como texto de correo electrónico, y datos semiestructurados, como artículos académicos. Algunos ejemplos ideales son Apache Couch DB y MongoDB.
3.Gráficas
Este tipo de base de datos usa una estructura gráfica, esencialmente un diagrama de relaciones dentro de datos, en vez de una tabla.
Te serán útiles si te interesa una aplicación rápida. Algunos ejemplos ideales son Microsoft Horton y Neo4J.
4.XML
Como ya debes suponer, estas bases de datos emplean el lenguaje XML para definir la estructura de los datos.
Las bases de datos XML son estupendas para gestionar datos que no pueden obtenerse con cualquier tipo de bases de datos y para cuando tengas una gran cantidad de datos en audio o vídeo, formatos no tradicionales.
Algunos ejemplos adecuados son Sedna y Mark Logic.
5.Key-Value
Si quieres desarrollar de manera fácil y simple aplicaciones, estas bases de datos están diseñadas para ello.
Estas bases de datos son para cuando necesitas una aplicación que se pueda desarrollar rápidamente y donde todas las demás consideraciones tienen un carácter secundario.
Entre ellas destacan Redis y Riak.
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