¿Qué es una base de datos de documentos?

Las bases de datos de documentos permiten una indexación fácil, potentes consultas ad hoc y análisis de colecciones de documentos. Obtenga más información sobre los beneficios a continuación.

Los documentos JSON se asignan a objetos, un tipo de datos común en la mayoría de los lenguajes de programación. Al crear aplicaciones, los desarrolladores pueden crear y actualizar documentos de forma flexible directamente desde el código. Esto significa que dedican menos tiempo a crear modelos de datos de antemano. Por lo tanto, el desarrollo de aplicaciones es más rápido y eficiente.

Una base de datos orientada a documentos le permite crear varios documentos con diferentes campos dentro de la misma colección. Esto puede resultar útil cuando se almacenan datos no estructurados, como correos electrónicos o publicaciones en redes sociales. Sin embargo, algunas bases de datos de documentos ofrecen validación de esquemas, por lo que puede imponer algunas restricciones a la estructura.

Las bases de datos de documentos ofrecen capacidades de distribución integradas. Puede escalarlas horizontalmente en varios servidores sin afectar al rendimiento, lo que también es rentable. Además, las bases de datos de documentos proporcionan tolerancia a errores y disponibilidad a través de la replicación integrada.

El modelo de documentos funciona bien con casos de uso como la administración de contenido, los catálogos, la administración de sensores y más. Para cada caso de uso, cada documento es único y evoluciona con el tiempo.

Una base de datos de documentos es una excelente opción para aplicaciones de administración de contenido, como blogs y plataformas de video. Con una base de datos de documentos, cada entidad que rastrea la aplicación se puede almacenar como un único documento. La base de datos de documentos es una manera más intuitiva para que un desarrollador actualice una aplicación a medida que evolucionan los requisitos. Además, si el modelo de datos necesita cambiar, solo se deben actualizar los documentos afectados. No se requiere actualización del esquema y no es necesario tiempo de inactividad de la base de datos para realizar los cambios.

Las bases de datos de documentos son eficientes y efectivas para almacenar información de catálogo. Por ejemplo, en una aplicación de e-commerce, los diferentes productos generalmente tienen diferentes números de atributos. La administración de miles de atributos en bases de datos relacionales no es eficiente y afecta al rendimiento de lectura. Al utilizar una base de datos de documentos, los atributos de cada producto se pueden describir en un solo documento para que la administración sea fácil y la velocidad de lectura sea más rápida. Cambiar los atributos de un producto no afectará a otros.

La Internet de las cosas (IoT) ha hecho que las organizaciones recopilen regularmente datos de dispositivos inteligentes como sensores y medidores. Los datos del sensor suelen llegar como un flujo continuo de valores variables. Debido a problemas de latencia, es posible que algunos objetos de datos estén incompletos, duplicados o que falten. Además, debe recopilar un gran volumen de datos antes de poder filtrarlos o resumirlos para su análisis.

Los almacenes de documentos son más convenientes en este caso. Puede almacenar rápidamente los datos del sensor tal como están, sin limpiarlos ni ajustarlos a esquemas predeterminados. También puede escalarlo según sea necesario y eliminar documentos completos una vez que se hayan realizado los análisis.

Las bases de datos de documentos almacenan los datos como pares clave-valor en formato JSON. Puede leer y escribir documentos JSON en las bases de datos programáticamente.

JSON representa los datos de tres maneras:

Puede observar que el documento JSON contiene valores, matrices y objetos simples con bastante flexibilidad. Incluso puede tener una matriz con objetos JSON dentro de ella. Por lo tanto, las bases de datos orientadas a documentos le permiten crear una jerarquía de niveles ilimitados de objetos JSON incrustados. Depende totalmente de usted el esquema que quiera darle a su almacén de documentos.

Puede crear, leer, actualizar y eliminar documentos completos almacenados en la base de datos. Las bases de datos de documentos proporcionan un lenguaje de consulta o API que permite a los desarrolladores ejecutar las siguientes operaciones:

Una base de datos de clave-valor es una base de datos NoSQL que usa un método simple de clave-valor para almacenar datos. Almacena datos como un conjunto de pares clave-valor en los que una clave sirve como un identificador único. Tanto las claves como los valores pueden ser cualquier cosa, desde objetos simples hasta compuestos complejos.

Una base de datos orientada a documentos es un tipo especial de almacén de valores clave en el que las claves solo pueden ser cadenas. Además, el documento está codificado usando estándares como JSON o lenguajes relacionados como XML. También puede almacenar archivos PDF, archivos de imagen o documentos de texto directamente como valores.

Al consultar su almacén de documentos, puede leer el valor o una parte de un valor, especialmente si el valor es otro objeto JSON. Por ejemplo, puede tener {"book": {"id": 1,"price": $10}}, luego consultar book.price y la base de datos devolverá el valor 10. Las bases de datos de clave-valor siempre devuelven el valor completo con información de ID y precio.

Amazon DocumentDB (con compatibilidad con MongoDB) es un servicio nativo de base de datos de documentos JSON totalmente administrado que admite cargas de trabajo de documentos, incluido MongoDB. Los desarrolladores pueden utilizar el mismo código de aplicación, controladores y herramientas de MongoDB para ejecutar, administrar y escalar cargas de trabajo en Amazon DocumentDB. Puede disfrutar de un rendimiento, una escalabilidad y una disponibilidad con mejoras sin preocuparse por la administración de la infraestructura subyacente. Con Amazon DocumentDB puede:

• Escalar hasta millones de solicitudes de lectura y escritura por segundo con Amazon DocumentDB Elastic Clusters, con un impacto mínimo o nulo en el rendimiento y sin administración de la infraestructura subyacente.
• Almacenamiento y procesamiento desacoplados para que pueda aumentar el rendimiento de lectura con hasta 15 réplicas de lectura que comparten el mismo almacenamiento subyacente, sin tener que realizar escrituras en los nodos de réplica.
• Automatizar las tareas manuales indiferenciadas de administración de bases de datos sin gastos de licencia, incluido el aprovisionamiento de hardware, la aplicación de parches, la configuración y otras más.
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