# data[].attributes.body
Funcionamiento: Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave de valor sin servidor completamente administrada que está diseñada para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala. DynamoDB ofrece seguridad integrada, copias de seguridad continuas, replicación automatizada en varias regiones, almacenamiento de caché en memoria y herramientas de exportación de datos.

Casos de uso:

- Desarroolo de aplicaciones de software:  Cree aplicaciones de escala de Internet que sean compatibles con el caché y los metadatos del contenido de usuario que requieren alta concurrencia y conexiones para millones de usuarios y millones de solicitudes por segundo.

- Crea almacenes de metadatos multimedia:  Escale la capacidad de procesamiento y la concurrencia de las cargas de trabajo multimedia y de entretenimiento, tales como el contenido interactivo y streaming por video en tiempo real, y entregue latencia más baja con replicación en varias regiones en las regiones de AWS.

- Ofrece experiencias de venta minorista sin inconvenientes:  Utilice patrones de diseño para implementar carros de compras, motores de flujos de trabajo, seguimiento del inventario y perfiles de los clientes. DynamoDB admite eventos a escala extrema y de alto tráfico y puede gestionar millones de consultas por segundo.

- Escale plataformas de videojuegos:  Céntrese en impulsar la innovación sin gastos operativos. Cree su plataforma de juegos con datos del jugador, historial de sesión y tablas de clasificación para millones de usuarios simultáneos.

# data[].attributes.headline
Apache CouchDB ™ es una base de datos de documentos NoSQL de código abierto que recopila y almacena datos en formatos de documentos basados ​​en JSON. Le permite acceder a sus datos donde los necesite. El Protocolo de replicación Couch se lleva a cabo en una variedad de proyectos y productos que abarcan todos los entornos informáticos imaginables del servidor-clusters distribuidos globalmente , sobre los teléfonos móviles a los navegadores web . Almacene sus datos de forma segura , en sus propios servidores o con cualquier proveedor de nube líder. A sus aplicaciones web y nativas les encanta CouchDB, porque habla JSON de forma nativa y admite datos binarios para todas sus necesidades de almacenamiento de datos.

# data[].attributes.subject
Apache CouchDB ™ es una base de datos de documentos NoSQL de código abierto que recopila y almacena datos en formatos de documentos basados ​​en JSON. Le permite acceder a sus datos donde los necesite. El Protocolo de replicación Couch se lleva a cabo en una variedad de proyectos y productos que abarcan todos los entornos informáticos imaginables del servidor-clusters distribuidos globalmente , sobre los teléfonos móviles a los navegadores web . Almacene sus datos de forma segura , en sus propios servidores o con cualquier proveedor de nube líder. A sus aplicaciones web y nativas les encanta CouchDB, porque habla JSON de forma nativa y admite datos binarios para todas sus necesidades de almacenamiento de datos.

# data[].attributes.body
Escalabilidad: El diseño arquitectónico de CouchDB lo hace extremadamente adaptable al particionar bases de datos y escalar datos en múltiples nodos. CouchDB admite tanto la partición horizontal como la replicación para crear una solución fácilmente administrada para equilibrar las cargas de lectura y escritura durante la implementación de una base de datos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
CouchDB makes use of the ubiquitous HTTP protocol and JSON data format and is compatible with any software that supports them. CouchDB also works great with external tools like HTTP proxy servers, load balancers.

# data[].attributes.attachment_link.description
CouchDB makes use of the ubiquitous HTTP protocol and JSON data format and is compatible with any software that supports them. CouchDB also works great with external tools like HTTP proxy servers, load balancers.

# data[].attributes.headline
Oracle NoSQL Database Cloud Service, los desarrolladores pueden crear fácilmente aplicaciones utilizando modelos de base de datos de documentos, columnas y pares clave-valor, lo que ofrece tiempos de respuesta predecibles de milisegundos de un solo dígito con replicación de datos para lograr alta disponibilidad. El servicio ofrece transacciones ACID, escalado sin servidor, seguridad integral y precios bajos de pago por uso, incluida compatibilidad del 100% con Oracle NoSQL Database on-premises.

# data[].attributes.subject
Oracle NoSQL Database Cloud Service, los desarrolladores pueden crear fácilmente aplicaciones utilizando modelos de base de datos de documentos, columnas y pares clave-valor, lo que ofrece tiempos de respuesta predecibles de milisegundos de un solo dígito con replicación de datos para lograr alta disponibilidad. El servicio ofrece transacciones ACID, escalado sin servidor, seguridad integral y precios bajos de pago por uso, incluida compatibilidad del 100% con Oracle NoSQL Database on-premises.

# data[].attributes.body
Alexander Taype

# data[].attributes.attachment_link.title
Ejecute NoSQL Database en la nube u on-premises

# data[].attributes.attachment_link.description
Gestione datos con Oracle NoSQL para Internet of Things (IoT), detección de fraudes, juegos, publicidad digital, comercio electrónico, programas de fidelización de clientes y mucho más

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El camino del Cloud generalmente se inicia en migraciones a plataformas de Infraestructura como Servicio (IaaS); en donde realizamos un espejo virtual de nuestra estructura física, sobre la que desplegamos nuestras aplicaciones.

El siguiente paso llega cuando reconocemos que el verdadero valor y productividad de la Nube está en la Plataforma como Servicio (PaaS); y nos enfrentamos a nuevos retos en forma de la transformación y reconstrucción del software, en la búsqueda de la óptima relación coste/beneficio.

Y una de las decisiones iniciales que más impacto tiene, es adoptar el almacenamiento de nuestra información en Bases de datos como Servicio, al seleccionar cual vamos a utilizar en nuestro software; siendo las soluciones NoSQL, un primer paso asequible, de notable sencillez, potente y de coste contenido.

¿Por qué transformar hacia la sencillez?

Lo primero que hay que tener claro es que la adopción de este tipo de servicio no es una "bala de plata" que valga para todos los casos de uso. Es más, las bases de datos relacionales de toda la vida, tiene ventajas y desventajas inherentes, estudiadas y reconocidas sobre este tipo de servicios de almacenamiento.

Sin embargo, para aplicaciones que requieran una forma especialmente económica de almacenar los datos, que se adapten a las características de estos servicios WCS y que permitan cambiar la lógica de persistencia - la capa de almacenamientos de datos - de forma sencilla para migrar a las API de conexión, pueden ser una solución con un ratio de eficiencia excelente.

La clave está en la complejidad de la estructura de datos y de las operaciones relacionales que tengamos que realizar sobre el conjunto de tablas.

Las tres que vamos a analizar en este artículo, son del tipo Wide Column Store (WCS), herederas de este paper de BigTable, que define un almacenamiento en tablas bidimensionales en donde las primeras columnas son los índices (entre una y tres columnas) que identifican de forma inequívoca las filas horizontales que almacenan los registros. A continuación, se define un número indeterminado de columnas en donde se construye la estructura de campos de los registros, de forma totalmente flexible, basado en un formato clave/valor.

Esta aproximación dinámica de la estructura de datos permite evolucionar y transformar la persistencia de la información, sin estar constreñida por las rígidas convenciones de los sistemas relacionales.

También son plataformas con un rendimiento especialmente bueno, tanto en operaciones de lectura como de escritura, al tener un motor de base de datos muy sencillo, orientado a realizar solo lo que se necesita (Listar, Insertar, Actualizar y Borrar), sin pesados lenguajes de explotación como es SQL, y evitando tener que dar soporte a comandos complejos como pueden ser JOIN, GROUP, ORDER, etc.

En resumen, son ligeras, sencillas y rápidas. Y, al ser un servicio Cloud, nos permiten olvidarnos de gestionar el escalado, la alta disponibilidad y la partición de datos; siendo la propia plataforma quien se encarga de asegurar unos acuerdos de servicios (SLA) de más del 99.99%.

Las más sencillas, que no las menos potentes

En estos momentos, se está consolidando un monopolio tricefálico en las tecnologías Cloud, estando Amazon en cabeza con una presencia en el mercado de casi el 47%, seguido desde muy de lejos por Microsoft Azure con el 10%, y Google cerrando el club al estar rozando el 4%. El grupo genérico perseguidor está encabezado por IBM y su SoftLayer, que obtiene cerca de un 3%; completándose el restante 36% con una miríada de pequeñas plataformas.

Apache Cassandra es la base de datos WCS que reina de forma indiscutible en este segmento del mercado; pero no la hemos incluido en el análisis al no existir un servicio cloud que nos permita consumirla en formato PaaS.

Sin embargo, SimpleDB de Amazon, Azure Tables de Microsoft y Cloud BigTable de Google, sí que son servicios cloud de base de datos NoSQL, que representan el primer eslabón a la persistencia de información más allá del almacenamiento binario.

En la siguiente tabla se puede observar la comparativa directa de los tres servicios:

Hay que señalar que SimpleDB no es realmente una BD de tipo WCS, sino Key-value Store. Su funcionamiento es prácticamente igual que las del resto de la comparativa, teniendo su principal diferencia en que no está diseñada para grandes volúmenes de información, como si lo están sus contrincantes.

Sin embargo, la hemos incluido en la comparativa porque Amazon no tiene un servicio WCS, y DynamoDB - que si se puede utilizar de esta forma - se clasifica dentro de un nivel superior de complejidad en donde estaría acompañada por CosmosDB o similares.

Las tres magníficas

Utilizando las propias páginas para de cálculo de precios de las tres plataformas Cloud, nos hemos encontrado que los costes son dispares para configuraciones similares: noviembre del 2017, 1Tb. de almacenamiento, en los CPD de Irlanda, con la réplica geográfica por defecto.

Amazon SimpleDB: 281$/mes

Google BigTable: 174$/mes

Azure Tables: 75$/mes

Pero estos precios hay que cogerlos con cuidado, porque hay establecida una guerra sostenida que permite que haya una variación constante (a la baja) de los mismos; que cada calculadora solicita datos diferentes para realizar la previsión de costes; y que los tramos hasta el primer Gigabyte, son gratuitos en las tres Nubes.

Ciertamente no van a ser causas objetivas basadas en métricas de rendimiento o de volumetrías varias las que nos deberían hacer decantarnos por alguna de estas tres magníficas plataformas.

Son realmente rápidas tanto en operaciones de escritura como de lectura, tienen una capacidad de almacenamiento que solo tiene como límite nuestro presupuesto, y la disponibilidad, estabilidad y resiliencia están aseguradas por las Condiciones del Servicio.

Por lo cual cobran importancia factores menos obvios, como puede ser el conocimiento que tengamos del Cloud que lo soporta. Por ejemplo, si el equipo de desarrollo está habituado a entornos Microsoft, va a tender a utilizar Azure y las Tables Storage; en cambio, si la aplicación funciona sobre AWS, lo normal sería decantarse por SimpleDB de Amazon; y escogeríamos Google si nuestro lenguaje principal de trabajo fuese Go.

Si acaso señalar como ventaja o desventaja, según el caso, el que BigTable de Google utilice una Api de acceso propia, no tan conocida como la universal API RESTfull de Microsoft y Amazon.

La documentación en todos los casos es excelente y muy abundante en todas las Cloud, yendo un pasito por delante la de Microsoft - que está haciendo un esfuerzo hercúleo por solventar el que era su punto débil hace unos años.

Amazon ofrece, sin embargo, el servicio más longevo y - por ende - más maduro y conocido. Hay que reconocer que llevarle más de una década de ventaja a sus competidores proporciona una seguridad y estabilidad que no se deben olvidar.

Google, a su favor tiene que el servicio de Bigtable es utilizado de forma interna en plataformas tan exigentes como Analytics, Maps, Gmail, etc. confirmando que cumple con las características esperadas.

En resumen, para escoger entre Tables, SimpleDB o Bigtable, lo que hay que hacer es mirar alrededor: qué es lo que sabemos hacer, con qué se tiene que integrar y qué plataforma Cloud es la que mejor queremos trabajar.

Cualquiera de las tres es excelente.

Mas información | Comparativa en DB-Engines; Azure Tables Storage, Amazon SimpleDB, Google Bigtable

# data[].attributes.attachment_link.title
3 Bases de Datos NoSQL más populares para iniciarse en la Nube

# data[].attributes.attachment_link.description
El camino del Cloud generalmente se inicia en migraciones a plataformas de Infraestructura como Servicio (IaaS); en donde realizamos un espejo virtual de nuestra estructura física, sobre la que desplegamos nuestras aplicaciones.

# data[].attributes.body
Comparación entre SQL (tradicional) y una NoSQL

# data[].attributes.body
Los sistemas de BD NoSQL como Amazon DynamoDB utilizan modelos alternativos de administración de datos; por ejemplo, pares clave-valor o almacenamiento de documentos.
BD Relacionales: los daos se pueden consultar de manera flexible, pero las consultas son costosas y no escalan bien cuando hay mucho tráfico
En BD NoSQL como DynamoDB, existe un número limitado de métodos para consultar los datos; si se utiliza cualquier otro método diferente a estos, resultará más costoso y lento realizar las consultas. El esquema se diseña específicamente para que las consultas mas habituales y más importantes resulten lo más rápidas y económicas posible. Las estructuras de datos se ajustan a los requisitos específicos de los casos de uso de la organización.
Soledad Canaza

# data[].attributes.headline
Estos son algunos de los casos de uso habituales de NoSQL Database: Internet of Things (IoT), Aplicaciones móviles, Vista integral del cliente, Publicidad online, Juegos online, Red social, Big data en tiempo real, Detección de anomalías

# data[].attributes.subject
Estos son algunos de los casos de uso habituales de NoSQL Database: Internet of Things (IoT), Aplicaciones móviles, Vista integral del cliente, Publicidad online, Juegos online, Red social, Big data en tiempo real, Detección de anomalías

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.body
Definición NoSQL: son las bases de datos diseñadas para modelos de datos específicos y por lo tanto, tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones de uso actual.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Bases de datos no relacionales con excelente rendimiento y modelos de datos flexibles

Las bases de datos NoSQL están diseñadas específicamente para modelos de datos específicos y tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones modernas. Las bases de datos NoSQL son ampliamente reconocidas porque son fáciles de desarrollar, por su funcionalidad y el rendimiento a escala. Esta página incluye recursos que lo ayudan a comprender mejor las bases de datos NoSQL y comenzar a usarlas.

Bases de datos en AWS: la herramienta correcta para el trabajo adecuado

Las bases de datos NoSQL utilizan una variedad de modelos de datos para acceder y administrar datos. Estos tipos de bases de datos están optimizados específicamente para aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos, baja latencia y modelos de datos flexibles, lo que se logra mediante la flexibilización de algunas de las restricciones de coherencia de datos en otras bases de datos.

Considere el ejemplo de modelado del esquema para una base de datos simple de libros:

En una base de datos relacional, un registro de libros a menudo se enmascara (o "normaliza") y se almacena en tablas separadas, y las relaciones se definen mediante restricciones de claves primarias y externas. En este ejemplo, la tabla Libros tiene las columnas ISBN, Título del libro y Número de edición, la tabla Autores tiene las columnas IDAutor y Nombre de autor y, finalmente, la tabla Autor-ISBN tiene las columnas IDAutor e ISBN. El modelo relacional está diseñado para permitir que la base de datos aplique la integridad referencial entre tablas en la base de datos, normalizada para reducir la redundancia y, generalmente, está optimizada para el almacenamiento.

En una base de datos NoSQL, el registro de un libro generalmente se almacena como un documento JSON. Para cada libro, el elemento, ISBN, Título del libro, Número de edición, Nombre autor y IDAutor se almacenan como atributos en un solo documento. En este modelo, los datos están optimizados para un desarrollo intuitivo y escalabilidad horizontal.

Las bases de datos NoSQL se adaptan perfectamente a muchas aplicaciones modernas, como dispositivos móviles, web y juegos, que requieren bases de datos flexibles, escalables, de alto rendimiento y altamente funcionales para proporcionar excelentes experiencias de usuario.

Flexibilidad: las bases de datos NoSQL generalmente ofrecen esquemas flexibles que permiten un desarrollo más rápido y más iterativo. El modelo de datos flexible hace que las bases de datos NoSQL sean ideales para datos semiestructurados y no estructurados.

Escalabilidad: las bases de datos NoSQL generalmente están diseñadas para escalar usando clústeres distribuidos de hardware en lugar de escalar añadiendo servidores caros y sólidos. Algunos proveedores de la nube manejan estas operaciones en segundo plano, como un servicio completamente administrado.

Alto rendimiento: la base de datos NoSQL está optimizada para modelos de datos específicos y patrones de acceso que permiten un mayor rendimiento que el intento de lograr una funcionalidad similar con bases de datos relacionales.

Altamente funcional: las bases de datos NoSQL proporcionan API altamente funcionales y tipos de datos que están diseñados específicamente para cada uno de sus respectivos modelos de datos.

Clave-valor: las bases de datos clave-valor son altamente divisibles y permiten escalado horizontal a escalas que otros tipos de bases de datos no pueden alcanzar. Los casos de uso como juegos, tecnología publicitaria e IoT se prestan particularmente bien con el modelo de datos clave-valor. Amazon DynamoDB está diseñado para proporcionar una latencia de milisegundos constate de un solo dígito para cualquier escala de cargas de trabajo. Este rendimiento sistemático es uno de los principales elementos que explican por qué la característica de historias de Snapchat, que incluye la carga de trabajo de escritura de almacenamiento más grande de Snapchat, se trasladó a DynamoDB.

Documentos: en el código de aplicación, los datos se representan a menudo como un objeto o un documento de tipo JSON porque es un modelo de datos eficiente e intuitivo para los desarrolladores. Las bases de datos de documentos facilitan a los desarrolladores el almacenamiento y la consulta de datos en una base de datos mediante el uso del mismo formato de modelo de documento que emplean en el código de aplicación. La naturaleza flexible, semiestructurada y jerárquica de los documentos y las bases de datos de documentos permite que evolucionen según las necesidades de las aplicaciones. El modelo de documentos funciona bien con catálogos, perfiles de usuario y sistemas de administración de contenido en los que cada documento es único y evoluciona con el tiempo. Amazon DocumentDB (con compatibilidad para MongoDB) y MongoDB son bases de datos de documentos conocidas que proporcionan API poderosas e intuitivas para un desarrollo flexible e iterativo.

Gráficos: el propósito de una base de datos de gráficos es facilitar la creación y la ejecución de aplicaciones que funcionan con conjuntos de datos altamente conectados. Los casos de uso típicos para una base de datos de gráficos incluyen redes sociales, motores de recomendaciones, detección de fraude y gráficos de conocimiento. Amazon Neptune es un servicio de base de datos de gráficos completamente administrado. Neptune admite tanto el modelo de Property Graph como el Resource Description Framework (RDF), que ofrece la opción de dos API de gráficos: TinkerPop y RDF/SPARQL. Las bases de datos de gráficos populares incluyen Neo4j y Giraph.

En memoria: las aplicaciones de juegos y tecnología publicitaria tienen casos de uso como tablas de clasificación, tiendas de sesión y análisis en tiempo real que requieren tiempos de respuesta de microsegundos y pueden tener grandes picos de tráfico en cualquier momento. Amazon ElastiCache ofrece Memcached y Redis, para servir cargas de trabajo de baja latencia y alto rendimiento, como McDonald's, en las que no se pueden servirse con almacenes de datos basados en disco. Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) es otro ejemplo de un almacén de datos especialmente diseñado. DAX hace que DynamoDB lea una orden de magnitud más rápida.

Buscar: muchas aplicaciones generan registros para ayudar a los desarrolladores a solucionar problemas. Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) está diseñado para proporcionar visualizaciones en tiempo real y análisis de datos generados por máquinas al indexar, agregar y buscar registros y métricas semiestructuradas. Amazon ES también es un poderoso motor de búsqueda de alto rendimiento para casos de uso de búsqueda de texto completo. Expedia está utilizando más de 150 dominios de Amazon ES, 30 TB de datos y 30 mil millones de documentos para una variedad de casos de uso críticos, que van desde el monitoreo operativo y la resolución de problemas, hasta el seguimiento de la pila de aplicaciones distribuidas y la optimización de precios.

Durante décadas, el modelo de datos predominante utilizado para el desarrollo de aplicaciones era el modelo de datos relacional empleado por bases de datos relacionales como Oracle, DB2, SQL Server, MySQL y PostgreSQL. No fue sino hasta mediados y finales de la década del 2000 que otros modelos de datos comenzaron a adoptarse y aumentó su uso significativamente. Para diferenciar y categorizar estas nuevas clases de bases de datos y modelos de datos, se acuñó el término "NoSQL". Con frecuencia, los términos "NoSQL" y "no relacional" se usan indistintamente.

Aunque hay muchos tipos de bases de datos NoSQL con distintas características, en la tabla siguiente se muestran algunas de las diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL.

La siguiente tabla compara la terminología utilizada por las bases de datos NoSQL seleccionadas con la terminología utilizada por las bases de datos SQL.

SQL

MongoDB

DynamoDB

Cassandra

Couchbase

Clave principal

ObjectId

Clave principal

Clave principal

ID del documento

# data[].attributes.attachment_link.title
Bases de datos no relacionales | Bases de datos de gráficos | AWS

# data[].attributes.attachment_link.description
¿Qué es una base de datos NoSQL? Son las bases de datos no relacionales de alto desempeño. Trabajan con diferentes modelos de datos entre ellos los documentos, las bases de datos gráficos, las claves-valores y columnas. Visite nuestra web para saber más.

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.headline
Amazon DynamoDB: Servicio de base de datos NoSQL rápido y flexible para el rendimiento de milisegundos de un solo dígito a cualquier escala. Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave de valor sin servidor completamente administrada que está diseñada para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala. DynamoDB ofrece seguridad integrada, copias de seguridad continuas, replicación automatizada en varias regiones, almacenamiento de caché en memoria y herramientas de exportación de datos.

# data[].attributes.subject
Amazon DynamoDB: Servicio de base de datos NoSQL rápido y flexible para el rendimiento de milisegundos de un solo dígito a cualquier escala. Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave de valor sin servidor completamente administrada que está diseñada para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala. DynamoDB ofrece seguridad integrada, copias de seguridad continuas, replicación automatizada en varias regiones, almacenamiento de caché en memoria y herramientas de exportación de datos.

# data[].attributes.body
Alexander Taype

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Amazon DynamoDB

Funcionamiento

Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave de valor sin servidor completamente administrada que está diseñada para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala. DynamoDB ofrece seguridad integrada, copias de seguridad continuas, replicación automatizada en varias regiones, almacenamiento de caché en memoria y herramientas de exportación de datos.

Hacer clic para ampliar

Desarrolle aplicaciones de software

Cree aplicaciones de escala de Internet que sean compatibles con el caché y los metadatos del contenido de usuario que requieren alta concurrencia y conexiones para millones de usuarios y millones de solicitudes por segundo.

Escale la capacidad de procesamiento y la concurrencia de las cargas de trabajo multimedia y de entretenimiento, tales como el contenido interactivo y streaming por video en tiempo real, y entregue latencia más baja con replicación en varias regiones en las regiones de AWS.

Ofrezca experiencias de venta minorista sin inconvenientes

Utilice patrones de diseño para implementar carros de compras, motores de flujos de trabajo, seguimiento del inventario y perfiles de los clientes. DynamoDB admite eventos a escala extrema y de alto tráfico y puede gestionar millones de consultas por segundo.

Escale plataformas de videojuegos

Céntrese en impulsar la innovación sin gastos operativos. Cree su plataforma de juegos con datos del jugador, historial de sesión y tablas de clasificación para millones de usuarios simultáneos.

Amplíe sus conocimientos

Consulte la documentación de DynamoDB con una guía para desarrolladores y una guía de referencia de la API.

Lea la documentación "

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS | Servicio de base de datos gestionada NoSQL (DynamoDB)

# data[].attributes.attachment_link.description
Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de valor de clave, sin servidor y completamente administrada que se ejecuta en aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala, con seguridad integrada, copias de seguridad continuas y replicación automatizada en varias regiones.

# data[].attributes.headline
Entre las ventajas más significativas de los sistemas No SQL podemos destacar:                    Se ejecutan en máquinas con pocos recursos: Estos sistemas, a diferencia de los sistemas basados en SQL, no requieren de apenas computación, por lo que se pueden montar en máquinas de un costo más reducido. Escalabilidad horizontal: Para mejorar el rendimiento de estos sistemas simplemente se consigue añadiendo más nodos, con la única operación de indicar al sistema cuáles son los nodos que están disponibles. Pueden manejar gran cantidad de datos: Esto es debido a que utiliza una estructura distribuida, en muchos casos mediante tablas Hash. No genera cuellos de botella: El principal problema de los sistemas SQL es que necesitan transcribir cada sentencia para poder ser ejecutada, y cada sentencia compleja requiere además de un nivel de ejecución aún más complejo, lo que constituye un punto de entrada en común, que antemuchas peticiones puede ralentizar el sistema.      

# data[].attributes.subject
Entre las ventajas más significativas de los sistemas No SQL podemos destacar:                    Se ejecutan en máquinas con pocos recursos: Estos sistemas, a diferencia de los sistemas basados en SQL, no requieren de apenas computación, por lo que se pueden montar en máquinas de un costo más reducido. Escalabilidad horizontal: Para mejorar el rendimiento de estos sistemas simplemente se consigue añadiendo más nodos, con la única operación de indicar al sistema cuáles son los nodos que están disponibles. Pueden manejar gran cantidad de datos: Esto es debido a que utiliza una estructura distribuida, en muchos casos mediante tablas Hash. No genera cuellos de botella: El principal problema de los sistemas SQL es que necesitan transcribir cada sentencia para poder ser ejecutada, y cada sentencia compleja requiere además de un nivel de ejecución aún más complejo, lo que constituye un punto de entrada en común, que antemuchas peticiones puede ralentizar el sistema.      

# data[].attributes.body
Flor Tripul

# data[].attributes.headline
MongoDB : Base de datos orientada a documentos, los registros se guardan en formato json. Amazon DocumentDB es la solucion compatible de AWS con Mongodb .  Azure Cosmos DB permite almacenar datos tipos documentos ademas de otros formatoz , Clave-valor , grafos , columnas etc

# data[].attributes.subject
MongoDB : Base de datos orientada a documentos, los registros se guardan en formato json. Amazon DocumentDB es la solucion compatible de AWS con Mongodb .  Azure Cosmos DB permite almacenar datos tipos documentos ademas de otros formatoz , Clave-valor , grafos , columnas etc

# data[].attributes.body
Alvaro Gamboa

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La gestión de los datos de compromiso y de aplicaciones, para redes masivas de usuarios móviles o de dispositivos remotos, puede ser una pesadilla de escalabilidad y de disponibilidad.

El problema es que la mayoría de las bases de datos requiere que las actualizaciones ocurran en bases de datos centrales "maestras". Esto puede causar cuellos de botella en el rendimiento, y también puede prevenir que las aplicaciones se ejecuten si la conexión con la base de datos principal no está disponible.

Una base de datos en la nube como IBM Cloudant® le permite empujar el acceso a la base de datos al extremo más lejos de la red, como: dispositivos móviles, instalaciones remotas, sensores y productos habilitados para Internet, de modo que puede ampliar y permitir que las aplicaciones continúen ejecutándose mientras están offline.

Las bases de datos híbridas crean una nube de datos híbrida distribuida para incrementar el rendimiento, el alcance, el tiempo de actividad, la movilidad y los ahorros:

Empiece con poco y crezca mucho.

Escale elásticamente bajo demanda.

Los clústeres pueden extenderse a varios centros de datos.

Gestione su nube usted mismo, o deje que el proveedor la gestione por usted.

Mezcle y e iguale los proveedores en la nube para optimizar el alcance geográfico, los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los requisitos de precios y de regulación.

Ésta es la vía de acceso a la nube híbrida que acomoda las necesidades de gestión de datos en crecimiento, no las necesidades de infraestructura. Las organizaciones pueden optimizar continuamente la capa de datos por razones de costo, rendimiento, seguridad y alcance. Pueden desglosar sus datos, distribuirlos y acercarlos a sus usuarios.

Por ejemplo, las organizaciones financieras están adoptando el concepto híbrido mediante la utilización de la base de datos como repositorio central para todos sus diferentes orígenes de datos y, después, entregan estos datos financieros en formato JSON. Posteriormente, estos datos se distribuyen hacia la base de datos como servicio y se replican en las regiones geográficas de todo el mundo.

Si un cliente de Singapur tiene que esperar más de 4 segundos para que los datos de su aplicación móvil se reciban desde una base de Nueva Jersey, es muy probable que ese cliente no vuelva a usar esa aplicación. La base de datos como servicio puede replicar los datos, distribuirlos inmediatamente y ofrecer acceso a ellos casi en tiempo real en todo el mundo.

Las bases de datos en la nube pueden recopilar, entregar, replicar y llevar al límite todos sus datos usando el concepto nuevo de nube híbrida. Los usuarios ya no tienen que implementar el middleware dependiente para entregar las solicitudes de la base de datos a cualquier lugar del mundo. Pueden conectar aplicaciones directamente a su base de datos.

# data[].attributes.attachment_link.description
Es un servicio de base de datos que está construido y que se puede acceder por medio de una plataforma en la nube. Obtenga más información acerca de las soluciones de base de datos de la nube.

# data[].attributes.body
Las bases de datos NoSQL están diseñadas para varios patrones de acceso a datos que incluyen aplicaciones de baja latencia. Las bases de datos de búsqueda NoSQL están diseñadas para hacer análisis sobre datos semiestructurados. El modelo relacional normaliza los datos en tablas conformadas por filas y columnas.

Algunas de las razones que nos pueden llevar a decantarnos por el uso de las bases de datos NoSQL en lugar de las clásicas SQL son:

- Cuando el volumen de los datos crece muy rápidamente en momentos puntuales, pudiendo llegar a superar el Terabyte de información.

- Cuando la escalabilidad de la solución relacional no es viable tanto a nivel de costes como a nivel técnico.

- Cuando tenemos elevados picos de uso del sistema por parte de los usuarios en múltiples ocasiones.

- Cuando el esquema de la base de datos no es homogéneo, es decir, cuando en cada inserción de datos la información que se almacena puede tener campos distintos.

Tipos de bases de datos NoSQL

1.- Bases de datos clave – valor

Son el modelo de base de datos NoSQL más popular, además de ser la más sencilla en cuanto a funcionalidad. En este tipo de sistema, cada elemento está identificado por una llave única, lo que permite la recuperación de la información de forma muy rápida, información que habitualmente está almacenada como un objeto binario (BLOB). Se caracterizan por ser muy eficientes tanto para las lecturas como para las escrituras. Algunos ejemplos de este tipo son Cassandra, BigTable o HBase.

2.- Bases de datos documentales

Este tipo almacena la información como un documento, generalmente utilizando para ello una estructura simple como JSON o XML y donde se utiliza una clave única para cada registro. Este tipo de implementación permite, además de realizar búsquedas por clave–valor, realizar consultas más avanzadas sobre el contenido del documento. Son las bases de datos NoSQL más versátiles. Se pueden utilizar en gran cantidad de proyectos, incluyendo muchos que tradicionalmente funcionarían sobre bases de datos relacionales. Algunos ejemplos de este tipo son MongoDB o CouchDB.

3.- Bases de datos en grafo

En este tipo de bases de datos, la información se representa como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se puede hacer uso de la teoría de grafos para recorrerla. Para sacar el máximo rendimiento a este tipo de bases de datos, su estructura debe estar totalmente normalizada, de forma que cada tabla tenga una sola columna y cada relación dos. Este tipo de bases de datos ofrece una navegación más eficiente entre relaciones que en un modelo relacional. Algunos ejemplos de este tipo son Neo4j, InfoGrid o Virtuoso.

4.- Bases de datos orientadas a objetos

En este tipo, la información se representa mediante objetos, de la misma forma que son representados en los lenguajes de programación orientada a objetos (POO) como ocurre en JAVA, C# o Visual Basic .NET. Algunos ejemplos de este tipo de bases de datos son Zope, Gemstone o Db4o.

# data[].attributes.headline
Por norma general, las soluciones NoSQL distribuyen los datos en varios servidores. Si aumenta el volumen de datos, simplemente se añaden nuevos servidores. Así, las bases de datos NoSQL pueden almacenar grandes cantidades de datos sin ningún problema, por lo que son especialmente adecuados para aplicaciones de Big Data.

# data[].attributes.subject
Por norma general, las soluciones NoSQL distribuyen los datos en varios servidores. Si aumenta el volumen de datos, simplemente se añaden nuevos servidores. Así, las bases de datos NoSQL pueden almacenar grandes cantidades de datos sin ningún problema, por lo que son especialmente adecuados para aplicaciones de Big Data.

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.body
En resumen, para manipular enormes cantidades de información de manera muy rápida los Sistemas NoSQL trabajan mejor que los sistemas de base de datos tradicionales, sin embargo para muchísimas aplicaciones la solución está en las bases de datos tradicionales

# data[].attributes.headline
Organizan los grandes volúmenes de datos con técnicas más flexibles, como, por ejemplo, documentos, gráficos, pares de valores y columnas. Por ello, los sistemas NoSQL son ideales para aplicaciones en las que se procesan grandes volúmenes de datos y que requieren estructuras flexibles.

# data[].attributes.subject
Organizan los grandes volúmenes de datos con técnicas más flexibles, como, por ejemplo, documentos, gráficos, pares de valores y columnas. Por ello, los sistemas NoSQL son ideales para aplicaciones en las que se procesan grandes volúmenes de datos y que requieren estructuras flexibles.

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.headline
ofrecen un modelo de datos alternativo en el que se pueden almacenar y procesar muchos datos distintos. Las estructuras de datos resultantes son potentes y flexibles, y cuentan con la capacidad de reaccionar rápidamente a distintas exigencias.

# data[].attributes.subject
ofrecen un modelo de datos alternativo en el que se pueden almacenar y procesar muchos datos distintos. Las estructuras de datos resultantes son potentes y flexibles, y cuentan con la capacidad de reaccionar rápidamente a distintas exigencias.

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.headline
Estos son los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL: 1.-Bases de datos de documentos.2.-Tiendas de valores clave.3.-Bases de datos orientadas a columnas.4.-Bases de datos gráficas.

# data[].attributes.subject
Estos son los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL: 1.-Bases de datos de documentos.2.-Tiendas de valores clave.3.-Bases de datos orientadas a columnas.4.-Bases de datos gráficas.

# data[].attributes.headline
Las bases de datos NoSQL generalmente ofrecen esquemas flexibles que permiten un desarrollo más rápido y más iterativo.

# data[].attributes.subject
Las bases de datos NoSQL generalmente ofrecen esquemas flexibles que permiten un desarrollo más rápido y más iterativo.

# data[].attributes.body
Jhonatan Santos

# data[].attributes.body
Investigar sobre el uso de los modelos de base de datos nosql en la nube. Se pretende realizar una comparacion entre los principales servicios y aplicaciones.