Los datos lo son todo. Y, por extensión, también lo son las bases de datos. Aquí hay algunas opciones fantásticas de código abierto para su próximo proyecto espectacular.
Por un dominio mundialateAunque durante tanto tiempo han sido utilizados por trajes de bases de datos como Oracle y SQL Server, ahora parece haber una avalancha interminable de soluciones. Una parte de la razón es la innovación impulsada por el código abierto.ally desarrolladores talentosos que desean rascarse la picazón y crear algo que puedan revel en.
La otra parte es el surgimiento de nuevos modelos comerciales, en los que las empresas mantienen una versión comunitaria de su producto para ganar participación y tracción al mismo tiempo que brindan una oferta comercial complementaria.
¿El resultado?
Más bases de datos de las que uno puede mantener. No hay una estadística oficial sobre esto, pero estoy bastante seguro de que tenemos más de cien opciones disponibles hoy si combina todo, desde bases de datos de objetos específicos de pila hasta proyectos no tan populares de universidades.
Sé; también me asusta. Demasiadas opciones, demasiada documentación para revisar, y una vida tan corta. 🙂
Es por eso que decidí escribir este artículo, presentando diez de las mejores bases de datos que puede utilizar para mejorar sus soluciones, ya sea para suself u otras personas.
Sin MySQL
Tenga en cuenta: esta lista no contendrá MySQL, aunque podría decirse que es la solución de base de datos de código abierto más popular que existe.
¿Por qué?
Simplemente porque MySQL está en todas partes: es lo que todos aprenden primero, está respaldado por virtually todos los CMS o marcos que existen, y es muy, muy bueno para la mayoría de los casos de uso. En otras palabras, no es necesario "descubrir" MySQL. 🙂
Dicho esto, tenga en cuenta que las siguientes no son necesariamente alternativas a MySQL. En algunos casos, pueden ser, mientras que en otros, son una solución completamente diferente para una necesidad completamente diferente. No se preocupe, ya que hablaré sobre sus usos también.
Nota especial: compatibilidad
Antes de comenzar, también debo mencionar que la compatibilidad es algo que debes tener en cuenta. Si tienes un proyecto que, por quéatePor esta razón, solo admite un motor de base de datos en particular, sus opciones están prácticamente divididas.
Por ejemplo, si utiliza WordPress, este artículo no le servirá de nada. 🙂 De manera similar, aquellos que ejecutan sitios estáticos en JAMStack no ganarán nada si buscan alternativas con demasiada seriedad.
Depende de usted descubrir la ecuación de compatibilidad. Sin embargo, si tiene un espacio en blanco slate y la arquitectura depende de usted, aquí hay algunas recomendaciones interesantes.
PostgreSQL
Si eres del país PHP (WordPress, Magento, Drupal, etc.), entonces PostgreSQL te sonará extraño. Sin embargo, este software de base de datos relacional existe desde 1997 y es la mejor opción en comunidades como Ruby, Python, Go, etc.
De hecho, muchos desarrolladores inclusoally “graduadoate”a PostgreSQL por las características que ofrece o simplemente por su estabilidad. Es difícil convencer a alguien en un breve artículo como este, pero piense en PostgreSQL como un producto cuidadosamente diseñado que nunca le defrauda.
Hay muchos buenos Clientes SQL disponible para conectarse a la base de datos PostgreSQL para administración y desarrollo.
Características únicas
PostgreSQL tiene varias características fascinantes en comparación con otras bases de datos relacionales (específicasally, MySQL), como por ejemplo:
- Tipos de datos integrados para matriz, rango, UUID, geolocalización, etc.
- Soporte nativo para almacenamiento de documentos (estilo JSON), XML y almacenamiento de valor clave (Hstore)
- Syncronoso y unsyncreplicación cronosa
- Scriptable en PL, Perl, Python y más
- Búsqueda de texto completo
Mis favoritos personales son el motor de geolocalización (que elimina la molestia de trabajar con aplicaciones basadas en la ubicación; intente buscar todos los puntos cercanos manualmente).ally, y sabrás a qué me refiero) y soporte para matrices (muchos proyectos MySQL se deshacen por falta de matrices, optando en su lugar por la infame separación por comasatecuerdas d).
Cuándo usar PostgreSQL
PostgreSQL es siempre una mejor opción que cualquier otro motor de base de datos relacional. Es decir, si estás iniciando un nuevo proyecto y has sido bitdiez por MySQL antes, es un buen momento para considerar PostgreSQL. Tengo amigos que dejaron de luchar contra los misteriosos fallos de bloqueo transaccional de MySQL y siguieron adelante de forma permanente. Si decides lo mismo, no estarás exagerando.
PostgreSQL también tiene una clara ventaja si necesita instalaciones NoSQL parciales para un modelo de datos híbrido. Dado que el almacenamiento de documentos y valores clave se admite de forma nativa, no es necesario buscar, instalar, aprender y mantener otra solución de base de datos.
Cuando no usa PostgreSQL
PostgreSQL no tiene sentido cuando su modelo de datos no es relacional y/o cuando tiene requisitos arquitectónicos muy específicos. Por ejemplo, considere Analytics, donde constantemente se crean nuevos informes.ated a partir de datos existentes. Estos sistemas requieren mucha lectura y sufren cuando se les impone un esquema estricto. Claro, PostgreSQL tiene un motor de almacenamiento de documentos, pero las cosas empiezan a desmoronarse cuando se trata de grandes conjuntos de datos.
En otras palabras, use siempre PostgreSQL a menos que sepa al 100% lo que está haciendo. 🙂
Consulta este Curso de SQL y PostgreSQL para principiantes si está interesado en aprender más.
MariaDB
MariaDB era created como reemplazo de MySQL por la misma persona que desarrolló MySQL.
¿Confuso?
Bueno, en realidadally, después de que Oracle se hiciera cargo de MySQL en 2010 (al adquirir Sun Microsystems, que, por incidenteally, así es también como Oracle llegó a controlar Java), el creador de MySQL inició un nuevo proyecto de código abierto llamado MariaDB.
¿Por qué importan todos estos detalles aburridos? Es porque MariaDB fue creada.ated desde la misma base de código que el de MySQL (en el mundo del código abierto, esto se conoce como "bifurcar" un proyecto existente). Como resultado, MariaDB se presenta como un reemplazo “directo” de MySQL.
Es decir, si estás usando MySQL y quieres migrarate para MariaDB, la process is tan fácil que simplemente no lo vas a creer.
Unfortunately, esa migración es una vía de sentido único. No es posible volver de MariaDB a MySQL y, si intenta usar la fuerza, ¡se garantiza la corrupción permanente de la base de datos!
Las características únicas
Si bien MariaDB es esencialally un clon de MySQL, no es estrictamente cierto. Desde la introducción de la base de datos, las diferencias entre las dos han sido growEn g. Al momento de escribir este artículo, adoptar MariaDB debe ser una decisión bien pensada de su parte. Dicho esto, hay muchas cosas nuevas en MariaDB que pueden ayudarte a realizar esta transición:
- Verdaderamente libre y abierto: ya que no existe una corporación únicaate entidad que controla MariaDB, puede estar libre de licencias predatorias repentinas y otras preocupaciones.
- Varias opciones más de motores de almacenamiento para necesidades especializadas: por ejemplo, el motor Spider para transacciones distribuidas; ColumnStore para almacenamiento masivo de datos; el motor ColumnStore para almacenamiento distribuido paralelo; y muchos muchos mas.
- Mejoras de velocidad sobre MySQL, especialmenteally gracias al motor de almacenamiento Aria para consultas complejas.
- Columnas dinámicas para diferentes rows en una mesa
- Mejores capacidades de replicación (por ejemplo, replicación de múltiples fuentes)
- Varias funciones JSON
- Columnas virtuales
. . . Y muchos muchos mas. Es agotador mantenerse al día con todas las funciones de MariaDB. 🙂
Cuando usar MariaDB
Si desea un verdadero reemplazo de MySQL, debe usar MariaDB, ya que quieren permanecer en la curva de innovación y no planean regresar a MySQL nuevamente. Un caso de uso excelente es el uso de nuevos motores de almacenamiento en MariaDB para complementar el modelo de datos relacionales existente de su proyecto.
Cuando no usar MariaDB
La compatibilidad con MySQL es la única preocupación aquí. Dicho esto, se está volviendo un problema menor a medida que proyectos como WordPress, Joomla, Magento, etc., han comenzado a admitir MariaDB. Mi consejo sería no usar MariaDB para engañar a un CMS que no lo admite, ya que muchos trucos específicos de la base de datos bloquearán el sistema fácilmente.
Mira la diferencia entre MariaDB frente a MySQL y Guía de instalación de MariaDB.
Cucarachas
El equipo detrás de CockroachDB parece estar compuesto por masoquistas. Con un nombre de producto como ese, seguramente quieren poner todas las probabilidades en su contra y aún así ganar.
Bueno, no exactamente.
La idea detrás de "cucaracha" es que es un insecto construido para sobrevivir. Pase lo que pase: depredadores, inundaciones, oscuridad eterna, comida podrida, bombardeos, la cucaracha encuentra la manera de sobrevivir y multiplicarse.
La idea es que el equipo detrás de CockroachDB (compuesto por ex ingenieros de Google) estaba frustrado.ated con las limitaciones de las soluciones SQL tradicionales cuando se trata de gran escala. Eso es porque, históricoally, se suponía que las soluciones SQL debían alojarse en una sola máquina (los datos no eran tan grandes). Durante mucho tiempo, no hubo forma de crear un grupo de bases de datos que ejecutaran SQL, razón por la cual MongoDB captó tanta atención.
Incluso cuando la replicación y la agrupación en clústeres aparecieron en MySQL, PostgreSQL y MariaDB, fue, en el mejor de los casos, doloroso. CoackroachDB quiere cambiar eso, trayendo effortmenos fragmentación, agrupación en clústeres y alta disponibilidad para el mundo de SQL.
Cuándo usar CockroachDB
Cucarachas es el sueño del arquitecto de sistemas hecho realidad. Si jura por SQL y ha estado hirviendo a fuego lento con las capacidades de escalado de MongoDB, le encantará CockroachDB. Ahora puede configurar rápidamente un clúster, enviarle consultas y dormir tranquilo por la noche. 🙂
Cuando no usar CockroachDB
Más vale el diablo conocido que el que no conoces. Con esto quiero decir que si su RDBMS existente está funcionando bien para usted y cree que puede manejar los problemas de escala que trae, continúe con él. CockroachDB es un producto nuevo para todos los genios involucrados, y no querrás tener que luchar contra él. later en. Otra razón importante es la compatibilidad con SQL: si está haciendo cosas SQL exóticas y confía en él para cosas críticas, CockroachDB presentará demasiados casos extremos para su gusto.
De ahora en adelante, consideraremos soluciones de base de datos que no sean SQL (o NoSQL, como se le llama) para necesidades altamente especializadas.
casa de clics
¿Está buscando un sistema de base de datos OLAP rápido y de código abierto?
Ir por casa de clics.
Utiliza cada hardware en su máximo potencial para abordar cada consulta más rápido. El peak rendimiento de processhaciendo una consulta usually sigue siendo más de dos terabytes por segundo. Para evitar un aumento de latency, las lecturas son automáticas balanceadasally entre las réplicas sanas.
Soporta multi-master async replicación y puede implementarla en diferentes centros de datos. Como los nodos se mantienen iguales, puede evitar incluso puntos de falla únicos. El tiempo de inactividad de un solo nodo o de todo el centro de datos nunca afectará la disponibilidad del sistema en términos de escrituras y lecturas.
ClickHouse es muy fácil de usar y sencillo. Agiliza los datos processing, coloca todos sus datos en un sistema de manera organizada y está disponible instantáneamente para crear informes. Además, el dialecto SQL ayuda a expresar el resultado sin utilizar ninguna API no estándar, que puede obtener en sistemas alternativos.
Puede confiar en este sistema de gestión de bases de datos para configurarlo como un sistema distribuido que esté ubicadoated en separarate Nodos sin puntos de falla. Sumaally, sus características de seguridad son sólidas, incluyendo enterprise-Mecanismos de seguridad y a prueba de fallos en caso de errores humanos.
ClickHouse puede process consultas más rápido en comparación con los sistemas orientados a filas que tienen la misma capacidad de CPU y rendimiento de E/S. Su formato de almacenamiento de datos en columnas ayuda a mantener más datos dentro de la RAM, lo que resulta en tiempos de respuesta más cortos.
El costo total de propiedad se puede reducir mediante hardware básico que tenga unidades de disco rotativas en lugar de usar NVMe/SSD sin sacrificar l.atency para las consultas. Se esfuerza por lograr la eficiencia de la CPU, optimiza el acceso a la unidad de disco y minimiza las transferencias de datos.
Además, gracias a su base de datos SQL repleta de funciones, puede process tu consulta en poco tiempo, únete a co-locatedatos analizados y distribuidos, gestionar información desnormalizada de manera eficiente y más. ClickHouse escala el horizonteally y verticalally y se adapta fácilmente para funcionar en un solo servidor o en clústeres con miles de nodos.
Utilice ClickHouse para análisis web y de aplicaciones, telecomunicaciones, redes publicitarias, juegos en línea, IoT, inteligencia empresarial , finanzas, comercio electrónico, monitoring, y más.
Se integraates con Hadoop, Postgres y MySQL.
Si no está listo para instalar y configurar un servidor, puede probar Kamatera que ofrece ClickHouse con un solo clic.
Neo4j
Uno de los avances más significativos de la última década son los datos conectados. El mundo que nos rodea no está dividido en tablas y rows y boxes: es un desastre gigante con todo conectado con casi todo lo demás.
Las redes sociales son un buen ejemplo, y construir un modelo de datos similar usando SQL o incluso bases de datos basadas en documentos es una pesadilla.
Eso es porque la estructura de datos ideal para estas soluciones es el gráfico, que es una bestia completamente diferente. Y para eso, necesita una base de datos gráfica como Neo4j.
El ejemplo anterior fue tomado directamente del NeoSitio web 4j y muestra cómo los estudiantes universitarios están conectados con sus departamentos y cursos. Un modelo de datos de este tipo es simplemente imposible con SQL, ya que será difícil evitar bucles infinitos y desbordamientos de memoria.
Las características únicas
Bases de datos son únicos en sí mismos y Neo4j es prácticamente la única opción para trabajar con gráficos. Como resultado, ¿quéateTodas las características que tiene son únicas. 🙂
- Soporte para aplicaciones transaccionales y análisis de gráficos.
- Habilidades de transformación de datos para asimilar datos tabulares a gran escala en gráficos.
- Lenguaje de consulta especializado (Cypher) para consultar la base de datos de gráficos
- Funciones de visualización y descubrimiento
Es un punto discutible discutir cuándo usar Neo4j y cuando no. Si necesita relaciones basadas en gráficos entre sus datos, necesita Neo4j. 🙂
MongoDB
MongoDB fue la primera base de datos no relacional que tuvo un gran éxito waves en la industria tecnológica y continúa dominandoate una buena parte de atención.
A diferencia de las bases de datos relacionales, MongoDB es una "base de datos de documentos", que almacena datos en fragmentos, con related datos agrupados en el mismo fragmento. Esto se entiende mejor imaginando una agregación de estructuras JSON como esta:
Aquí, a diferencia de una estructura basada en tablas, los detalles de contacto y los niveles de acceso del usuario residen dentro del mismo objeto. Al recuperar el objeto de usuario, se recupera el asociado.ated datos automáticoally, y no existe el concepto de unión. Así es una introducción más detallada a MongoDB.
Las características únicas
MongoDB tiene algunas cosas serias (casi quiero escribir “patada trasero” para transmitir la impact, pero quizás no sería apropiado en un sitio web público) características que han hecho que varios arquitectos experimentados abandonen el terreno relacional pararever:
- Un esquema flexible para casos de uso especializados / impredecibles.
- Ridículamente simple sharding y agrupación. Solo necesita configurar la configuración para un clúster y olvidarse de él.
- Agregar o eliminar un nodo de un clúster es muy sencillo.
- Cerraduras transaccionales distribuidas. Esta característica faltaba en las versiones anteriores, pero eventualmente fueally introducido.
- Está optimizado para escrituras muy rápidas, lo que lo hace muy adecuado para datos analíticos como sistema de almacenamiento en caché.
Si sueno como un radioesperHijo de MongoDB, me disculpo, pero es difícil exagerar las ventajas de MongoDB. Claro, el modelado de datos NoSQL es extraño al principio y algunos nunca lo dominan, pero para muchos arquitectos, casi siempre prevalece sobre un esquema basado en tablas.
Cuándo usar MongoDB
MongoDB es un gran puente cruzado del mundo estructurado y estricto de SQL al amorfo, casi confuso, de NoSQL. Se destaca en el desarrollo de prototipos, ya que simplemente no hay un esquema del que preocuparse y cuándo realmente Necesito escalar. Sí, puede usar un servicio SQL en la nube para deshacerse de los problemas de escalamiento de la base de datos, pero ¡es caro!
finalally, hay casos de uso en los que las soluciones basadas en SQL simplemente no funcionan. Por ejemplo, si estás creando un producto como Canva, donde el usuario puede crearate arbitdiseños raramente complejos y poder editarlos later¡Buena suerte con una base de datos relacional!
Cuando no usar MongoDB
La completa falta de esquema que proporciona MongoDB puede funcionar como un pozo de alquitrán para aquellos que no saben lo que están haciendo. Los datos no coinciden, los datos no funcionan, los campos vacíos que no deberían estar vacíos: todo esto y mucho más es posible. MongoDB es esencialally un almacén de datos "tonto" y, si lo elige, el código de la aplicación debe asumir una gran responsabilidad para mantener la integridad de los datos.
Si es un desarrollador, encontrará esto útil.
RepensarDB
Como dice su nombre, RepensarDB “Replantea” la idea y las capacidades de una base de datos cuando se trata de aplicaciones en tiempo real.
Cuando se actualiza una base de datosated, no hay forma de que la aplicación lo sepa. El enfoque aceptado es que la aplicación active una notificación tan pronto como haya una actualización.ate, que se envía al front-end a través de un puente complejo (PHP -> Redis -> Node -> Socket.io es un ejemplo).
Pero ¿y si la actualización?ates podrían enviarse directamente desde la base de datos al front-end?
Sí, esa es la promesa de RethinkDB. Entonces, si está creando una verdadera aplicación en tiempo real (juego, mercado, análisis, etc.), vale la pena echarle un vistazo a Rethink DB.
Redis
Cuando se trata de bases de datos, es casi demasiado fácil pasar por alto la existencia de Redis. Eso es porque Redis es una base de datos en memoria y se usa principalmente en funciones de soporte como el almacenamiento en caché.
Aprendiendo esta base de datos es un trabajo de diez minutos (litroally!), y es un almacén clave-valor simple que almacena cadenas con un tiempo de caducidad (que se puede establecer en infinito, por supuesto). Lo que Redis pierde en características lo compensa en utilidad y rendimiento. Dado que vive completamente en la RAM, las lecturas y escrituras son increíblemente rápidas (unos cientos de miles de operaciones por segundo no son algo inaudito).
Redis también tiene un toque sofístico.ated pub-sub sistema, lo que hace que esta “base de datos” sea dos veces más attracthe.
En otras palabras, si tiene un proyecto que podría beneficiarse del almacenamiento en caché o tiene algunos componentes distribuidos, Redis es la primera opción.
SQLite
Sí, prometí que habíamos terminado con las bases de datos relacionales, pero SQLite es demasiado lindo para ignorarlo.
SQLite es una biblioteca C liviana que proporcionó un motor de almacenamiento de base de datos relacional. Todo en esta base de datos vive en un solo archivo (con una extensión .sqlite) que puede colocar en cualquier lugar de su sistema de archivos. ¡Y eso es todo lo que necesitas para usarlo! Sí, no hay software de "servidor" para instalar ni servicio al que conectarse.
Caracteristicas utiles
Aunque SQLite es una alternativa ligera a una base de datos como MySQL, tiene un gran impacto. Algunas de sus impactantes características son:
- Soporte completo para transacciones, con COMMIT, ROLLBACK y BEGIN.
- Soporte para 32,000 columnas por tabla
- Soporte JSON
- Soporte JOIN de 64 vías
- Subconsultas, búsqueda de texto completo, etc.
- Tamaño máximo de la base de datos de 140 terabytes.
- Tamaño máximo de fila de 1 gigabyte.
- 35% más rápido que la E / S de archivos
Cuando usar SQLite
SQLite es una base de datos extremadamente especializada que se centra en un enfoque sensato y práctico. Si su aplicación es relativamente simple y no quiere la molestia de una base de datos completa, SQLite es una solución seria.andidate. Tiene especial sentido para aplicaciones de demostración y CMS de tamaño pequeño y mediano.
Cuando no usa SQLite
Si bien es impresionante, SQLite no cubre todas las características del SQL estándar o de su motor de base de datos favorito. Faltan agrupaciones, procedimientos almacenados y extensiones de secuencias de comandos. Además, no hay ningún cliente para conectarse, consultar y explorar la base de datos. Aletaally, como el tamaño de la aplicación grows, el rendimiento se degradará.
Cassandra
Si bien muchos proclaman que el final de Java está cerca, de vez en cuando, la comunidad lanza una bomba y silencia a los críticos. Cassandra Es uno de esos ejemplos.
Cassandra pertenece a lo que se conoce como la familia de bases de datos “columnares”. El almacenamiento abstraction en Cassandra es una columna en lugar de una fila. La idea aquí es almacenar todos los datos en una columna física.ally juntos en el disco, minimizando el tiempo de búsqueda.
Las características únicas
Cassandra se diseñó teniendo en cuenta un caso de uso específico: lidiar con cargas de escritura intensas y zero tolerancia al tiempo de inactividad. Estos se convierten en sus puntos de venta únicos.
- Rendimiento de escritura extremadamente rápido. Cassandra es posiblemente la base de datos más rápida que existe cuando se trata de manejar cargas de escritura pesadas.
- Escalabilidad lineal. Es decir, puede seguir agregando tantos nodos a un clúster como desee y habrá un zero aumento de la complejidad o fragilidad del cúmulo.
- Tolerancia de partición inigualable. Es decir, incluso si varios nodos de un clúster de Cassandra caen, la base de datos está diseñada para seguir funcionando sin pérdida de integridad.
- Mecanografía estática
Cuando usar Cassandra
El registro y el análisis son dos de los mejores casos de uso de Cassandra. Pero eso no es todo: el punto ideal es cuando necesitas manejar el fuego.ally grandes tamaños de datos (Apple tiene una implementación de Cassandra que maneja más de 400 petabytes de datos, mientras que Netflix maneja 1 billón de solicitudes por día) con litrosally zero falta del tiempo. La alta disponibilidad es una de las características distintivas de Cassandra.
Cuando no usar Cassandra
El esquema de almacenamiento de columnas de Cassandra también tiene sus desventajas. El modelo de datos es bastante plano, y si necesita agregaciones, Cassandra se queda corto. Además, logra una alta disponibilidad sacrificando la consistencia (recuerde el teorema CAP para sistemas distribuidos), lo que lo hace menos adecuado para sistemas donde se necesita una alta precisión de lectura.
Escala de tiempo
Los nuevos desarrollos exigen nuevos tipos de bases de datos, y la Internet de las cosas (IoT) es uno de esos fenómenos. Una de las mejores bases de datos de código abierto para eso es Escala de tiempo.
La escala de tiempo es un tipo de lo que se llama una base de datos de "series de tiempo". Es diferente de una base de datos tradicional en que el tiempo es el eje principal de preocupación, y el análisis y la visualización de conjuntos de datos masivos es una prioridad principal. Las bases de datos de series de tiempo rara vez ven un cambio en los datos existentes; un ejemplo son las lecturas de temperatura enviadas por un sensor en un greenhouse - se siguen acumulando nuevos datosated cada segundo, lo cual es de interés para análisis e informes.
Entonces, ¿por qué no usar solo una base de datos tradicional con un campo de marca de tiempo? Bueno, hay dos razones principales para eso:
- Las bases de datos de uso general no están optimizadas para trabajar con datos basados en el tiempo. Para la misma cantidad de datos, una base de datos de propósito general será mucho más lenta.
- La base de datos necesita manejar cantidades masivas de datos a medida que siguen fluyendo nuevos datos y eliminando datos o cambiando el esquema. later encendido no es una opción.
Las características únicas
Timescale DB tiene algunas características interesantes que la distinguen de otras bases de datos del mismo c.atesangriento:
- Está construido sobre PostgreSQL, posiblemente la mejor base de datos relacional de código abierto que existe. Si su proyecto ya está ejecutando PostgreSQL, Timescale se deslizará directamente.
- La consulta se realiza mediante la sintaxis SQL familiar, lo que reduce la curva de aprendizaje.
- Velocidades de escritura ridículamente rápidas: millones de inserciones por segundo no son desconocidas.
- Miles de millones de rows o petabytes de datos: no es gran cosa para Timescale.
- Verdadera flexibilidad con esquema: elija entre relacional o sin esquema según sus necesidades.
No tiene mucho sentido hablar sobre cuándo usar o no usar Timescale DB. Si IoT es su dominio, o busca características de base de datos similares, vale la pena echarle un vistazo a Timescale.
CouchDB
CouchDB es una pequeña solución de base de datos que se encuentra tranquilamente en un rincón y tiene una pequeña pero dedicadaated siguiente. fue created para hacer frente a los problemas de pérdida de red y eventual resolución de datos, lo que resulta ser un problema tan complicado que los desarrolladores prefieren cambiar de trabajo en lugar de solucionarlo.
esencialally, puede pensar en un clúster CouchDB como una colección distribuida de nodos grandes y pequeños, algunos de los cuales se espera que estén fuera de línea. Tan pronto como un nodo se conecta, envía datos de regreso al clúster, que eventualmente se digiere lenta y cuidadosamente.ally estar disponible para todo el cluster.
Las características únicas
CouchDB es una especie única cuando se trata de bases de datos.
- Primeros datos sin conexión synccapacidades de ing
- Versiones especializadas para móviles y web browsusuarios (PouchDB, CouchDB Lite, etc.)
- Fiabilidad probada en batalla y resistente a los choques
- Agrupación sencilla con almacenamiento de datos redundante
Cuándo usar CouchDB
CouchDB fue creado para la tolerancia fuera de línea y sigue siendo incomparable en este sentido. Un caso de uso típico son las aplicaciones móviles donde una parte de sus datos reside en una instancia de CouchDB en el teléfono del usuario (porque ahí es donde se generó).ated). Lo interesante es que no se puede confiar en que el dispositivo del usuario esté conectado todo el tiempo, lo que significa que la base de datos debe ser oportunista y estar lista para resolve actualización conflictivaates later en. Esto se logra utilizando el impresionante Protocolo de replicación de sofá.
Cuando no usar CouchDB
Intentar utilizar CouchDB fuera del caso de uso previsto conducirá al desastre. Utiliza mucho más almacenamiento que cualquier otra cosa que exista, simplemente porque necesita mantener copias redundantes de datos y resultados de resolución de conflictos. Como resultado, las velocidades de escritura también son tremendamente lentas. Aletaally, CouchDB no es adecuado como motor de esquemas de propósito general, ya que no funciona bien con los cambios de esquema.
HurónDB
HurónDB es un Open Source innovador platformulario creado en Postgres como alternativa a MongoDB. MongoDB es la base de datos más fácil de usar y con mejor soporte, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones más rápido que las bases de datos relacionales.
Sin embargo, MongoDB abandonó sus raíces de código abierto, cambiando la licencia pública del lado del servidor y haciéndola unu.sable para muchos proyectos comerciales y de código abierto; Aquí es donde FerretDB entra en escena. Con FerretDB, los usuarios pueden ejecutar las mismas consultas del protocolo MongoDB sin aprender un nuevo idioma o comando.
FerretDB es una base de datos de documentos de código abierto con compatibilidad con MongoDB incorporada, al tiempo que permite que PostgreSQL y otros backends de bases de datos ejecuten cargas de trabajo de MongoDB; esto le permite usar la sintaxis y los comandos existentes de MongoDB con su base de datos almacenada en PostgreSQL.
PostgreSQL, sobre el que se basa FerretDB, es un robusto sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDMS) de código abierto. Es una opción de bajo costo para crear empresas escalables.rise-bases de datos de grado. PostgreSQL tiene todas las capacidades y características que necesita una base de datos relacional. Almacena datos como objetos estructurados con rows y columnas, perfectas para búsquedas y transacciones masivas y complejas.
FerretDB es una base de datos de documentos que utiliza comandos, controladores y herramientas similares a MongoDB para almacenar datos.
A diferencia de las bases de datos relacionales, que especifican la estructura de la base de datos mediante tablas, rowsy columnas, FerretDB guarda la información como documentos JSON, lo que permite una integración perfecta con aplicaciones móviles y en línea modernas.
La capacidad de FerretDB para buscar rápida y eficientemente en enormes bases de datos es una de sus características más destacadas.anding características. También el platEl formulario es altamente adaptable, lo que le permite ajustarlo a las necesidades de su organización.
Es una increíble solución de base de datos tanto para profesionales como para principiantes. Es un sistema completamente descentralizado. blockchain motor de búsqueda de aplicaciones.
Ferretdb es una sólida herramienta de administración de bases de datos que permite a los desarrolladores y administradores de bases de datos buscar, probar e implementar código.
Conclusión
Tuve que omitir muchas cosas interesantes.andidateEs como Riak, por lo que esta lista debe tomarse como una guía más que como un mandamiento. Espero haber podido lograr mi objetivo con este artículo: presentar no solo una colección de recomendaciones de software de bases de datos, sino también analizar brevemente dónde y cómo deben usarse (¡y evitarse!).
Si tiene curiosidad por aprender bases de datos, consulte Udemy para algunos cursos brillantes en línea.