El aumento profundo y sostenido de las bases de datos en la nube NoSQL, como Amazon DynamoDB, MongoDB y Apache Cassandra, marca un cambio significativo en la forma en que las organizaciones administran vastos y variados conjuntos de datos. No hay nada de malo en el sistema tradicional de gestión de bases de datos relacionales. De hecho, muchas bases de datos NoSQL han agregado soporte para consultas de estilo SQL. Pero en un mundo donde las empresas están inundadas de datos no estructurados provenientes de dispositivos móviles, redes sociales, la nube, sensores y otras fuentes, NoSQL es simplemente mejor. Y en comparación con un RDBMS, es mejor para gestionar cantidades masivas de datos no estructurados, flexibilidad horizontal y flexibilidad de esquemas. Dicho esto, las bases de datos NoSQL son más flexibles cuando se trata de organización de datos y más fáciles de usar cuando se trata de datos no estructurados. Por lo tanto, elegir entre bases de datos en la nube relacionales y NoSQL dependerá de sus necesidades en términos de estructura de esquema (tipo de datos), organización de datos, necesidades de escala y otros factores que examinamos a continuación. Base de datos relacional frente a base de datos NoSQL: Tabla de comparación Tipo de base de datos Estructura de esquema Enfoque de escala Organización de datos Propiedades de transacción Facilidad de uso (datos no estructurados) Relacional Predefinido Vertical Estructurado Compatible con ACID No SQL moderado Sin esquema Horizontal Compatible con BASE flexible Base de datos NoSQL fácil Una base de datos NoSQL está diseñada para una alta velocidad operativa y flexibilidad en los tipos de datos almacenados y cómo está estructurado. Se utilizan principalmente para grandes conjuntos de datos distribuidos y son particularmente eficaces cuando se trata de big data y aplicaciones en tiempo real. VER: Las bases de datos no relacionales encuentran una audiencia en el creciente mercado de bases de datos. A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL están diseñadas específicamente para manejar datos no estructurados que cambian rápidamente, lo que las hace ideales para organizaciones que manejan formatos de datos dinámicos y variados. Ventajas Escalabilidad: la capacidad de las bases de datos NoSQL para escalar horizontalmente las hace ideales para transferir grandes cantidades de datos. Flexibilidad de modelado de datos: debido a que no tienen esquemas, las bases de datos NoSQL son ideales para varios tipos de formatos de datos, como almacenes de documentos, almacenes de valores clave, bases de datos de gráficos y más. Alta disponibilidad: Diseñadas para entornos distribuidos, las bases de datos NoSQL ofrecen soluciones sólidas para mantener una alta disponibilidad, algo fundamental para las operaciones continuas. Facilidad de uso: en términos de gestión de datos no estructurados que no caen dentro de la estructura rígida de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL son más fáciles de usar. Rendimiento con datos no estructurados: las bases de datos NoSQL son muy aptas para gestionar datos no estructurados y semiestructurados, ofreciendo un alto rendimiento en diferentes escenarios. Rentable a escala: las bases de datos NoSQL tienden a ser más rentables, especialmente en entornos de nube, en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales. Contras Curva de aprendizaje debido a la falta de estandarización: a diferencia de las bases de datos relacionales que utilizan SQL unificado, las bases de datos NoSQL tienen lenguajes de consulta distintos y únicos que los profesionales de bases de datos deben aprender y comprender. Complejidad en la coherencia de los datos: debido a la naturaleza distribuida y al eventual modelo de coherencia de NoSQL, lograr la coherencia de los datos suele ser más complejo. Soporte transaccional limitado: las bases de datos NoSQL a menudo no brindan soporte completo para transacciones en atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad, lo que puede ser una limitación para algunas aplicaciones. Desafíos con el respaldo y la recuperación: la arquitectura distribuida de las bases de datos NoSQL puede complicar los procesos de respaldo y recuperación, lo que requiere estrategias más sofisticadas en comparación con los RDBMS. Base de datos relacional Las bases de datos relacionales existen desde hace mucho más tiempo. A diferencia de las bases de datos NoSQL, almacenan y brindan acceso a puntos de datos relacionados entre sí. Los RDBMS se basan en un modelo que utiliza una estructura de tablas vinculadas por relaciones definidas que expresan dependencias entre los datos. PREMIUM: Encontrar el administrador de bases de datos adecuado es clave para crear bases de datos efectivas. Principalmente, las bases de datos relacionales se utilizan para operaciones de almacenamiento y recuperación de datos en aplicaciones donde la precisión, coherencia e integridad de los datos son primordiales. Son la columna vertebral de una amplia gama de aplicaciones empresariales. Ventajas Fuerte coherencia: las bases de datos relacionales son conocidas por sus sólidos modelos de coherencia. Son confiables y tienen transacciones de datos predecibles, un requisito crítico para muchas aplicaciones comerciales. Integridad de datos estructurados: las bases de datos relacionales destacan por mantener la integridad de los datos estructurados, con un esquema bien definido que impone tipos de datos y relaciones. Madura y estandarizada: las tecnologías RDBMS están maduras con estándares establecidos, en particular SQL. Sólido soporte transaccional: las bases de datos relacionales ofrecen un sólido soporte para transacciones ACID, lo cual es vital para aplicaciones que requieren altos niveles de precisión y confiabilidad de los datos. Funciones de seguridad avanzadas: los RDBMS suelen venir con funciones de seguridad y controles de acceso avanzados. Herramientas y soporte integrales: debido a su larga presencia en el mercado, las bases de datos relacionales tienen una amplia gama de herramientas, documentación extensa y un sólido soporte de la comunidad y los proveedores. Desventajas Desafíos de escalabilidad: escalar una base de datos relacional generalmente requiere escalamiento vertical (agregar hardware más potente), lo cual es costoso y tiene sus límites. Diseño de esquema rígido: el esquema predefinido de un RDBMS puede hacerlo menos flexible a la hora de adaptarse a cambios en la estructura de datos. Se necesita un esfuerzo significativo para modificar los esquemas existentes. Problemas de rendimiento con grandes volúmenes de datos: los RDBMS pueden enfrentar cuellos de botella en el rendimiento cuando manejan volúmenes muy grandes de datos o datos de alta velocidad, como los que se encuentran en las aplicaciones de big data. Complejidad en el manejo de datos no estructurados: las bases de datos relacionales no están diseñadas inherentemente para manejar datos no estructurados o semiestructurados. Requiere muchos recursos y costos: Mantener y escalar un RDBMS puede consumir muchos recursos y ser costoso, especialmente para bases de datos grandes que requieren hardware de alto rendimiento. Elegir entre una base de datos en la nube relacional y NoSQL Con su fuerte consistencia, integridad de datos estructurados y soporte transaccional, las bases de datos relacionales son ideales para situaciones donde la integridad y el orden de los datos son primordiales. Resultan útiles en escenarios que requieren consultas complejas y una gestión de datos precisa. Sin embargo, enfrentan desafíos de escalabilidad y son menos flexibles cuando los datos sufren cambios rápidos constantemente. Cobertura de big data de lectura obligada. Por el contrario, las bases de datos NoSQL ofrecen escalabilidad y flexibilidad incomparables en el modelado de datos. Las bases de datos NoSQL también son más aptas para manejar datos no estructurados, lo que las hace adecuadas para aplicaciones que requieren un desarrollo rápido y el manejo de grandes volúmenes de diversos tipos de datos. Sin embargo, antes de tomar la decisión de migrar a NoSQL, debe tener en cuenta que, si bien destacan en escalabilidad y flexibilidad, las bases de datos NoSQL a menudo tienen una curva de aprendizaje más pronunciada debido a la falta de estandarización y pueden presentar desafíos para garantizar la coherencia de los datos y el soporte transaccional. . Principales bases de datos en la nube relacionales y NoSQL a considerar No hay dos bases de datos en la nube relacionales o NoSQL iguales. Todos son únicos y funcionan mejor con casos de uso particulares. A continuación se presentan algunas bases de datos a considerar para su organización. Bases de datos NoSQL Amazon DynamoDB es mejor para organizaciones o proyectos que exigen una base de datos NoSQL altamente confiable y escalable con necesidades mínimas de mantenimiento. Se implementa comúnmente en aplicaciones web, juegos, aplicaciones móviles, Internet de las cosas y muchas otras aplicaciones. MongoDB Atlas es un servicio NoSQL en la nube totalmente gestionado. Funciona mejor en aplicaciones que requieren un esquema flexible para formatos de datos diversos y que cambian rápidamente, particularmente en aplicaciones web y móviles e IoT. Apache Cassandra es una buena apuesta si tiene un escenario que exige alta flexibilidad y tolerancia a fallas. Se ha implementado con éxito en múltiples centros de datos y aplicaciones de big data en tiempo real. Couchbase es su base de datos NoSQL de referencia si trabaja con aplicaciones interactivas que exigen un alto rendimiento y baja latencia, como la informática móvil y de vanguardia. Bases de datos relacionales Oracle Cloud es mejor para aplicaciones empresariales a gran escala que requieren rendimiento, seguridad y confiabilidad sólidos. Microsoft SQL Server es ideal para organizaciones que buscan una solución integral de bases de datos relacionales con una sólida integración con los productos y servicios de Microsoft. PostgreSQL es ideal para organizaciones que buscan un RDBMS de código abierto con un fuerte énfasis en el cumplimiento de estándares y la extensibilidad.
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Las herramientas de DevOps de bases de datos pueden ayudar a los desarrolladores a automatizar y orquestar cambios en las bases de datos, lo que resulta en una colaboración mejorada, una mayor confiabilidad e implementaciones aceleradas en el desarrollo de software. Esta guía desglosará las siguientes herramientas DevOps de bases de datos principales en términos de características, ventajas, desventajas y precios: DbVisualizer, una excelente opción para los desarrolladores que buscan una herramienta de administración de bases de datos multiplataforma que sea segura, potente y versátil. Toad DevOps, ideal para equipos que buscan integrar la gestión de cambios de bases de datos de Oracle en sus flujos de trabajo de DevOps para acelerar la finalización del proyecto. Liquibase, una elección sólida para equipos que buscan una herramienta de gestión de cambios de bases de datos de código abierto que proporcione automatización para ayudar a los desarrolladores a codificar más rápido y realizar entregas continuas con confianza. Saltar a: DbVisualizer DbVisualizer es una herramienta de administración de bases de datos multiplataforma potente, versátil y segura. Es ideal para desarrolladores que buscan una herramienta que les ayude a trabajar con bases de datos para crear y mantener aplicaciones. Características de DbVisualizer Algunas de las características principales de DbVisualizer incluyen: Editor SQL. Gestión de base de datos. Gestión de datos. Flujo de trabajo. Seguridad mejorada. DbVisualizer ayuda a los desarrolladores a dedicar menos tiempo a tareas de codificación manual y más tiempo a la resolución de problemas. El potente editor SQL de la herramienta de programación de bases de datos ofrece codificación sencilla mediante creadores de consultas visuales, autocompletado inteligente, variables y más. La gestión de bases de datos es otra característica de DbVisualizer que vale la pena mencionar. La herramienta de desarrollo de bases de datos le permite conectarse a las fuentes de datos más utilizadas, trabajar con sus tipos de objetos personalizados y más directamente en el cliente. También cuenta con herramientas de visualización y optimización para ayudar a los desarrolladores a trabajar de forma más inteligente y rápida. DbVisualizer facilita la gestión de datos gracias a funciones como edición de datos en línea, herramientas de consulta, visualizaciones de datos simples y exportaciones potentes. También le brinda control total del flujo de trabajo a través de configuraciones para temas de interfaz de usuario, combinaciones de teclas, diseños de ventanas, scripts de marcas, etc. En cuanto a la seguridad, la herramienta de desarrollo de bases de datos permite a los desarrolladores establecer permisos de usuario, cifrado, contraseñas locales seguras y otras configuraciones para cumplir con los estándares más estrictos. . Ventajas de DbVisualizer Las ventajas de DbVisualizer incluyen: Fácil de usar. Interfaz intuitiva. Actualizaciones frecuentes. Múltiples conexiones de bases de datos. DbVisualizer es fácil de usar y su interfaz intuitiva hace que navegar por la herramienta de programación de bases de datos sea muy fácil. A muchos usuarios les gusta el hecho de que DbVisualizer se actualice periódicamente. Y su capacidad para conectarse a múltiples motores de bases de datos en un solo IDE es otra ventaja. Contras de DbVisualizer Las desventajas de DbVisualizer incluyen: Importación de datos. Exportación de archivos. Temas. Buscar/reemplazar. Algunos usuarios notaron que importar datos desde archivos de texto es una debilidad de DbVisualizer y exportar archivos es bastante complicado. La herramienta DevOps de la base de datos podría beneficiarse de mejores temas/modernización, y su funcionalidad de buscar y reemplazar podría ser más fácil de usar. Precios de DbVisualizer El precio de DbVisualizer es el siguiente. Más allá de los precios a continuación, la herramienta para desarrolladores también ofrece descuentos por volumen para equipos de desarrollo de software más grandes: Gratis: sin costo para funciones estándar y soporte comunitario. Pro con soporte de 60 días: $197 por usuario durante el primer año. $69 por el segundo año en adelante. Incluye todas las funciones y soporte de 60 días. Pro con soporte premium: $229 por usuario durante el primer año. $99 a partir del segundo año. Incluye todas las funciones y soporte premium. El plan gratuito de DbVisualizer viene con una interfaz de usuario configurable, monitoreo, historial SQL, gráficos de referencias, administración de conexiones, SSH, soporte JDBC genérico y soporte extendido específico para bases de datos. El plan Pro agrega administración de tablas, un visor/editor de datos de tablas, procedimiento, función, paquete y activador, programación de bases de datos, eventos y trabajos, importación/exportación de tablas, generador de consultas, comandos del lado del cliente, gráficos y una interfaz de línea de comandos. Toad DevOps Toad DevOps Toolkit aborda el problema de los cuellos de botella en el desarrollo de bases de datos en los flujos de trabajo Agile DevOps. Permite a los desarrolladores integrar la gestión de cambios de la base de datos de Oracle en sus flujos de trabajo de DevOps con facilidad para eliminar cuellos de botella y acelerar la finalización del proyecto sin comprometer el rendimiento, la confiabilidad o la calidad. Características de Toad DevOps Algunas de las características más notables de Toad DevOps Toolkit incluyen: Canalizaciones aceleradas de DevOps Calidad de código mejorada Integraciones de herramientas DevOps Los equipos pueden cumplir con sus plazos de implementación utilizando Toad DevOps para sincronizar los cambios de bases de datos y aplicaciones dentro de sus procesos DevOps. Toad DevOps Toolkit funciona con Jenkins, Bamboo y otras herramientas de automatización para incluir el desarrollo/implementación de bases de datos como parte de los procesos de CI/CD existentes. Los desarrolladores pueden disfrutar de una mejor calidad de código a través de pruebas PL/SQL, revisiones de código estático, comparación de bases de datos, esquemas y datos y ejecución de scripts. Toad DevOps también se integra con muchas herramientas de CI/CD, incluidas Bamboo, Jenkins, etc., para evitar que los desarrolladores queden atrapados en una única solución. Ventajas de Toad DevOps Las fortalezas de Toad DevOps Toolkit incluyen: Fácil implementación. Fácil de usar. Soporte técnico sólido. Integraciones de DevOps. Instalar Toad DevOps es rápido y sencillo. Usar la herramienta DevOps de base de datos también es bastante simple. El soporte técnico de nivel empresarial de Toad DevOps garantiza que cualquier pregunta sea respondida rápidamente, y sus integraciones de DevOps brindan a los desarrolladores mucha flexibilidad al elegir con qué herramientas CI/CD trabajar. Contras de Toad DevOps Las debilidades de Toad DevOps Toolkit incluyen: Tiempo de carga. Actuación. Lo mejor para los usuarios de bases de datos Oracle. Algunos han informado tiempos de carga lentos para Toad DevOps Toolkit, y su velocidad de procesamiento podría necesitar un impulso. Dado que es mejor para quienes trabajan con Oracle Database, esto podría considerarse una falta de flexibilidad y verse como otra desventaja. Precios de Toad DevOps El kit de herramientas Toad DevOps viene con una prueba gratuita. Para ver cuánto cuesta la herramienta de programación, deberá ingresar aquí para solicitar precios. Liquibase Liquibase es una herramienta de gestión de cambios de bases de datos de código abierto. Al automatizar el proceso de cambio de la base de datos, permite a los desarrolladores codificar más rápido, colaborar con facilidad y realizar entregas con confianza de forma continua. Características de Liquibase Algunas de las características destacadas de Liquibase incluyen: Soporte para múltiples bases de datos. Automatización de la implementación. Seguimiento de cambios. Control de versiones. Migración de datos. Integraciones. Liquibase admite más de 50 bases de datos. Los desarrolladores pueden utilizar la herramienta DevOps para automatizar las implementaciones de cambios de bases de datos a través de canales de CI/CD. Su registro de cambios rastrea el historial de cambios de la base de datos. Esto brinda a los desarrolladores información sobre qué cambios se realizaron y cuándo. Con soporte para control de versiones, Liquibase le permite realizar un seguimiento de los cambios en el registro de cambios y volver a versiones anteriores si es necesario. Si necesita pasar de una base de datos a otra, Liquibase puede ayudarle con sus capacidades de migración de datos. Y si necesita funcionalidad adicional, puede obtenerla integrando Liquibase con herramientas populares de desarrollo de terceros. Ventajas de Liquibase Las ventajas de Liquibase incluyen: Código abierto. Integraciones CI/CD. Minimiza errores. Colaboración en equipo. La versión de código abierto de Liquibase es una ventaja para los desarrolladores que buscan una herramienta gratuita de gestión de bases de datos con funciones básicas. Se integra perfectamente con los canales de CI/CD y minimiza los errores de implementación comunes mediante la automatización. Otra ventaja de Liquibase es cómo promueve la colaboración en equipo a través de sus archivos de registro de cambios, lo que permite que varios desarrolladores trabajen en el mismo proyecto simultáneamente sin conflictos. Contras de Liquibase Las desventajas de Liquibase incluyen: Documentación. Atención al cliente. Lento con grandes bases de datos. A Liquibase le vendría bien una documentación más extensa, especialmente cuando se trata de migrar desde otras herramientas de desarrollo. El problema de la documentación se ve agravado por el lento soporte de Liquibase. Y si planea trabajar con bases de datos grandes, puede esperar un rendimiento lento. Precios de Liquibase Liquibase se ofrece en versiones Pro y de código abierto. La versión de código abierto permite a los desarrolladores versionar, rastrear e implementar cambios en la base de datos de forma gratuita. La versión Pro, que viene con una prueba gratuita, ofrece observabilidad, agilidad y gobernanza para bases de datos SQL y NoSQL. Elija la versión de código abierto de la herramienta de desarrollo y obtendrá dialecto SQL nativo, condiciones previas, reversión, vista previa de cambios/ejecución en seco, JDBC estándar y soporte comunitario. Elija la versión Pro de la herramienta para desarrolladores y obtendrá funciones mejoradas como lógica almacenada avanzada, reversión dirigida, detección avanzada de diferencias/derivaciones, automatización de gobernanza y seguridad y soporte estándar. Vaya aquí para obtener más información sobre los precios de Liquibase o iniciar una prueba gratuita. Qué buscar en las herramientas DevOps de bases de datos Al buscar herramientas DevOps de bases de datos, se deben considerar varios factores. Si su equipo de desarrollo de software tiene un presupuesto limitado, es posible que desee considerar una herramienta de programación de código abierto que sea de uso gratuito o que tenga un plan gratuito con funciones básicas. Si dicha opción no está disponible, debe comparar precios hasta encontrar una herramienta DevOps de base de datos que se ajuste a su presupuesto. La facilidad de uso es otro factor importante a considerar, ya que desea una herramienta de programación con una interfaz intuitiva que sea fácil de navegar y usar. La sólida atención al cliente, la documentación, la personalización, la extensibilidad y la escalabilidad son otras características a buscar, al igual que la compatibilidad con sus sistemas de bases de datos. Algunas características que debe buscar en su herramienta DevOps de base de datos ideal incluyen pruebas e implementación automatizadas, integración de control de versiones, soporte CI/CD, administración de scripts, colaboración en equipo, monitoreo del rendimiento, reversión y recuperación, y migración de esquemas y datos. Reflexiones finales sobre las mejores herramientas DevOps de bases de datos Incorpore las herramientas DevOps de bases de datos enumeradas anteriormente en su proceso de desarrollo de software y su equipo podrá aumentar significativamente su colaboración, eficiencia y velocidad de entrega. Antes de elegir cualquier herramienta de programación, asegúrese de que se ajuste a las necesidades específicas de su equipo en términos de presupuesto, facilidad de uso y funciones.