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¿Qué es una base de datos híbrida? Lista de las mejores bases de datos híbridas

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Una guía completa de bases de datos híbridas con la lista de las mejores bases de datos híbridas del mercado:

A Base de datos híbrida es un equilibrado Base de datos Sistema de gestión ofreciendo procesamiento de datos de alto rendimiento en la memoria principal junto con enormes capacidades de almacenamiento del disco físico.

Este tutorial le dará una explicación detallada del significado, los beneficios, la arquitectura y la implementación de la base de datos híbrida en términos simples. También se incluye aquí una lista de las bases de datos híbridas más populares que se utilizan en todo el mundo para su referencia.

Base de datos híbrida

Lo que vas a aprender:

¿Qué es una base de datos híbrida?

Una base de datos híbrida ofrece las características de una base de datos en memoria y una base de datos en disco en un solo motor integrado. Por lo tanto, los datos se pueden almacenar y operar solo en la memoria principal, o en el disco, o en la combinación de ambos.

El mejor ejemplo de una base de datos híbrida es Altibase .

La disposición unificada de ambos tipos de bases de datos permite una flexibilidad extraordinaria y funcionalidades vigorosas. Además, en estos días, la definición de bases de datos híbridas no se limita solo a este sentido de almacenamiento de datos, sino que una base de datos híbrida de la actualidad hace mucho más que eso.

Ilustración de una base de datos híbrida:

Base de datos híbrida

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Dado que la mayoría de las organizaciones se están trasladando ahora a la nube, las bases de datos híbridas deben ser híbridas en el sentido arquitectónico, así como combinar el uso de nubes públicas y privadas. A veces, una base de datos híbrida también se define como la integración de bases de datos relacionales y NoSQL.

Una buena base de datos híbrida debe estar completamente distribuida y debe poseer alta disponibilidad, confiabilidad y escalabilidad.

Diferencia entre bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL y base de datos híbrida

En las bases de datos relacionales, los datos existen en forma de relaciones (tablas establecidas) y se pueden obtener mediante SQL u otros comandos de lenguaje estructurado.

Por otro lado, una base de datos NoSQL no hace uso de tablas para el almacenamiento de datos. Almacena datos de otras formas, incluidos almacenes de valores clave, almacenes de documentos, gráficos, métodos de almacenamiento de objetos, etc. Esto simplifica el acceso de los sistemas complejos y distribuidos a la información de la base de datos.

Sin embargo, algunas bases de datos NoSQL pueden carecer de coherencia de datos inmediata. Como comprende que una base de datos híbrida es una combinación de bases de datos relacionales y NoSQL, es importante para nosotros que analicemos en profundidad las diferencias entre las bases de datos relacionales y NoSQL.

Diferenciémoslos en los siguientes parámetros:

# 1) Escalabilidad y rendimiento:

Las bases de datos relacionales o SQL utilizan escalabilidad vertical.

Significa que cuando se aumenta la cantidad de datos, es necesario ampliar la capacidad de almacenamiento y la potencia de procesamiento del nodo existente. Por ejemplo, la capacidad de la CPU, la RAM y el dispositivo de almacenamiento de escenario (SSD) del servidor de base de datos. Esta escalabilidad vertical es muy costosa debido al costo del hardware subyacente.

Por el contrario, las bases de datos NoSQL utilizan la escalabilidad horizontal, es decir, cuando aumenta la cantidad de datos, el sistema se expande agregando nodos de modo para el almacenamiento de datos y la potencia informática, P.ej , agregando servidores a la infraestructura de base de datos NoSQL. Esta es una solución más económica en comparación con la escalabilidad vertical.

Por lo general, las bases de datos NoSQL también tienen funciones de fragmentación automática que distribuyen datos en diferentes servidores para aumentar el rendimiento.

El objetivo principal de las bases de datos relacionales es cumplir estrictamente con las propiedades de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad), que es una especie de tarea inviable para las bases de datos NoSQL. Por lo tanto, la integridad y confiabilidad de las bases de datos relacionales son definitivamente más que las bases de datos NoSQL.

Para las bases de datos NoSQL, mantener las propiedades de ACID es difícil ya que utilizan escalado horizontal. Se basan en principios BASE (básicamente disponible, estado suave, eventualmente consistente) y, por lo tanto, son más flexibles que las bases de datos relacionales.

# 2) Flexibilidad:

Las bases de datos SQL tienen un esquema estático y predefinido, mientras que las bases de datos NoSQL tienen un esquema dinámico que no es necesario que esté predefinido. La modificación del esquema en bases de datos SQL es complicada y propensa a fallas, mientras que es fácil acomodar cambios en la estructura de datos en el caso de bases de datos NoSQL.

Esta es la razón por la que se prefieren las bases de datos NoSQL en entornos ágiles y escalables. Además, las bases de datos SQL solo manejan datos estructurados, mientras que las bases de datos NoSQL pueden manejar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

# 3) Lenguaje de consulta:

Las bases de datos relacionales utilizan SQL (lenguaje de consulta estructurado). SQL es un poderoso lenguaje de consulta y puede administrar consultas complejas a través de una interfaz estandarizada.

Por el contrario, las bases de datos NoSQL no tienen ningún lenguaje estandarizado para consultar datos. Utilizan su propio lenguaje de consulta proporcionado por el proveedor respectivo. Por lo general, carecen de manejo de consultas complejas como agregaciones, uniones, etc.

Por lo tanto, SQL es definitivamente una ventaja para las bases de datos relacionales, mientras que para las bases de datos NoSQL, existe la necesidad de desarrollar un lenguaje de consulta estandarizado.

# 4) Seguridad:

Las bases de datos relacionales son muy seguras por su arquitectura. Pero, en el caso de las bases de datos NoSQL, dado que proporcionan la función de fragmentación y los datos se distribuyen, administrar la confidencialidad, la privacidad y la seguridad es una parte desafiante.

En las bases de datos NoSQL, la autorización, autenticación y auditoría deben realizarse a través de métodos externos, según la base de datos NoSQL que se utilice.

# 5) Gestión de datos - Almacenamiento y acceso:

Las bases de datos SQL almacenan datos muy normalizados y muy limpios. La redundancia de datos se evita mediante la normalización y el corte de datos en relaciones (tablas lógicas). Por lo tanto, el uso del almacenamiento ocurre de manera razonable.

Por el contrario, las bases de datos NoSQL almacenan datos en colecciones que tienen relaciones lógicas e implican un menor grado de normalización. Por tanto, contienen redundancia de datos. La replicación ayuda a mejorar la disponibilidad de datos en las bases de datos NoSQL y también asegura la pérdida de datos.

Se trataba de las principales diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL.

¿En qué se diferencian las bases de datos relacionales y NoSQL de una base de datos híbrida?

Una base de datos híbrida es aquella que emplea métodos de base de datos relacionales y NoSQL en una sola instancia de base de datos. Una base de datos híbrida disfruta de los beneficios de las bases de datos relacionales y NoSQL y elimina sus limitaciones.

Puede haber casos en los que las aplicaciones de software puedan aprovechar aún más al emplear diferentes soluciones dentro de la aplicación para tareas específicas.

Para las aplicaciones que requieren transacciones de alta velocidad y una respuesta rápida, o que ejecutan consultas complejas sobre datos en tiempo real, es más adecuado combinar varias tecnologías de bases de datos para necesidades de procesamiento particulares.

La combinación de tecnología de base de datos relacional y NoSQL (es decir, una base de datos híbrida) genera un mejor sistema con mayor disponibilidad, escalabilidad y rendimiento.

Beneficios de la base de datos híbrida

Una base de datos híbrida ofrece ventajas considerables sobre las bases de datos en memoria y en disco. La base de datos híbrida consume disco físico para almacenar y recuperar datos, pero aún así, utiliza la memoria para los datos que están en uso activo para mejorar el rendimiento.

Como una base de datos híbrida admite ambos tipos de bases de datos, uno de los beneficios obvios de una base de datos híbrida es su flexibilidad. Con una base de datos híbrida, puede mantener un equilibrio entre rendimiento, costo y persistencia.

Para comprender completamente los beneficios de una base de datos híbrida, primero exploremos los beneficios y las limitaciones de la base de datos en memoria y la base de datos en disco individualmente.

Una base de datos en memoria siempre será considerablemente más rápida que una base de datos en disco. Como los datos existen directamente en la RAM, el tiempo de respuesta es muy rápido y la latencia es extremadamente baja (escala de microsegundos). Por el contrario, la limitación es que la RAM es muy costosa que un disco duro tradicional y posee muy poca capacidad de almacenamiento.

Por otro lado, las bases de datos en disco tienen una gran capacidad de almacenamiento y el almacenamiento es bastante económico. Sin embargo, las bases de datos en disco tienden a tener un rendimiento deficiente, ya que la operación de E / S del disco es muy costosa y el diseño de la base de datos residente en disco suele gastar una gran cantidad de recursos de CPU para optimizar los patrones de acceso al disco.

Esta es la razón por la que una base de datos híbrida resulta tan atractiva. Conserva todas las ventajas tanto de la base de datos en memoria como de la base de datos en disco y elimina sus desventajas en una única solución. Puede utilizar tablas de memoria si necesita un alto rendimiento. Si necesita mucho almacenamiento, puede utilizar tablas de disco.

Beneficios de la base de datos híbrida

Las ventajas de una base de datos híbrida incluyen:

  • Rendimiento: La clasificación, el almacenamiento y la recuperación de los datos a los que se accede con frecuencia se realiza por completo en la memoria y no en el disco. De hecho, esto hace que la base de datos híbrida funcione rápidamente. Además, las bases de datos híbridas utilizan optimizadores para elegir automáticamente el mejor plan de ejecución basándose en las estadísticas y los índices disponibles para mejorar el rendimiento general independientemente de la ubicación de los datos.
  • Costo: El disco duro es más barato que la RAM. Por lo tanto, el dinero ahorrado se puede utilizar para agregar más memoria a fin de aumentar el rendimiento.
  • Persistencia: Como los chips de RAM no pueden acercarse a la densidad de almacenamiento de un disco de almacenamiento físico, los discos duros aún se emplean para almacenar los datos necesarios para su uso posterior. Esto asegura que los datos no se pierdan en caso de corte de energía.
  • Flexibilidad: Las bases de datos híbridas le brindan la capacidad de ejecutar cargas de trabajo transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP) en paralelo. Esto se denomina HTAP (procesamiento analítico y transaccional híbrido). HTAP proporciona una mayor flexibilidad a los desarrolladores al actualizar el software existente o al crear software nuevo. Esto hace que las bases de datos híbridas sean muy adecuadas para aplicaciones basadas en datos en tiempo real.
  • Filas y columnas: La base de datos híbrida permite el almacenamiento basado en filas y en columnas. Esto ayuda a optimizar las consultas tanto transaccionales como analíticas, lo que resulta en búsquedas e informes más rápidos. Un plan de almacenamiento híbrido en una base de datos unificada proporciona una plataforma altamente eficiente, con todos los datos almacenados de una manera que se optimiza para la tarea en cuestión.
  • Despliegue: La base de datos híbrida permite tanto las implementaciones basadas en la nube como las implementaciones locales. La implementación basada en la nube elimina la necesidad de una gestión continua de la base de datos y la tecnología por parte de los recursos de TI internos. Mientras tanto, la implementación local brinda un mejor control cuando es necesario. De hecho, esto ayuda a las empresas a utilizar sus recursos y personal de una manera más eficiente.

Arquitectura de base de datos híbrida

Entenderemos la arquitectura de la base de datos híbrida a través del ejemplo de un sistema de base de datos híbrido diseñado para el almacenamiento y la gestión de big data.

Consideremos un sistema híbrido compuesto por una base de datos MySQL (relacional) y MongoDB (NoSQL). Los datos se clasifican en una categoría estructurada y no estructurada.

Los datos estructurados se envían a MongoDB, mientras que la selección de la base de datos para los datos no estructurados depende del modo en que se ejecuta la aplicación. En el modo híbrido, los datos se envían a MongoDB y en el modo SQL, los datos se envían a la base de datos MySQL.

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Arquitectura de base de datos híbrida

(imagen fuente )

Como puede ver en el diagrama arquitectónico anterior, el sistema está compuesto por dos componentes principales, es decir, el componente SQL y el componente MongoDB.

# 1) Componente SQL: Este componente tiene un motor de almacenamiento que administra el almacenamiento de datos en MySQL DB. El motor de almacenamiento se compone de un archivo de registro de transacciones y grupos de archivos de datos que se pueden dividir ordenadamente en archivos de datos, tablas, índices, extensión y página.

El archivo de registro de transacciones se utiliza para lograr la integridad y la recuperación de datos. El comienzo y el final de cada operación y todas las modificaciones realizadas se registran en el archivo de registro de transacciones.

# 2) Componente MongoDB: Este componente es responsable de garantizar la redundancia y la coherencia. Hace uso de la replicación para el mismo. La entrada de datos desde varias ubicaciones y varios formatos se divide y se distribuye por igual a un grupo de terminales extensibles no estáticas conocidas como fragmentos.

Los metadatos se guardan en los servidores de configuración. Para garantizar la redundancia, cada uno de los servidores posee una réplica de todos los metadatos. En el caso de una solicitud de cliente, inicia uno de los procesos de enrutamiento para examinar los servidores de configuración para ver la posición de la solicitud.

Descripción general de la interfaz híbrida DB.

Interfaz híbrida DB

Este sistema integra los sabores de ambas bases de datos (relacionales y no relacionales) en una sola instancia. Puede utilizarse para la gestión y almacenamiento de big data, eliminando las debilidades de ambas bases de datos.

¿Cómo funcionan las bases de datos híbridas?

Para sistemas de alto rendimiento y con recursos limitados, una base de datos híbrida se produce mediante la fusión de dos sistemas, es decir, base de datos en memoria y base de datos en disco. Permite al desarrollador unir ambos modelos de base de datos, es decir, en memoria y en disco en una sola instancia de base de datos.

Para denotar un conjunto de datos como transitorio (administrado en memoria), mientras selecciona el almacenamiento en disco para el resto de los tipos de registros, se necesita una declaración de esquema de base de datos simple. La base de datos resultante conserva las potencias en memoria (velocidad, tamaño reducido de la base de datos, API nativa intuitiva, etc.), al tiempo que posiblemente controle los ahorros de costos y la estabilidad incorporada de una base de datos en disco.

Trabajo de bases de datos híbridas

(imagen fuente )

El funcionamiento subyacente de las bases de datos híbridas se basa en la funcionalidad HTAP (Procesamiento analítico y transaccional híbrido). Para el almacenamiento de datos, tanto los tipos de medio, es decir, en memoria como en disco, están disponibles dentro de una sola aplicación. Esto permite a los clientes gestionar las compensaciones entre latencia, costes y opciones de conservación del almacenamiento.

Para los clientes y las aplicaciones, la variación en la operación de los tipos de almacenamiento transversales será insignificante, ya que la manipulación de datos será constante en todas las tablas; sin embargo, los ahorros de costos pueden ser significativos.

Las bases de datos híbridas emplean optimizadores para elegir automáticamente el plan de ejecución más adecuado en función de las estadísticas y los índices existentes para mejorar el rendimiento general independientemente de la ubicación de los datos.

La base de datos híbrida optimiza las consultas transaccionales y analíticas al admitir el almacenamiento basado en filas (para consultas transaccionales) y en columnas (para consultas analíticas) con una única instancia de base de datos. Todos los datos se guardan de una manera que optimiza la operación actual.

Casos de uso de bases de datos híbridas

Hay ciertos escenarios comerciales en los que no es recomendable utilizar la base de datos NoSQL sola o la base de datos relacional sola. En tales escenarios, el uso de bases de datos híbridas entra en una imagen en la que una base de datos NoSQL se agrega a una base de datos relacional existente o viceversa.

Analicemos algunos de los casos de uso de una base de datos híbrida.

# 1) Caso de uso: base de datos de documentos

El software de planificación de recursos empresariales (ERP) es tradicionalmente un dominio absoluto para las bases de datos relacionales, sin embargo, les falta la flexibilidad para permitir que sus usuarios personalicen los formularios de entrada, sin ninguna modificación en el esquema de la base de datos.

Si agregamos una base de datos de documentos NoSQL a esta solución ERP existente, los usuarios pueden crear y editar los formularios rápidamente, según sea necesario. Los datos se guardarán como documentos y se sellarán en el futuro para cualquier cambio de parámetro de formulario que se presente.

Algunos proveedores de bases de datos relacionales han percibido el requisito de un arreglo tan mixto y han actualizado algo así como una base de datos de documentos dentro de su base de datos relacional. Por ejemplo, Microsoft SQL Server 2016, proporciona soporte para almacenar documentos JSON dentro de las celdas, lo que a su vez facilita cierto flujo de trabajo, pero confunde la actualización de los datos en contraste con la actualización de datos en una tabla normal.

Las bases de datos de documentos mantienen todo en forma de 'documento', normalmente un objeto JSON. Como no necesitan ninguna estructura, puede agregar varios campos a cada objeto JSON, mientras recuerda que depende de usted hacer que esos datos sean significativos mientras los recupera. Las bases de datos de documentos famosos incluyen MongoDB y Couchbase.

# 2) Caso de uso: base de datos en memoria y base de datos de gráficos

El logro de los sitios web de comercio electrónico depende en gran medida de su capacidad para prescribir algo que pueda interesarle específicamente. ¿Cómo harían esto? Investigan sus compras pasadas y rastrean las cosas que ha visto, sin embargo, no compró.

Lo mismo harán con sus compañeros, con diferentes clientes de su región, y asociarán esta información con lo que está de moda. El desafío es que este análisis de datos debe ocurrir rápidamente para cada apertura de página y cada cliente, es un acto inviable si se le pide que consulte su base de datos relacional y combine numerosas tablas para obtener resultados.

Una posible forma podría ser tener una base de datos en memoria antes de su base de datos relacional para almacenar en caché todos los datos necesarios para ejecutar consultas en la memoria, en lugar de dirigirse al disco cada vez. Una solución mejorada sería agregar una base de datos de gráficos para mantener un registro de todas sus relaciones como cliente con respecto a sus elecciones, quiénes son sus compañeros, sus gustos y disgustos.

Las bases de datos en memoria son generalmente un almacén de valores clave que se ejecuta en su RAM, sin embargo, algunas de ellas pueden almacenar información en el disco duro, además de ofrecer soporte de replicación, instantáneas y registro de transacciones. Las bases de datos en memoria más famosas incluyen Memcached y Redis.

Las bases de datos de gráficos mantienen sus estructuras de gráficos de datos y están optimizadas para consultas y búsquedas rápidas. Esto se logra agregando un puntero a cada entrada a sus entradas conectadas. Para las bases de datos Graph, puede explorar Neo4j e InfiniteGraph.

# 3) Caso de uso: Detección de fraude

Independientemente de si tiene una tienda en línea o una tienda minorista física, es fundamental estar constantemente atento a los intentos de fraude. Para hacer eso, debe registrar rápidamente una gran cantidad de datos, de diferentes partes de su marco.

Obviamente, dado que los datos se originan en una amplia gama de puntos, debe pensar en sus servidores web, sus servidores de archivos o pasarelas de pago y no están organizados de la misma manera para cada uno de ellos, sería difícil crear un base de datos relacional para este propósito.

Del mismo modo, es muy posible que después de un tiempo comience o deje de registrar algunos parámetros en algún lugar del sistema, y ​​necesite una base de datos que pueda manejar eso. Las bases de datos de columnas se diseñaron a la luz de esta razón y le brindan escrituras rápidas; sin embargo, debe tener cuidado al diseñar una para asegurarse de que cumpla con sus requisitos.

Mejores prácticas para implementar un sistema de base de datos híbrido

  • Seleccione el modelo híbrido adecuado en función de sus requisitos de gestión, rendimiento, costes y datos. Garantice una solución de base de datos escalable que satisfaga las necesidades de su negocio, es decir, todo mientras mantiene la seguridad, accesibilidad, flexibilidad e interoperabilidad dentro de su infraestructura actual. Trate de mantener el movimiento de datos al mínimo y mantenga una arquitectura simple.
  • Prepárese para la implementación híbrida. Defina bien los flujos de trabajo.
  • Revise la ubicación de los datos, es decir, dónde guardar los datos y cómo recuperarlos.
  • Modifique su enfoque de seguridad. Compruebe si hay problemas de seguridad en la transferencia de datos entre los recursos locales y en la nube.
  • Intente mantener las siguientes tres competencias:
    • Competencia de integración: La capacidad de conectar distintos flujos de datos en toda la organización de manera ágil, eficiente y progresiva.
    • Competencia en información: La capacidad de manejar el significado y el contexto y, por lo tanto, el valor comercial de los datos.
    • Competencia de transformación: La capacidad de realizar cambios complejos de funciones cruzadas en el negocio según lo exijan las condiciones del mercado, los avances tecnológicos y las oportunidades comerciales no solo una vez, sino como un proceso continuo.

En algunas situaciones, cambiar de uno o más RDBMS a una base de datos NoSQL puede no ser beneficioso. En estas circunstancias, podría ser una mejor opción crear un sistema híbrido.

=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.

Principales bases de datos híbridas a tener en cuenta

Echemos un vistazo a algunas de las mejores bases de datos híbridas que están disponibles en la industria.

# 1) Base de datos híbrida empresarial Altibase(MEJOR en general)

Base de datos híbrida Altibase Enterprise

Altibase es una base de datos híbrida que admite simultáneamente almacenamiento en disco y en memoria en una única solución de base de datos. La arquitectura de Altibase permite el uso de tablas de memoria para un alto rendimiento y tablas de disco para un almacenamiento rentable.

Proporciona replicación síncrona y asincrónica y también ofrece cumplimiento ACID en tiempo real. Es compatible con los sistemas operativos AIX, HP-UX, Linux y Windows.

Sus características principales incluyen soporte para todo el estándar SQL, control de concurrencia de múltiples versiones (MVCC), puntos de control Fuzzy y Ping-Pong para copias de seguridad de datos periódicas, replicación y funcionalidad de enlace de base de datos. De hecho, Altibase fue el primer proveedor de bases de datos del mundo en desarrollar y comercializar una base de datos híbrida en 2005.

=> Visite el sitio web de Altibase Enterprise Hybrid Database

# 2) Base de datos de nube híbrida DataStax

Base de datos de nube híbrida DataStax

DataStax Enterprise es una base de datos de nube híbrida distribuida desarrollada en Apache Cassandra. Esta base de datos se crea para una nube híbrida. Proporciona una plataforma única para todo tipo de aplicaciones en cualquier lugar, en cualquier nube. Es compatible con todos los modelos, es decir, valor clave, JSON, gráfico, tabular.

Otra característica interesante de esta base de datos son sus cargas de trabajo avanzadas listas para la implementación. Dentro de un único modelo de seguridad, proporciona una base de datos, gráficos, análisis, en memoria, búsqueda y Apache Kafka totalmente integrados y optimizados.

# 3) Oriente DB

Orientar DB

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OrientDB es uno de su tipo de DBMS NoSQL de código abierto multimodelo que reúne todo junto con la capacidad de gráficos con modelos de documento, clave / valor, reactivos, orientados a objetos y geoespaciales en una base de datos operativa unificada, escalable y de alto rendimiento.

Funciona mucho más rápido en operaciones gráficas. Soporta operaciones atómicas así como transacciones ACID con un DBMS transaccional. Mientras usa OrientDB, no necesita aprender otro lenguaje propietario, ya que simplemente funciona con una base de datos construida en SQL.

# 4) LeanXcale

LeanXcale

LeanXcale Es fácil trabajar con una base de datos diseñada para cargas de trabajo analíticas y transaccionales. Esta base de datos compatible con ACID permite una rápida inserción y agregación de datos en tiempo real.

Con LeanXcale, puede ejecutar operaciones y análisis dentro del mismo administrador de base de datos a cualquier escala. Puede escalar linealmente de 1 a 100 nodos.

Conclusión

En este tutorial, exploramos el concepto de base de datos híbrida, junto con su arquitectura subyacente y su funcionamiento.

Aprendimos los beneficios de usar una base de datos híbrida, cómo puede unir las ventajas de las bases de datos relacionales y no relacionales, el almacenamiento en memoria y en disco en una sola instancia de base de datos y eliminar sus deficiencias y cómo puede manejar big data tan bien . También echamos un vistazo a algunas de las principales bases de datos híbridas que están disponibles en el mercado.

Espero que hayas disfrutado de este tutorial informativo sobre bases de datos híbridas.

=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.

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