Schema on-Read es el nuevo enfoque de investigación de datos en nuevas herramientas como Hadoop y otras tecnologías de manejo de datos. En este esquema, el analista tiene que identificar cada conjunto de datos que lo hace más versátil. Este esquema se utiliza cuando la organización de los datos no es el objetivo óptimo, pero la recopilación de datos es una prioridad. Lo que facilita la creación de dos vistas en los mismos datos. El uso de este esquema hizo que la tecnología Hadoop fuera más popular en los escenarios empresariales actuales.
Ventajas de usar Schema On Read
- Este enfoque nos brinda el beneficio de la flexibilidad del tipo de datos que se consumirán.
- Mejora la velocidad de generación de datos a la disponibilidad de datos.
- Proporciona flexibilidad para almacenar datos no estructurados, semiestructurados, sueltos o desorganizados.
Desventajas de usar Schema On Read
- Se requiere invertir tiempo en la creación de puestos de trabajo en el esquema de lectura.
- No le permite mirar el esquema e identificar qué datos están presentes en él.
- Es un poco caro en términos de recursos informáticos que se utilizan.
Schema on write es una técnica para almacenar datos en bases de datos. Esto ha proporcionado una nueva forma de mejorar los sistemas sofisticados tradicionales. Es una forma más nueva de manejar datos sobre Schema-on-Read, ya que brinda flexibilidad a las empresas en big data y análisis. Le permite al usuario lograr consistencia en los datos, pero es muy restrictivo en cuanto al tipo de datos insertados, lo que hace que rechace muchos tipos de datos no estructurados. Con algunas alteraciones con el hardware y el software, es fácilmente capaz de manejar una variedad de datos.
Ventajas de utilizar Schema On Write
- Este enfoque ayuda a expresar la relación entre los puntos de datos.
- A medida que se describe el esquema, el usuario/herramienta puede comenzar a trabajar.
- Este enfoque te hace almacenar datos densos.
Desventajas de usar Schema On Write
- El esquema se construye para propósitos específicos.
- Esquema Requiere suficiente modelado para estar listo para trabajar.
- Los datos semiestructurados o no estructurados no encajan perfectamente con este enfoque.
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Artículo escrito por manmeetjuneja5 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA