Uso de NoSQL en la Industria

Requisito previo: introducción a NoSQL , diferencia entre SQL y NoSQL
¿Por qué NoSQL?

• En los últimos tiempos, puede capturar y acceder fácilmente a datos de varias fuentes, como Facebook, Google, etc.
• La información personal del usuario, los datos de ubicación geográfica, el contenido generado por el usuario, los gráficos sociales y los datos de registro de máquinas son algunos de los ejemplos en los que los datos aumentan rápidamente.
• Para utilizar las propiedades mencionadas anteriormente, es necesario procesar un gran volumen de datos.
• Para los que las bases de datos relacionales no son adecuadas. La evolución de las bases de datos NoSQL es manejar correctamente este gran volumen de datos.

Uso de NoSQL en la industria

1. Tienda de sesiones

• La gestión de datos de sesión mediante una base de datos relacional es muy difícil, especialmente en el caso de que las aplicaciones crezcan mucho.
• En tales casos, el enfoque correcto es usar un almacén de sesión global, que administra la información de la sesión para cada usuario que visita el sitio.
• NOSQL es adecuado para almacenar información de sesión de aplicaciones web de gran tamaño.
• Dado que los datos de la sesión no están estructurados en forma, es fácil almacenarlos en documentos sin esquema en lugar de en el registro de la base de datos de relaciones.

Almacén de perfil de usuario

• Para habilitar las transacciones en línea, las preferencias del usuario, la autenticación del usuario y más, se requiere almacenar el perfil del usuario mediante la aplicación web y móvil.
• En los últimos tiempos, los usuarios de aplicaciones web y móviles han crecido muy rápidamente. La base de datos relacional no podía manejar un volumen tan grande de datos de perfil de usuario que crecía rápidamente, ya que está limitada a un solo servidor.
• El uso de la capacidad de NOSQL se puede aumentar fácilmente agregando un servidor, lo que hace que la escala sea rentable

Almacén de contenido y metadatos

• Muchas empresas, como las editoriales, requieren un lugar donde puedan almacenar una gran cantidad de datos, que incluyen artículos, contenido digital y libros electrónicos, para fusionar varias herramientas para el aprendizaje en una sola plataforma.
• Las aplicaciones que están basadas en contenido, para tales metadatos de aplicaciones son datos a los que se accede con mucha frecuencia y que necesitan menos tiempos de respuesta.
• Para crear aplicaciones basadas en contenido, el uso de NoSQL brinda flexibilidad en un acceso más rápido a los datos y para almacenar diferentes tipos de contenido

Aplicaciones móviles

• Dado que los usuarios de teléfonos inteligentes están aumentando muy rápidamente, las aplicaciones móviles enfrentan problemas relacionados con el crecimiento y el volumen.
• El uso del desarrollo de aplicaciones móviles de base de datos NoSQL se puede iniciar con un tamaño pequeño y se puede expandir fácilmente a medida que aumenta la cantidad de usuarios, lo cual es muy difícil si se consideran las bases de datos relacionales.
• Dado que la base de datos NoSQL almacena los datos sin esquema para que el desarrollador de aplicaciones pueda actualizar las aplicaciones sin tener que realizar modificaciones importantes en la base de datos.
• Las empresas de aplicaciones móviles como Kobo y Playtika utilizan NOSQL y sirven a millones de usuarios en todo el mundo.

Agregación de datos de terceros

• Con frecuencia, una empresa requiere acceder a datos producidos por terceros. Por ejemplo, una empresa de bienes de consumo envasados ​​puede necesitar obtener datos de ventas de las tiendas, así como el historial de compras del comprador.
• En tales escenarios, las bases de datos NoSQL son adecuadas, ya que las bases de datos NoSQL pueden administrar una gran cantidad de datos que se generan a alta velocidad a partir de varias fuentes de datos.

Internet de las Cosas

• Hoy en día, miles de millones de dispositivos están conectados a Internet, como teléfonos inteligentes, tabletas, electrodomésticos, sistemas instalados en hospitales, automóviles y almacenes. Para tales dispositivos, se genera y continúa generando un gran volumen y variedad de datos.
• Las bases de datos relacionales no pueden almacenar dichos datos. NOSQL permite a las organizaciones expandir el acceso simultáneo a los datos de miles de millones de dispositivos y sistemas que están conectados, almacenan una gran cantidad de datos y cumplen con el rendimiento requerido.

comercio electrónico

• Las empresas de comercio electrónico utilizan NoSQL para almacenar un gran volumen de datos y una gran cantidad de requests de los usuarios.

Juegos sociales

• Aplicaciones de uso intensivo de datos, como los juegos sociales, que pueden aumentar los usuarios a millones. Tal crecimiento en el número de usuarios, así como en la cantidad de datos, requiere un sistema de base de datos que pueda almacenar dichos datos y se pueda escalar para incorporar un número de usuarios en crecimiento. NOSQL es adecuado para tales aplicaciones.
• NOSQL ha sido utilizado por algunas de las empresas de juegos móviles como electronic arts, zynga y tencent.

Segmentación de anuncios

• Mostrar anuncios u ofertas en la página web actual es una decisión con ingresos directos Para determinar a qué grupo de usuarios apuntar, en qué página web mostrar anuncios, las plataformas recopilan características demográficas y de comportamiento de los usuarios.
• Una base de datos NoSQL permite a las empresas de publicidad realizar un seguimiento de los detalles del usuario y también colocarlos muy rápidamente y aumentar la probabilidad de clics.
• AOL, Mediamind y PayPal son algunas de las empresas de orientación de anuncios que utilizan NoSQL.

Ventajas de NoSQL

• NOSQL proporciona un alto nivel de escalabilidad.
• Se utiliza en entornos informáticos distribuidos.
• La implementación es menos costosa. Proporciona almacenamiento para datos semiestructurados y también proporciona flexibilidad en el esquema.
• Las relaciones son menos complicadas.
• Las ventajas de NOSQL también incluyen poder manejar:
  • Grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
  • Los algoritmos orientados a objetos permiten implementaciones para lograr la máxima disponibilidad en múltiples centros de datos.
  • Los sistemas basados ​​en la consistencia eventual escalan las cargas de trabajo de actualización mejor que los RDBMS OLAP tradicionales, al mismo tiempo que se escalan a conjuntos de datos muy grandes.
  • Programación fácil de usar y flexible. Arquitectura eficiente y escalable en lugar de una arquitectura costosa y monolítica