Las bases de datos de modelos múltiples están destinadas a admitir varios modelos de datos en una sola base de datos mediante el manejo de índices, lenguajes de programación y patrones de consulta diferentes al servidor para múltiples casos de uso. Una base de datos multimodelo ideal también puede ofrecer seguridad, coherencia y gobernanza de datos unificados en el mejor de los casos. Aquí, en este artículo, exploraremos las características de bases de datos de modelos múltiples en general y lo que MarkLogic Server ofrece específicamente en esto.
El modelo de documento es más flexible y centrado en las personas
Como podemos encontrar, los modelos de base de datos de documentos son más flexibles que los modelos NoSQL convencionales, lo que los hace más populares y adaptables. Los documentos son ideales para manejar mejor los datos complejos en forma jerárquica. Los seres humanos pueden leerlos fácilmente y asignarlos cuidadosamente a los modelos conceptuales de los modelos comerciales reales de datos y pueden anular cualquier desajuste de impedancia que puedan tener las bases de datos relacionales.
Ya sea que las entradas de datos sean solo objetos basados en Java o que representen las entidades comerciales o aquellos que sean texto de un documento dado en formatos convencionales como MS Word o PDF, todos estos se almacenan naturalmente como XML o JSON con una consistencia sólida en los servidores MarkLogic. Para acceder y compartir estos documentos de forma segura, MarkLogic ofrece un motor de búsqueda predeterminado, que ofrece funciones de seguridad de nivel elemental y documental y políticas de redacción según sea necesario.
Este motor de búsqueda incorporado puede indexar automáticamente los documentos para la búsqueda de texto completo. También le brinda la flexibilidad para definir índices complementarios como índices geoespaciales e índices de rango, etc. También permite la clasificación basada en relevancia personalizada. Junto con estos, hay muchas otras características como fragmentos, facetas, etc. ofrecidas por MarkLogic, que lo ayudan a crear aplicaciones empresariales avanzadas mucho más fácil y rápido.
Teniendo en cuenta todos los hechos anteriores, los beneficios importantes de un modelo de base de datos de documentos como MarkLogic son:
- Desarrollo más rápido
- Independiente del esquema
- Datos desnormalizados
- Capacidad para aprovechar todos los atributos
- Capacidad para consultar todo en el contexto dado
- Mejores capacidades de integración de datos
Modelos de bases de datos de gráficos semánticos
Los documentos son ideales para almacenar entidades comerciales. Cuando se trata de las relaciones entre entidades, los modelos de gráficos semánticos de la base de datos son excelentes, que también es otro modelo popular NoSQL de la base de datos. Está diseñado específicamente para almacenar y administrar las relaciones entre los datos de clientes o proveedores, etc. De manera similar, puede elegir cualquier entidad en este modelo de base de datos gráfica para el modelo relacional. Para obtener un mejor soporte con las tareas de administración de bases de datos de expertos, puede visitar el sitio web RemoteDBA.com.
Además, MarkLogic ofrece el modelo de gráfico semántico con una triple tienda RDF incorporada que puede almacenar y administrar datos semánticos. Esto se conoce como semántica de MarkLogic. Esta capacidad mejora aún más el modelo de documento al ofrecer una forma rápida y fácil de conectar y mejorar los documentos XML y JSON. También facilita una mejor integración de datos y permite un patrón de consulta mucho más dominante para descubrir las relaciones y hacer inferencias reales.
La semántica también ofrece contexto para los datos al almacenar de manera efectiva metadatos como ontologías. Digamos, por ejemplo, que puede tomar un catálogo de productos que consta de información diversa sobre diferentes partes de un producto. Un componente puede aparecer con un tamaño de 50. Pero, ¿cuál es la unidad? ¿Cómo y quién lo mide? ¿Cuál es su tolerancia? Toda esta información contextual viene como datos semánticos, que podrían almacenarse como triples de RDF.
A medida que se maneja en el modelo de documento, el motor de búsqueda integrado de MarkLogic también indexa los triples de RDF para una ejecución más rápida de las búsquedas semánticas mediante el uso de consultas SPARQL únicas. Los usuarios pueden crear consultas complejas de forma rápida y sencilla que combinan búsquedas semánticas y de documentos para obtener mejores conocimientos de los datos disponibles.
Realización de búsqueda de datos geoespaciales
Como se mencionó anteriormente, la mayor flexibilidad de los datos del documento también ofrece un mejor almacenamiento de datos geoespaciales. MarkLogic Server puede almacenar este administrador de forma nativa y eficaz y realizar búsquedas en los datos geoespaciales. Esto incluye, pero no se limita a, datos como puntos de interés, regiones de interés, caminos que se cruzan, etc. Dicho almacén de datos puede responder consultas como «dónde» en el contexto en tiempo real de otras relaciones y entidades de datos disponibles, etc.
El motor de búsqueda integrado de MarkLogic Server también es capaz de indexar datos geoespaciales para activar consultas basadas en la ubicación y generar alertas, que se encuentran comúnmente en aplicaciones geoespaciales como predicciones meteorológicas, etc. Hay infinitas formas en las que los creadores de aplicaciones geoespaciales pueden Utilice estas capacidades para crear aplicaciones de búsqueda basadas en la ubicación.
Vías de datos estructurados y de relaciones
Desde el comienzo de los modelos de bases de datos hasta ahora, los modelos de datos relacionales se parecen mucho a razones. Las bases de datos relacionales hacen que sea muy conveniente obtener vistas estructuradas de los datos en formato tabular fácil de inferir, que se consulta con SQL estándar. Con MarkLogic Server, los desarrolladores nativos también pueden sentirse como en casa. MarkLogic Server también es compatible con SQL estándar. Permitirá a los usuarios crear vistas relacionales simples de los datos por encima del análisis de SQL. Esto se hace sin comprometer la seguridad de los datos. También se puede observar que los datos subyacentes nunca se modifican, pero están disponibles en el formato de origen en MarkLogic.
La tecnología que forma la base de MarkLogic permite un mayor grado de compatibilidad con SQL, una característica única. Esto se conoce como TDE o extracción basada en plantillas. También permite a los usuarios definir de manera personalizada una lente relacional sobre los datos y las entidades para que puedan consultar fácilmente la base de datos utilizando SQL convencional. Por lo tanto, también puede utilizar sus herramientas de inteligencia empresarial más cómodas para el análisis operativo.
En conjunto, las bases de datos de varios modelos ofrecen una interfaz de búsqueda centralizada que puede utilizar para consultar varios modelos de datos con índices integrados. Como estándar básico, debes administrar eligiendo índices específicos para cada tipo de datos. Sin embargo, en el caso de MarkLogic Server, tiene un enfoque integrado para la indexación, lo que permite un acceso a datos más rápido y específico poco después de que se configura la base de datos. Las bases de datos de modelos múltiples pueden funcionar de manera similar a la de Google como este motor de búsqueda para no tener que mantener páginas web para ajustarse a un formato determinado. Aún así, simplemente indexa los datos y facilita a los usuarios acceder a ellos desde una interfaz de resultados de búsqueda unificada y fácil de manejar.
Biografía del autor
Kristen Smith es una desarrolladora web y una profesional con experiencia en gestión y administración de bases de datos. ¡Ella dice que debe implementar empresas creíbles como RemoteDBA.com para ayudarlo a mantener y asegurar cualquier sistema de base de datos con éxito!
