Bienvenida conceptos básicos y contexto histórico de las Bases de Datos

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Bienvenida conceptos básicos y contexto histórico de las Bases de Datos

Introducción a las bases de datos relacionales

2

Historia de las bases de datos relacionales

3

Entidades y atributos

4

Entidades de Platzi Blog

5

Relaciones

6

Múltiples muchos

7

Diagrama ER

8

Diagrama Físico: tipos de datos y constraints

9

Diagrama Físico: normalización

10

Formas normales en Bases de Datos relacionales

11

Diagrama Físico: normalizando Platziblog

RDBMS (MySQL) o cómo hacer lo anterior de manera práctica

12

¿Qué es RDB y RDBMS?

13

Instalación local de un RDBMS (Windows)

14

Instalación local de un RDBMS (Mac)

15

Instalación local de un RDBMS (Ubuntu)

16

Clientes gráficos

17

Servicios administrados

SQL hasta en la sopa

18

Historia de SQL

19

DDL create

20

CREATE VIEW y DDL ALTER

21

DDL drop

22

DML

23

¿Qué tan standard es SQL?

24

Creando Platziblog: tablas independientes

25

Creando Platziblog: tablas dependientes

26

Creando Platziblog: tablas transitivas

Consultas a una base de datos

27

¿Por qué las consultas son tan importantes?

28

Estructura básica de un Query

29

SELECT

30

FROM

31

Utilizando la sentencia FROM

32

WHERE

33

Utilizando la sentencia WHERE nulo y no nulo

34

GROUP BY

35

ORDER BY y HAVING

36

El interminable agujero de conejo (Nested queries)

37

¿Cómo convertir una pregunta en un query SQL?

38

Preguntándole a la base de datos

39

Consultando PlatziBlog

Introducción a la bases de datos NO relacionales

40

¿Qué son y cuáles son los tipos de bases de datos no relacionales?

41

Servicios administrados y jerarquía de datos

Manejo de modelos de datos en bases de datos no relacionales

42

Top level collection con Firebase

43

Creando y borrando documentos en Firestore

44

Colecciones vs subcolecciones

45

Recreando Platziblog

46

Construyendo Platziblog en Firestore

47

Proyecto final: transformando tu proyecto en una db no relacional

Bases de datos en la vida real

48

Bases de datos en la vida real

49

Big Data

50

Data warehouse

51

Data mining

52

ETL

53

Business intelligence

54

Machine Learning

55

Data Science

56

¿Por qué aprender bases de datos hoy?

Bonus

57

Bases de datos relacionales vs no relacionales

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Elegir una base de datos

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¿Qué son y cuáles son los tipos de bases de datos no relacionales?

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Recursos

Respecto a las bases de datos no relacionales, no existe un solo tipo aunque se engloben en una sola categoría.

Tipos de bases de datos no relacionales:

  • Clave - valor: Son ideales para almacenar y extraer datos con una clave única. Manejan los diccionarios de manera excepcional. Ejemplos: DynamoDB, Cassandra.
  • Basadas en documentos: Son una implementación de clave valor que varía en la forma semiestructurada en que se trata la información. Ideal para almacenar datos JSON y XML. Ejemplos: MongoDB, Firestore.
  • Basadas en grafos: Basadas en teoría de grafos, sirven para entidades que se encuentran interconectadas por múltiples relaciones. Ideales para almacenar relaciones complejas. Ejemplos: neo4j, TITAN.
  • En memoria: Pueden ser de estructura variada, pero su ventaja radica en la velocidad, ya que al vivir en memoria la extracción de datos es casi inmediata. Ejemplos: Memcached, Redis.
  • Optimizadas para búsquedas: Pueden ser de diversas estructuras, su ventaja radica en que se pueden hacer queries y búsquedas complejas de manera sencilla. Ejemplos: BigQuery, Elasticsearch.

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Sería interesante tener un curso por cada tipos de bases de datos no relacionadas.

A modo de resumen de esta clase, les comparto este artículo que escribí. Espero que les sea de ayuda.

https://agustinducca.com/blog/que-son-las-bases-de-datos-no-relacionales-ventajas-de-nosql/

BASES DE DATOS NO RELACIONES*

  • Solo responden diferentes necesidades cada una, ya que con las RDB surgen problemas al ir creciendo

Clave - valor:
- Son ideales para almacenar y extraer datos con una clave unica.
- Manejan diccionarios de manera excepcional
- Se basan en algoritmos de hash o hashmap
- EJEMPLOS: DynamoDB (maneja AWS), Cassandra (Los usa FB)

Basadas en documentos:
- Basadas en objetos de tipo JSON. Ideal para almacenar datos JSON y XML
- Son las más utilizadas despues de los RDBMS
- Son una implementación de clave valor que varía en la forma semiestructurada en que se trata la información
- Guarda la forma actual de una aplicación, no son buenas para hacer consulta complejas.
- EJEMPLOS: MongoDB, Firestore (servicio en la nube, es un ambiente grafico)

Basadas en grafos:
- Nodos o entidades que tienen multiples relaciones. Estan relacionadas TODOS CON TODOS
- Se usan en el mundo de la inteligencia artificial, para formar redes neuronales
- EJEMPLOS: neo4j, TITAN DB

En memoria:
- Su mayor ventaja es que son sumamente rapidas
- La respuesta llega en el minimo de tiempo
- Su desventaja es que son limitadas y hay que guardar cosas en disco
- Otra desventaja es que son volatiles (si se reinicia, hay que indexar, volver a traer la información del disco)
- EJEMPLOS: Memcached, Redis

Optimizadas para búsqueda:
- Se usa para hacer queries complejos
- Sirven como grandes repositorios de datos, muchas veces historicos
- Son utilizadas en Business Inteligent y Machine learning
- EJEMPLOS: Elasticsearch BigQuery (la ofrece Google)

BASES DE DATOS NO RELACIONALES

Las bases de datos NoSQL a veces llamado “no solo SQL”, están diseñadas específicamente para modelos de datos específicos y tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones modernas. Es una amplia clase de sistemas de gestión de bases de datos que difieren del modelo clásico de SGBDR (Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales) en aspectos importantes, siendo el más destacado que no usan SQL como lenguaje principal de consultas.

En los en laces podrán encontrar más información.
https://es.wikipedia.org/wiki/NoSQL
https://aws.amazon.com/es/nosql/
https://aukera.es/blog/bases-de-datos-relacionales-vs-no-relacionales/
https://www.jetbrains.com/es-es/lp/devecosystem-2019/databases/

Tipos de bases de datos no relacionales:

Clave - valor: DynamoDB, Cassandra.
Basadas en documentos: MongoDB, Firestore.
Basadas en grafos: neo4j, TITAN.
En memoria: Memcached, Redis.
Optimizadas para búsquedas: BigQuery, Elasticsearch.

Apuntes:
Las bases de datos no relacionales (a veces llamadas NoSQL, es decir no solo SQL) contienen una amplia gama de DBMSs que difieren del modelo de bases de datos relacionales y como característica mas destacada es que no usan SQL como su lenguaje principal para consultas. Entre todas estas tenemos:

Clave - valor
Se basan en algoritmos de hash (o hash map), que quiere decir diccionario de datos. Son buenas para la extracción de información a partir de llaves y valores.

Basados en documentos
Documento se le llama a un objeto tipo JSON (JavaScript Object Notation), también tienen una implementacion de Clave – Valor y son muy eficaces almacenando datos de tipo JSON y XML.
Desventaja: Si tratas de hacer queries muy complejos, se te va a dificultar

Basadas en grafos
Se usan para IA, para crear redes neuronales. Este tipo de bases de datos se basan en nodos y son ideales para guardar relaciones complejas.

Basadas en memoria
Son ideales para la rapidez a la hora de extraer consultas, puesto que los datos se almacenan en memoria y al ejecutar consultas, la rapidez con la que responden es casi simultanea.

Optimizadas para busquedas
Son muy usadas en bussiness inteligence y machine learning, son famosas por ejecutar busquedas complejas.

El que persevera alcanza, increible la metodologia de enseñanza del Ing. Israel Vázquez, es de suma importancia prestar atención a las aplicaciones de las tecnologias que se mencionan, dan una increible noción del mundo al que nos enfrentamos los que vamos comenzando. 😃

Creo que este ha sido mi curso preferido hasta ahora, por el profesor ya que explica muy bien y porque el contenido del curso abarca contenidos muy buenos.

Me parece interesante añadir, que dentro de las multiples opciones que existen de BD No-SQL, debemos de saber elegir la que más nos convenga de acuerdo a lo que requiramos, para ello una muy buena guia es el teorema CAP, adjunto imágen.

Saludos.

Cloud Firestore es uno de los tipos de base de datos NoSQL ofrecidos por Firebase para almacenar los datos de nuestras aplicaciones.

Qué buena clase, yo pensé que mongoDB era la que se utilizaba para todo.

BigQuery, Elasticsearch.para Marchine learning y business intelligence áreas apasionantes de las cuales quiero aprender.

Postgres (no sé si otros también) como BD relacional acepta un tipo de dato JSON. Además ofrece herramientas especiales para manejar ese tipo de datos. ¿Cómo saber si nos conviene usar esa función o usar simultaneamente una BD no relacional basada en documentos?

Estupenda clase, no sabía que existían tantos tipos de bases de datos no relacionales, la clasificación que más me llamo la atención fueron las basadas en grafos, ya que están diseñadas para abarcar las entidades que tienen múltiples relaciones y también porque me gustaría ver algún día cómo funciona el mapeo que se genera en base a una red neuronal.

Respecto a las bases de datos no relacionales, no existe un solo tipo aunque se engloben en una sola categoría.
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Tipos de bases de datos no relacionales:

  • Clave - valor: Son ideales para almacenar y extraer datos con una clave única. Manejan los diccionarios de manera excepcional. Se basan en algoritmos de HASH Ejemplos: DynamoDB (AWS), Cassandra.
  • Basadas en documentos: Son una implementación de clave valor que varía en la forma semiestructurada en que se trata la información. Ideal para almacenar datos JSON y XML. Ejemplos: MongoDB, Firestore.
  • Basadas en grafos: Basadas en teoría de grafos, sirven para entidades que se encuentran interconectadas por múltiples relaciones. Ideales para almacenar relaciones complejas. _Ejemplos: neo4j, TITAN. _
  • En memoria: Pueden ser de estructura variada, pero su ventaja radica en la velocidad, ya que al vivir en memoria la extracción de datos es casi inmediata. Ejemplos: Memcached, Redis.¬
  • Optimizadas para búsquedas: Pueden ser de diversas estructuras, su ventaja radica en que se pueden hacer queries y búsquedas complejas de manera sencilla. _Ejemplos: BigQuery, Elasticsearch. _

NoSQL no es el reemplazo de SQL, simplemente es un modelo diferente que ofrece ventajas y soluciones a problemas que poseen las bases de datos relacionales.
https://www.pragma.com.co/academia/lecciones/bases-de-datos-relacionales-vs.-no-relacionales

alguien me puede explicar por qué Big Query esta dentro de las bases de datos no relacionales si se utiliza para hacer consultas a bases de datos relacionales ?

Tipos de Base de datos NoSql:

  • Clave valor

  • Documentales

  • Grafos

  • En memoria

  • Optimizada para Búsquedas

Excelente explicacion. Muy clara y sencila.

el profe debería de sacar un curso de mongoDB!!!

BASES DE DATOS NO RELACIONALES Y QUE SON

TIPOS DE BASES DE DATOS

• CLAVE-VALOR:
	1. Ideal para extraer y almacenar datos con una clave unica
	2. Pueden hacerse consultas muy rapidas si conocemos esa clave
	3. Basado en algoritmos de Hash -diccionarios de datos-.
4. DynamoDB y Cassandra son ejemplos de BD clave-valor.
	5. Maneja los diccionarios de manera excepcional
• BASADAS EN DOCUMENTOS
	1. Documentos se les llama a un objeto de tipo JSON
	2. Son una implementacion de clave-valor que varia en la forma semiestrucurada en que se trata la informacion
	3. MongoDB y Firestore (Nube y Administrado) son ejemplos de estas bases de datos.
	4. Ideal para guardar datos JSON y XML
	5. Es bueno a mantener guardado el estado actual de la aplicacion
	6. No es bueno para hacer busquedas del tipo de SQL.
• BASADAS EN GRAFOS
	1. Sirven para entidades que se encuentran interconectadas por multiples relaciones, todos entre todos y uno a uno como en SQL
	2. Neo4J y TITAN son ejemplos de estas bases de datos
	3. Ideal para almacenar relaciones complejas
• EN MEMORIA
	1. Su ventaja es que son sumamente rapidas 
	2. El problema es que tienen cierto limite y tienen que estar guardando algunos datos en disco y que son volatiles
	3. Memcached y Redis son ejemplos de estas bases de datos
• OPTIMIZADAS PARA BUSQUEDAS
	1. Ayudan hacer querys muy complejos muy rapidamente y de manera sencilla
	2. Muy utilizadas en Bussines Intelligence y en Machine Learning
	3. BigQuery (tiene lenguaje similar a SQL, generando modelos de ML muy facilmente) y ElasticSearch son 
  • Todos estos diferentes tipos de bases de datos se consideran NO RELACIONALES (Aunque son muy diferentes entre ellos).

  • Antes utilizabamos las bases de datos relacionales para responder a todo, estas solo responden diferentes necesidades cada una porque las bases de datos relacionales al tener muchos datos empiezan a tener muchos problemas para responder en tiempo y para manejar todas las relaciones tan complejas que tienen.

Saber SQL y bases de datos relacionales te permitirá moverte en cualquiera de éstas, claro será necesario aprender detalles y funciones de cada uno.

Optimizadas para búsquedas: Pueden ser de diversas estructuras, su ventaja radica en que se pueden hacer queries y búsquedas complejas de manera sencilla. Ejemplos: BigQuery, Elasticsearch

Excelente explicación de los diferentes tipos de bases de datos que hay para diferentes usos, muy buen ejemplo de los servicios, explican los principales representantes de cada uno de sus tipos

Tenía el conocimiento de que MongoBD es un tipo de base de datos no relacional basada en documentos BJSON.
Cuando pasé por NodeJS, especificamente por Expressjs muchos autores mencionaban la base de datos Memcached o Redis.
Ahora con esta clase entiendo dicha clasificación.

y yo limitandome a MongoDB

Excelente clase, parece que las bases de datos relacionales era solo el comienzo.

Para un ranking y más detalle sobre cada categoría: https://db-engines.com/en/ranking

Vamos con todo a aprender este nuevo mundo de Las bases de datos no relacionales.

arriba el SQL 😂

  • Clave - Valor: Guarda gran cantidad de información con un campo id, solo ligado a dicho campo.
    Se pueden extraer datos de forma rápida si se conoce el id, de lo contrario es difícil acceder a estas.
  • Basados en documentos: Están guardados como clave valor. Tienen estructura mas definida con respecto a clave-valor.
    Más usadas fuera del estándar SQL.
    No responden bien a queries complejos.
  • Basadas en grafos: Nodos o entidades con relaciones complejas, todos relacionados con todos. N:N.
  • En memoria: Tienen cierto limite y deben estar guardando algunos datos en disco.
    Son volátiles, además se debe realizar un gran trabajo para mantener sincronía.
  • Optimizadas para búsqueda: Ayudan a que se puedan tener grandes repositorios de datos para hacerle preguntas complejas.
    Se puede realizar visualización de tendencias históricas y otro tipo de datos.
    Usadas comúnmente en BI.

Descubriending que Uber usa Cassandra y otro tipo de bases de datos. 😮

https://www.geeksforgeeks.org/system-design-of-uber-app-uber-system-architecture/

¿Qué son y cuáles son los tipos de bases de datos no relacionales?

1. Clave - valor

Se hicieron para almacenar datos de forma rápida, y se obtienen mediante un identificador. Se pueden juntar grupos de datos con una sola clave. El identificador que se usa es el HASH. Se utiliza más en:

  • DynamoDB - AWS
  • Cassandra - Facebook

2. Basadas en documentos

Se almacenan datos en objetos de tipo JSON y XML, los cuales son estándar. También tienen una identificación Clave - valor

  • MongoDB
  • Firestore

Sirve principalmente para

Creación de videojuegos o aplicaciones, para poder guardar el estado de estas y poder recuperarlo rápidamente.

No sirve tanto para

Realizar búsquedas con distintos parámetros complejos como los queries de las Bases de Datos Relacionales.

3. Basadas en grafos

Se tratan de nodos con relaciones complejas en las que todos están completamente relacionadas entre si.

Es utilizada en

Principalmente Inteligencia Artificial, debido a la complejidad de esta tecnología, la conexión entre todos los nodos permite una capacidad de información eficiente para este uso.

  • neo4j
  • TITAN

4. En memoria

Son muy rápidas debido al uso de la memoria RAM, debido a esto hay una capacidad de información y por lo tanto es necesario el uso de Discos para poder mantener la información al largo plazo y luego poder indexar está para recuperarla y utilizarla.

  • Memcached
  • Redis

5. Optimizadas para búsquedas

Permite hace queries muy complejas en lapsos rápidos en el tiempo. Son grandes repositorios de datos en los que se pueden responder preguntas de negocio en tiempo muy rápidos.

  • BigQuery
  • Elasticsearch

Basadas en grafos: Basadas en teoría de grafos, sirven para entidades que se encuentran interconectadas por múltiples relaciones. Ideales para almacenar relaciones complejas. Ejemplos: neo4j, TITAN.

No entendí para que se usan las bases de datos EN MEMORIA.
Alguien que pueda dar más ejemplos?

Base de datos no relacionales.
1. Clave-valor: Este tipo de base de datos guardan la información y la acceden utilizando un hash map que vincula un conjunto de datos a una clave.
Ejemplos: DynamoDB (AWS) y Cassandra (Facebook).
2.Basadas en documentos: Son las más utilizadas fuera del estándar SQL. Son, básicamente, una implementación de las bases clave-valor pero con una estructura mas definida ya que almacenan los datos como objetos de tipo JSON.
Ejemplos: MongoDB (MongoDB) y Firestore (Google)
**3. Basadas en Grafos: **. están basadas en nodos (entidades) que tienen múltiples relaciones y son ideales para almacenar datos que presentan interconexiones complejas.
Ejemplos: Neo4j y Titan
**4. En memoria: ** Su estructura puede ser muy variada, pero tienen como factor diferencial su increíble velocidad de acceso. Dado que viven en la memoria principal del dispositivo que la corre, la lectura y escritura de datos es prácticamente inmediata.
Ejemplos: Memcached y Redis
5.- Optimizadas para búsquedas: su estructura puede ser variada, pero tienen como factor común el hecho de que están optimizadas para la realización de querys sumamente complejas de una forma mas simple.
Ejemplos: BigQuery (Google) y Elasticsearch

Debido a la evolución de la tecnología encontramos ahora diversidad de bases de datos para múltiples usos y aplicaciones, si ya hemos aprendido cosas muy interesantes de las BD lo que iniciamos en este modulo y los que vienen serán aun mejor.

Super interesante que facebook haya creado a Cassandra como respuesta al “quedarse corto” usando bases de datos no relacionales. Muy fuertes e innovadores.

Basadas en documentos: Son una implementación de clave valor que varía en la forma semiestructurada en que se trata la información. Ideal para almacenar datos JSON y XML. Ejemplos: MongoDB, Firestore.

Es bien interesante conocer los diferentes tipos de bases de datos no relacionales, y en que casos se utiliza de mejor manera cada uno de ellos.

Comparto igual que mis compañeros que este tema puede ser un curso aparte, ya que se puede profundizar mucho más y tiene su área de estudio.
Pero increíble curso y excelente profesor.

Salu2!

Quizá os estéis preguntando “si las bases de datos relacionales son tan prácticas, ¿en qué situaciones es buena idea trabajar con las no relacionales?”. Si algo tienen de malo las bases de datos relacionales, es que son como Sheldon Cooper, tienen que saber de antemano qué es y cómo es lo que van a almacenar. En cambio, las bases de datos no relacionales son más flexibles, se lo tragan todo, sin importar su estructura.

Imaginemos que hemos mandado unas máquinas al espacio para que nos reporten qué es lo que encuentran en su viaje. Obviamente, no sabemos a ciencia cierta qué se van a encontrar. De alguna forma, tienen una inteligencia artificial instalada que reconoce los objetos con los que se va encontrando y también tienen sensores instalados. Pero no sabemos bien qué miden, ya que cada máquina tiene sensores diferentes. Cada 24 horas envían un resumen de lo que han visto durante el día.

Les recomiendo mucho ArangoDB. Maneja un lenguaje bastante sencillo y es mucho más veloz que mysql y mongoDB. también es fácil de implementar, además es de código abierto. https://www.arangodb.com/2018/02/nosql-performance-benchmark-2018-mongodb-postgresql-orientdb-neo4j-arangodb/

TIPOS DE BASES DE DATOS NO RELACIONALES:

CLAVE VALOR:
Grandes tipos de datos con una clave única.
Manejan los diccionarios de manera excepcional.
Gran cantidad de información con un id.
Basados en algoritmos de hash maps o de bases de datos.

	○ DYNAMO DB. AWS.
	○ CASSANDRA. FACEBOOK.

DOCUMENTOS DE TIPO JSON:
Tipo Json y XML.
TIPO CLAVE / VALOR PERO ESTRUCTURA MAS DEFINIDA.
○ MONGODB.
○ FIRESTORE. (Nube y administrado.
Mejor para estados de datos / aplicaciones web. Muy eficientes.

BASADAS EN GRAFOS:
Nodos o entidades con relaciones.
Todos se relacionan con todos.
Se Utilizan en IA, para formar redes NEURONALES.
○ NEO4J.
○ TITAN

EN MEMORIA.
Sumamente rápidas, para realizar consultas.
Son volátiles / si el servidor se reinicia se pierden los datos.
○ MEMCASHED.
○ REDIS.

OPTIMIZADOS PARA BUSQUEDA.
Pueden ser de diversas estructuras.
Pueden hacer query en búsquedas complejas de manera sencilla.
○ BIGQUERY.
○ ELASTICSEARCH.

Google Big Query es un servicio bastante interesante, con el he podido realizar consultas a grandes cantidades de datos de una manera rapida, además de ello tambien pude entrenar unos modelos de ML sencillos de acuerdo a los datos consultados y el uso de Google Big Query ML.

Este curso es prerequisito para la carrera de wordpress. Pero wordpress hasta donde se, no soporta base de datos NOSQL.
Xq no parten el curso en Base de datos Relacionales y Base de Datos No SQL , en lugar de poner de prerequisitos temas no relacionados con la carrera ?

Respecto a las bases de datos no relacionales, no existe un solo tipo aunque se engloben en una sola categoría.

<h3>Links (2021):</h3>

Clave-valor
dynamodb
cassandra

Basadas en documentos
mongodb
firestore

Basadas en grafos
neo4j

En memoria
memcached
redis

Optimizadas para busquedas
elastic
big query

Basada en documentos

buena la clase falto las funciones if else

excelente clase, información muy valiosa. El conocimiento es poder

basada en Grafos

optimizadas para busqueda

No tenia conocimiento que existía varias BD no relacionales

Muy interesante estos tipos de bases de datos no relacionales y sus ejemplos

Valla, que claro queda esto, genial la explocación

Las bases de datos que son mas usadas son en documentos usadas primordialmente por medio de MongoDB y Firestore

Excelente clase

En memoria: Pueden ser de estructura variada, pero su ventaja radica en la velocidad, ya que al vivir en memoria la extracción de datos es casi inmediata. Ejemplos: Memcached, Redis.

Qué significa mapear?

Tenía una idea muy rwuivo

Entre las mas usadas:

MongoDB
Redis
Cassandra
CouchDB
Firebase

Seguimos aprendiendo.

Buen video, me intereso mucho las base de datos optimizadas para busquedas

Me interesa basadas en grafos y optimizadas para busqueda

Basadas en grafos

Bases de datos no relacionales = clave, valor

BASES DE DATOS NO RELACIONALES
.
Las bases de datos relacionales marcaron un antes y un después en la industria de la tecnología y en la historia de como se manejan los datos en la historia humana.
.
Las bases de datos no relacionales no son únicamente un tipo de bases de datos, todas ellas se dividen y se diferencias unas de otras. Todas estas bases de datos por muy diferentes que sean se engloban en una única categoría distinta a las bases de datos relacionales.

El mundo de las bases de datos no relacionales es mucho mas grande de lo que en mi mente podia dimensionar. 🤯

Basicamente las bases Clave Valor, son Hash Tables.

saliéndome del tema, reproduzco todas las clases en 1.25x. El profesor habla bastante despacio.

Bases de datos no realcionales

No es un sólo tipo de Bases de Datos, pero se caracterizan por ser diferentes a las relacionales.

  • BD basadas en Clave - Valor:
    Están hechas para almacenar datos de manera rápida y extraerlos. Podemos extraer la información rápidamente si conocemos el id, pero con consultas más complejas es más difícil.
    Ejemplos: DymonDB y Cassandra

  • BD basadas en documentos
    Ideal para almacenar datos json y xml. Ayuda a mantener el estado actual de la aplicación. No es tan bueno para querys complejos.

Ejemplos: MongoDB y Firestore

  • **BD Basadas en grafos **
    Sirven para entidades que se encuentran interconectadas por múltiples relaciones. Ideales para almacenar relaciones complejas. Se usan para IA y redes neuronales.

Ejemplos: neo4j y TitanDB

  • BD basadas en memoria
    Son muy rápidas. Tienen cierto límite, y son volátiles. Si se reinicia el servidor se tienen que traer nuevamente los datos.

Ejemplos: Redis

  • BD optimizadas para búsquedas
    Ayudan a realizar querys complejos en mínimo tiempo. Son grandes repositorios de datos.

Ejemplos: BigQuery y Elasticsearch

vee, estas bases de datos, es muuuuy nuevo para mi, ufff Dios boom exploto mi cabeza jajaja

ayuda memoria

Hay varios tipos de bd no relacionales y dependen de los autores;

Clave - Valor
basadas en documentos tipo json
basadas en grafos
basadas en memoria
optimizadas para busquedas y querys complejos

Clave – Valor:
Estan hechas para almacenar de datos de manera rapida
y extraerlos si tienes la clave para ello.

Son ideales para almacenar y extraer datos con una clave unica. Manejan los diccionarios de manera excepcional.

Dynamo bd (Aws)- Cassandra.

Basados en Documentos no en archivos:

Son una implementación de clave valor que varia en la forma semiestrucuturada en que se trata la información. Ideal para almacenar datos Json y xml.

Mongo DB- firestore

basadas en grafos
Son Nodos o entidades que tienen multiples relaciones , que tienen relaciones muy complejas y que generalmente estan relacionadas entre todos.

Ejemplo: Se utilizan en la inteligencia artificial, para formar redesneuronales, que justamente simulan este tipo de relaciones complejas.

Neo4j-Titan

basadas en memoria:

Son muy rapidas,aunque volatiles, pueden ser de estructura variada, pero su ventaja radica en la velocidad, ya que al vivir en memoria la extracción de datos es casi inmediata.

Memcached – Redis

optimizadas para busquedas

(querys complejos en cuestion muy rapida de tiempo).

Pueden ser diversas estructuras, su ventaja radica en que se pueden hacer queries y busquedas complejas de manera sencilla.

BigQuery- Elasticsearch

Se utilizan en Bussiness intelligent y machine learning

Sería bueno tener un curso de bases de datos para Machine Learning

Si desean saber más sobre los documentos tipo JSON pueden tomar el curso Autenticación OAUTH es un curso súper bueno, aunque debes tener un conocimiento en programación como js, node, etc.

Acá empieza un poco de teoría recomiendo vero a 1.5x

chale hice mis notitas y se cambio el video :c

Ahora existen muchas herramientas para almacenar datos y cada una cubre una necesidad distinta. 😄

Que profesor tan buena onda! de verdad, ver sus clases es facil y entendible 100%

Interesantes estas BD no relacionales.

Basadas en Grafos

Me gustan mas las NO relacionales.

Por aquello del miedo al compromiso.

ba dum tssssss

Offtopic: ¿Que son las dos cosas de color azul y negro que están en el escritorio durante todos los videos del curso?

Definición de documento. Objeto de tipo JSON. Estructura tipo clave-valor pero más definida.

redis no es una base de datos calve-valor ? asi me lo enseñan en la facultad

es decir todos los datos que no guardan relacion y no son normalizadas puede ser BD no relacional 😄

Super interesante esta clase.

Entonces mongoDB y Firestore son ideales para serializar/deserializar objetos.

Muy interesante.

tipos_basesnorelacionales

Clase-Valor

BASE DE DATOS BASADO EN DOCUMENTOS

Muy buena la introducion.

Divide y vencerás. 😄

CASSANDRA LA CREO FACEBOOK 😃

Excelente !