Motores de bases de datos y caché

Clase 11 de 17 • Audiocurso de Fundamentos de Arquitectura de Alta Concurrencia

Juan David Cajamarca Acuña

student•

¿Qué motores de bases de datos son recomendables utilizar para este tipo de aplicaciones?

Podríamos dividir los motores de bases de datos en dos grandes grupos: bases de datos relacionales y bases de datos no relacionales.

El motor principal para las bases de datos relacionales es MySQL, y el motor principal para las bases de datos no relacionales es MongoDB.

La principal diferencia entre una base de datos en cada uno de los motores mencionados anteriormente, es que MongoDB es un gestor de bases de datos orientado a documentos, que por lo tanto tiene un enfoque totalmente diferente en cuanto al almacenamiento de datos. La diferencia fundamental es que mientras todas las filas de una tabla de una tabla MySQL tiene la misma estructura, en MongoDB los documentos no están sujetos a un orden fijo. Las filas de las tablas de MySQL tienen un mismo número de valores (cada uno con los mismos tipos de datos), por su parte, los documentos individuales de MongoDB tienen su propia estructura; de esta manera es posible crear nuevos campos con cualquier valor, mientras que para una base de datos relacional, se necesitaría una re-estructuración completa.

Otra diferencia fundamental que resulta de la comparativa de estos dos tipos de motores de bases de datos, es el enfoque dado a la recuperación de datos: como base de datos NoSQL, MongoDB no utiliza SQL como lenguaje de consulta, disponiendo de su propio lenguaje para el procesamiento de datos; esto permite la comunicación entre MongoDB y el respectivo cliente. Para este fin, la base de datos utiliza los métodos específicos del correspondiente lenguaje de programación del cliente, valiéndose de la ayuda de las librerías que pueden ser descargadas desde su página web oficial.

Al ser un motor de bases de datos no relacional, escalar MongoDB es mucho más fácil, ya que cada parte de datos está hospedada en un shard. Al tener estos shards, podríamos comenzar a crear y agregar más datos y más shards a medida que nuestra aplicación crece. Este no es el caso con un motor de bases de datos relacional.

Escalar un servidor de bases de datos relacional puede ser muy complejo. Posiblemente la única forma de escalar este tipo de servidores de bases de datos es agregando réplicas o escalando verticalmente. Hay algunas soluciones para escalar este tipo de servidores de bases de datos de manera horizontal, pero son complicada y dependen totalmente del equipo de infraestructura.

Una de las herramientas que se pueden utilizar para escalar horizontalmente un servidor de bases de datos relacional, es Vitess, que es una herramienta Open Source que viene de la mano de la CNCF (Cloud Native Computing Foundation), que es una de las aceleradoras que se encargan de fundar proyectos Open Source. Vitess es usado por YouTube para escalar sus servidores MySQL de manera horizontal.

¿Qué tipo de caché es recomendable utilizar?

Aquí, hay dos grandes grupos de caché. Generalmente se utilizan para almacenar sesiones, valores pequeños y sobre todo para la autenticación. Este tipo de caché generalmente es usado porque es muy rápido de acceder y las principales herramientas son Redis y Mencach. Estas herramientas están disponibles en la mayoría de los proveedores y es muy fácil de integrar con cualquier aplicación.

Otro tipo de caché es el caché de internet, como por ejemplo, para permitir que nuestra página web funcione más rápido o se descarguen los archivos estáticos de una manera más rápida para nuestros clientes, y la tecnología más usada son los CDNs (Content Delivery Network).

Alexis Dorado Muñoz

student•

¡Gracias por tu aporte! 👏 Has explicado de forma clara y concisa las diferencias entre bases de datos relacionales y no relacionales. Además, has incluido información valiosa sobre la escalabilidad y las opciones de caché.

¡Un resumen muy completo! 🌟

Leandro de la Paz Cabrera

student•

La herramienta que menciona para escalar el MySQL horizontalmente es Vitess https://vitess.io/.

Sergio Rivera

student•

Alguna para MongoDB o SGBS No Sql

Jesus David Posada Escobar

student•

Genial!!

Victor Hugo Vázquez Gómez

student•

Los shards son bloques que dividen los documentos, bases de datos en un cluster de MongoDB. https://www.mongodb.com/docs/manual/core/sharded-cluster-shards/ !Shard en mongoDB

Alexis Dorado Muñoz

student•

Motores de bases de datos para aplicaciones de alta concurrencia:

La elección del motor de base de datos es fundamental para el rendimiento y la escalabilidad. Veamos las opciones más populares:

1. Bases de datos relacionales (SQL):

MySQL: El campeón de las bases de datos relacionales. 🥇 Robusto, confiable y ampliamente utilizado. Ideal para datos estructurados con relaciones bien definidas.

2. Bases de datos no relacionales (NoSQL):

MongoDB: El rey de las bases de datos orientadas a documentos. 👑 Flexible y escalable, perfecto para datos no estructurados o que cambian con frecuencia.

Diferencias clave:

Estructura: MySQL impone un esquema rígido, mientras que MongoDB permite documentos con estructuras variables.
Escalabilidad: MongoDB escala horizontalmente con facilidad, mientras que MySQL requiere soluciones más complejas como Vitess (utilizado por YouTube).
Consultas: MySQL usa SQL, MongoDB tiene su propio lenguaje de consulta.

¿Cuál elegir?

Depende de las necesidades de tu aplicación. Si necesitas un esquema rígido y relaciones complejas, MySQL es una buena opción. Si necesitas flexibilidad y escalabilidad horizontal, MongoDB es la mejor alternativa.

Tipos de caché:

Caché en memoria: Redis y Memcached son ideales para almacenar datos pequeños y de acceso frecuente, como sesiones de usuario. 🚀
Caché de internet (CDN): Acelera la entrega de contenido estático, como imágenes y archivos JavaScript, mejorando la experiencia del usuario. 🌐

Victor Hugo Vázquez Gómez

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😮 No sabia que el CDN es un tipo de cache. Muy buen dato

Jair Israel Avilés Eusebio

student•

El concepto como tal de CDN es el de ser un grupo de servidores distribuidos geograficamente para reduir la latencia de peticion a contenido. Yo veria mas bien cache al software mencionado como Redis o Memchached.

Daniel Eduardo Rojas Pulido

student•

Si conoces a profundidad la lógica de negocio del proyecto, hacer las relaciones en SQL será más fácil, en caso contrario es recomendable NoSQL

Carlos Pinedo

student•

Memcached vs Redis

JHENER LIRIO OVIEDO CHAHUA

student•

Motores de bases de datos • SQL  MySQL (todas las tablas tienen la misma estructura, sujetos a un orden)  Escalar es muy difícil, puede ser replicando o creciendo verticalmente  Escalar horizontalmente (Vitess) • NO SQL  Mongo DB (gestor de base de datos orientado a documentos, no están sujetos a un orden)  Mongo DB no utiliza SQL como lenguaje de consulta  Escalar es mucho más fácil

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

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Gracias

Nicolás Peralta Páez

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Este profesor en 30 segundos me aclaro la diferencia entre db basadas en documentos y sql como en muchisimo tiempo no me habia quedado claro

Motores de bases de datos y caché

Introducción a alta concurrencia

Sistemas de Arquitectura de Alta Concurrencia y DevOps

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Diferencias entre servidores Stateless y Stateful en alta concurrencia

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Motores de bases de datos y caché

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Caso de uso: blog con enfoque en serverless

Conclusiones

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