Una herramienta importante para que las organizaciones se aseguren de que sus datos se almacenen, validen y protejan es la gestión de bases de datos. Se utiliza para desarrollar e implementar procesos con los que los usuarios finales se sienten cómodos. Pueden sentirse seguros de que es fácil trabajar con los datos, confiables y accesibles. Es importante asegurarse de que los datos de su organización se procesen de manera rápida y eficiente. 

¿Qué es la gestión de bases de datos?

Para maximizar el valor de sus datos, las empresas confían en la gestión de bases de datos. La gestión de datos requiere la planificación, el diseño y la organización de los datos que se almacenan en la base de datos. A sistema de gestión de base de datos (DBMS) se utiliza para controlar la base de datos y procesar sus datos. El sistema de administración de la base de datos y el software asociado a menudo se denominan "sistema de base de datos" y, a veces, simplemente se abrevia como "base de datos".

¿Que es una base de datos?

Los datos se organizan en la base de datos. Un servidor de base de datos es el hardware que admite el software necesario para una base de datos completamente funcional. La base de datos en sí es una colección de datos que está diseñada para ser accedida y administrada fácilmente. Las bases de datos informáticas normalmente almacenan colecciones de datos que contienen información como transacciones de ventas, identificación del cliente y detalles del producto.

Una base de datos proporciona un sistema de almacenamiento de datos e instrucciones básicas sobre cómo manejar los datos.

Las bases de datos pequeñas pueden ofrecer almacenamiento mediante un sistema de archivos, pero las bases de datos grandes suelen utilizar varias computadoras (agrupaciones de computadoras) o almacenamiento en la nube. Hay un amplia variedad de bases de datos disponible para elegir: SQL, NoSQL, gráfico, MySQL, etc. El proceso de elegir un sistema de base de datos incluye consideraciones prácticas y técnicas formales.

¿Qué es un sistema de gestión de base de datos?

Un sistema de gestión de base de datos (DBMS) se basa en el software que se utiliza para coordinar los comandos y las aplicaciones del usuario con la base de datos. Permite a los usuarios recopilar, procesar y analizar los datos. El software DBMS también se coordina con las instrucciones centrales de la base de datos. Un DBMS se puede construir alrededor de un kernel multitarea diseñado a la medida (esta había sido una solución común), pero generalmente los DBMS modernos usan un sistema operativo estándar.

Los DBMS usan un software bastante complejo que puede enviar los datos a dispositivos de almacenamiento secundarios y puede usarse para manipular o alterar bases de datos.

¿Qué herramientas se utilizan con la gestión de bases de datos?

Hay varios tipos diferentes de bases de datos y sistemas de gestión. Cada DBMS único puede ser compatible con una variedad de herramientas útiles. Los DMBS comúnmente utilizados se enumeran a continuación, junto con algunas de las muchas herramientas de bases de datos disponibles actualmente.

SGBD MySQL: Este es un código abierto base de datos relacional, y muy fácil de usar. Se ha descrito como una base de datos extremadamente útil y es utilizada por sitios web de gran volumen como YouTube, Google, LinkedIn, Twitter y PayPal. 

MySQL DMBS organiza los datos en una o más tablas de datos. Estas relaciones ayudan a estructurar los datos. MySQL es un sistema operativo que se puede usar con diferentes programas para respaldar una base de datos, administrar usuarios y acceder a la red. (Muchas herramientas no son de código abierto).

• Borde de sapo para MySQL: Este es un conjunto de herramientas útil diseñado para la administración y el desarrollo de bases de datos. Proporciona un monitor de consultas SQL, comparación y sincronización de esquemas, creación de instantáneas de bases de datos y un editor JSON avanzado. Borde de sapo Se puede utilizar con Mac OS X y Windows.

• dbForge Studio para MySQL: Una herramienta multipropósito que admite una amplia gama de características y funciones. dbForge Studio para MySQL admitirá consultas, desarrollará y mejorará las rutinas almacenadas y automatizará la gestión de objetos de la base de datos. 

• Banco de trabajo MySQL: Una herramienta visual unificada para desarrolladores y administradores de bases de datos. MySQL Workbench admite el diseño, desarrollo y administración de bases de datos. Hay tres opciones: Comunidad, Estándar y Empresa. La versión Community es de código abierto y gratuita, y las otras dos son versiones comerciales pagas con más funcionalidad. MySQL Workbench funciona con Windows, Mac OS X.

SGBD SQL: Este es el DBMS más popular disponible desde los últimos 1970s. Almacena datos en columnas y tablas, y los enlaces entre las tablas se denominan "relaciones". Sus puntos fuertes principales son que es muy familiar, fácil de usar y razonablemente eficiente. Es un modelo maduro y funciona con un número cada vez mayor de aplicaciones útiles para hacer negocios.  

Los DMBS de SQL normalmente aceptarán solo unos pocos tipos de formatos de datos y tendrán un almacenamiento limitado. Algunas herramientas utilizadas para la gestión de bases de datos SQL son: 

• Idera DM: Esta plataforma ofrece varias herramientas de gestión y análisis y puede ayudar con la auditoría de datos confidenciales, así como con la identificación de vulnerabilidades existentes. (Idera DM también viene con una aplicación móvil independiente).

• Herramientas eléctricas de SQL: Proporciona herramientas para auditar datos confidenciales e identificar vulnerabilidades en servidores SQL. Pretende utilizar un mínimo de potencia de procesamiento informático. Herramientas eléctricas de SQL proporciona un panel y se puede utilizar para realizar un seguimiento del rendimiento de todas las sentencias SQL.

• Vientos solares DPA: Admite un fuerte enfoque en la detección de cuellos de botella en una base de datos y pone énfasis en analizar cuánto tarda la base de datos en responder a las consultas. Viene con una interfaz fácil de usar y señalará la causa de la ralentización de la base de datos. Él DPA de vientos solares incluye un algoritmo de aprendizaje automático que admite la detección de anomalías y le permite comprender las interrupciones.

SGBD NoSQL: Estos DMBS no admiten un sistema relacional. Como consecuencia, no admiten relaciones vinculadas dentro de sus sistemas de almacenamiento. Sin embargo, NoSQL tiene la capacidad de almacenar cantidades masivas de datos con fines de investigación y puede aceptar una amplia gama de formatos para el almacenamiento de datos.

Hay una variedad de Bases de datos NoSQL (por ejemplo, clave-valor, columna ancha, documento y gráfico). Ofrecen esquemas flexibles y escalarán fácilmente con grandes cantidades de datos. Algunas herramientas utilizadas para identificar y localizar archivos de datos son: 

• Catálogos de datos: Estas son colecciones estructuradas y, a menudo, se usan con sistemas de datos NoSQL. En esencia, catálogos de datos son índices bien organizados de datos almacenados. En general, los catálogos de datos brindan información sobre el uso de datos, el linaje de datos, las relaciones entre entidades y la fuente. 

• Diccionarios de datos: Son básicamente un repositorio centralizado de metadatos. Los metadatos en diccionarios de datos incluye atributos y definiciones y datos de referencias de nombres, el creador de activos y los propietarios. Pueden crear alias, lo que puede ayudar a localizar datos. 

• Glosarios de negocios: Una colección de términos y definiciones utilizados por una empresa. Las definiciones están lógicamente vinculadas a entidades dentro de la base de datos. glosarios de negocios apoyar la comunicación estructurada. Cuando se combina con herramientas de búsqueda y gestión de datos, los investigadores pueden encontrar los datos necesarios.

Base de datos DevOps: DevOps es una filosofía utilizada para desarrollar software de forma rápida y eficiente. Aplicar los principios de DevOps a una base de datos requiere herramientas que automaticen los procesos promovidos por ellos. Una base de datos DevOps suele ser una base de datos SQL o MySQL convertida. Con la adición de herramientas, esta base de datos modificada mejora el desarrollo de software y ayuda a reducir el agotamiento de los desarrolladores.

Una base de datos de DevOps ayuda a los equipos de desarrollo de aplicaciones/software a identificar problemas y cuellos de botella, y agiliza el proceso de desarrollo y lanzamiento. A continuación se enumeran algunos ejemplos de herramientas de gestión de bases de datos de DevOps:

• Datadog es un software diseñado para monitoreo y análisis. Está disponible como servicio SaaS. Datadog combina los datos tomados de aplicaciones, servidores, bases de datos y otras fuentes para admitir aplicaciones basadas en la nube que funcionarán a escala.

• AppDynamics supervisa el rendimiento y es conocido por proporcionar un excelente procesamiento empresarial en tiempo real y visibilidad del rendimiento del código. AppDynamics proporciona monitoreo del flujo de transacciones, diagnósticos profundos y monitoreo del usuario final.

• Grafana es de código abierto. Admite paneles y consultas y promueve la comprensión de los datos. Grafana funciona bien con Docker, Kubernetes y Evolven.

Gráfico DBMS: Estas bases de datos no tienen esquema y no almacenan datos en filas y columnas. Bases de datos son extremadamente flexibles y ponen un fuerte énfasis en las relaciones. Además, se están volviendo rápidamente populares como método para desarrollar IA.

No hay mucho en el camino de las herramientas DBMS gráficas, pero hay una amplia variedad de bases de datos de grafos. La mayoría son interesantes y útiles para ciertos tipos de trabajo. Tres se enumeran a continuación:

• Amazon Neptuno: Esta base de datos de gráficos es fácil de usar y compatible con ACID. Es una solución para aplicaciones gráficas que requieren un rendimiento máximo con una latencia mínima. Amazon Neptune es capaz de almacenar miles de millones de relaciones y puede procesar consultas en milisegundos. Amazonas Neptuno tiene un modelo de precios de pago por tiempo utilizado.

• Gráfico de nebulosa: Esta es una base de datos de código abierto y fácilmente escalable. NebulosaGráfico viene con varias herramientas de visualización de datos, como NebulaGraph Dashboard y NebulaGraph Studio. También incluye herramientas como NebulaGraph Analytics y NebulaGraph Algorithm. Nebula Graph es especialmente útil para experimentar y desarrollar inteligencia artificial.   

• Neo4j AuraDB: Hay un libre, versión de código abierto de la base de datos Neo4j. sin embargo, el Neo4j AuraDB es un modelo más avanzado. Ofrece una versión gratuita (aunque no de código abierto), junto con versiones pagas. Es un servicio de base de datos de gráficos basado en la nube totalmente administrado que admite respuestas rápidas para análisis en tiempo real.

¿Cómo seleccionar una base de datos adecuada?

Considere el volumen de datos que se moverá a través de su sistema. ¿Se realizará una gran cantidad de investigación o se tratará más de ventas y comunicación? ¿Cambiará su negocio a la nube o desarrollará una base de datos local? 

Las bases de datos relacionales son buenas para pequeñas cantidades de datos transaccionales (por ejemplo, SQL y MySQL). Los conjuntos de datos más grandes (generalmente con fines de investigación) a menudo son manejados por bases de datos NoSQL. Las bases de datos de gráficos se centran principalmente en las relaciones y se pueden utilizar para marketing, detección de fraude e incluso fabricación.

El costo también es un problema. Si bien existen muchas bases de datos de código abierto, las versiones pagas tienden a ser más eficientes y fáciles de usar. Muchas empresas emergentes prefieren pasar a la nube de inmediato, evitando el costo del hardware necesario para respaldar una base de datos. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/database-management-101/