EL patron de Diseño Repositorio

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escalable y de alto rendimiento.

• Bigdata: RDF/base de datos orientada a grafo.

• CloudGraph: .NET usa tanto los grafos como clave/valor para almacenar los datos.

• Cytoscape: bioinformática.

• DEX (DEX/Sparksee): de alto rendimiento, permite escalar billones de objetos. Comercializada por Sparsity Technologies.

• Filament.

• GraphBase.

• Graphd, backend de Freebase.

• Horton.

• HyperGraphDB: base de datos opensource basada en la idea de hipergrafo.

• InfiniteGraph.

• InfoGrid open source.

• Neo4j: open source.

• OrientDB: base de datos orientada a grafos y documental.

• OQGRAPH.

• Sones GraphDB

• VertexDB.

• Virtuoso Universal Server.

• R2DF.

BASE DE DATOS NOSQL:

El termino NoSQL, dentro del ámbito de una base de datos, no se refiere precisamente a la carencia de lenguaje SQL como el propio nombre sugiere, sino a la ausencia de estructuras de datos relaciones como las que forman parte de un sistemas de gestión de bases de datos relacional o RSDBMS.

El modelo noSQL sustituye las estructuras basadas en relaciones de los esquemas convencionales que forman un RSDBMS incorporando una serie de prestaciones, algunas de ellas más robustas que otras, adaptadas a las necesidades concretas de las aplicaciones que las utilizan. En otras palabras podemos decir que hemos pasado de un modelo de talla única a otro hecho a medida. No existe una definición de base de datos noSQL estándar, sino que cada una de ella es diferente a la otra y diseñada para un propósito en concreto aunque funcionen bajo el mismo sistema de estructuración de datos.

Desde el punto de vista del lenguaje utilizado para la extracción de datos podemos añadir que noSQL puede en ocasiones hacer uso del lenguaje SQL tradicional como mecanismo de extracción de datos pero, por lo general, no incorpora la acción join como parte de su repertorio de comandos; aunque si podría hacer uso de uniones relacionales entre elementos que forman parte de una misma estructura.

Las base de datos noSQL utilizan diferentes mecanismos de almacenamiento de datos. Los más populares son el almacenamiento en modo de documento o archivo, el modelo de grafos y el de clave- valor entre otros. El uso de uno u otro de estos modelos viene dictado por la naturaleza de las aplicaciones que los utilizan.

Las bases de datos noSQL han sido impulsadas por aplicaciones de redes sociales tales como Google, Facebook y Twitter que necesitaban de un modelo de almacenamiento de datos que se adaptase a un nuevo consumo de información no antes practicado ni anticipado. Es sin duda el origen de la necesidad de estos sistemas lo que ha orientado su evolución a un mercado prácticamente online, las bases de datos noSQL han sido diseñadas para aplicaciones online con un alto flujo de usuarios y crecimiento horizontal.

Básicamente existen tres factores críticos que han impulsado el desarrollo y uso de las base de datos noSQL.

BASE DE DATOS NEW-SQL:

NewSQL es una clase de sistemas modernos de gestión debases de datos relacionales que tratan de conseguir el mismo rendimiento escalable de sistemas NoSQL para el procesamiento de transacciones en línea (lectura-escritura), manteniendo durante las cargas de trabajo las garantías ACIDde un sistema de base de datos tradicional.

Sistemas

Aunque los sistemas de NewSQL varían mucho en sus arquitecturas internas, sus dos señas de identidad comunes son el apoyo al modelo de datos relacionales y el uso de SQL como su interfaz principal. Uno de los sistemas NewSQL más conocidos es el H-Store. 6 7

Los sistemas NewSQL pueden ser agrupados en tres categorías: 8 9

Nuevas arquitecturas

El primer tipo de sistemas NewSQL son plataformas de bases de datos completamente nuevas. Están diseñadas para funcionar en un clúster distribuido shared-nothing, en el que cada nodo posee un subconjunto de los datos. Aunque en muchas de las nuevas bases de datos se han usado diferentes enfoques de diseño, hay dos categorías principales en evolución.

El primer tipo envía la ejecución de transacciones y consultas a los nodos que contienen los datos necesarios. Las consultas SQL se dividen en fragmentos y se envían a los nodos, que son los que procesan y contienen los datos. Estas bases de datos son capaces de escalar linealmente a medida que se agregan nodos adicionales.

• Bases de datos de uso general: Estas mantienen la funcionalidad completa de bases de datos tradicionales y el manejo de todo tipo de consultas. Estas bases de datos se escriben a menudo a partir de cero con una arquitectura distribuida en mente, e incluyen componentes como el control distribuido de concurrencia, el control de flujo, y el procesamiento de consultas distribuidas. Entre ellas estánGoogle Spanner, Clustrix, NuoDB10 11 y TransLattice.

• Base de datos en memoria: Las solicitudes dirigidas por estos sistemas NewSQL se caracterizan por tener un gran número de transacciones de corta duración (es decir, sin puestos de usuario), que tocan un pequeño subconjunto de datos utilizando las búsquedas de índice (es decir, no hay recorridos de tablas completos o grandes joins distribuidos) y repetitivas (es decir, ejecutan las mismas consultas con diferentes entradas).12 Estos sistemas NewSQL logran un alto rendimiento y escalabilidad al evitar que gran parte de la arquitectura sea heredada del diseño original del Sistema R,13 tales como los algoritmos de recuperación o de control de concurrencia. Dos sistemas de ejemplo de esta categoría son VoltDB y SQLFire de GoPivotal.

Motores MySQL

La segunda categoría está muy optimizada como motor de almacenamiento de SQL. Estos sistemas proporcionan la misma interfaz de programación que MySQL, pero con mejor escala incorporada en los motores, como InnoDB. Varios ejemplos de estos nuevos motores son: