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Databases by Mind Map: Databases

1. MongoDB’s JavaScript Fuzzer

1.1. fuzzer se ejecuta como parte de la integración continua (CI) sistema, donde con frecuencia atrapa errores en el código recién comprometido.

1.2. Funcion

1.2.1. Fuzzing, o fuzz testing, es una técnica para generar aleatorizado, inesperado, y la entrada no válida a un programa para desencadenar rutas de código no probadas.

1.3. Origen

1.3.1. desarrollado en la década de 1980 y desde entonces ha demostrado ser eficaz para garantizar la estabilidad de una amplia gama de sistemas

1.4. Pruebas

1.4.1. hace esas pruebas inteligentes. Pero el lenguaje de comando de MongoDB

1.5. Esto nos ahorró el esfuerzo de construyendo un nuevo entorno de prueba automatizado

2. Tipos

2.1. SQL

2.1.1. caracteristicas

2.1.1.1. Relacionales

2.1.1.2. Orientado a tablas

2.1.1.3. esquema fijo

2.1.2. Estructura

2.1.2.1. Base de Datos

2.1.2.2. Tabla/Relacional

2.1.2.3. Tupla/Fila

2.1.2.4. Atributo

2.2. No SQL

2.2.1. Caracteristicas

2.2.1.1. No relacional

2.2.1.2. No necesariamente necesita una estructura previa

2.2.1.2.1. Estructura Por Colubna

2.2.1.2.2. Estructura por Fila

2.2.1.2.3. Estructura por Grafos

2.2.2. Estructura

2.2.2.1. Base de Datos

2.2.2.2. Colexion

2.2.2.3. Clave/Valor

2.2.2.3.1. Formato Json (Java Script Object Notation)

3. Comparación

3.1. Experimentos

3.1.1. Actualizar

3.1.1.1. https://lh3.googleusercontent.com/-VVUpyLWmq8s/WwIqEnHSpNI/AAAAAAAAKRY/kFjU7T1X1aAOInyelaviVmPW1qtWbGu4gCJoC/w663-h368-n-rw/1.png

3.1.1.2. https://lh3.googleusercontent.com/-dTLQFLXGCM8/WwIqhOupxpI/AAAAAAAAKR0/fRYRy3iI5rw_8-eIbLrAJQ56a1D8wcijACJoC/w663-h428-n-rw/1.png

3.1.2. Consultar

3.1.3. Borrado

3.1.3.1. https://lh3.googleusercontent.com/-Ifx9d8fNkzU/WwIrLPes0AI/AAAAAAAAKSU/SZCGIxGYbfQX1srj8OPiIVSWw6NsyABXACJoC/w663-h405-n-rw/1.png

3.1.4. inserción

3.1.4.1. https://lh3.googleusercontent.com/-esCNNWB819I/WwInBjErWDI/AAAAAAAAKRA/uW6Gm_kdypkm08PWIs2PGWwhV_zYgSX0gCJoC/w663-h360-n-rw/1.png

3.2. Las tablas fueron tomadas de la referencia#1 para detalles véase el articulo: UNA COMPARACIÓN DE RENDIMIENTO ENTRE ORACLE Y MONGODB.

4. Sistema de gestión de datos

4.1. NoSQL

4.1.1. MongoDB y Big data

4.1.1.1. Mejorando productividad y competitividad de las empresas y el sector público

4.1.1.2. Puede mapear las necesidades de estructurado y no estructurado

4.1.1.3. la gran gestión de datos

4.1.1.3.1. análisis a fin de respaldar decisiones en organizaciones

4.1.1.4. Plataformas de almacenamiento de datos y programas de análisis de datos.

4.1.1.4.1. Big Data de Apache Hadoop, Big Data Platform de IBM, Oracle NoSQL base de datos, Microsoft y EMC HDInsight Pivotal One

4.1.1.5. los ejecutivos pueden ayudar a las organizaciones a construir una ventaja competitiva basada en los datos

4.1.1.5.1. usando TI para apoyar apropiadamente, dirigir decisiones y probar nuevas

4.1.1.6. organizaciones que usan grandes estrategias de administración de datos para ayudarlas a competir

4.1.1.6.1. una gran cantidad de terabytes o incluso petabytes de información y varios tipos de datos.

4.1.1.7. realiza conversión de datos de bases de datos estructuradas a formato mongodb

4.1.1.8. economía mundial

4.1.1.9. Ventajas de MongoDB

4.1.1.9.1. Capaz de garantizar la velocidad de acceso por el usuario.

4.1.1.10. herramienta, responsable de detectar casi 200 errores en el curso de dos ciclos de lanzamiento

5. Refrerencia

5.1. Artículos

5.1.1. 1. Moreno Arboleda F, Quintero Rendón J, Rueda Vásquez R. UNA COMPARACIÓN DE RENDIMIENTO ENTRE ORACLE Y MONGODB. Ciencia E Ingenieria Neogranadina [serie en línea]. Junio ​​de 2016; 26 (1): 109-129. Disponible en: Fuente Académica Premier, Ipswich, MA. Consultado el 20 de mayo de 2018n

5.2. Videos

5.2.1. ¿Qué es MongoDB? Breve explicación animada

5.2.2. ¿Que es SQL y NoSQL?

5.2.3. NoSQL vs SQL - Diferencia entre MongoDB y MySQL - Bases de datos no relacionales - Víctor Robles