1. 1. Bases de Datos basados en Documentos
1.1. características
1.1.1. Almacenan datos como documentos (JSON, BSON, XML). Estructura flexible y jerárquica. Facilita la consulta y el almacenamiento.
1.2. aplicaciones
1.2.1. Gestión de contenidos / webs dinámicas. Catálogos de productos. Aplicaciones móviles / IoT. Perfiles de usuario y personalización. Análisis en tiempo real.
1.3. herramientas
1.3.1. MongoDB CouchDB ROBO 3T
1.4. ventajas
1.4.1. Flexibilidad en el modelo de datos. Desarrollo ágil y sin migraciones complejas. Alto rendimiento en lecturas/escrituras. Escalabilidad horizontal.
1.5. desventajas
1.5.1. Consultas complejas limitadas. Falta de estandarización (no SQL). Menor madurez en optimización y herramientas. Curva de aprendizaje para equipos acostumbrados a SQL.
2. 2. Bases de Datos basados en Clave Valor
2.1. características
2.1.1. Modelo simple (columna clave-columna valor). Muy rápidas en lectura/escritura. Alta escalabilidad y distribución.
2.2. aplicaciones
2.2.1. Caché de datos. Gestión de sesiones. Carritos de compra en e-commerce.
2.3. herramientas
2.3.1. Redis Amazon DynamoDB Memcached
2.4. Ventajas
2.4.1. Alta velocidad de lectura y escritura. Escalabilidad sencilla. Flexibilidad en el diseño de datos.
2.5. desventajas
2.5.1. Limitadas en consultas complejas. No son ideales para relaciones entre datos. Dependencia de conocer la clave.
3. 3. Bases de Datos basados en Columnas
3.1. características
3.1.1. Datos almacenados en columnas en lugar de filas. 2 niveles: 1ra clave - fila ; 2da clave - columna Optimizadas para consultas analíticas y de agregación. Alta compresión y eficiencia.
3.2. aplicaciones
3.2.1. Caché de datos. Gestión de sesiones. Carritos de compra en e-commerce.
3.3. herramientas
3.3.1. Apache Cassandra HBase ScyllaDB
3.4. Ventajas
3.4.1. Consultas rápidas en grandes conjuntos de datos. Escalabilidad masiva. Ideal para análisis de series temporales.
3.5. desventajas
3.5.1. No son ideales para operaciones frecuentes de escritura. Complejidad en el modelado de datos. Consultas transaccionales difíciles.
4. 4. Bases de Datos basados en grafos o análisis de red
4.1. características
4.1.1. Representan datos como nodos y aristas. Modelan relaciones directamente. Eficientes para consultas sobre relaciones complejas.
4.2. aplicaciones
4.2.1. Redes sociales. Recomendaciones de productos. Análisis de redes y rutas.
4.3. herramientas
4.3.1. Neo4j Amazon Neptune OrientDB
4.4. Ventajas
4.4.1. Optimizadas para relaciones y redes complejas. Consultas rápidas en relaciones profundas. Flexible para cambios en los datos.
4.5. desventajas
4.5.1. No ideales para datos sin relaciones. Requieren experiencia específica para modelar.