#Bases de datos

Antes de empezar a hablar de bases de datos y de los distintos modelos de datos que existen, primero explicaré qué es una base de datos y cómo se utiliza.

Una base de datos es una colección organizada de datos, almacenados y accesibles de forma electrónica. Se utiliza para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados o sin procesar, que normalmente están relacionados con un tema o una actividad.

En el corazón de toda base de datos hay al menos un modelo utilizado para describir sus datos. Y según el modelo que utilice, una base de datos puede tener características ligeramente diferentes y almacenar distintos tipos de datos.

Para escribir, recuperar, modificar, ordenar, transformar o imprimir la información de la base de datos, se utiliza un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS, por sus siglas en inglés).

El tamaño, la capacidad y el rendimiento de las bases de datos y sus respectivos DBMS ha aumentado de forma significativa. Esto ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en varios ámbitos, como los procesadores, la memoria y almacenamiento de los ordenadores y las redes informáticas. En general, el desarrollo de la tecnología de bases de datos puede dividirse en cuatro generaciones basadas en los modelos o la estructura de los datos: navegacional, relacional, de objetos y post-relacionales.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Podéis ver el espacio libre disponible para la base de datos usando la opción "Free space view" (Ver espacio libre) en el Management Portal: System Operation > Databases.

Y se puede obtener mediante programación a través la consulta FreeSpace de la clase del sistema SYS.Database.

Parece que fue ayer cuando hicimos un pequeño proyecto en Java para probar el rendimiento de IRIS, PostgreSQL y MySQL (podéis revisar el artículo que escribimos allá por Junio al final de este artículo). Si recordáis IRIS se mostró superior a PostgreSQL y claramente superior a MySQL en las inserciones, no habiendo gran diferencia en las consultas.

Poco después @Dmitry Maslennikov me dijo "¿Por qué no pruebas desde un proyecto en Python?" pues bien, aquí está la versión en Python de las pruebas que realizamos mediante las conexiones JDBC previamente.

Las herramientas que utilizan los astrónomos

Hace 6 años, el 19 de diciembre del 2013, la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzó un telescopio orbital llamado Gaia. Podéis obtener más información sobre la misión Gaia en la página web oficial de la Agencia Espacial Europea o en el artículo de Vitaly Egorov (Billion pixels for a billion stars).

Y sin embargo, pocas personas saben cuál fue la tecnología que utilizó la agencia para almacenar y procesar los datos recopilados por Gaia. En 2011, dos años antes del lanzamiento, los desarrolladores barajaban varias opciones (consultar "Astrostatistics and Data Mining" escrito por Luis Manuel Sarro, Laurent Eyer, William O'Mullane, Joris De Ridder, pp. 111-112):

• IBM DB2,
• PostgreSQL,
• Apache Hadoop,
• Apache Cassandra and
• InterSystems Caché (para ser más precisos, la tecnología Caché eXTreme Event Persistence).

Estoy pensando en implementar Business Intelligence basada en los datos existentes en mis instancias. ¿Cuál es la mejor manera de configurar mis bases de datos y mi entorno para utilizar DeepSee?

Objetivo

Esta herramienta se usa para generar una Entrada/Salida (E/S) de lectura aleatoria desde dentro de la base de datos. La finalidad de esta herramienta es llevar la mayor cantidad de tareas posibles para conseguir las IOPS objetivo y asegurar que se mantienen tiempos de respuesta de disco aceptables. Los resultados recopilados de las pruebas de E/S variarán de configuración a configuración, de acuerdo con el subsistema de E/S. Antes de ejecutar estas pruebas, asegúrate de que el sistema operativo y la monitorización del nivel de almacenamiento estén configurados para capturar métricas de desempeño de E/S para su posterior análisis.

https://www.appeon.com/products/powerbuilder

Appeon PowerBuilder es una herramienta de desarrollo empresarial que permite crear componentes y aplicaciones empresariales basadas en datos.

Es un producto de una suite de Appeon que ofrece las herramientas para desarrollar aplicaciones cliente/servidor, web, móviles y distribuidas.

Para aquellos que sois nuevos en IRIS, e incluso para los que habéis utilizado Cache o IRIS durante un tiempo pero queréis explorar más allá de los límites y prácticas normalmente admitidos, puede que os guste bucear en esta investigación detallada del motor de la base de datos, situado en su centro, y descubrir lo que realmente podéis hacer con él, yendo más allá de lo que InterSystems ha hecho con él por vosotros.

Hola, en este artículo explicaremos cómo empezar a usar la Base de Datos en Ensemble

¡Hola desarrollador!

En este articulo repasaremos una publicación original de Maks Atygaev sobre la Implementación de una API de MongoDB, basada en InterSystems Caché - MonCaché.

Descargo de responsabilidad: En este artículo se muestra la opinión personal del autor y no tiene ninguna relación con opinión oficial de InterSystems.

Idea

La idea del proyecto es implementar las características básicas de la API en MongoDB (v2.4.9) , con la finalidad de buscar, guardar, actualizar y eliminar documentos de una manera que permita el uso de InterSystems Caché, en lugar de MongoDB, sin cambiar el código del lado del cliente.

¡Hola Comunidad!

Para la sincronización de datos dentro de Caché/IRIS, existen varias formas de sincronizar objetos y tablas. A nivel de la base de datos se puede usar Shadowing o Mirroring

Esto funciona perfectamente, y si solo necesitas sincronizar una parte de tus datos, puedes partir tus datos en conjuntos más pequeños usando Global mapping. O, si necesitas sincronización bidireccional a nivel de clase/tabla, puedes usar la herramienta Object Synchronization.

El único límite de todos estos métodos es que sólo funcionan desde Caché/IRIS hacia Caché/IRIS. Si quieres sincronizar tus datos a alguna base de datos externa, necesitas alguna otra solución.

En este artículo, explicaré el uso de las tablas %SQL_Diag.Result y %SQL_Diag.Message junto con la nueva funcionalidad LOAD DATA.

Se recomienda revisar primero la documentación LOAD DATA.

Después del éxito de una operación, LOAD DATA inserta un registro en la tabla %SQL_Diag.Result y los detalles se insertan en la tabla %SQL_Diag.Message

A continuación se muestra el comando básico cuando la tabla ya está creada y el archivo de origen no contiene una fila de encabezado.

LOAD DATA FROM FILE 'C://TEMP/mydata.txt' 
INTO MyTable

El nombre del archivo debe incluir un sufijo .txt o .csv (valores separados por comas) y tanto el origen como el destino tienen la misma secuencia de columnas de datos.