[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":10,"meta_title":11,"meta_description":12,"meta_keywords":13,"content":14,"tags":15,"faqs":16},143,"blog","es-selecting-databases-for-large-datasets","Seleccionando bases de datos para grandes conjuntos de datos","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/23-7-s-trusted-proxy-website-selecting-databases-for-large-datasets-cover-240b7463-3334-4f9e-ae06-c19732100d1c.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/23-7-b-trusted-proxy-website-selecting-databases-for-large-datasets-cover-38ee9edb-0310-4cdc-a865-0465c2e45daf.webp","2025/03/06","Cómo elegir una base de datos para datos extraídos a través de proxies","Qué considerar al elegir una base de datos para trabajar con cantidades significativas de datos recolectados a través de proxies geográficamente dirigidos proporcionados por el sitio de proxies Dexodata.","buy residential and mobile proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Contenido del art&iacute;culo:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">&iquest;Qu&eacute; es una base de datos?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Subclases de NoSQL\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Caracter&iacute;sticas ACID de SQL\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Confrontando SQL contra NoSQL\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Resumen de los pros y contras de las bases de datos. SQL vs NoSQL\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Las empresas modernas enfrentan vol&uacute;menes de datos en constante crecimiento, listos para ser cosechados, procesados y almacenados. De vuelta \u003Ca href=\"https://online.usi.edu/degrees/business/mba/data-analytics/big-data-big-business/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">en 2023, se generaron diariamente 3.5 quintillones de bytes de datos\u003C/a>. Los n&uacute;meros de bytes seguir&aacute;n aumentando. Para mantenerse al d&iacute;a con el ritmo, los equipos de todas las industrias aplican soluciones avanzadas, automatizadas y inteligentes para la recolecci&oacute;n de datos.&nbsp;&nbsp;\u003C/p>\n\u003Cp>En este sentido, el web scraping es una raz&oacute;n importante por la cual los clientes contactan a Dexodata para comprar proxies residenciales y m&oacute;viles, as&iacute; como IPs de centros de datos. Su objetivo es capturar contenido heterog&eacute;neo a escalas enormes. Nuestra misi&oacute;n es hacer que tales resultados sean factibles. En calidad de un habilitador global l&iacute;der en la recolecci&oacute;n de datos, dominamos este oficio. Sin embargo, este art&iacute;culo no discute t&eacute;cnicas de recolecci&oacute;n de informaci&oacute;n. Se elucida sobre qu&eacute; hacer a continuaci&oacute;n, es decir, qu&eacute; bases de datos deber&iacute;a elegir uno con grandes conjuntos de datos en juego.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>&iquest;Qu&eacute; es una base de datos?\u003C/h2>\n\u003Cp>Esbozar opciones de bases de datos adecuadas para iniciativas de recolecci&oacute;n de datos podr&iacute;a ser un esfuerzo desafiante. Tales decisiones implican compromisos financieros, tecnol&oacute;gicos y espec&iacute;ficos de flujo de trabajo duraderos. Invertir grandes cantidades de fondos en \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">herramientas de recolecci&oacute;n de informaci&oacute;n impulsadas por IA\u003C/a> y proxies geogr&aacute;ficamente dirigidos adecuados, junto con bases de datos inadecuadas, es un camino directo hacia decepciones, gastos innecesarios, etc. Descubrir que uno ha elegido bases de datos incorrectas lleva a emprender procesos de migraci&oacute;n y reorganizaci&oacute;n arriesgados y costosos. En caso de que intente no solo trabajar con datos, sino aplicarlos, digamos, para crear soluciones de software, las consecuencias pueden ser a&uacute;n peores: reconstruir una aplicaci&oacute;n puede ser incluso m&aacute;s agotador y consumir m&aacute;s recursos que dise&ntilde;arla desde cero.\u003C/p>\n\u003Cp>Antes de profundizar en el tema, establezcamos algunos problemas clave de terminolog&iacute;a de importancia. Las nociones cruciales aqu&iacute; cubren el dilema de las perspectivas \"no relacionales\" confrontadas por las perspectivas \"relacionales\":\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Opciones relacionales\u003C/strong>, a diferencia de las alternativas no relacionales, estructuran los datos a trav&eacute;s de las buenas y viejas tablas, que comprenden filas y columnas probadas en el tiempo. Tales tablas establecen relaciones, asegurando que las entidades de datos tengan ubicaciones bien definidas. Los pros de emplear t&eacute;cnicas relacionales se refieren inmediatamente a la provisi&oacute;n de marcos sencillos y claros. Las bases de datos se consultan mediante \u003Ca href=\"https://www.geeksforgeeks.org/structured-query-language/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\"Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL)\"\u003C/a>, raz&oacute;n por la cual son conocidas popularmente como bases de datos SQL.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>No relacionales\u003C/strong>, frecuentemente descritas como opciones NoSQL (tambi&eacute;n conocidas como \"No Solo SQL\"), representan una clase espec&iacute;fica de enfoques de gesti&oacute;n de bases de datos. Lo que las diferencia es su alejamiento de los modelos relacionales tradicionales aplicados a la organizaci&oacute;n de datos. Exhiben esquemas el&aacute;sticos y est&aacute;n espec&iacute;ficamente dise&ntilde;adas para manejar vol&uacute;menes sustanciales de datos organizados y no organizados.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>NB: Tenga en cuenta una fuente de posible confusi&oacute;n. Mientras que las \u003Ca href=\"https://www.cs.miami.edu/home/burt/learning/Csc598.073/notes/reldb.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">bases de datos relacionales\u003C/a> se asocian frecuentemente con bases de datos SQL, estos son fen&oacute;menos distintos. SQL sirve como un lenguaje de codificaci&oacute;n, adaptado para la gesti&oacute;n de bases de datos relacionales, ofreciendo un m&eacute;todo com&uacute;nmente compartido para la interacci&oacute;n de datos. Sin embargo, SQL en s&iacute; mismo est&aacute; lejos de ser una base de datos. Por el contrario, NoSQL y \u003Ca href=\"https://www.geeksforgeeks.org/non-relational-databases-and-their-types/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">bases de datos no relacionales\u003C/a> son sin&oacute;nimos. NoSQL denota \"No Solo SQL\", lo que significa que estas bases de datos no dependen &uacute;nicamente de SQL convencional para el manejo de datos. NoSQL brilla en escenarios donde la gesti&oacute;n r&aacute;pida de datos no estructurados o semi-organizados a gran escala es vital, pero carece de las c&oacute;modas rutinas de consulta normalizadas que ofrece SQL.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Subclases de NoSQL\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Cp>Ahora expliquemos una variedad de subdivisiones de NoSQL:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Bases de datos basadas en grafos\u003C/strong>\u003C/a> representan datos a trav&eacute;s de nodos vinculados por aristas, ilustrando entidades de datos y sus interconexiones. Se utilizan en diversas industrias, como inteligencia de datos, eliminaci&oacute;n de fraudes, inteligencia artificial, iniciativas de ML.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bases de datos clave-valor\u003C/strong> representan la categor&iacute;a m&aacute;s sencilla de bases de datos NoSQL, proporcionando formatos de datos adaptables. La informaci&oacute;n se organiza como parejas clave-valor, facilitando la recuperaci&oacute;n r&aacute;pida y robusta de datos. Se destacan en escenarios que requieren acceso de alto rendimiento y baja latencia, lo que las hace adecuadas para la cach&eacute; y paisajes tecnol&oacute;gicos distribuidos.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bases de datos basadas en columnas\u003C/strong> enfatizan columnas en lugar de filas, cada una contiene varios datos sobre un objeto, facilitando la recuperaci&oacute;n de informaci&oacute;n espec&iacute;fica. Esta estructura es excelente para ejecutar grandes datos y an&aacute;lisis en tiempo real, ya que permite b&uacute;squedas basadas en categor&iacute;as.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Document-oriented_database\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Bases de datos orientadas a documentos\u003C/strong>\u003C/a> significan que los datos se almacenan en documentos, a menudo en formatos JSON o BSON. Cada documento podr&iacute;a tener una estructura &uacute;nica, y no hay necesidad de esquemas predefinidos. Esta flexibilidad se adapta a actividades relacionadas con contenido, comercio en l&iacute;nea y aplicaciones cooperativas.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/143/23-7-geo-targeted-proxies-selecting-databases-for-large-datasets-pic-f65b2c1c-6a56-4f89-a76b-2bf3786afc1a.png\" alt=\"C&oacute;mo elegir una base de datos para datos extra&iacute;dos a trav&eacute;s de proxies\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Caracter&iacute;sticas ACID de SQL\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Cp>Ahora, es el momento de cambiar nuestro enfoque hacia lo que distingue a SQL, a saber, los principios ACID. Estos pilares abarcan Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad. Los cuatro principios definen una transacci&oacute;n, asegurando la integridad de los datos. La atomicidad trata cada acci&oacute;n como una unidad &uacute;nica, previniendo la p&eacute;rdida de datos. La consistencia mantiene cambios predecibles. El aislamiento previene interferencias, y la durabilidad protege contra la p&eacute;rdida de datos durante fallos.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Confrontando SQL contra NoSQL&nbsp;\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%; height: 450px; margin-left: auto; margin-right: auto;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; height: 30px; text-align: center;\">\u003Cstrong>Facet\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center;\">\u003Cstrong>Estilo SQL\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 30px; text-align: center;\">\u003Cstrong>Estilo NoSQL\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 60px;\">Esquema\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Implementaci&oacute;n de esquema rigurosa&nbsp;\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">Ausencia de formato preestablecido, dinamismo\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 60px;\">Preguntas de escalabilidad&nbsp;\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Extensibilidad hacia arriba, principalmente limitada por hardware\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">Extensibilidad lateral, f&aacute;cilmente ampliable con nodos\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 60px;\">Aspectos de integridad de la informaci&oacute;n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Garantiza la integridad y uniformidad de los datos\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 60px;\">Falta de consistencia de datos en comparaci&oacute;n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 90px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 90px;\">Naturaleza de las transacciones\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Cumple con ACID&nbsp;\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">Cumple con BASE (es decir, b&aacute;sicamente disponible, estado suave, consistencia eventual)\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 150px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 150px;\">Casos de uso ejemplares\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Aplicaciones convencionales con conexiones complejas y datos organizados (por ejemplo, almacenamiento de informaci&oacute;n)\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">Ingenier&iacute;a r&aacute;pida, aplicaciones a gran escala, datos no organizados y an&aacute;lisis instant&aacute;neos (como an&aacute;lisis de grandes datos ejecutados en tiempo real)\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>Resumen de los pros y contras de las bases de datos. SQL vs NoSQL&nbsp;&nbsp;\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\">&nbsp;\u003C/p>\n\u003Cp>Pros de NoSQL:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Escalabilidad aumentada, adaptada para escalado horizontal;\u003C/li>\n\u003Cli>Flexible con datos no organizados y semi-organizados;&nbsp;\u003C/li>\n\u003Cli>Eficiencia elevada para procesos de lectura/escritura simult&aacute;neos, cargas de trabajo sustanciales.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Contras de NoSQL:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Consultas sofisticadas, inconsistencia general;\u003C/li>\n\u003Cli>Ausencia de estandarizaci&oacute;n, sin un lenguaje universalmente aplicable para consultas;\u003C/li>\n\u003Cli>La consistencia eventual podr&iacute;a ralentizar la distribuci&oacute;n de datos.&nbsp;\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Pros de SQL:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Fuerte integridad de datos;\u003C/li>\n\u003Cli>Ecosistema maduro con herramientas robustas, fuentes de asistencia accesibles;\u003C/li>\n\u003Cli>Consultas normalizadas, simplificando el an&aacute;lisis de datos.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Contras de SQL:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Escalabilidad vertical escasa, costosa para operaciones de gran alcance;\u003C/li>\n\u003Cli>La rigidez del esquema hace que la adaptaci&oacute;n a requisitos cambiantes sea problem&aacute;tica;&nbsp;\u003C/li>\n\u003Cli>Recuperaci&oacute;n de datos jer&aacute;rquica sub&oacute;ptima.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Cualesquiera que sean las direcciones finales, no olvide las especificidades de la recolecci&oacute;n de datos. En caso de que este aspecto falle, ninguna base de datos ser&aacute; &uacute;til. Siga utilizando los proxies de Dexodata con rotaci&oacute;n. Nuestro grupo de m&aacute;s de 1 mill&oacute;n de IPs obtenidas &eacute;ticamente de m&aacute;s de 100 pa&iacute;ses, incluyendo Am&eacute;rica, Canad&aacute;, varios estados miembros de la UE, Rusia, Turqu&iacute;a, Kazajist&aacute;n, Ucrania, etc., ser&aacute; suficiente para cualquier plan de recolecci&oacute;n de datos web. Nuestra garant&iacute;a de 99% de tiempo de actividad asegura que los datos se extraigan y se env&iacute;en a las bases de datos, de manera continua y sin problemas. 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