¿Qué es un sistema de administración de bases de datos (DBMS)?
¿Qué es un sistema de administración de bases de datos (DBMS)?
Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) es una tecnología de software que administra la información de su base de datos. Una base de datos es una recopilación de datos almacenada electrónicamente que le permite leer, escribir, eliminar y actualizar datos. Un DBMS facilita el almacenamiento de datos y, al mismo tiempo, aumenta la disponibilidad, la fiabilidad y el rendimiento. También proporciona herramientas para identificar correlaciones de datos y realizar análisis dentro del sistema según sea necesario. Un DBMS ayuda a las organizaciones a administrar volúmenes de datos pequeños y grandes de manera organizada.
¿Cuáles son los beneficios de un sistema de administración de bases de datos?
Los sistemas de administración de bases de datos (DBMS) son fundamentales para administrar datos digitales de todo tipo. Algunas de las ventajas son las siguientes:
Mantiene los datos organizados
Los datos de los usuarios deben organizarse de una manera específica para que sean útiles. Tanto los datos estructurados como los no estructurados requieren configuraciones operativas y de almacenamiento específicas. Un DBMS garantiza que los datos estén organizados en el formato descrito y puedan manipularse sin preocuparse por una falla operativa o de la base de datos.
Ofrece a los usuarios una forma estructurada de administrar los datos
Un DBMS permite a los usuarios administrar y manipular datos mediante instrucciones repetibles y codificadas sin entender cómo se almacenan los datos o cómo funcionan las operaciones en un nivel inferior. Una vez que un usuario sabe cómo usar un DBMS específico, puede trabajar con cualquier base de datos que utilice el mismo tipo de base de datos subyacente y puede transferir estas habilidades a otros tipos de bases de datos.
Diversas funcionalidades integradas
Como los DBMS difieren, algunos ofrecen conjuntos de características más amplios que otros. Por ejemplo, muchos DBMS tienen funciones integradas para copias de seguridad, redundancia de datos, validación de datos y cifrado de datos en tránsito y en reposo.
¿Cuáles son las funciones que desempeña un sistema de administración de bases de datos?
Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) es un sistema de software que facilita a varios usuarios y aplicaciones la creación, lectura, actualización y eliminación de bases de datos. Los administradores de bases de datos administran las bases de datos mediante herramientas e interfaces especializadas que les permiten supervisar el rendimiento, implementar medidas de seguridad, gestionar copias de seguridad, optimizar las consultas y mantener la integridad de los datos.
Hace que los datos sean más accesibles
Una interfaz basada en navegador en DBMS proporciona a los usuarios un fácil acceso a los datos a través de un formulario web, un panel directo o una red distribuida de terceros. Además de las herramientas visuales, los usuarios también pueden acceder a los datos e interactuar con ellos mediante aplicaciones, un lenguaje de manipulación de datos (DML), lenguajes de consulta o conexiones de API.
Un DBMS también proporciona las herramientas y los mecanismos para manipular, agrupar, agregar y transformar esos datos según sea necesario. Los usuarios pueden modificar los datos de forma dinámica, asegurándose de que estén estructurados y formateados correctamente para varias aplicaciones.
Administra los metadatos
El DBMS mantiene diccionarios que almacenan metadatos o datos sobre datos, como estructuras de datos, nombres de tablas y columnas, tipos de datos, restricciones, índices y relaciones. Esto permite que las aplicaciones trabajen con datos mediante abstracciones estructurales en lugar de una codificación compleja.
La administración de metadatos también le permite evolucionar el diseño de datos sin interrumpir las aplicaciones. Los cambios de esquema, como agregar, modificar o eliminar filas y columnas se reflejan automáticamente en las tablas de metadatos.
Gestiona la copia de seguridad y la recuperación
El DBMS simplifica el proceso de copia de seguridad de la base de datos al proporcionar una interfaz intuitiva para administrar copias de seguridad e instantáneas. Los administradores de bases de datos pueden almacenar las copias de seguridad en ubicaciones de terceros, como el almacenamiento en la nube, para una recuperación rápida en caso de incidentes. Algunos DBMS también proporcionan copias de seguridad de datos automáticas a intervalos predeterminados o copias de seguridad continuas. La mayoría ofrecen herramientas de recuperación para la restauración total o parcial de bases de datos a un estado anterior con un esfuerzo mínimo.
Proporciona controles de administración de usuarios
Un DBMS permite a los administradores de bases de datos administrar de forma efectiva a los usuarios de la base de datos y regular sus acciones. Pueden configurar cuentas de usuario, definir políticas de acceso a los datos y modificar las restricciones para controlar el acceso a los datos subyacentes.
Las operaciones básicas de datos son crear, leer, actualizar y eliminar (CRUD). El administrador puede establecer la disponibilidad de cada operación en función del usuario, del rol o del nivel de acceso. Por ejemplo, es posible que algunos usuarios solo tengan acceso de lectura a una base de datos y no puedan crear ni modificar entradas.
Muchos sistemas de DBM admiten un lenguaje de control de datos (DCL) para definir controles de acceso complejos.
Administra el rendimiento para escalar
El DBMS admite decenas de miles de usuarios simultáneos mediante la implementación de varias de las siguientes opciones:
- Optimización de índices para acelerar la ejecución de consultas y reducir la necesidad de escanear toda la tabla.
- Optimización de consultas para analizar las consultas de SQL y seleccionar el plan de ejecución más eficiente, lo que minimiza el tiempo de I/O y procesamiento.
- Fragmentación y partición para distribuir la carga de trabajo entre varios nodos de bases de datos o particiones de almacenamiento, lo que mejora los tiempos de respuesta a las consultas y la tolerancia a errores.
- Ejecución de consultas en paralelo para que las tareas se procesen simultáneamente en varias CPU o nodos.
- Replicación de datos y equilibrio de carga en varios servidores, con solicitudes de lectura y escritura distribuidas para mantener la capacidad de respuesta del sistema y para prevenir la pérdida de datos a raíz de alguna falla.
Muchos DBMS también tienen funciones de almacenamiento en caché integradas, por lo que los datos a los que se accede con frecuencia se almacenan en la memoria para reducir la necesidad de acceder repetidamente al disco. Las herramientas integradas permiten a los usuarios supervisar, configurar y optimizar aún más sus datos.
¿Cómo funciona un sistema de administración de bases de datos?
Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) incluye varios componentes interconectados que proporcionan servicios de administración, procesamiento de transacciones y consulta de bases de datos.
La base de datos
Una base de datos es el núcleo del DBMS. Es una recopilación de datos sistemática y almacenada electrónicamente, que incluye palabras, números, imágenes, videos y archivos. Tienen reglas y condiciones incorporadas para mantener la coherencia de datos. Si bien una base de datos puede existir de forma independiente, la administración manual de los datos es compleja, especialmente a medida que escala. Por lo tanto, el DBMS proporciona una capa de software que gestiona automáticamente varias tareas de administración comunes, como la indexación, la optimización del rendimiento y el control de acceso.
El esquema
Un esquema define la estructura de una base de datos, incluidas las tablas, las columnas, los tipos de datos, las restricciones y las relaciones entre entidades. El DBMS almacena la información del esquema como metadatos, lo que permite a las aplicaciones comprender los datos e interactuar con ellos sin necesidad de codificar estructuras. Los usuarios pueden definir el esquema mediante un lenguaje de definición de datos (DDL).
El administrador de almacenamiento
El administrador de almacenamiento es responsable de almacenar, recuperar y actualizar los datos de manera eficiente en los dispositivos físicos. Gestiona lo siguiente:
- La organización de archivos y la estructura del almacén de datos para una recuperación rápida.
- La indexación y el almacenamiento en caché para acelerar las búsquedas y almacenar en caché los datos a los que se accede con frecuencia.
- La compresión de datos para reducir el espacio de almacenamiento, al tiempo que mantiene un acceso rápido.
- El respaldo y la recuperación para administrar instantáneas y registros para restaurar los datos en caso de error.
El administrador de transacciones
El administrador de transacciones controla todas las reglas para garantizar que varios usuarios puedan realizar operaciones simultáneas dentro de la base de datos, al tiempo que mantiene la integridad de los datos. Puede cumplir con ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento, durabilidad). Gestiona lo siguiente:
- La confirmación y la reversión para que los cambios se finalicen o se deshagan en caso de error.
- Los mecanismos de bloqueo para evitar conflictos en entornos multiusuario.
- El control de concurrencia para gestionar lecturas y escrituras simultáneas sin comprometer la integridad de los datos.
El motor de consultas
El motor de consultas interpreta y ejecuta las consultas, lo que permite a los usuarios recuperar, insertar, actualizar o eliminar datos de manera eficiente. También proporciona un mecanismo para que los usuarios creen preguntas complejas que pueden responderse con los datos. El DBMS normalmente aprovecha un lenguaje de manipulación de datos (DML), como SQL, para las consultas.
Las funciones del motor de consulta incluyen lo siguiente:
- Analizar las consultas para encontrar el plan de ejecución más eficiente.
- Obtener datos mediante índices, uniones y funciones de agregación.
- Devolver resultados estructurados en formatos tabulares o jerárquicos.
La interfaz de usuario
La capa de interfaz permite al usuario interactuar con la base de datos o, mediante una aplicación, herramientas de inteligencia empresarial. Dependiendo del DBMS, contiene varias herramientas para una funcionalidad adicional. El software también enlaza y organiza todos los demás componentes del DBMS.
¿Cuáles son los diferentes tipos de sistemas de administración de bases de datos?
Muchos productos de sistemas de administración de bases de datos (DBMS) tienen diferentes tipos, características y herramientas de bases de datos subyacentes. La elección depende de la forma y la estructura de los datos subyacentes, los requisitos de rendimiento, las restricciones de costos, la escalabilidad, las capacidades de integración, la experiencia técnica, la seguridad de los datos, entre otras cuestiones. A continuación, compartimos los tipos comunes de DBMS.
Relacional
Un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) contiene una recopilación de puntos de datos con relaciones predefinidas entre ellos. Los datos se almacenan en formato tabular, y cada fila (registro) de la tabla (relación) contiene una lista de valores asociados (atributos) para esa entrada. Cada registro es una entidad singular con un atributo de clave principal único como referencia. Las tablas se pueden vincular en relaciones de uno a uno, de uno a varios o de varios a varios. Un ejemplo de sistema de base de datos relacionales es Amazon Aurora.
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje de consulta predeterminado para la mayoría de las bases de datos relacionales. Las aplicaciones utilizan un lenguaje de consulta estructurado para almacenar, actualizar, eliminar y recuperar datos de un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS).
No relacional
Una base de datos no relacional o NoSQL no almacena registros en tablas ni tiene un esquema estricto. En cambio, los datos se pueden estructurar de varias maneras, que incluyen las siguientes:
Almacén de valores clave
Un almacén de valores clave es una base de datos en la que cada registro es una clave única (por ejemplo, nombre, número) con un valor asociado (por ejemplo, entero, cadena, JSON). Un ejemplo de sistema de administración de bases de datos que permite almacenar valores clave es Amazon DynamoDB.
Almacén de documentos
Un almacén de documentos es un almacén de valores clave modificado en el que cada clave única tiene un documento asociado que contiene datos semiestructurados (por ejemplo, JSON, XML, YAML). Esta forma de base de datos utiliza API o un lenguaje de consulta para extraer el significado. Amazon DocumentDB para JSON es un ejemplo de DBMS para un almacén de documentos.
Grafos
Una base de datos de grafos utiliza una estructura de tipo gráfico con nodos (registros) y periferias (conexiones de relación con otros nodos). Las periferias también contienen atributos relacionados con la relación. Por ejemplo, los nodos pueden representar un árbol genealógico y sus atributos, como el nombre y la edad, y las periferias entre los nodos muestran la relación, como el lado de la nieta y la madre. Amazon Neptune es un ejemplo de sistema de administración de bases de datos para bases de datos de grafos.
Orientada a objetos
Una base de datos orientada a objetos o de objetos almacena y administra una serie de instancias de objetos, cada una con su propio conjunto de atributos relacionados. Los objetos se pueden vincular mediante claves externas, como las bases de datos relacionales. Amazon Aurora se puede utilizar como un sistema de administración de bases de datos relacionales de objetos (ORDBMS), un híbrido de bases de datos relacionales y orientadas a objetos. PostgreSQL es otro ORDBMS popular.
Jerárquica
Una base de datos jerárquica se organiza jerárquicamente, con un nodo principal que tiene muchos hijos y dos o más niveles. Amazon DynamoDB puede ser un DBMS para bases de datos jerárquicas, y las relaciones anidadas se representan en JSON.
Series temporales
Las bases de datos de series temporales almacenan datos vinculados a una marca de tiempo específica. Pueden ser relacionales o no relacionales y, a menudo, requieren la transmisión de ingesta de datos. El DBMS requerido para una base de datos de series temporales depende de los datos subyacentes. Amazon Timestream es un ejemplo de base de datos de series temporales.
Multimodelo
Los DBMS multimodelo pueden administrar simultáneamente diferentes tipos de bases de datos, como bases de datos de documentos y de grafos. Son populares porque proporcionan a los usuarios una interfaz estándar para administrar varias bases de datos sin cambiar de software. Algunos DBMS multimodelo también permiten a los usuarios combinar consultas en diferentes tipos de bases de datos.
¿Cuáles son las tendencias futuras en la tecnología de DBMS?
Las mejoras en los datos y los sistemas han llevado a los siguientes avances en la tecnología de DBMS.
IA generativa
La inteligencia artificial (IA) generativa se puede utilizar para lo siguiente:
- La mejora en la creación de bases de datos y el diseño de esquemas a partir de instrucciones en lenguaje natural.
- La optimización y depuración de consultas.
- El modelado complejo de datos subyacentes.
- La generación de informes legibles por humanos a partir de la salida del sistema de administración de bases de datos (DBMS).
- La reconfiguración automática del almacén de datos subyacente en función de las eficiencias identificadas, al mismo tiempo que se mantiene la integridad de los datos.
En lugar de escribir scripts, puede crear consultas con lenguaje natural, que los modelos de IA convierten al lenguaje de consulta correspondiente.
Bases de datos vectoriales
Las bases de datos vectoriales son cada vez más comunes en la personalización de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), conocida como generación aumentada de recuperación (RAG). Agregar una base de datos vectorial a un LLM permite a las organizaciones integrar rápidamente su propia base de conocimientos en los LLM preexistentes. En la RAG, la vectorización ayuda a encontrar más fácilmente relaciones entre palabras y frases similares, lo que aumenta la precisión y la relevancia del modelo.
Han surgido varias bases de datos vectoriales especializadas. Además, algunas bases de datos integran tipos de datos vectoriales en su arquitectura actual.
Tanto Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition como Amazon RDS para PostgreSQL admiten la extensión pgvector. Otras bases de datos de AWS, como Amazon Neptune, Amazon MemoryDB y Amazon DocumentDB, también ofrecen una solución administrada para la búsqueda de similitudes vectoriales.
Servidores de IA agencial y protocolo de contexto de modelos (MCP)
La IA agencial incorpora herramientas y recursos específicos con capacidades de IA generativa para realizar distintas tareas o funciones. Los agentes de IA pueden interactuar entre sí para realizar tareas coordinadas, al igual que un equipo de trabajadores, cada uno con funciones distintas. En este caso, existe la necesidad de administrar los estados de los agentes, los objetivos y los procesos de toma de decisiones.
Dentro de esta plataforma tecnológica, un servidor de protocolo de contexto de modelos (MCP) es el coordinador de los agentes de IA y administra múltiples recursos. Los servidores MCP para servicios de bases de datos permiten una fácil integración de aplicaciones y agentes de IA con orígenes y servicios de datos. En los sistemas de IA agencial, los servidores MCP orquestan las interacciones entre los agentes de IA autónomos y las bases de datos asociadas, lo que garantiza un flujo y un procesamiento de datos eficientes.
La IA agencial y los servidores MCP requieren bases de datos que ofrezcan una infraestructura escalable y confiable capaz de gestionar simultáneamente la administración del estado, las consultas complejas y los requisitos de procesamiento de datos de varios agentes autónomos. Cuando se integran como servidores MCP, las bases de datos ayudan a las organizaciones a mantener un rendimiento, seguridad y confiabilidad constantes tanto en las operaciones de bases de datos tradicionales como en las interacciones de IA agencial dentro de su infraestructura.
Se pueden integrar varios servicios de bases de datos con los servidores MCP para permitir que los agentes y aplicaciones de IA interactúen con los orígenes de datos mediante consultas en lenguaje natural o interfaces programáticas. Los servidores MCP actúan como intermediarios y traducen las solicitudes de los modelos de IA en operaciones y consultas de bases de datos adecuadas.
Integraciones Zero ETL
Zero ETL se refiere a la eliminación de las fases tradicionales de extracción, transformación y carga de traslado, limpieza y combinación de datos en bases de datos. En cambio, los datos se replican instantáneamente y se ingieren con rapidez.
Con Zero ETL, es posible realizar consultas casi en tiempo real sobre la transmisión de datos transaccionales o combinar varios tipos de bases de datos rápidamente para operaciones de machine learning.
Opciones de despliegue
La infraestructura y el estilo de despliegue utilizados para las bases de datos y el DBMS son importantes para la velocidad, la escalabilidad, la disponibilidad, el costo y la facilidad de uso. Las opciones incluyen despliegues locales, en la nube, periféricos, en contenedores, sin servidor e híbridos.
Las operaciones de bases de datos internacionales de gran tamaño pueden elegir configuraciones de despliegue en contenedores y distribuido, mientras que las operaciones de fabricación pueden elegir una combinación de despliegues en la periferia y en la nube. Por ejemplo, Biblica migró su servidor Microsoft SQL a AWS para gestionar eficazmente los altos niveles de tráfico.
¿Cómo puede ayudar AWS con sus requisitos de DBMS?
Las bases de datos en la nube de AWS incluyen una amplia selección de sistemas de administración de bases de datos personalizadas para cualquier empresa. Las bases de datos de AWS admiten todas las tareas de backend, como el aprovisionamiento de servidores, las revisiones, la configuración y las copias de seguridad. Es posible centrarse en el desarrollo de aplicaciones mientras AWS supervisa y automatiza el escalamiento continuamente.
Por ejemplo, Amazon Aurora es un motor de bases de datos relacionales nativo en la nube desarrollado por AWS compatible con MySQL y PostgreSQL. Combina la velocidad, la fiabilidad y la facilidad de uso de las bases de datos tradicionales para empresas con la sencillez y la rentabilidad de las bases de datos de código abierto.
Por ejemplo, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio administrado que facilita la configuración, el funcionamiento y el escalamiento de los sistemas de administración de bases de datos (DBMS) relacionales en la nube. Proporciona una capacidad rentable y redimensionable, al mismo tiempo que administra las arduas tareas de administración de la base de datos, lo que le permite centrarse en sus aplicaciones y su empresa. Amazon RDS le brinda acceso a las funciones de motores de bases de datos conocidos, como PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle y Db2.
AWS también cuenta con varios servicios de DBMS NoSQL para cumplir con todos sus requisitos de NoSQL. Por ejemplo:
- Amazon DynamoDB es un servicio de base de datos clave-valor, completamente administrado y sin servidor que proporciona un rendimiento uniforme de un solo dígito en milisegundos con una escalabilidad ilimitada.
- Amazon DocumentDB (compatible con MongoDB) es una base de datos de documentos JSON nativa completamente administrada que hace que sea fácil y rentable operar cargas de trabajo de documentos clave, prácticamente a cualquier escala, sin tener que administrar infraestructura.
- Amazon Neptune es un servicio de base de datos de grafos sin servidor y completamente administrada diseñado para ofrecer una escalabilidad y disponibilidad superiores, con la capacidad de consultar miles de millones de relaciones en cuestión de segundos.
- Amazon Timestream es otro motor de bases de datos de serie temporal completamente administrado diseñado específicamente para las cargas de trabajo que van desde las consultas de baja latencia hasta la ingesta de datos a gran escala.
Las bases de datos en la nube de AWS son una opción de alto rendimiento, segura y confiable para impulsar soluciones de IA generativa y aplicaciones basadas en datos, independientemente de la escala.
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