Las 10 principales bases de datos en tiempo real para usar en 2024

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Introducción

En el ámbito dinámico de las aplicaciones contemporáneas, las bases de datos en tiempo real son fundamentales para mantener una gestión de datos fluida y actualizaciones inmediatas. Diseñadas para manejar volúmenes sustanciales de datos, estas bases de datos ofrecen acceso instantáneo a la información. Este artículo profundiza en las 10 principales bases de datos en tiempo real que tendrán un impacto en 2024.

Índice del contenido

Comprensión de las bases de datos en tiempo real

Las bases de datos en tiempo real están diseñadas para gestionar datos que necesitan acceso y actualizaciones inmediatas. A diferencia de las bases de datos convencionales que pueden sufrir retrasos en la sincronización, las bases de datos en tiempo real garantizan una rápida reflexión de los cambios de datos en todos los dispositivos o aplicaciones conectados. Esto los hace muy adecuados para aplicaciones con necesidades de colaboración, mensajería o monitoreo en tiempo real.

Importancia de las bases de datos en tiempo real en aplicaciones modernas

La importancia de las bases de datos en tiempo real ha crecido en las aplicaciones contemporáneas, impulsada por la demanda de actualizaciones y sincronización instantáneas de datos. Desde aplicaciones de mensajería hasta editores de documentos colaborativos y paneles de análisis en tiempo real, estas bases de datos forman la base para una gestión de datos fluida y una comunicación instantánea. Al eliminar retrasos en la sincronización de datos, las bases de datos en tiempo real no solo mejoran la experiencia del usuario sino que también permiten una toma de decisiones eficiente basada en datos.

Las 10 principales bases de datos en tiempo real

Aquí está nuestra lista de las 10 principales bases de datos en tiempo real para usar en 2024.

1. Base de datos en tiempo real de Firebase

Firebase Realtime Database se presenta como una plataforma alojada en la nube. Base de datos NoSQL, lo que permite a los desarrolladores almacenar y sincronizar datos en tiempo real. El uso de un modelo de datos JSON agrega flexibilidad y facilidad al proceso de desarrollo. Como componente integral de la plataforma Firebase, contribuye a un conjunto de herramientas sólido para crear aplicaciones web y móviles.

Características y Ventajas

Una característica destacada de Firebase Realtime Database es su sincronización en tiempo real, lo que garantiza actualizaciones instantáneas en todos los dispositivos conectados cada vez que cambian los datos. Esto garantiza que los usuarios tengan constantemente la información más actualizada. Además, la base de datos brinda soporte fuera de línea, lo que permite a los usuarios acceder y modificar datos incluso sin una conexión a Internet. Para mejorar la seguridad, Firebase Realtime Database incorpora reglas de seguridad sólidas que protegen los datos confidenciales del acceso no autorizado.

Casos de uso y ejemplos

Firebase Realtime Database encuentra un uso generalizado en aplicaciones que exigen actualizaciones en tiempo real, incluidas aplicaciones de chat, editores de documentos colaborativos y paneles de control en tiempo real. Por ejemplo, una aplicación de mensajería que aprovecha Firebase Realtime Database puede entregar mensajes rápidamente a todos los participantes, creando una experiencia de comunicación fluida y en tiempo real.

Consíguelo aquí: https://firebase.google.com/

2. Mongo DB

MongoDB se destaca como un software orientado a documentos favorecido Base de datos NoSQL, reconocido por su alto rendimiento, escalabilidad y flexibilidad. Su almacenamiento de datos en documentos flexibles tipo JSON simplifica el trabajo y la adaptación a las necesidades de datos en evolución. Integrado en aplicaciones modernas, MongoDB destaca en la gestión de grandes volúmenes de datos y admite actualizaciones en tiempo real, lo que lo convierte en la opción preferida de los desarrolladores.

Características y Ventajas

MongoDB proporciona una variedad de funciones que lo hacen ideal para aplicaciones en tiempo real. Su modelo de datos flexible permite a los desarrolladores almacenar y recuperar sin esfuerzo estructuras de datos complejas. En particular, MongoDB admite la escalabilidad horizontal, lo que permite que las aplicaciones administren cargas de datos crecientes sin comprometer el rendimiento. El soporte agregado para la fragmentación automática mejora aún más la escalabilidad y la tolerancia a fallas al distribuir datos entre múltiples servidores.

Casos de uso y ejemplos

MongoDB ve diversas aplicaciones en escenarios en tiempo real, como sistemas de gestión de contenidos, plataformas de comercio electrónico y aplicaciones de Internet de las cosas (IoT). Un ejemplo ilustrativo es una plataforma de comercio electrónico que aprovecha MongoDB para gestionar actualizaciones de inventario en tiempo real, garantizando a los clientes información constantemente precisa sobre la disponibilidad del producto.

Consíguelo aquí: https://www.mongodb.com/

3. Apache Casandra

Apache Cassandra se destaca como una base de datos NoSQL distribuida y altamente escalable diseñada para administrar una gran cantidad de datos en múltiples servidores básicos. Se destaca por brindar alta disponibilidad y tolerancia a fallas, lo que lo hace apto para aplicaciones de misión crítica. El modelo de datos de Cassandra se basa en una tabla hash distribuida, lo que permite una distribución y replicación de datos eficiente para un rendimiento óptimo.

Características y Ventajas

Cassandra ofrece varias características que la convierten en la mejor opción para aplicaciones en tiempo real. Su arquitectura descentralizada garantiza alta disponibilidad y tolerancia a fallas, ya que los datos se replican en múltiples nodos. También proporciona coherencia ajustable, lo que permite a los desarrolladores equilibrar la coherencia de los datos y el rendimiento según los requisitos de su aplicación. Además, Cassandra admite escalabilidad lineal, lo que permite que las aplicaciones manejen cargas de datos masivas.

Casos de uso y ejemplos

Cassandra encuentra un amplio uso en aplicaciones que exigen alta escalabilidad y tolerancia a fallas, incluidos análisis en tiempo real, gestión de datos de series temporales y plataformas de mensajería. Considere una plataforma de análisis en tiempo real que aproveche Cassandra; procesa y analiza hábilmente volúmenes sustanciales de datos en tiempo real, brindando información valiosa a los usuarios.

Consíguelo aquí: https://cassandra.apache.org/_/index.html

4. redis

Redis se presenta como un almacén de estructura de datos en memoria de código abierto lo suficientemente versátil como para servir como base de datos, caché o intermediario de mensajes. Redis, reconocido por su alto rendimiento y baja latencia, es particularmente adecuado para aplicaciones en tiempo real. Su compatibilidad con diversas estructuras de datos, como cadenas, listas, conjuntos y conjuntos ordenados, permite un almacenamiento y manipulación flexibles de datos.

Características y Ventajas

Redis cuenta con numerosas características que contribuyen a su popularidad en aplicaciones en tiempo real. Con almacenamiento en memoria que facilita el acceso rápido a los datos, resulta ideal para requisitos de baja latencia. La inclusión de replicación integrada y alta disponibilidad garantiza la durabilidad de los datos y la tolerancia a fallos. Además, Redis admite mensajería pub/sub, fomentando la comunicación en tiempo real entre diversos componentes dentro de una aplicación.

Casos de uso y ejemplos

Redis encuentra una amplia aplicación en una variedad de escenarios en tiempo real, que abarcan el almacenamiento en caché, la gestión de sesiones y las tablas de clasificación en tiempo real. En el ámbito de los juegos, por ejemplo, Redis se puede emplear para mantener tablas de clasificación en tiempo real, asegurando actualizaciones oportunas de puntuaciones y clasificaciones a medida que los jugadores avanzan en el juego.

Consíguelo aquí: https://redis.io/

5. Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma de transmisión distribuida, experta en procesar y almacenar flujos de datos en tiempo real. Sus puntos fuertes residen en el alto rendimiento, la tolerancia a fallos y la escalabilidad, lo que lo hace muy adecuado para gestionar volúmenes de datos sustanciales. En esencia, Kafka opera según un modelo de publicación-suscripción, en el que los productores difunden datos sobre temas y los consumidores se suscriben a estos temas para acceder a los datos.

Características y Ventajas

Una característica destacada de Apache Kafka es su destreza en la gestión de flujos de datos de alto rendimiento y baja latencia. Con la capacidad de procesar millones de mensajes por segundo, destaca en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Kafka garantiza tolerancia a fallos y alta disponibilidad al replicar datos entre múltiples intermediarios. Además, admite el procesamiento de transmisiones, lo que permite transformaciones y agregaciones de datos en tiempo real.

Casos de uso y ejemplos

Las aplicaciones que exigen transmisión y procesamiento de datos en tiempo real, como agregación de registros, abastecimiento de eventos y análisis en tiempo real, consideran que Apache Kafka es indispensable. Por ejemplo, un sistema de agregación de registros basado en Kafka destaca por recopilar y procesar registros de diversas fuentes en tiempo real, lo que ofrece información valiosa y sólidas capacidades de supervisión.

Consíguelo aquí: https://kafka.apache.org/

6.Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB, un AWS El servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado se destaca por su alto rendimiento, escalabilidad y disponibilidad, y satisface las necesidades de las aplicaciones en tiempo real. Construido sobre pares clave-valor, DynamoDB garantiza un rápido acceso y recuperación de datos.

Amazon DynamoDB para la gestión de datos

Características y Ventajas

DynamoDB ofrece varias características que lo convierten en la mejor opción para aplicaciones en tiempo real. Su naturaleza totalmente administrada elimina la necesidad de administrar bases de datos, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en crear sus aplicaciones. DynamoDB también proporciona escalado automático, lo que garantiza que las aplicaciones puedan manejar cargas de datos cada vez mayores sin intervención manual. Además, admite la replicación global, lo que permite replicar los datos en múltiples regiones para mejorar la disponibilidad y la recuperación ante desastres.

Casos de uso y ejemplos

Amazon DynamoDB se utiliza en una amplia gama de aplicaciones en tiempo real, incluida la autenticación de usuarios, las ofertas en tiempo real y la gestión de datos de IoT. Por ejemplo, una plataforma de ofertas en tiempo real construida sobre DynamoDB puede manejar grandes volúmenes de solicitudes de ofertas y ofrecer ubicaciones de anuncios en tiempo real a los usuarios.

Consíguelo aquí: https://aws.amazon.com/dynamodb/

7. Microsoft Azure Cosmos DB

Microsoft Azure Cosmos DB es un servicio de base de datos multimodelo distribuido globalmente proporcionado por Microsoft Azure. Ofrece alta escalabilidad, baja latencia y disponibilidad global, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real. Cosmos DB admite múltiples modelos de datos, incluidos clave-valor, documentos, gráficos y familias de columnas, lo que permite a los desarrolladores elegir el modelo más apropiado para su aplicación.

Microsoft Azure Cosmos DB para la gestión de datos

Características y Ventajas

Cosmos DB ofrece varias características que lo convierten en una opción poderosa para aplicaciones en tiempo real. Su distribución global permite el acceso de baja latencia a los datos desde cualquier parte del mundo, lo que garantiza una experiencia de usuario perfecta. Cosmos DB también proporciona indexación automática y optimización de consultas, lo que permite una recuperación de datos rápida y eficiente. Además, ofrece SLA (acuerdos de nivel de servicio) integrales para rendimiento, latencia y disponibilidad.

Casos de uso y ejemplos

En diversas aplicaciones en tiempo real, como sistemas de gestión de contenidos, análisis de redes sociales y recomendaciones personalizadas, Microsoft Azure Cosmos DB encuentra utilidad. Por ejemplo, un sistema basado en Cosmos DB análisis de medios sociales La plataforma puede analizar datos de redes sociales en tiempo real, descubriendo información valiosa sobre el comportamiento y las tendencias de los usuarios.

Consíguelo aquí: https://azure.microsoft.com/en-in/products/cosmos-db

8. FaunaDB

FaunaDB, una base de datos NoSQL transaccional, sin servidor y distribuida globalmente, atiende aplicaciones modernas con características como gran consistencia, baja latencia y escalado automático. Su modelo de datos, basado en documentos y colecciones, facilita el almacenamiento y la recuperación de datos flexibles, lo que lo hace apto para aplicaciones en tiempo real.

Características y Ventajas

FaunaDB ofrece varias características que lo convierten en una opción atractiva para aplicaciones en tiempo real. Su gran coherencia garantiza que los datos estén siempre actualizados y reflejen los últimos cambios. FaunaDB también proporciona escalado automático, lo que permite que las aplicaciones manejen cargas de datos cada vez mayores sin intervención manual. Además, admite transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), lo que garantiza la integridad y confiabilidad de los datos.

Casos de uso y ejemplos

FaunaDB encuentra aplicaciones en diversos escenarios en tiempo real, desde plataformas de comercio electrónico hasta sistemas financieros y aplicaciones colaborativas. Por ejemplo, un editor de documentos colaborativo impulsado por FaunaDB permite que varios usuarios editen el mismo documento simultáneamente, garantizando actualizaciones en tiempo real para todos los participantes.

Consíguelo aquí: https://fauna.com/

9. InflujoDB

InfluxDB es una base de datos de series temporales de código abierto diseñada para manejar grandes volúmenes de datos con marca de tiempo. Proporciona un alto rendimiento de escritura y consultas, lo que lo hace adecuado para análisis y monitoreo de datos en tiempo real. El modelo de datos de InfluxDB se basa en mediciones, etiquetas y campos, lo que permite un almacenamiento y recuperación eficientes de datos de series temporales.

Características y Ventajas

InfluxDB ofrece varias características que lo convierten en la mejor opción para el análisis de datos en tiempo real. Su alto rendimiento de escritura y consulta permite una rápida ingesta y recuperación de datos de series temporales. También proporciona políticas de reducción de resolución y retención de datos, lo que permite un almacenamiento y gestión eficientes de datos históricos. Además, InfluxDB admite consultas continuas y alertas en tiempo real, lo que permite un monitoreo proactivo y la detección de anomalías.

Casos de uso y ejemplos

InfluxDB se utiliza ampliamente en aplicaciones que exigen monitoreo y análisis en tiempo real, incluida la gestión de datos de IoT, el monitoreo de sistemas y el análisis de datos de sensores. Por ejemplo, una plataforma de IoT que aprovecha InfluxDB puede recopilar y analizar datos de sensores en tiempo real, ofreciendo información valiosa sobre el rendimiento del dispositivo y las condiciones ambientales.

Consíguelo aquí: https://www.influxdata.com/

10. Escala de tiempoDB

TimescaleDB es una base de datos de series temporales de código abierto construida sobre PostgreSQL. Combina la escalabilidad y el rendimiento de PostgreSQL con la flexibilidad y facilidad de uso de una base de datos de series temporales. El modelo de datos de TimescaleDB se basa en hipertablas, que permiten el almacenamiento y la recuperación eficiente de datos de series temporales.

Características y Ventajas

TimescaleDB ofrece varias características que lo convierten en una opción poderosa para la gestión de datos en tiempo real. Su modelo de datos basado en hipertablas permite la partición y compresión eficientes de datos de series temporales, lo que resulta en un mejor rendimiento de las consultas y eficiencia del almacenamiento. También proporciona retención automática de datos y agregados continuos, lo que permite una gestión y análisis eficientes de datos históricos. Además, TimescaleDB admite consultas distribuidas, lo que permite escalabilidad horizontal y tolerancia a fallos.

Casos de uso y ejemplos

TimescaleDB encuentra aplicación en diversos escenarios en tiempo real, como análisis financiero, monitoreo industrial y gestión de energía. Por ejemplo, una plataforma de análisis financiero que utiliza TimescaleDB puede almacenar y analizar de manera eficiente datos de mercado en tiempo real, ofreciendo información valiosa sobre las tendencias del mercado y las oportunidades de inversión.

Consíguelo aquí: https://www.timescale.com/

Conclusión

En el mundo actual, dependemos de bases de datos en tiempo real para mantener nuestras aplicaciones actualizadas y sincronizadas al instante. Existen excelentes opciones, como Firebase Realtime Database y TimescaleDB, cada una con sus propias características y usos especiales. Ya sea que desee colaborar en tiempo real con Firebase o estar atento a las cosas con InfluxDB para su monitoreo, los desarrolladores tienen muchas opciones para satisfacer sus necesidades. De cara a 2024, estas bases de datos en tiempo real seguirán siendo vitales para impulsar la nueva ola de aplicaciones.