Principales bases de datos para Inteligencia Artificial, IoT, Aprendizaje Profundo, Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos y otras aplicaciones de software

Main databases for Artificial Intelligence, IoT, Deep Learning, Machine Learning, Data Science, and other software applications.

Sin bases de datos, la mayoría de las aplicaciones de software no serían posibles. Las bases de datos son la piedra angular de todo tipo y tamaño de aplicación: desde las basadas en web para el almacenamiento de datos hasta proyectos a nivel empresarial que requieren grandes volúmenes o velocidad en la transferencia de grandes cantidades a través de redes; un sistema integrado donde se pueden encontrar interfaces de bajo nivel con requisitos de sincronización precisos, a diferencia de cualquier otra cosa en comparación con los sistemas en tiempo real. Por supuesto, no podemos olvidar la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Profundo, el Aprendizaje Automático, la Ciencia de Datos, la Computación de Alto Rendimiento, la Cadena de Bloques y el Internet de las Cosas, que dependen totalmente de los datos y definitivamente necesitan una base de datos para almacenarlos y procesarlos posteriormente.

Ahora, leamos sobre algunos de los tipos esenciales de bases de datos populares.

La Oracle: Oracle ha ofrecido una base de datos sólida y de calidad empresarial a sus clientes durante casi cuatro décadas. Aún es el sistema de base de datos más utilizado, según DB-Engines, a pesar de la fuerte competencia de las bases de datos SQL de código abierto y las bases de datos NoSQL. Tiene los lenguajes de programación C, C++ y Java incorporados. La edición más reciente de esta base de datos, 21c, contiene una gran cantidad de características nuevas. Es compacto, rápido y tiene muchas características adicionales, como JSON desde SQL.

MySQL: Las soluciones de desarrollo web son el uso más común de esta base de datos. MySQL es un lenguaje de consulta estructurado que está construido en C y C++. La funcionalidad de calidad empresarial de MySQL y su licencia comunitaria gratuita y flexible (GPL), así como una licencia comercial actualizada, lo hicieron famoso de inmediato en la industria y la comunidad. Los objetivos clave de la base de datos son la estabilidad, la robustez y la madurez. Hay varias ediciones de la base de datos SQL, cada una con su propio conjunto único de características.

PostgreSQL: PostgreSQL es la base de datos relacional de código abierto más avanzada. Es un sistema de gestión de bases de datos basado en C utilizado por empresas que manejan grandes volúmenes de datos. Este software de administración de bases de datos se utiliza en diversas aplicaciones de juegos, herramientas de automatización de bases de datos y registros de dominio.

Microsoft SQL Server: MS SQL es una base de datos multimodelo que admite Datos Estructurados (SQL), Datos Semiestructurados (JSON) y Datos Espaciales. Es compatible con los sistemas operativos Windows y Linux. Fue la base de datos comercial de rango medio más popular en sistemas Windows durante las últimas tres décadas. Microsoft SQL Server ha experimentado mejoras y renovaciones considerablemente a lo largo de los años, aunque no es tan innovador o avanzado como otros. Puede ser muy beneficioso cuando la plataforma de desarrollo está estrechamente vinculada con otros productos de Microsoft.

MongoDB: Utilizar lenguajes de programación orientados a objetos para cargar y recuperar datos en SGBDR requiere de un mapeo adicional a nivel de aplicación. En 2009, se lanzó MongoDB como la primera base de datos de documentos para abordar esas dificultades, especialmente en el procesamiento de Datos de Documentos. Se utiliza para datos semiestructurados donde la consistencia tiene prioridad sobre la disponibilidad.

IBM DB2: DB2 es una base de datos multimodelo que admite datos estructurados (SQL), datos semiestructurados (JSON) y datos de gráficos. También es una base de datos convergente con una gran funcionalidad OLAP gracias a IBM BLU Acceleration. DB2 LUW también estaba disponible para Windows, Linux y Unix.

Redis: Es una base de datos de código abierto muy conocida. Redis se puede utilizar como una base de datos distribuida de clave-valor que se ejecuta en memoria. También se puede utilizar como un intermediario de mensajes y una caché distribuida. Puede manejar grandes cantidades de datos y admite muchas estructuras de datos.

Cassandra: Es una base de datos ampliamente utilizada con un núcleo abierto, distribuida, de gran almacén de columnas y licencia Apache 2.0. Esta es una base de datos escalable utilizada con frecuencia en empresas para manejar grandes cantidades de datos. Su base de datos descentralizada (sin líder) con replicación automática es una de sus principales ventajas, lo que le permite ser tolerante a fallos sin ninguna falla. Cassandra Query Language (CQL) es un lenguaje de consulta fácil de usar y similar a SQL.

Elasticsearch: Lanzado en 2010, Elasticsearch es un motor de búsqueda de texto completo, distribuido y multiinquilino de código abierto con una API REST. También admite datos estructurados y sin esquema (JSON), lo cual es ideal para analizar datos de registro y monitoreo. Puede manejar grandes cantidades de datos.

MariaDB: MariaDB es un sistema de gestión de bases de datos relacionales que funciona con el protocolo y los clientes de MySQL. El servidor MySQL se puede cambiar fácilmente a MariaDB sin necesidad de realizar ningún cambio en el código. Es más impulsado por la comunidad en comparación con MySQL. El motor de almacenamiento “ColumnStore” de MariaDB combina el almacenamiento columnar con una arquitectura de datos distribuida masivamente paralela. A través de su MaxScale y Spider Engine, también proporciona particionamiento horizontal. Como resultado, MariaDB se puede utilizar como una base de datos OLAP.

Firebirdsql: Firebird es un sistema de gestión de bases de datos relacionales SQL gratuito. Es compatible con Windows, Mac OS X, Linux y muchas plataformas Unix. Esta solución fundamental de software de gestión de bases de datos mejora el RDBMS multiplataforma.

OrientDB: OrientDB es una base de datos de múltiples modelos NoSQL de código abierto. Es un sistema de gestión de bases de datos que admite modelos de base de datos de grafo, documento, clave-valor y orientado a objetos, mejorando la eficiencia, seguridad y escalabilidad.

DynamoDB: DynamoDB de Amazon es una base de datos no relacional. Es una base de datos NoSQL sin servidor y completamente administrada diseñada para ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala. La seguridad incorporada, la memoria caché en memoria y la latencia constante son aspectos de esta aplicación de base de datos.

SQLite: Creado en 2000, SQLite es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto con una base de datos SQL integrada. Es una biblioteca de lenguaje C. Es una base de datos fantástica que no requiere configuración, servidor o instalación. SQLite está incluido en todos los teléfonos móviles y la mayoría de las computadoras portátiles, y en una gran cantidad de otras aplicaciones que las personas utilizan a diario.

Neo4j: Neo4j es una base de datos de grafos NoSQL de código abierto basada en Java. Utiliza el lenguaje de consulta Cypher, que se presenta como la forma más eficiente y expresiva de expresar consultas de relaciones. En este software de gestión de bases de datos, los datos se registran como grafos en lugar de tablas.

Referencias:

  • https://towardsdatascience.com/top-10-databases-to-use-in-2021-d7e6a85402ba
  • https://appinventiv.com/blog/top-web-app-database-list/

La publicación Principales bases de datos para aplicaciones de inteligencia artificial, IoT, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, ciencia de datos y otras aplicaciones de software apareció primero en MarkTechPost.

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