Las bases de datos arrays son sistemas de gestión aplicados a matrices. Proporcionan la aplicación de colecciones homogéneas de datos, ubicados en matrices o cuadrículas rectangulares de una, dos o más dimensiones.

Generalmente estas matrices se utilizan en los procesos de representación de datos provenientes de sensores, simulaciones, imágenes y resultados estadísticos.

Este modelo de bases de datos está incursionando actualmente en la BIG DATA, con objetos individuales de gran peso. Se estima que abordan frecuencias mínimas que rondan los Terabytes y próximamente se acercarían a manejarse en tamaños Petabyte.

Un ejemplo de esto son los archivos que producen los satélites espaciales al observar la tierra. El crecimiento de estos datos es sumamente alto, aproximadamente un terabyte diario, Estas bases de datos tienen como objetivo establecer estructuras flexibles de almacenamiento y recuperación con alta escalabilidad a estos tipos de información.

Características de las bases de datos arrays

Las bases de datos arrays ofrecen un nivel de escalamiento muy alto. Esto combinado con su gran flexibilidad en la recuperación y manipulación de los datos a pesar de tratarse de archivos de gran tamaño.

La administración de estos modelos de gestión requiere técnicas novedosas.

Particularmente debido al hecho de que en las bases de datos tradicionales, tienden a encajar en una sola etapa o página. En cambio estos datos, pueden abarcar diversos medios o páginas. La tarea principal del administrador de almacenamiento de la matriz es dinamizar el acceso y garantizar su rapidez a matrices secundarias.

Para lograr esto, las matrices proceden a dividirse en partes convenientes para que las unidades de acceso durante el proceso de evaluación y consulta sean más práctico. Estas bases de datos ofrecen idiomas de consulta declarativos que permite crear, buscar, manipular y eliminar fracciones de datos para su análisis.

Algunos usos de las bases de datos arrays

Las bases de datos arrays están siendo utilizadas principalmente en actividades de investigación científica. Se incluye en esta calificación estudios sobre el espacio exterior, ciencias sociales, así como las aplicaciones comerciales relacionadas a la industria petrolera e hidrocarburos.

En especial esto se debe a que el gran manejo de volumen de datos permite estudiar datos geográficos, sensores ambientales, imágenes de satélite y datos geofísicos.

Conceptos esenciales para comprender su funcionamiento

En este tipo de bases de datos hay que considerar diversos aspectos para hacer un diseño que se ajuste a nuestras necesidades. Estas gozan de un modelado conceptual, en el que podemos determinar las funcionalidades.

Al agregar matrices al esquema de bases de datos debemos reconsiderar diversas facetas para que el diseño se ajuste a nuestras necesidades. Desde el modelo conceptual en el que va a funcionar, la administración de almacenamiento y el procesamiento de las consultas deben ser estudiadas de forma exhaustiva para garantizar su operatividad.

En cuanto al modelado conceptual, está implementa un lenguaje de consulta declarativo sobre la matriz que le brinda seguridad la evaluación a la información.

Como la iteración sobre una matriz está en el procesamiento, la declaración se centra en facilitar el procesamiento de datos. Entonces este proceso de forma conceptual debe explorar todas las celdas de forma simultánea. Esto con la finalidad de que cada consulta se realice con un número finito de pasos y así evitar bucles generales en los datos.

El almacenamiento de forma general se puede destacar que la base de datos debe pensarse para manejar diferentes y amplias dimensiones. Una de las tareas que debe atender el almacenamiento de estas bases es mantener la proximidad espacial entre los datos para reducir la cantidad de accesos al disco.

Debido a los tamaños masivos que se gestionan en estas bases de datos, en aplicaciones científicas con consultas complejas, la optimización juega un papel fundamental, para esto se pueden aplicar paralelizaciones en el hardware y el software y disminuir el tiempo de espera.

Ventajas y desventajas de las bases de datos arrays

Los modelos de bases de datos arrays están diseñadas para manejar un volumen gigante de datos y de gran utilidad. Por eso estas bases de datos nos ofrecen amplia capacidad de escalabilidad. También nos ofrecen gran velocidad en cuanto a la consulta y modificación de los datos almacenados. Si construimos bien el modelo de funcionamiento podremos gestionar proyectos de gran envergadura sin problemas.

Estas bases de datos más que desventajas presentan retos de complejidad. No son diseños o arquitecturas fáciles. Tienen un nivel de complejidad por encima de la media y deben ser pensadas para proyectos grandes o especiales que demanden verdaderamente sus características.

Principales marcas de bases de datos arrays

MonetDB

MonetDB es un Sistema de gestión de bases de datos diseñado en código abierto por el Centrum Wiskunde & Informática en Países bajos. Ha sido diseñado para proporcionar alto rendimiento en consultas de alta complejidad. Esta cuenta con la posibilidad de combinar tablas, columnas y millones de filas en su operatividad.

Esta base de datos es capaz de ser implementada en aplicaciones de alto rendimiento para procesamiento en línea y extracción de datos. Ha sido utilizada como complemento de sistemas de información geográficos, descripción de recursos y recuperación de textos. Una de las características más interesantes de MonetDB es que cuenta con integraciones en lenguajes como R y Python.

PostGIS

Esta base de datos es creada bajo licencias OpenSource. Brinda un especial soporte a varias bases de datos dedicados a estudio geográficos y geo espaciales. Contiene un conjunto de características especiales con su extensión “PostGIS RASTER” con la cual se le brinda soporte de selectividad y planes de consultas de alto rendimiento. Es una opción de alta especialización que requiere conocimientos especiales.

Rasdaman

Su nombre es el acrónimo de “raster data manager” con esto nos deja bastante en claro de qué va. Este sistema de bases de datos arrays agrega amplias capacidades para el almacenamiento y recuperación de matrices multidimensionales. Permite el análisis proveniente de sensores, imágenes, simulaciones estadísticas y más.

Rasmadan es una interesante opción para analizar y obtener datos en gráficos rasterizados en dos dimensiones. Este gestor no posee limitaciones en el número de dimensiones a atender, lo que lo convierte en una buena opción también para el análisis de imágenes satelitales, datos de exploración y análisis sobre datos de investigaciones climáticas y del océano

Esperamos que esta información te sea de utilidad para aventurarte en el mundo de las bases de datos arrays.