Diseño de esquemas y modelos de datos escalables — normalización, desnormalización y modelos por acceso
El diseño de esquemas de datos es la decisión arquitectónica más duradera y costosa de modificar en cualquier plataforma. Este capítulo desmitifica el dilema normalización vs desnormalización, proporcionando criterios cuantitativos basados en patrones de acceso reales, no en dogmas académicos.
Aprenderás cuándo y cómo aplicar particionado, sharding e índices estratégicos para escalar sin re-arquitecturas dolorosas. Incluye un caso real donde el rediseño basado en patrones de acceso redujo la latencia de 2.3s a 180ms (92% de mejora) y los costes de infraestructura en 48%, junto con checklists operativos, antipatrones documentados y frameworks de decisión para CIOs, arquitectos e ingenieros que necesitan que sus sistemas escalen sin colapsar..


Hemos ampliado las secciones accesibles desde el menú principal de Dataprix con una nueva 'linea' de enlaces a secciones orientadas a tecnología o tipos de aplicaciones de Tecnologías de la Información: Gestión del conocimiento, Bases de datos, Integración de Datos, ERP, Business Intelligence, Minería de datos, Analitica, CRM y Tendencias tecnológicas..jpg)

Cuando diseñamos la arquitectura de un sistema de Data Warehouse nos hemos de plantear los diferentes entornos por los que han de pasar los datos en su camino hacia su Data mart o cubo de destino.