@jbaezbases de datos: normalizar… o no
de quévamos ahablar hoy
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la importancia de innovar
casos: facebookdiseños queevolucionan duranteañosconsultas con muchasuniones de tablasestrategia única depersistencia
casos: facebookejemplo: timeline                    +800M users                    +1k servers                    timeline...
casos: twittermillones de registros diarios  tweetsreferencias entre usuarios  followersotra vez el timeline!! #wtf
casos: twittermulti-tier storageshardsexternal unique id generation strategyíndices secundarios
casos: idealistabase de datos normalizada+1M anuncios+100 características+100M fotos
casos: idealistavarios índices de búsquedareplicación master-slavebúsqueda de texto libreactualización asíncrona
entoncesqué hay quehacer?
qué hay que hacer?normalización• no hay duplicidad• escribir es fácil• leer… se puede leer ;o)
qué hay que hacer?def: desnormalización•   combinar relaciones•   duplicar atributos no-claves•   crear tablas de extracci...
qué hay que hacer?desnormalización• hay duplicidad• escribir es complicado• leer es *muy* rápido
!!!!!!“normalize until ithurts…denormalizeuntil it works”
no te compliques
gracias!
Bases de datos   desnormalización - enero 2012
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Bases de datos desnormalización - enero 2012

  1. 1. @jbaezbases de datos: normalizar… o no
  2. 2. de quévamos ahablar hoy
  3. 3. normalizaciónevitar todos los problemas potencialesevitar redundancia de datos cevitar problemas deactualizaciónintegridad
  4. 4. la importancia de innovar
  5. 5. casos: facebookdiseños queevolucionan duranteañosconsultas con muchasuniones de tablasestrategia única depersistencia
  6. 6. casos: facebookejemplo: timeline +800M users +1k servers timeline specific storage + aggregator process
  7. 7. casos: twittermillones de registros diarios  tweetsreferencias entre usuarios  followersotra vez el timeline!! #wtf
  8. 8. casos: twittermulti-tier storageshardsexternal unique id generation strategyíndices secundarios
  9. 9. casos: idealistabase de datos normalizada+1M anuncios+100 características+100M fotos
  10. 10. casos: idealistavarios índices de búsquedareplicación master-slavebúsqueda de texto libreactualización asíncrona
  11. 11. entoncesqué hay quehacer?
  12. 12. qué hay que hacer?normalización• no hay duplicidad• escribir es fácil• leer… se puede leer ;o)
  13. 13. qué hay que hacer?def: desnormalización• combinar relaciones• duplicar atributos no-claves• crear tablas de extracción• particionar tablas
  14. 14. qué hay que hacer?desnormalización• hay duplicidad• escribir es complicado• leer es *muy* rápido
  15. 15. !!!!!!“normalize until ithurts…denormalizeuntil it works”
  16. 16. no te compliques
  17. 17. gracias!

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