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Base de datos

Base de datos

Codigo de base de datos

CREATE TABLE cliente (
    id_cliente SERIAL PRIMARY KEY,
    mail VARCHAR(255) NOT NULL
);

CREATE TABLE sorteo (
    id_sorteo SERIAL PRIMARY KEY,
    fecha_sorteo DATE NOT NULL
);

CREATE TABLE boletos (
    id_boletos SERIAL PRIMARY KEY,
    numero VARCHAR(50) NOT NULL,
    id_sorteo INT,
    FOREIGN KEY (id_sorteo) REFERENCES sorteo(id_sorteo)
);

CREATE TABLE compraBoletos (
    id_cliente INT,
    id_boleto INT,
    monto DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (id_cliente) REFERENCES cliente(id_cliente),
    FOREIGN KEY (id_boleto) REFERENCES boletos(id_boletos)
);

Diagrama ER

DBML

// Use DBML to define your database structure
// Docs: https://dbml.dbdiagram.io/docs

Table cliente {
  id_cliente integer [primary key]
  mail varchar
}
Table boletos {
  id_boletos integer [primary key]
  numero varchar
  id_sorteo integer
}

Table sorteo {
  id_sorteo integer [primary key]
  fecha_sorteo date
}

Table compraBoletos {
  id_cliente integer
  id_boleto integer
  monto decimal
}

Ref: cliente.id_cliente < compraBoletos.id_cliente // many-to-one

Ref: compraBoletos.id_boleto > boletos.id_boletos // many-to-one

Ref: boletos.id_sorteo > sorteo.id_sorteo // many-to-one

Note	La base de datos a seleccionar es PostgreSQL

PostgreSQL

PostgreSQL, comúnmente pronunciado "Post-GRES", es una base de datos de código abierto que tiene una sólida reputación por su fiabilidad, flexibilidad y soporte de estándares técnicos abiertos. A diferencia de otros RDMBS (sistemas de gestión de bases de datos relacionales), PostgreSQL (enlace externo a ibm.com) soporta tipos de datos relacionales y no relacionales. Esto la convierte en una de las bases de datos relacionales más compatibles, estables y maduras disponibles actualmente.

Selección de Base de Datos: PostgreSQL vs. NoSQL y MySQL

ADR Selección de PostgreSQL sobre NoSQL y MySQL

• Status: accepted

• Date: 2024-10-18

Context and Problem Statement

El proyecto requiere la selección de una base de datos adecuada para manejar información estructurada relacionada con clientes, boletos y sorteos. Las opciones consideradas incluyen bases de datos relacionales como PostgreSQL y MySQL, así como soluciones NoSQL. El objetivo principal es encontrar una tecnología que sea fácil de implementar, eficiente en términos de recursos y que se adapte bien a la naturaleza del proyecto, que tiene tablas sencillas y relaciones claras.

Opciones consideradas

1. PostgreSQL

   • Base de datos relacional avanzada, compatible con SQL.

   • Soporta características avanzadas como transacciones ACID, integridad referencial, y funciones avanzadas que pueden ser útiles para manejo de datos estructurados.

   • Buena capacidad de manejo de datos relacionales complejos sin necesidad de ajustes complicados.

2. NoSQL (e.g., MongoDB, Firebase)

   • Escalabilidad horizontal y flexibilidad para datos no estructurados.

   • No requiere esquema fijo, lo que permite cambios rápidos en la estructura de datos.

   • Sin embargo, la estructura de este proyecto se basa en datos bien definidos y relaciones claras entre tablas, lo cual se maneja mejor con bases de datos relacionales.

3. MySQL

   • Base de datos relacional similar a PostgreSQL.

   • Más sencilla y ligera, pero con menos características avanzadas en comparación a PostgreSQL.

   • Carece de algunas capacidades avanzadas para manejar consultas complejas y transacciones que PostgreSQL maneja mejor.

Resultado de decisiones

Elegí la opción 1: PostgreSQL.

• PostgreSQL es más robusto y flexible que MySQL, permitiendo manejar mejor las consultas complejas y asegurando integridad en las relaciones entre tablas.

• Las características avanzadas de PostgreSQL, como soporte para transacciones ACID, funciones de ventana, y mayor capacidad de extensión, proporcionan un manejo más eficiente y seguro de los datos estructurados.

• En comparación con NoSQL, la estructura relacional de PostgreSQL se adapta mejor a la necesidad de mantener datos bien definidos y con relaciones claras, sin la necesidad de escalar masivamente o almacenar datos no estructurados.

Consecuencias

• Ventajas:

• Eficiencia en manejo de datos estructurados: PostgreSQL facilita el manejo de datos relacionales con integridad referencial.

• Características avanzadas: Ofrece soporte para transacciones ACID, funciones de ventana y consultas complejas.

• Capacidad de crecimiento: Aunque el proyecto es simple ahora, PostgreSQL permite escalar y agregar características adicionales si es necesario en el futuro.

• Desventajas:

• Curva de aprendizaje: Puede ser más complejo de configurar y usar en comparación con bases de datos NoSQL, pero la robustez justifica esta elección.

• Rendimiento en datos no estructurados: No es la mejor opción si se espera que la base de datos almacene datos no estructurados masivos, aunque esto no es un requisito del proyecto actual.

Warning

Estas decisiones tendrán consecuencias!

Estimación de recursos

Se considera un mínimo de 1000 transacciones diarias y un máximo de 5000 (en promedio 3000), los datos no contienen media y se considera un tiempo de almacenamiento de 5 años.

Codigo de base de datos

id_cliente integer -- 4 bytes
mail varchar(255) -- (4 + 255) bytes = 259 bytes
cliente -- 263 bytes

id_boletos integer -- 4 bytes
numero varchar(50) -- (4 + 50) bytes = 54 bytes
id_sorteo integer -- 4 bytes
boletos -- 62 bytes

id_sorteo integer -- 4 bytes
fecha_sorteo date -- 4 bytes
sorteo -- 8 bytes

id_cliente integer -- 4 bytes
id_boleto integer -- 4 bytes
monto decimal(10,2) -- 8 bytes
compraBoletos -- 16 bytes

Total --349 bytes


QPS_MIN = 1000 / (24*60*60)
QPS_MIN = 0,0115740740740741

QPS_MAX = 5000/ (24*60*60)
QPS_MAX = 0,0578703703703704

QPS_AVG = 0,0347222222222222

Total_almacenamiento_5_Y = 349 * 5000 * 365.25 * 5
Total_almacenamiento_5_Y = 3.19 Gb

Escalado

El escalado seleccionado es el vertical, ya que se elegira un servidor con los recursos necesarios para la cantidad de queries.