El Auge y la Caída (¿y el Renacimiento?) de la Base de Datos HTAP

2025-05-29
El Auge y la Caída (¿y el Renacimiento?) de la Base de Datos HTAP

Esta entrada de blog narra el recorrido de la base de datos HTAP (Procesamiento Analítico Transaccional Híbrido). Desde la década de 1970, cuando una sola base de datos manejaba todas las transacciones y análisis, hasta el aislamiento de la carga de trabajo de la década de 1980, la división de la arquitectura de almacenamiento de la década de 1990 y el auge de NewSQL y los almacenes de datos en la nube de la década de 2010, las bases de datos HTAP tenían una gran promesa. Sin embargo, desafíos como la dificultad de reemplazar los sistemas OLTP existentes, el hecho de que la mayoría de las cargas de trabajo no necesitan OLTP distribuido, las arquitecturas nativas de la nube que favorecen el almacenamiento compartido en lugar del almacenamiento sin compartir y los incentivos de equipo desalineados, llevaron al fracaso del HTAP para lograr una adopción generalizada. Hoy en día, la pila de datos está cambiando hacia arquitecturas de data lake modulares, logrando la funcionalidad HTAP mediante la composición en lugar de la consolidación de bases de datos. Esto marca el fin de las bases de datos HTAP como una base de datos independiente, pero su espíritu vive en la arquitectura de data lake.

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Desarrollo

PostgreSQL se sitúa entre los 10 mejores en ClickBench: el avance analítico de pg_mooncake

2025-03-08
PostgreSQL se sitúa entre los 10 mejores en ClickBench: el avance analítico de pg_mooncake

pg_mooncake, una extensión de PostgreSQL, ha impulsado a PostgreSQL al top 10 de ClickBench, un punto de referencia normalmente dominado por bases de datos analíticas especializadas. Esto no se logró mediante un simple envoltorio, sino aprovechando la extensibilidad de PostgreSQL para implementar un formato de almacenamiento columnar, ejecución vectorizada utilizando DuckDB y gestión de metadatos en la base de datos. Esto demuestra que, con una optimización cuidadosa, PostgreSQL puede ofrecer un rendimiento analítico comparable al de las bases de datos especializadas, manteniendo al mismo tiempo su flexibilidad y las ventajas de su ecosistema.

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