1. @jbaez
bases de datos: normalizar… o no

3. de qué
vamos a
hablar hoy

5. normalización
evitar todos los problemas potenciales
evitar redundancia de datos
c
evitar problemas de
actualización
integridad

6. la importancia de innovar

8. casos: facebook
diseños que
evolucionan durante
años
consultas con muchas
uniones de tablas
estrategia única de
persistencia

9. casos: facebook
ejemplo: timeline
+800M users
+1k servers
timeline specific storage
+ aggregator process

10. casos: twitter
millones de registros diarios  tweets
referencias entre usuarios  followers
otra vez el timeline!! #wtf

11. casos: twitter
multi-tier storage
shards
external unique id generation strategy
índices secundarios

12. casos: idealista
base de datos normalizada
+1M anuncios
+100 características
+100M fotos

13. casos: idealista
varios índices de búsqueda
replicación master-slave
búsqueda de texto libre
actualización asíncrona

14. entonces
qué hay que
hacer?

15. qué hay que hacer?
normalización
• no hay duplicidad
• escribir es fácil
• leer… se puede leer ;o)

16. qué hay que hacer?
def: desnormalización
• combinar relaciones
• duplicar atributos no-claves
• crear tablas de extracción
• particionar tablas

17. qué hay que hacer?
desnormalización
• hay duplicidad
• escribir es complicado
• leer es *muy* rápido

19. !!!!!!
“normalize until it
hurts…
denormalize
until it works”

20. no te compliques

22. gracias!