Conceptos generales:
* Almacenamiento de datos: El proceso de guardar datos en un formato persistente. Esto podría estar en un disco duro, almacenamiento en la nube u otros medios.
* Organización de datos: La forma en que los datos están estructurados y organizados para un acceso y recuperación eficientes. Esto puede involucrar jerarquías, relaciones e indexación.
* indexación de datos: Creación de una estructura de búsqueda que permita un acceso rápido a datos específicos.
* Recuperación de datos: El proceso de acceder y extraer datos específicos del almacenamiento.
* Búsqueda de datos: Encontrar datos basados en criterios específicos o palabras clave.
* Gestión de datos: El proceso general de almacenar, organizar, recuperar y mantener datos.
Técnicas específicas:
* bases de datos: Software especializado diseñado para almacenamiento y recuperación eficientes de grandes cantidades de datos estructurados. A menudo usan tablas, columnas y relaciones para organizar información.
* bases de datos NoSQL: Las bases de datos que no siguen el modelo relacional tradicional, ofreciendo flexibilidad en la estructura de datos y la escalabilidad.
* Tiendas de valor clave: Un modelo de base de datos simple donde los datos se almacenan como pares de valor clave. Esto es adecuado para almacenar datos con una sola clave primaria.
* almacenes de documentos: Bases de datos que almacenan datos como documentos, a menudo en formato JSON o XML. Permiten un esquema flexible y son buenos para almacenar objetos de datos complejos.
* bases de datos de gráficos: Bases de datos que modelan datos como nodos y bordes, que representan relaciones entre elementos de datos. Esto es útil para representar redes complejas y gráficos sociales.
* Motores de búsqueda: Software diseñado para indexar y buscar grandes cantidades de datos no estructurados, como documentos de texto o páginas web.
Otros términos relevantes:
* Estructuras de datos: Formas de organizar y representar datos en la memoria (por ejemplo, matrices, listas vinculadas, árboles).
* Modelos de datos: Representaciones abstractas de datos, que muestran su estructura, relaciones y restricciones.
* Tipos de datos: El tipo de datos que se almacenan (por ejemplo, números, texto, fechas).
Ejemplos de software:
* Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS): MySQL, PostgreSQL, Oracle Database
* bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis
* Motores de búsqueda: Search de Google, Elasticsearch
El vocabulario específico utilizado dependerá del contexto. Por ejemplo, un desarrollador podría usar términos técnicos como "esquema de base de datos" o "optimización del índice", mientras que un usuario puede referirse a "clasificar datos por fecha" o "buscar un documento específico".
Es importante comprender las diversas formas en que los datos se pueden almacenar y organizar para elegir el software y las técnicas apropiadas para sus necesidades específicas.