By Un ORM (Object-Relational Mapping) es una técnica de programación que permite mapear datos entre una base de datos relacional y objetos de una aplicación, de tal forma que la interacción con la base de datos se puede realizar utilizando objetos y métodos, en lugar de consultas SQL directas.
En otras palabras, un ORM proporciona una capa de abstracción entre la base de datos y el código de la aplicación, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones y reduce la cantidad de código necesario para acceder a los datos almacenados en la base de datos.
Algunos ejemplos populares de ORM son:
Hibernate: Es un ORM para Java que permite mapear objetos de Java a tablas de base de datos relacionales. Hibernate es uno de los ORM más utilizados en la industria y se integra con una amplia gama de bases de datos.
Entity Framework: Es un ORM para .NET que permite mapear objetos de .NET a tablas de base de datos relacionales. Entity Framework es uno de los ORM más utilizados en la plataforma .NET.
Django ORM: Es un ORM para Python que se integra con el framework web Django. Django ORM permite mapear objetos de Python a tablas de base de datos relacionales y simplifica la interacción con la base de datos.
Sequelize: Es un ORM para Node.js que permite mapear objetos de JavaScript a tablas de base de datos relacionales. Sequelize es uno de los ORM más utilizados en el ecosistema Node.js.
En general, los ORM son útiles en cualquier aplicación que requiera acceso a una base de datos relacional, ya que simplifican la interacción con la base de datos y reducen la cantidad de código necesario para acceder a los datos almacenados.
Se pueden emplear en base de datos nosql?
Si bien los ORM se utilizan tradicionalmente en bases de datos relacionales (SQL), también existen ORM diseñados específicamente para bases de datos NoSQL.
A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL no tienen una estructura de datos tabular y no utilizan SQL para consultar y manipular datos. En cambio, utilizan diferentes estructuras de datos, como documentos, gráficos o claves/valores, y lenguajes de consulta específicos.
Por lo tanto, los ORM para bases de datos NoSQL deben estar diseñados para trabajar con estas estructuras de datos y lenguajes de consulta específicos. Algunos ejemplos de ORM para bases de datos NoSQL son:
Mongoose: Es un ORM de MongoDB, una base de datos NoSQL orientada a documentos. Mongoose permite mapear documentos de MongoDB a objetos de JavaScript.
Spring Data: Es un ORM para bases de datos NoSQL como MongoDB, Redis, Cassandra y Couchbase. Spring Data permite mapear objetos de Java a documentos de base de datos NoSQL.
Objectify: Es un ORM de Google Cloud Datastore, una base de datos NoSQL de clave/valor. Objectify permite mapear objetos de Java a entidades de Cloud Datastore.
En general, los ORM para bases de datos NoSQL pueden simplificar la interacción con estas bases de datos y reducir la cantidad de código necesario para acceder a los datos almacenados. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los ORM para bases de datos NoSQL pueden tener limitaciones en cuanto a las características que soportan y la flexibilidad que ofrecen.
