New game
Download
Get Academic Plan
Share game
Integrate it into your platform

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

Formato Columnar: Ordena las ideas

Unscramble Letters

(1)
Played 9

About this activity

Ordena conceptos sobre almacenamiento por columnas

Created by

Colombia

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

%
Anonymous
Anonymous
%
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Print your game
Formato Columnar: Ordena las ideas
 

Unscramble Letters

Formato Columnar: Ordena las ideasOnline version

Ordena conceptos sobre almacenamiento por columnas

by LUIS CARLOS
1

Valores separados por comas. El más común para hojas de cálculo y bases de datos simples.

2

Estructura de pares clave-valor. Es el estándar para aplicaciones web y APIs.

3

Basado en etiquetas (similar a HTML). Muy usado en servicios web antiguos y archivos de configuración.

4

Formato columnar. Es el estándar en Data Lakes y Big Data porque permite leer solo las columnas necesarias, ahorrando mucho tiempo y espacio.

  
  
5

Formato basado en filas. Excelente para sistemas de streaming de datos (como Apache Kafka) porque es muy rápido al escribir.

  
  
6

Optimizado para el ecosistema Hadoop. Similar a Parquet, pero muy eficiente para leer grandes volúmenes de datos rápidamente.

  
  
7

Formato binario de Google. Es extremadamente pequeño y rápido, ideal para comunicación entre microservicios.

  
  
8

Diseñado para almacenar y organizar grandes cantidades de datos numéricos y científicos (matrices complejas).

9

Formato específico de Python para serializar objetos. Útil para guardar modelos de Machine Learning entrenados.

10

Enfocado en la legibilidad humana, muy común en configuraciones de software y despliegues (como Docker o Kubernetes)

Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.