Descripción de las bases de datos SQL frente a NoSQL

Es importante tener en cuenta que las bases de datos relacionales se crean y gestionan mediante un esquema fijo. Un esquema fijo significa que todos los datos ingeridos en la base de datos deben estar alineados con precisión con los estándares de formato predefinidos, lo que limita los tipos de estructuras de datos que las bases de datos relacionales pueden almacenar. Por ejemplo, las relational database no pueden procesar datos no estructurados (por ejemplo, información que es incoherente en formato y no está alineada con un modelo de datos preestablecido), pero son excelentes para respaldar información transaccional o financiera que incluye datos estructurados o tipos de datos semiestructurados (por ejemplo, datos que tienen un formato coherente y se alinean con un modelo de datos preestablecido).

Ejemplos de bases de datos SQL

Hay una variedad de ejemplos diferentes de bases de datos SQL, entre los que se incluyen:

• Oracle: Oracle Database es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) desarrollado y comercializado por Oracle Corporation y es uno de los sistemas de bases de datos empresariales más empleados en el mundo.
• MySQL: MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto de uso común que se emplea para crear y gestionar bases de datos. Desarrollado y distribuido por Oracle Corporation, MySQL es conocido por su facilidad de uso, amplio soporte comunitario y confiabilidad.
  • Nota: Una alternativa de código abierto a MySQL se llama MariaDB, que fue diseñada como un reemplazo para MySQL después de la adquisición de MySQL por Oracle Corporation.
• PostgreSQL: PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos relacional de objetos de código abierto conocido por sus capacidades avanzadas y ricas en funciones que amplían las capacidades de SQL. Desarrollado como parte del proyecto POSTGRES de la Universidad de California en Berkeley, PostgreSQL ofrece la compatibilidad con ACID Características que almacenan y escalan de forma segura cargas de trabajo de datos complicadas (PostgreSQL.org 2024).
• MSSQL: MSSQL, que significa Microsoft SQL Server, es un sistema de gestión de bases de datos relacionales desarrollado por Microsoft. Esta plataforma de base de datos se usa comúnmente en entornos empresariales grandes para admitir aplicaciones de procesamiento de transacciones de alto volumen, inteligencia empresarial y análisis.
• SQLite: A diferencia de otros ejemplos en esta lista, SQLite es en realidad una biblioteca de software que proporciona un RDBMS. A diferencia de los otros RDBMS de esta lista, SQLite no tiene servidor y es autónomo sin configuración. Esto se debe a que está incrustado dentro de la aplicación mediante SQLite y, como resultado, no necesita un servidor separado.

Es importante tener en cuenta que otros tipos de bases de datos también pueden establecer relaciones entre datos. En el caso de bases de datos tabulares estandarizadas (por ejemplo, SQL o bases de datos relacionales), estas relaciones se expresan mediante claves foráneas o tablas de intersección. En el caso de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) como MongoDB (por ejemplo, una base de datos NoSQL), estas relaciones se establecen mediante la incrustación o referencia de datos.

No solo lenguaje de consulta estructurado (NoSQL)

¿Qué es NoSQL?

NoSQL, que significa Not only SQL, es un enfoque de sistema de gestión de bases de datos que se emplea para ingerir, almacenar y recuperar datos no estructurados y semiestructurados dentro de una base de datos. Esto significa que los datos que no se pueden analizar o contar a través de bases de datos relacionales tradicionales (por ejemplo, SQL) pueden permanecer en su formato nativo y ser ingeridos en una base de datos NoSQL. La razón por la que se llama NoSQL es para enfatizar que estas bases de datos pueden manejar modelos de datos no tabulares y no relacionales, así como admitir lenguajes de consulta similares a SQL.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son datos que no tienen un modelo de datos predefinido ni una organización coherente. Además, los datos no estructurados, como las publicaciones en las redes sociales, pueden actualizar y cambiar rápidamente, mientras que los datos estructurados, como las transacciones bancarias, tienen una tasa de cambio mucho menor. Algunos ejemplos de datos no estructurados son las imágenes, los archivos de audio, los videos y los mapas.

¿Qué es una base de datos NoSQL?

Las bases de datos NoSQL son bases de datos que emplean un esquema flexible que admite datos no estructurados y datos semiestructurados, al tiempo que emplean un método de almacenamiento de datos no tabular.

El uso de un esquema flexible permite a las bases de datos NoSQL ingerir datos no estructurados en su formato nativo (por ejemplo, .txt, .JPG, MP3), lo cual no es posible con bases de datos SQL debido al requisito de que todos los datos se alineen a un formato predefinido. Además, cuando las bases de datos NoSQL almacenan datos, se emplean modelos de datos flexibles para que los archivos de datos no estructurados puedan tener diferentes estructuras de datos y aún así almacenar dentro de la misma collection.

Para obtener más información, siga nuestro tutorial sobre Bases de datos NoSQL.

Tipos de bases de datos NoSQL

Existen diferentes tipos de bases de datos NoSQL, entre las que se incluyen:

• Bases de datos de documentos: Las bases de datos de documentos, a veces denominadas bases de datos orientadas a objetos, almacenan datos en documentos similares a objetos JSON (JavaScript Object Notation), aunque no son almacenes JSON. Utilizan los controladores devueltos de objetos nativos al lenguaje de programación utilizado por el desarrollador sin necesidad de un mapeador relacional de objetos (ORM). Cada documento en sí se trata como un registro y puede contener valores que incluyen números, matrices, objetos, cadenas o incluso caracteres booleanos. Además, se pueden incluir pares clave-valor, documentos anidados u otros datos estructurados. Un proveedor popular de estas bases de datos NoSQL es MongoDB.
• Bases de datos de clave-valor: Las bases de datos de clave-valor recopilan, recuperan y almacenan datos como agrupaciones de pares clave-valor. Esto significa que cada registro de datos está representado por una clave única y un valor asociado. La clave se emplea para recuperar el valor correspondiente de la base de datos. Por ejemplo, en una base de datos clave-valor de diseño de interiores, una clave podría ser " color " y el valor podría ser " púrpura. " Los proveedores más populares de estos sistemas de bases de datos NoSQL son AWS y ScyllaDB.
• Almacenes de familias de columnas: Las bases de datos de familias de columnas organizan los datos en columnas en lugar de filas, lo que resulta útil cuando se trabaja con conjuntos de datos amplios que son escasos en profundidad. De hecho, las tiendas familiares de columnas a veces se denominan "tiendas de columna ancha". En los almacenes de familias de columnas, cada fila tiene un conjunto diferente de columnas, y las columnas se agrupan en "familias". Estos modelos de datos son útiles cuando se trabaja con conjuntos de datos a gran escala que se benefician del escalado horizontal para optimizar el rendimiento. Los proveedores populares de estas bases de datos NoSQL incluyen Apache, Cassandra y HBase.
• Bases de datos de grafos: Las bases de datos de grafos almacenan datos en nodos y bordes. Los nodos suelen almacenar información sobre personas, lugares y cosas, mientras que las aristas almacenan información sobre las relaciones entre los nodos. Las bases de datos de grafos son excelentes herramientas para consultar estructuras de grafos (por ejemplo, redes sociales, jerarquías). Los proveedores populares de estas bases de datos NoSQL incluyen Neo4j, AWS y Kibana.

Diferencias clave entre bases de datos SQL y NoSQL

Si bien las bases de datos SQL y NoSQL ofrecen una funcionalidad valiosa, es importante comprender las diferencias clave entre ellas.

Modelo de almacenamiento de base de datos

La diferencia entre los sistemas de bases de datos SQL y NoSQL en relación con el almacenamiento de datos es muy marcada. Específicamente, las bases de datos SQL almacenan datos en tablas que contienen filas y columnas, mientras que los sistemas NoSQL almacenan datos utilizando varios métodos según el tipo de datos no estructurados que se ingieren (por ejemplo, documentos JSON, emparejamiento de valor clave, agrupación familiar, nodos/bordes de gráficos).

Tipo de datos

Mientras que las bases de datos NoSQL, a veces denominadas bases de datos no relacionales, son capaces de ingerir, almacenar y recuperar datos no estructurados, las bases de datos SQL (por ejemplo, bases de datos relacionales tradicionales) no lo son. Las bases de datos SQL solo pueden ingerir, almacenar y recuperar datos estructurados. Esto se debe a la diferencia entre los esquemas SQL y NoSQL utilizados.

Esquemas

Las bases de datos SQL se basan en un esquema de datos estricto y predefinido con el que deben alinear los datos que se van a ingerir. Sin embargo, las bases de datos NoSQL emplean esquemas flexibles que les permiten ingerir datos en sus diversos formatos nativos.

Escalabilidad

Es importante que los administradores de bases de datos planifiquen el crecimiento y la expansión de sus sistemas de bases de datos; este es otro punto claro de diferenciación entre las bases de datos SQL y NoSQL.

Bases de datos SQL

Las bases de datos SQL se escalan tradicionalmente verticalmente. Esto significa que los recursos (por ejemplo, CPU, almacenamiento o memoria) se agregan a un solo servidor. Y, aunque esto puede causar limitaciones en la cantidad de crecimiento posible, ya que solo hay un servidor con capacidad finita que se está escalando, hay varias razones para esta elección de escalado:

• Cumplimiento de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID): El cumplimiento de ACID se refiere a un conjunto de propiedades que garantizan la confiabilidad, consistencia e integridad de los datos de las transacciones de bases de datos. Esto es muy importante ya que muchas bases de datos SQL contienen información bancaria y financiera que debe cumplir con los estándares gubernamentales y de la industria. Sin embargo, es más difícil mantener el cumplimiento de ACID en un sistema distribuido (por ejemplo, muchos equipos conectados por una red) donde los recursos se incrementan a través del escalado horizontal en comparación con un equipo y un servidor que se escalan verticalmente.
  • Nota: Hay algunas bases de datos NoSQL de sistemas distribuidos que pueden mantener el cumplimiento de ACID, como MongoDB Atlas.
• Gestión de transacciones: Las bases de datos SQL emplean mecanismos de gestión de transacciones para mantener la integridad de los datos y la coherencia de la base de datos. La administración de transacciones simultáneas a través de múltiples nodos en un entorno de base de datos distribuida probablemente crearía una complejidad adicional y un uso de recursos que podría afectar tanto la integridad de los datos como posiblemente el rendimiento general de la base de datos. Si se utilizara la escala horizontal, estos problemas serían una posibilidad.
• Rigidez del esquema: Las bases de datos SQL emplean esquemas rígidos y predefinidos con los que ingieren datos. Si bien esto es fácil de mantener en un entorno de una computadora/servidor, se agregaría complejidad si se empleara un sistema distribuido con escalado horizontal. En concreto, cada nodo podría tener una versión de esquema diferente, lo que aumentaría la sobrecarga de administración y podría causar problemas adicionales de coherencia de los datos.

Bases de datos NoSQL

Los sistemas de bases de datos NoSQL a menudo se configuran en lo que se denomina un sistema distribuido. Esto significa que un serial de computadoras independientes (por ejemplo, nodos) están conectadas a través de una red y trabajan juntas para lograr objetivos comunes. Ser parte de un sistema distribuido también significa que se puede emplear el escalamiento horizontal frente al escalamiento vertical.

El escalado horizontal implica aumentar los recursos disponibles y la capacidad de un sistema distribuido mediante la adición de más nodos (por ejemplo, computadoras, servidores) a ese sistema. Al hacerlo, hay más nodos disponibles para soportar la carga de trabajo del sistema. Además, prácticamente no hay límite en cuanto al tamaño que puede crecer la base de datos desde una perspectiva de capacidad, ya que se pueden continuar agregando nodos adicionales.

Más información sobre escalado de base de datos.

Casos de uso de la tecnología de bases de datos SQL vs NoSQL

Mientras que las bases de datos SQL sobresalen en la gestión de datos estructurados y relacionales mientras mantienen la integridad transaccional y ejecutan consultas complejas, las bases de datos NoSQL son insuperables en la consulta y el almacenamiento de datos no estructurados o semiestructurados, al tiempo que proporcionan una escalabilidad y flexibilidad ilimitadas.

Dicho esto, los casos de uso son una fuerza impulsora en la selección entre bases de datos SQL y NoSQL (por ejemplo, bases de datos relacionales frente a bases de datos no relacionales). Aquí hay un resumen de las fortalezas y casos de uso asociados de bases de datos SQL y bases de datos NoSQL.

Casos de uso de bases de datos SQL

Las características clave de las bases de datos SQL se prestan a los siguientes casos de uso:

Cumplimiento regulatorio

Debido a que la estructura de la base de datos SQL se presta al cumplimiento de ACID, a menudo se utilizan con el propósito de almacenar datos que deben cumplir con ciertos estándares gubernamentales o de la industria.

Todos los casos de uso que se indican a continuación implican algún nivel de cumplimiento de ACID.

Bases de datos transaccionales

Bases de datos transaccionales almacenar datos que resultan de una interacción entre dos o más partes.

Ejemplos:

• Bases de datos de puntos de venta (PoS) de minoristas
• Bases de datos de recetas y pedidos sanitarios
• Banca comercial
• Bases de datos de contabilidad y mantenimiento de registros financieros

Sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP)

Los sistemas ERP se emplean para ayudar a las compañías a gestionar procesos que son clave para las operaciones, la gestión de empleados, la producción y mucho más.

Ejemplos:

• Bases de datos de recursos humanos
• Sistemas de gestión de la cadena de suministro
• Sistemas de gestión de riesgos

Casos de uso de bases de datos NoSQL

Si bien es una noción común que las bases de datos NoSQL (por ejemplo, no relacionales) no cumplen con ACID, algunas realmente lo son. MongoDB es un ejemplo líder de una base de datos NoSQL, compatible con ACID.

Teniendo esto en cuenta, aquí hay algunos ejemplos de casos de uso de bases de datos NoSQL comúnmente encontrados:

Bases de datos transaccionales

Las bases de datos transaccionales también pueden ser compatibles con las bases de datos NoSQL, ya que se emplean para almacenar datos no estructurados que resultan de una interacción entre dos o más partes.

Ejemplos:

• Archivos de pacientes de atención médica que requieren capacidades de base de datos no relacionales (por ejemplo, registros de pacientes, fotos y videos de radiografías/escaneos)
• Archivos de casos de seguros (por ejemplo, fotos de accidentes automovilísticos, documentación de lesiones)
• Bases de datos de documentos legales (por ejemplo, declaraciones, alegatos, expedientes de casos)

Bases de datos de documentos y gestión de activos digitales (DAM)

Las bases de datos de documentos y la gestión de activos digitales almacenan y gestionan documentos, imágenes, contenido multimedia, videos y mucho más.

Ejemplos:

• Bibliotecas en línea (por ejemplo, bibliotecas legales, Biblioteca del Congreso en línea)
• Plataformas de publicación digital como Kindle o Nook
• Servicios de transmisión de medios como Netflix y Hulu
• Plataformas para compartir fotos en línea como Instagram o Meta

Análisis de grafos y redes

Las bases de datos de grafos y redes son excelentes en la gestión de estructuras de datos como motores de recomendación, redes sociales y análisis de redes asociadas, dada su capacidad para identificar y analizar relaciones no intuitivas dentro de elementos de datos interconectados.

Ejemplos:

• Análisis de redes sociales (por ejemplo, métricas de publicaciones y usuarios)
• Detección de fraudes que aísla transacciones inusuales u otras anomalías
• Gráficos de conocimiento (por ejemplo, cuadrantes de productos/servicios de Gartner)

Plataformas de Internet de las Cosas (IoT)

Las plataformas de IoT se emplean a menudo para almacenar y analizar datos de sensores y metadatos de dispositivos en tiempo real.

Ejemplos:

• Sistemas domésticos inteligentes (por ejemplo, Google Nest, Amazon Alexa)
• Sistemas de ciudad inteligente (por ejemplo, funcionamiento de semáforos)
• Recopilación de información meteorológica