Bases de datos relacionales frente a bases de datos no relacionales: Características y ventajas

Las bases de datos desempeñan un papel crucial a la hora de almacenar, organizar y recuperar información. Dos tipos principales de bases de datos son las relacionales (SQL) y las no relacionales (NoSQL). Ambas tienen características y ventajas únicas, por lo que elegir el tipo de base de datos adecuado es esencial para crear aplicaciones eficientes y escalables.

En este artículo, exploraremos las diferencias entre las bases de datos relacionales y no relacionales, sus características y sus ventajas. También analizaremos casos de uso comunes para cada tipo de base de datos y te ayudaremos a decidir cuál es la más adecuada para tu aplicación. 

¿Qué es una base de datos relacional?

Una base de datos relacional, también conocida como base de datos SQL, es una base de datos que organiza los datos en tablas, cada una de las cuales contiene registros únicos representados como filas y atributos o propiedades representados como columnas. Estas tablas se relacionan entre sí mediante claves primarias y externas. Una clave primaria es un identificador único para un registro de una tabla, mientras que una clave externa es una columna de una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla, estableciendo un vínculo entre las dos tablas.

Con el uso de claves primarias y foráneas, las tablas pueden vincularse entre sí para crear relaciones entre ellas. Por ejemplo, una tabla de clientes y una tabla de pedidos pueden vincularse mediante una clave primaria de ID de cliente en la tabla de clientes y una clave externa de ID de cliente en la tabla de pedidos. Esto facilita la recuperación de información en varias tablas, lo que hace que las bases de datos relacionales sean ideales para gestionar datos complejos.

Las bases de datos relacionales se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas a pequeña escala hasta grandes aplicaciones empresariales. Son populares porque pueden manejar varios tipos de datos y pueden modificarse fácilmente para adaptarse a necesidades cambiantes.

¿Qué es una base de datos no relacional?

Bases de datos no relacionales, o Bases de datos NoSQLson cada vez más populares por su capacidad para manejar datos no estructurados o semiestructurados. Este tipo de datos puede ser difícil de almacenar y analizar en una base de datos relacional tradicional, que se basa en un esquema fijo para organizar y gestionar los datos.

Los datos no estructurados son aquellos que no se ajustan a un modelo o esquema de datos específico. Este tipo de datos suelen ser generados por humanos, como las publicaciones en redes sociales, y pueden ser difíciles de analizar mediante consultas SQL tradicionales. Por otro lado, los datos semiestructurados tienen cierta estructura, pero no se ajustan a un esquema rígido. Ejemplos de datos semiestructurados son los datos de sensores y los registros de máquinas.

Las bases de datos no relacionales están diseñadas para manejar datos no estructurados y semiestructurados. No se basan en un esquema fijo, lo que permite añadir o eliminar datos sin definir previamente un esquema. En su lugar, utilizan una variedad de modelos de datos para acomodar diversos tipos y estructuras de datos. Por eso son idóneos para manejar conjuntos de datos grandes y complejos que pueden evolucionar.

Tipos de bases de datos no relacionales

En esta sección, exploraremos los tipos de bases de datos no relacionales, como las bases de datos de grafos, de documentos, de columnas y de valores clave. Hablaremos de sus características, ventajas y casos de uso para ayudarle a comprender qué tipo de base de datos no relacional se adapta mejor a sus necesidades específicas.

Bases de datos gráficas

Una base de datos gráfica es un tipo de base de datos que utiliza estructuras gráficas para representar y almacenar datos. Está diseñada para manejar relaciones de datos complejas y optimizada para su consulta y análisis. En una base de datos gráfica, los datos se representan como nodos (vértices) y aristas. Los nodos representan entidades o conceptos, como personas, lugares o cosas, y las aristas representan sus relaciones. Por ejemplo, en una red social, una persona se representaría como un nodo, y una amistad entre dos personas se representaría como una arista que conecta sus nodos.

Cada nodo y arista puede tener propiedades que describen sus características y atributos. Por ejemplo, un nodo persona puede tener propiedades como nombre, edad y ubicación, mientras que una arista que represente una amistad puede tener una propiedad como la fecha en que se estableció la amistad.

Las bases de datos de grafos son idóneas para escenarios en los que las relaciones entre puntos de datos son importantes, como las redes sociales, los motores de recomendación y los sistemas de detección de fraudes. 

Bases de datos de documentos

Una base de datos documental es un tipo de base de datos NoSQL que almacena y recupera datos en forma de documentos. Cada documento representa un único registro o entidad, puede contener estructuras de datos anidadas y matrices, y puede tener un esquema único que evoluciona con el tiempo, lo que las hace altamente escalables y flexibles.

Las bases de datos documentales están diseñadas para manejar datos no estructurados o semiestructurados, lo que las hace ideales para las aplicaciones web modernas que manejan diversos tipos de datos. Utilizan un formato basado en documentos, como JSON o BSONy ofrecen soporte para la indexación y la agregación.

Las bases de datos de documentos permiten añadir o eliminar fácilmente campos y documentos sin necesidad de definir un esquema y pueden manejar grandes cantidades de datos y consultas complejas. Además, las bases de datos documentales son fácilmente escalables y pueden distribuirse entre varios servidores para mejorar su rendimiento.

Bases de datos columnares

Una base de datos columnar es un tipo de base de datos que almacena y recupera datos por columnas en lugar de por filas. En una base de datos por columnas, cada columna representa un atributo o propiedad específica de los datos, y cada fila contiene valores para todas las columnas.

He aquí un ejemplo para ilustrar el funcionamiento de las bases de datos en columnas:

Supongamos que tiene un gran conjunto de datos con millones de filas y varias columnas, como una base de datos de clientes para un sitio web de comercio electrónico. Las columnas pueden incluir atributos como el nombre del cliente, su dirección, su fecha de nacimiento y su historial de compras.

En una base de datos columnar, cada columna se almacena por separado de las demás. Esto significa que cuando se consulta la base de datos en busca de datos de clientes, la base de datos sólo necesita leer las columnas que contienen los atributos que le interesan. 

Esto hace que las bases de datos columnares sean ideales para consultas analíticas, como las que se utilizan en aplicaciones de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial. Pueden filtrar y agregar rápidamente grandes cantidades de datos y procesar consultas complejas con más eficacia que las bases de datos basadas en filas.

Bases de datos clave-valor

Una base de datos clave-valor es un tipo de base de datos NoSQL que almacena y recupera datos como una colección de pares clave-valor. Cada par clave-valor representa un dato, y la clave actúa como identificador único de los datos. 

Supongamos que estás creando una aplicación web que requiere un acceso rápido y eficaz a los datos de los usuarios, como sus perfiles y preferencias. Una base de datos clave-valor sería una buena opción para almacenar estos datos, ya que puede proporcionar un acceso rápido de lectura y escritura a los datos, con una configuración mínima requerida. 

En una base de datos clave-valor, cada perfil de usuario se almacenaría como un par clave-valor, donde la clave es un identificador único para el usuario (como un ID de usuario), y el valor son los datos del perfil del usuario (como nombre, dirección de correo electrónico y preferencias). Cuando la aplicación necesita recuperar los datos del perfil de un usuario, sólo tiene que buscar la clave en la base de datos y recuperar el valor correspondiente. 

Las bases de datos clave-valor también son adecuadas para almacenar en caché datos a los que se accede con frecuencia y que son costosos de calcular o recuperar.

Cuándo utilizar bases de datos relacionales o no relacionales

La elección entre utilizar una base de datos relacional o una no relacional depende de varios factores, como el tipo de datos, su tamaño y complejidad, y las necesidades de la aplicación. 

Las bases de datos relacionales son una buena opción cuando los datos tienen un esquema bien definido, hay que garantizar la coherencia de los datos y es necesario realizar consultas complejas. Están diseñadas para almacenar datos estructurados que se adhieren a un esquema fijo, admiten transacciones para mantener la coherencia de los datos y manejan consultas SQL complejas que implican múltiples tablas y uniones.

Las bases de datos no relacionales son una buena opción cuando los datos no están estructurados o están semiestructurados, hay que manejar grandes volúmenes de datos y se necesita un alto rendimiento y una baja latencia. Están diseñadas para almacenar datos que no se adhieren a un esquema fijo, pueden escalarse horizontalmente para manejar grandes cantidades de datos y están optimizadas para un rendimiento rápido de lectura y escritura. 

Bases de datos relacionales:

• • Un sitio web de comercio electrónico que necesita almacenar y gestionar datos transaccionales, como pedidos, pagos e inventario.
  • Una aplicación financiera que requiera una gran coherencia e integridad de los datos, como un sistema bancario.
  • Una aplicación empresarial que requiera consultas y análisis complejos de datos estructurados, como un sistema CRM o ERP.

Bases de datos no relacionales:

• • Una plataforma de redes sociales que necesita almacenar y recuperar contenidos generados por los usuarios, como publicaciones, comentarios y "me gusta".
  • Una aplicación de análisis en tiempo real que requiera un acceso rápido y eficaz a los datos, como un motor de recomendación o un sistema de detección de fraudes.
  • Un sistema de gestión de contenidos que necesita manejar un gran volumen de contenidos no estructurados, como imágenes, vídeo y archivos de audio.

En esta entrada del blog se analizan otros escenarios en los que podría elegir un tipo de base de datos en lugar del otro: ¿Por qué elegir una base de datos NoSQL? Hay muchas razones de peso.

Características de las bases de datos relacionales (SQL)

Las bases de datos relacionales tienen varias características clave que las hacen populares para almacenar y gestionar datos. A continuación te las explicamos en detalle.

1. 1. Atomicidad: La atomicidad garantiza que una transacción se trate como una unidad de trabajo única e indivisible. Esto significa que una transacción debe ejecutarse en su totalidad o no ejecutarse en absoluto. Si alguna parte de una transacción falla, toda la transacción vuelve a su estado anterior.
   2. Coherencia: La coherencia garantiza que la base de datos se mantiene en un estado válido en todo momento. Esto significa que cualquier cambio realizado en la base de datos debe respetar una serie de reglas o restricciones predefinidas.
   3. Aislamiento: El aislamiento garantiza que varias transacciones puedan ejecutarse simultáneamente sin interferir entre sí. Esto significa que cada transacción ve la base de datos como la única que interactúa con ella, aunque otras transacciones puedan estar en curso simultáneamente. 
   4. Durabilidad: La durabilidad garantiza que una vez que una transacción se ha consignado en la base de datos, permanecerá allí de forma permanente, incluso en caso de fallo del sistema u otra interrupción. 

Ventajas e inconvenientes de las bases de datos relacionales (SQL)

Las bases de datos relacionales tienen varias ventajas e inconvenientes. Estas son algunas de las principales ventajas e inconvenientes de utilizar una base de datos relacional:

Pros 

• • Coherencia de los datos: Las bases de datos relacionales utilizan un enfoque estructurado para almacenar y gestionar los datos, lo que ayuda a garantizar su exactitud y coherencia.
  • Flexibilidad: Las bases de datos SQL permiten realizar consultas complejas y analizar grandes conjuntos de datos, lo que las hace útiles para una amplia gama de aplicaciones.
  • Seguridad: Las bases de datos SQL ofrecen una serie de funciones de seguridad, como autenticación de usuarios y controles de acceso, para proteger los datos confidenciales.
  • Sólida integridad de los datos: Las bases de datos relacionales imponen normas y restricciones estrictas a la introducción de datos, lo que contribuye a garantizar su coherencia y exactitud a lo largo del tiempo.

Contras

• • Complejidad: Configurar y gestionar una base de datos relacional puede ser complejo y requerir conocimientos especializados.
  • Coste: Las bases de datos relacionales pueden ser caras de crear y mantener, sobre todo para aplicaciones a gran escala.
  • Escalabilidad limitada: Aunque las bases de datos relacionales pueden escalarse bien, pueden no ser adecuadas para conjuntos de datos extremadamente grandes o que cambian rápidamente.
  • Rendimiento: Las bases de datos relacionales pueden ser más lentas que otros tipos de bases de datos cuando procesan un gran número de transacciones o consultas complejas. 

Características de las bases de datos no relacionales (NoSQL)

Las bases de datos no relacionales están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados. A continuación te lo explicamos con detalle.

1. 1. Sin esquema: Las bases de datos NoSQL carecen de esquema, lo que significa que no tienen una estructura o esquema fijo. Los datos pueden almacenarse en un formato flexible.
   2. Alto rendimiento: Las bases de datos NoSQL están optimizadas para un alto rendimiento y pueden manejar grandes volúmenes de datos y altas cargas de tráfico. Utilizan el procesamiento distribuido y el almacenamiento en caché para garantizar tiempos de respuesta rápidos, incluso con grandes cantidades de datos.
   3. Escalabilidad: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar horizontalmente, lo que significa que pueden manejar fácilmente grandes volúmenes de datos añadiendo más servidores al clúster de bases de datos. 
   4. Modelización flexible de datos: Las bases de datos NoSQL ofrecen un modelo de datos flexible que puede manejar varios tipos de datos, incluidos los estructurados, semiestructurados y no estructurados.
   5. Disponibilidad y tolerancia a fallos: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser altamente disponibles y tolerantes a fallos. Utilizan la replicación y la fragmentación para garantizar que los datos estén siempre disponibles, incluso si uno o más servidores fallan.
   6. Código abierto: Muchas bases de datos NoSQL son de código abierto, lo que significa que su código fuente está disponible libremente para que los desarrolladores lo modifiquen y mejoren.

Ventajas e inconvenientes de las bases de datos no relacionales (NoSQL)

Las bases de datos no relacionales tienen varias ventajas e inconvenientes. Estas son algunas de las principales ventajas e inconvenientes de utilizar una base de datos no relacional.

Pros

• • Flexibilidad: Las bases de datos no relacionales pueden manejar datos no estructurados o semiestructurados, lo que las hace idóneas para las aplicaciones web modernas y los entornos de big data.
  • Escalabilidad: Las bases de datos no relacionales están diseñadas para ser altamente escalablecon capacidad para manejar grandes cantidades de datos y altos niveles de tráfico de lectura y escritura. 
  • Rendimiento: Las bases de datos no relacionales pueden ofrecer un alto rendimiento cuando se manejan consultas complejas y grandes cantidades de datos.
  • Arquitectura distribuida: Las bases de datos no relacionales pueden distribuirse entre varios servidores, lo que facilita el escalado horizontal y mejora el rendimiento.
  • Desarrollo ágil: Las bases de datos no relacionales permiten añadir o eliminar fácilmente campos y documentos sin necesidad de modificar el esquema, lo que las hace muy adecuadas para las metodologías de desarrollo ágil.
  • Rentable: Las bases de datos no relacionales pueden ser más rentables que las tradicionales, sobre todo para aplicaciones a gran escala.

Contras

• • Soporte de consulta limitado: Las bases de datos NoSQL no ofrecen el mismo nivel de soporte de consultas que las bases de datos relacionales. Esto puede dificultar la realización de consultas y análisis de datos complejos.
  • Falta de normalización: Las bases de datos NoSQL no disponen de un lenguaje de consulta estandarizado como SQL, lo que puede dificultar el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones que utilicen estas bases de datos.
  • Coherencia de los datos: Las bases de datos NoSQL pueden sacrificar la coherencia en aras de la escalabilidad y el rendimiento. Esto significa que los datos pueden no ser siempre precisos o estar actualizados.
  • Curva de aprendizaje: Dado que las bases de datos NoSQL utilizan modelos de datos y API diferentes a los de las bases de datos tradicionales, puede haber una curva de aprendizaje para los desarrolladores que están acostumbrados a trabajar con bases de datos basadas en SQL. Esto puede requerir formación adicional y tiempo de desarrollo para llegar a ser competentes.
  • Herramientas limitadas: Dado que las bases de datos NoSQL son relativamente nuevas, es posible que las herramientas y el apoyo de la comunidad sean limitados en comparación con las bases de datos relacionales.
  • Seguridad de los datos: Es posible que las bases de datos NoSQL no ofrezcan el mismo nivel de funciones de seguridad de datos que las bases de datos relacionales, como el control de acceso y el cifrado.

Ejemplos de bases de datos relacionales (SQL)

Existen varias bases de datos relacionales populares en el mercado. He aquí algunos ejemplos de bases de datos relacionales:

• • MySQL: MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto ampliamente utilizado en aplicaciones web. Es conocido por su velocidad, escalabilidad y facilidad de uso.
  • Base de datos Oracle: Oracle Database es un sistema propietario de gestión de bases de datos relacionales utilizado habitualmente en aplicaciones de nivel empresarial. Ofrece un sólido soporte para el cumplimiento de ACID, alta disponibilidad y escalabilidad.
  • Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacionales utilizado habitualmente en entornos basados en Windows. Ofrece un sólido soporte para aplicaciones de nivel empresarial, incluida la inteligencia empresarial y el almacenamiento de datos.
  • PostgreSQL: PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto conocido por su solidez, flexibilidad y compatibilidad con funciones avanzadas como la búsqueda de texto completo y datos geoespaciales.
  • SQLite: SQLite es un sistema de gestión de bases de datos relacionales ligero y basado en archivos ampliamente utilizado en aplicaciones móviles y de escritorio. Es conocido por su sencillez, fiabilidad y portabilidad.

Ejemplos de bases de datos no relacionales (NoSQL)

Existen varias bases de datos no relacionales populares en el mercado. He aquí algunos ejemplos:

• • Couchbase: Couchbase es una base de datos distribuida que soporta modelos de datos clave-valor y documento. Está diseñada para alta escalabilidad, rendimiento y disponibilidad y admite funciones como auto-sharding, caché en memoria y búsqueda de texto completo. Couchbase es ideal para manejar grandes conjuntos de datos y un alto rendimiento de escritura, por lo que es popular para aplicaciones de comercio electrónico, juegos y redes sociales.
  • MongoDB: Una base de datos orientada a documentos que almacena datos en documentos de tipo JSON.
  • Apache Cassandra: Base de datos distribuida que almacena los datos en un formato de familia de columnas.
  • Redis: Un almacén de claves y valores que puede utilizarse como base de datos, caché y corredor de mensajes.
  • Amazon DynamoDB: Un servicio de base de datos NoSQL gestionado proporcionado por Amazon Web Services (AWS).
  • Neo4j: Una base de datos gráfica que almacena datos en nodos y aristas.

Conclusión

Las bases de datos son un componente esencial de las aplicaciones informáticas modernas, ya que proporcionan un medio para almacenar y gestionar datos de forma eficiente y segura. Las bases de datos relacionales, también conocidas como bases de datos SQL, son adecuadas para aplicaciones con datos estructurados y consultas complejas, mientras que las bases de datos no relacionales, también conocidas como bases de datos NoSQL, destacan en aplicaciones con datos no estructurados o semiestructurados y requisitos de alta escalabilidad. Ambos tipos de bases de datos tienen sus puntos fuertes y débiles, y la elección de la base de datos relacional frente a la no relacional dependerá de las necesidades específicas de la aplicación y de los recursos disponibles.

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