¿Qué es una base de datos no relacional?
En el complejo ámbito del almacenamiento de datos, las bases de datos desempeñan un papel fundamental en la gestión y el acceso a la información. Tradicionalmente, las bases de datos relacionales basadas en SQL son las que más han predominado. Sin embargo, la aparición de grandes cantidades de datos ha popularizado las bases de datos no relacionales, o NoSQL.
Estos sistemas ofrecen una mayor flexibilidad y escalabilidad, lo que abre la puerta a nuevos casos de uso y a un mejor rendimiento. Este artículo explora las bases de datos no relacionales, sus diferencias con las bases de datos relacionales, y presenta algunas de las principales soluciones disponibles hoy en día.
¿Qué es una base de datos no relacional?
Las bases de datos no relacionales (a menudo denominadas bases de datos NoSQL) se diferencian de las bases de datos relacionales tradicionales en que almacenan sus datos en un formato no tabular. Las bases de datos no relacionales se pueden basar en estructuras de datos como documentos.
Un documento puede ser muy detallado, y contener distintos tipos de datos en diferentes formatos. Esta capacidad para procesar y organizar distintos tipos de datos en paralelo hace que las bases de datos no relacionales sean mucho más flexibles que las relacionales.
Las bases de datos no relacionales se utilizan a menudo para organizar grandes cantidades de datos complejos y diversos. Por ejemplo, una tienda podría disponer de una base de datos en la que cada cliente tendría su propio documento con todo, desde el nombre y la dirección hasta el historial de pedidos y la información de la tarjeta de crédito. A pesar de tener formatos diferentes, toda esta información se puede almacenar en el mismo documento.
Las bases de datos no relacionales suelen ser más rápidas, ya que las consultas no tienen que mostrar varias tablas para obtener una respuesta, como suele ocurrir con los conjuntos de datos relacionales.
Las bases de datos no relacionales son, por lo tanto, ideales para almacenar datos que se pueden modificar con frecuencia o para aplicaciones que procesan muchos tipos de datos diferentes. Son compatibles con las aplicaciones de desarrollo rápido que requieren una base de datos dinámica que pueda cambiar rápidamente y que pueda alojar grandes cantidades de datos complejos y no estructurados.
Al principio de un proyecto, resulta útil examinar las diferencias entre las bases de datos relacionales y las no relacionales para entender cuál es la mejor solución para el proyecto. También puede analizar distintos ejemplos de cómo se utilizan ambos tipos de bases de datos y determinar cual es la mejor opción para cada momento.
¿Qué es una base de datos en la nube?
Una base de datos cloud es un sistema de gestión de datos alojado en una infraestructura de cloud computing. A diferencia de las bases de datos locales, estas bases de datos son accesibles a través de Internet y su infraestructura está gestionada por un proveedor de servicios.
Las bases de datos cloud ofrecen una gran flexibilidad en términos de capacidad de almacenamiento y potencia de cálculo, lo que permite a las empresas adaptarse rápidamente a las fluctuaciones de la demanda. También ayudan a las empresas a evitar la necesidad de mantener su propia infraestructura de hardware, lo que reduce los costes operativos y simplifica la gestión de los recursos informáticos.
Historial de bases de datos no relacionales
Primero aparecieron las bases de datos relacionales, que proporcionan una comparación útil para entender las bases de datos no relacionales. La base de datos relacional, que fue inventada por Edgar F. Codd en 1970, organiza los datos en filas y columnas, asociando una clave específica a cada fila.
Casi todos los sistemas de bases de datos relacionales utilizan SQL y son extraordinariamente complejos. Suelen ser más rígidos o estar muy controlados. Sin embargo, su capacidad para traducir datos complejos es bastante limitada.
Aún así, los sistemas SQL se siguen utilizando mucho y son muy útiles para mantener registros transaccionales precisos, orígenes de datos heredados y muchos otros casos de uso en empresas de todos los tamaños.
A mediados de los 90, cuando Internet estaba ganando popularidad, las bases de datos relacionales ya no podían satisfacer las necesidades de procesamiento de datos de los usuarios ni la variedad de tipos de datos que resultaban de esta evolución.
Esto condujo al desarrollo de bases de datos no relacionales. Las bases de datos NoSQL pueden traducir rápidamente datos inusuales y evitar la rigidez de SQL sustituyendo el almacenamiento «organizado» por un enfoque más flexible.
La evolución de NoSQL
El acrónimo NoSQL fue utilizado por primera vez en 1998 por Carlo Strozzi para designar su base de datos «relacional» que no utilizaba SQL. El nombre reapareció en 2009, cuando Eric Evans y Johan Oskarsson lo usaron para describir las bases de datos no relacionales. Las bases de datos relacionales se denominan a menudo sistemas SQL.
La traducción comúnmente aceptada para el término NoSQL es "No solo SQL". Hace hincapié en que algunos sistemas pueden admitir lenguajes de consulta diferentes, pero similares a SQL.
NoSQL se desarrolló, al menos inicialmente, en respuesta a la necesidad de procesar datos no estructurados y la necesidad de un procesamiento más rápido. El modelo NoSQL utiliza un sistema de base de datos distribuido, es decir, un sistema que consta de varios equipos.
El sistema no relacional es más rápido, utiliza un enfoque ad hoc para organizar los datos y administra grandes cantidades de datos de diferentes tipos. Para la investigación general, las bases de datos NoSQL son una opción mejor que las bases de datos relacionales para grandes conjuntos de datos no estructurados, debido a su rapidez y flexibilidad.
Los sistemas NoSQL han permitido, no solo gestionar datos estructurados, sino también tratar rápidamente datos no estructurados (hoy conocidos como big data). Esto es lo que llevó a empresas como Facebook y Twitter a adoptar los sistemas NoSQL.
Estas empresas procesan enormes cantidades de datos no estructurados, que coordinan para encontrar modelos y obtener información comercial. El término big data se convirtió en un término oficial en 2005.
¿Por qué utilizar una base de datos NoSQL?
Las aplicaciones modernas recogen y almacenan cantidades cada vez mayores y complejas de datos sobre sus usuarios. Obviamente, las ventajas de estos datos para las empresas radican en su potencial analítico. Una base de datos no relacional permite identificar modelos y valores en distintos volúmenes de datos.
Las ventajas de utilizar bases de datos no relacionales incluyen:
Organización de conjuntos de datos masivos
En esta época de big data, las bases de datos no relacionales permiten no solo almacenar cantidades de datos masivos, sino también consultar estos conjuntos de datos con gran facilidad. La capacidad y la velocidad de procesamiento son ventajas importantes.
Ampliación flexible de las bases de datos
Los datos no son estáticos. Una base de datos no relacional es capaz de absorber los nuevos datos recopilados y de enriquecer la base de datos existente con nuevos valores, incluso si no coinciden con los tipos de datos existentes.
Estructuras de datos múltiples
Los datos recopilados de los usuarios adoptan hoy una multitud de formas: cifras, cadenas de caracteres, fotos, vídeos, historial de mensajes, etc. Una base de datos debe ser capaz de almacenar estos diferentes formatos de información, de entender las relaciones entre ellos y de realizar consultas detalladas.
Una combinación perfecta con el cloud
Las bases de datos no relacionales pueden ser enormes. Y dado que pueden, en algunos casos, crecer exponencialmente, necesitan un entorno de alojamiento capaz de hacer frente a este crecimiento. La escalabilidad inherente al cloud lo convierte en el entorno ideal para bases de datos no relacionales.
Diferencias entre SQL y NoSQL
Las bases de datos NoSQL y SQL presentan numerosas similitudes. Además de admitir el almacenamiento de datos y las consultas, ambas permiten extraer, actualizar y eliminar los datos almacenados.
Sin embargo, debajo de la superficie hay diferencias significativas que afectan al rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad de las bases de datos NoSQL con respecto a las bases de datos SQL. Estas son algunas de las principales diferencias entre estas bases de datos:
Estructura diferente
Las bases de datos SQL se basan en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL se pueden orientar a documentos, pares clave-valor o estructuras de gráficos. En una base de datos NoSQL, un documento puede contener pares clave-valor, que se pueden ordenar y anidar.
Diferente escalabilidad
Las bases de datos SQL se escalonan verticalmente, normalmente en un único servidor, lo que obliga a los usuarios a actualizar el hardware físico para aumentar la capacidad de almacenamiento. Las bases de datos SQL suelen tener un coste prohibitivo para las empresas cuando procesan grandes cantidades de big data.
Las bases de datos NoSQL ofrecen escalabilidad horizontal, lo que significa que solo hace falta añadir servidores para aumentar la carga de datos. Esto significa que las bases de datos NoSQL están mejor adaptadas a las infraestructuras modernas.
Un lenguaje diferente
Las bases de datos NoSQL utilizan JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML o un esquema binario, lo que facilita los datos no estructurados. Las bases de datos SQL tienen un esquema fijo, mientras que las bases de datos NoSQL son más flexibles.
Diferencias en la asistencia
SQL es un lenguaje estándar popular que es bien admitido por muchos sistemas de bases de datos, mientras que NoSQL está más o menos admitido.
En cuanto a la asistencia potencial, normalmente encontrará más ayuda para las bases de datos SQL que para las bases de datos NoSQL. Esto se debe a que SQL es una tecnología más consolidada, por lo que cuenta con muchos más usuarios y desarrolladores que pueden ayudarle a resolver sus problemas.
La tecnología NoSQL, por otro lado, todavía es relativamente nueva, y la ayuda disponible en los foros o a través de la comunidad es inferior. Las opciones de asistencia pueden verse limitadas si experimenta problemas al usarla.
Las distintas bases de datos no relacionales
MongoDB
MongoDB es una de las bases de datos no relacionales más populares y utilizadas. Pertenece a la categoría de bases de datos orientadas a documentos. MongoDB es especialmente apreciada por su capacidad para gestionar cargas de trabajo con uso intensivo de datos, su escalabilidad horizontal y su facilidad de uso. Se suele utilizar en áreas como el e-commerce o los videojuegos.
Redis
Redis es una base de datos NoSQL en memoria, lo que significa que almacena los datos principalmente en la memoria RAM para un acceso ultrarrápido. Se utiliza a menudo para el almacenamiento en caché, el correo en tiempo real y otros casos de uso que requieren una latencia extremadamente baja.
Redis admite distintos tipos de estructuras de datos, como cadenas, listas, conjuntos y hash, lo que la convierte en una opción versátil para muchos escenarios. Su sencillez, alto rendimiento y escalabilidad lo convierten en una herramienta popular para aplicaciones que requieren una respuesta rápida y en tiempo real.
Cassandra
Cassandra es una base de datos distribuida diseñada para gestionar grandes cantidades de datos en varios centros de datos. A diferencia de otras bases de datos NoSQL, Cassandra es especialmente adecuada para aplicaciones que requieren alta disponibilidad y tolerancia a fallos, ya que utiliza un modelo de datos distribuidos con replicación automática.
Se utiliza principalmente para aplicaciones que requieren un escalado transparente, baja latencia y alta disponibilidad, como las redes sociales y el análisis en tiempo real.
OpenSearch
OpenSearch, antes conocido como Elasticsearch, es una base de datos de búsqueda distribuida desarrollada originalmente para la búsqueda de texto completo. Está diseñada para indexar grandes volúmenes de datos y permitir búsquedas complejas en tiempo real.
La potencia de búsqueda de OpenSearch significa que puede utilizarse para muchas aplicaciones, incluyendo la búsqueda de logs, la búsqueda de productos, el análisis de datos, la supervisión y mucho más.
OpenSearch también ofrece una multitud de funcionalidades como la gestión de clusters, la seguridad de los datos y la visualización.
OVHcloud y las bases de datos no relacionales
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FAQ
¿Qué es una base de datos SQL?
NoSQL es un enfoque de gestión de bases de datos que puede adaptarse a una amplia variedad de modelos de datos, incluidos los valores clave, los documentos, las columnas y los diagramas.
¿Qué significa NoSQL?
Algunos dicen que el término "NoSQL" significa "No SQL" (No SQL), mientras que otros dicen que significa "No SQL" (No solo SQL). Sin embargo, la mayoría está de acuerdo en que las bases de datos NoSQL son bases de datos que almacenan los datos en un formato distinto de las tablas relacionales.
¿Por qué utilizar una base de datos NoSQL?
En comparación con las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL suelen ser más escalables y ofrecen un rendimiento superior. Además, la flexibilidad y la facilidad de uso de sus modelos de datos pueden acelerar el desarrollo en comparación con el modelo relacional, especialmente en el entorno de cloud computing.