SQL vs NoSQL
Los nombres de los dos tipos principales de bases de datos, SQL y NoSQL, indican si se escriben únicamente en lenguaje de consulta estructurado (SQL) o no. En este artículo se explorarán las diferencias entre las distintas bases de datos y se explicará de forma sencilla qué tipo de base de datos es el más adecuado para su empresa.
Definiciones de SQL y NoSQL
¿Qué es una base de datos SQL?
Una base de datos SQL (también conocida como base de datos relacional o base de datos relacional) toma su nombre del lenguaje de programación en el que está escrita, Structured Query Language (SQL). Es la forma más rígida y estructurada de almacenar datos .
Las bases de datos SQL son populares, ya que se integran de forma natural en numerosas pilas de software , incluidas las basadas en LAMP y Ruby. Estas bases de datos son compatibles, lo que constituye una gran ventaja si surge algún problema.
Una ventaja particular de SQL es su cláusula JOIN . Permite extraer datos relacionados almacenados en varias tablas con un solo comando.
¿Qué es una base de datos SQL?
Las bases de datos NoSQL, también llamadas «no SQL» o «no SQL», almacenan los datos en un formato distinto de las tablas relacionales . Si sus necesidades en materia de datos no están claras, o si se trata de cantidades masivas de datos , las bases de datos no relacionales son preferibles debido a su flexibilidad.
En lugar de tablas, las bases de datos NoSQL están orientadas a documentos . Se asemejan más a carpetas de archivos , que ensamblan información relacionada sin necesidad de clasificarla.
Tenga en cuenta que la flexibilidad de las bases de datos NoSQL las hace más intuitivas . Las bases de datos NoSQL se dividen en varios tipos en función de su modelo de datos. Los tipos principales son el documento, la clave-valor, las columnas y los gráficos .
Para resumir: ¿cuáles son las principales diferencias entre SQL y NoSQL?
Las principales diferencias entre SQL y NoSQL residen en su modelo de datos, su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de aplicaciones y tareas.
Mientras que SQL ofrece una estructura rígida y una gestión precisa de los datos, NoSQL ofrece una mayor flexibilidad y escalabilidad para las aplicaciones que requieren un enfoque más flexible del almacenamiento y la gestión de los datos.
Ventajas y desventajas de las bases de datos SQL
SQL proporciona un conjunto estándar de comandos para definir, consultar, actualizar y administrar colecciones de datos en un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS). Las principales operaciones SQL son:
- SELECT (consulta de datos)
- INSERT (adición de nuevos datos)
- UPDATE (modificación de datos existentes)
- DELETE (eliminación de datos)
Ventajas de SQL
Al utilizar estos comandos, SQL se asegura de que se respetan las propiedades ACID. Esto garantiza que los cambios realizados en la base de datos son fiables. Echemos un vistazo a estas propiedades:
Atomicidad
Esta propiedad garantiza que cada conjunto de cambios que se intenta realizar en una base de datos se trata como una unidad indivisible. O bien toda la unidad está comprometida en la base de datos o no está comprometida en absoluto (si alguna parte de la operación falla).
Coherencia
Esta propiedad garantiza que, al finalizar una operación, la base de datos sigue siendo válida. La colección de datos debe cumplir un conjunto de restricciones de integridad antes y después de la operación.
Aislamiento
Ayuda a garantizar que las operaciones simultáneas no provocan incoherencias en la base de datos. Cada operación se ejecuta de forma aislada, sin que se esté ejecutando ninguna otra operación. El aislamiento evita las interferencias entre las operaciones y mantiene su integridad.
Durabilidad del 100%
Esta propiedad garantiza que, una vez confirmada una operación, sus efectos persisten incluso en caso de fallo del sistema. Los cambios realizados por la operación se almacenan de forma permanente en la base de datos y sobreviven a las caídas del sistema o a los cortes de corriente.
Desventajas de SQL
Los inconvenientes de SQL, aunque menos numerosos que sus ventajas, incluyen:
Complejidad potencial
Las consultas SQL complejas pueden ser difíciles de escribir y optimizar, especialmente para principiantes.
Gestión del rendimiento
El rendimiento de las consultas SQL puede variar en función del tamaño de los datos y de la complejidad de la consulta. Las bases de datos mal diseñadas o las consultas ineficaces pueden dar lugar a un rendimiento deficiente.
Extensibilidad limitada
Aunque SQL es eficaz para la gestión de datos relacionales estructurados, puede ser menos adecuado para los datos no estructurados o semiestructurados, lo que a veces requiere el uso de tecnologías complementarias.
Seguridad
Los fallos de seguridad, como las inyecciones SQL, pueden comprometer la seguridad de los datos almacenados en una base de datos SQL si no se gestionan correctamente.
Coste
Los sistemas de administración de bases de datos SQL pueden generar costes de licencias, mantenimiento e infraestructura, en función del tamaño de la empresa.
Ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL
Ventajas de NoSQL
Las bases de datos NoSQL ofrecen varias ventajas, especialmente en términos de escalabilidad, flexibilidad y rendimiento cuando se trata de datos no estructurados:
Las bases de datos NoSQL están diseñadas para evolucionar horizontalmente , lo que permite a las empresas procesar cantidades crecientes de datos añadiendo servidores a un sistema distribuido. por lo que están bien adaptadas a las aplicaciones con necesidades crecientes o imprevisibles.
Muchas databases NoSQL también disponen de funcionalidades automáticas de «sharding*» y de equilibrio de carga. De este modo, se garantiza un uso eficiente de los recursos y un rendimiento mejorado.
Las bases de datos NoSQL también ofrecen una flexibilidad de esquema. Las bases de datos NoSQL utilizan esquemas dinámicos , que permiten un cierto grado de flexibilidad en la representación de los datos . Esto significa que los campos de un registro pueden variar de un documento a otro, adaptándose así a las estructuras de datos diversas y escalables comúnmente encontradas en las aplicaciones modernas.
Las bases de datos NoSQL funcionan bien con datos no estructurados y semiestructurados como JSON y XML. Los datos suelen ser impredecibles, especialmente cuando son generados por el usuario. Las databases NoSQL constituyen, por tanto, una solución de almacenamiento ideal.
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¿Qué es el sharding? En el contexto del lenguaje SQL, el término «sharding» se refiere a una técnica de diseño de bases de datos distribuidas. El reparto se utiliza para mejorar el rendimiento y la escalabilidad de la base de datos, distribuyendo la carga de trabajo entre varios servidores . Los datos pueden repartirse entre distintos nodos.
Desventajas de NoSQL
Las desventajas de NoSQL son las siguientes:
La falta de normalización
NoSQL incluye diferentes tecnologías, cada una con sus propias funcionalidades y limitaciones. Esta diversidad puede dificultar la elección de la mejor solución para un caso de uso específico y puede requerir conocimientos especializados.
Coherencia de datos
Algunos sistemas NoSQL sacrifican la coherencia de los datos en favor de la disponibilidad y la partición. Esto puede provocar problemas de coherencia de datos en escenarios donde la precisión es importante.
Ausencia de transacciones ACID
Muchos sistemas NoSQL no admiten transacciones ACID (ver arriba), como las bases de datos relacionales. Por lo tanto, puede resultar difícil garantizar la integridad de los datos en situaciones en las que se requieren transacciones complejas.
Menos adecuado para consultas complejas
Si NoSQL sobresale en el almacenamiento y la recuperación de datos masivos a gran escala, puede ser menos eficaz para consultas complejas que implican varios tipos de datos y relaciones complejas entre ellos.
Aprendizaje y adopción
El cambio de las bases de datos relacionales a NoSQL puede requerir un cambio de paradigma y de nuevas competencias para los desarrolladores y administradores de bases de datos. Esto puede dar lugar a unos costes iniciales de aprendizaje y transición bastante elevados.
¿Cuándo utilizar NoSQL frente a SQL?
Además de sus funcionalidades únicas, la elección de utilizar o no las bases de datos SQL y NoSQL puede depender de los requisitos del proyecto. En la siguiente sección, le ayudaremos a decidir cuándo utilizar SQL y NoSQL.
¿Cuándo utilizar SQL?
Cuando se trata de administrar bases de datos de empresa, no existe una solución única . Por este motivo, muchas de ellas se basan en bases de datos relacionales y no relacionales para diferentes tareas.
Aunque las bases de datos NoSQL son cada vez más populares debido a su velocidad y escalabilidad, todavía hay situaciones en las que es preferible utilizar una base de datos SQL altamente estructurada. A continuación se indican algunas razones por las que puede elegir una base de datos SQL:
Cumplimiento de las normas ACID
Ayuda a reducir los riesgos y a proteger la integridad de los datos mediante la definición de cómo interactúan las operaciones con una colección de datos. Las bases de datos SQL admiten la normalización desde el principio, lo que ayuda a los desarrolladores a mejorar la calidad de los datos identificando y eliminando los registros repetitivos. En general, las bases de datos NoSQL prefieren la flexibilidad y la velocidad de procesamiento en lugar de la conformidad ACID, excepto para muchas aplicaciones financieras y de comercio en línea.
Sus datos están estructurados e invariables
En escenarios en los que las empresas trabajan a pequeña escala con datos coherentes, las soluciones de bases de datos más sencillas son suficientes sin necesidad de sistemas distribuidos ni de uso compartido de datos. Por ejemplo, puede tratarse de tiendas locales con inventario estable, blogs o sitios web con tráfico limitado, o incluso pequeñas tiendas en línea con un volumen de transacciones bajo a nivel de sus productos.
¿Cuándo utilizar NoSQL?
Cuando todos los demás componentes de la aplicación del lado servidor están diseñados para ser rápidos y transparentes, las bases de datos NoSQL impiden que los datos se conviertan en un punto de bloqueo . Es el big data el que sirve de motor para NoSQL, ya que le permite hacer lo que las bases de datos relacionales tradicionales no pueden hacer. Esto explica la popularidad de las bases de datos NoSQL como MongoDB, CouchDB, Cassandra y HBase .
Estas son algunas de las aplicaciones más específicas:
Necesidades de almacenamiento importantes para sus datos
Una base de datos NoSQL no establece ningún límite para los tipos de datos que se pueden almacenar juntos. Le permite añadir más a medida que evolucionen sus necesidades. Con las bases de datos basadas en documentos, puede almacenar datos en un solo lugar sin necesidad de establecer el tipo de datos de antemano.
Disfrutar al máximo del cloud computing
El cloud computing le permite guardar una gran cantidad de dinero. El uso de hardware in situ o en la nube significa que no tiene que preocuparse de software adicional. Las bases de datos NoSQL como Cassandra están diseñadas para adaptarse a varios centros de datos sin demasiadas complicaciones.
Aceleración del desarrollo
Una base de datos relacional le ralentizará si trabaja con sprints Agile, si produce iteraciones rápidas o si necesita realizar actualizaciones frecuentes en la estructura de los datos sin que se produzca un tiempo excesivo de inactividad. Los datos NoSQL, por otro lado, no requieren preparación previa.
Bases de datos SQL y NoSQL populares
Estas son algunas de las bases de datos NoSQL más populares:
MongoDB
El sistema NoSQL más popular, especialmente entre las startups. MongoDB es una base de datos orientada a documentos. Los documentos JSON se integran en esquemas dinámicos y se utilizan en el backend de sitios como Craigslist, eBay y Foursquare. MongoDB también tiene una buena atención al cliente.
Apache CouchDB
Se trata de una verdadera base de datos para la web. Utiliza el formato de intercambio de datos JSON para almacenar documentos, JavaScript para indexar, combinar y transformar documentos y HTTP para su API.
Redis
Una base de datos clave-valor muy extendida.
Riak
Se trata de una base de datos de clave-valor open source desarrollada con Erlang. Además, ofrece funciones de replicación tolerante a fallos y distribución automática de datos, lo que le proporciona un rendimiento excelente.
Apache HBase
Otro proyecto Apache desarrollado en el marco de Hadoop, esta base de datos NoSQL de código abierto se desarrolla con Java y proporciona funcionalidades de tipo BigTable.
Oracle NoSQL
La alternativa propuesta por Oracle en la categoría NoSQL.
Base de datos Cassandra de Apache
Creada por Facebook, Cassandra es una base de datos distribuida que permite gestionar cantidades masivas de datos.
Firebase
Firebase ha sido desarrollado por Google. Es una base de datos NoSQL que permite a los desarrolladores hacer copias de seguridad, actualizar y recuperar datos en tiempo real. Es un proveedor multiplataforma de almacenamiento de datos para todo tipo de aplicaciones móviles.
MySQL
Conocido por su solidez y fiabilidad, MySQL es ampliamente utilizado en aplicaciones que van desde sitios web dinámicos hasta aplicaciones de empresa. MySQL ofrece flexibilidad, buen rendimiento y una comunidad de desarrolladores activa.
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