NOSQL SQL

SQL vs NoSQL: Diferencias y ventajas de estas bases de datos

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SQL vs NoSQL: Diferencias y ventajas de estas bases de datos

Los desarrolladores de aplicaciones deben tener en cuenta varios factores a la hora de elegir la base de datos que van a usar. Hay muchas bases de datos comerciales, y cada una ofrece un valor distinto al cliente. Sin embargo, estas pueden dividirse en dos categorías principales: SQL (base de datos relacional) y NoSQL (base de datos no relacional). 

En este artículo, explicaremos qué es una base de datos SQL, una base de datos NoSQL y expondremos las principales ventajas que ofrecen a los desarrolladores.

¿Qué es una base de datos SQL?

Una base de datos SQL es compatible con el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL), un lenguaje de programación específico para consultar y manipular datos en una base de datos relacional. La clave del modelo relacional es la abstracción de los datos como un conjunto de filas (o tuplas) organizadas en «relaciones». Esto permite la abstracción de la representación física de los datos y las vías de acceso.

El término «relacional» de «base de datos relacional» hace referencia al «modelo relacional» de gestión de datos diseñado por el investigador de IBM E.F. Codd a principios de los años 70. Aunque SQL no es el único lenguaje utilizado para implementar consultas sobre el modelo relacional, es el más popular (aunque no se ajuste estrictamente al diseño original de Codd). A partir del Sistema R, el modelo relacional se popularizó con los siguientes sistemas de bases de datos.

Las bases de datos relacionales han sido el estándar de la industria desde finales de los años 70, aunque muchos de sus predecesores «de navegación» (por ejemplo, el IMS de la época del Apolo 11) todavía están en desarrollo. De hecho, la mayoría de los sistemas empresariales actuales descienden arquitectónicamente del mencionado sistema R.

¿Qué es una base de datos NoSQL?

Arraigado en las tiendas de gráficos, documentos, pares clave-valor y columnas anchas. Las bases de datos NOSQL se desarrollaron a principios de los años 90, NoSQL («No sólo SQL») y empezaron a coger impulso a mediados de la década de 2000 debido a la aparición de la nube, el big data y las aplicaciones web y móviles. Actualmente es la base de datos preferida por su calidad de rendimiento, escalabilidad y facilidad de uso.

La investigación en sistemas no relacionales (por ejemplo, BigTable y Dynamo) ha dado lugar a la aparición de startups y proyectos de código abierto que pretenden aumentar la escalabilidad horizontal del modelo relacional y aflojar la rigidez de su diseño de tablas. Su aparición ha puesto de manifiesto la necesidad de mejorar el diseño y flexibilizar las restricciones de las bases de datos relacionales.

Aunque la comunidad de bases de datos relacionales respondió a estas necesidades con NoSQL, siguieron apareciendo rápidamente nuevas bases de datos. Como resultado, ahora hay múltiples sistemas de bases de datos, cada uno de los cuales aborda el problema fundamental (es decir, almacenar datos y hacerlos disponibles más tarde) de una manera ligeramente diferente.

En muchos sentidos, este crecimiento es una bendición para los desarrolladores. No todas las aplicaciones tienen problemas con las bases de datos relacionales o tienen que hacer los compromisos que éstas imponen en los modelos de datos y disponibilidad. Sin embargo, esta flexibilidad no es gratuita.

Para tomar una buena decisión técnica entre las bases de datos NoSQL, un desarrollador debe conocer a fondo todo el espacio de diseño, de modo que queden claras las ventajas y desventajas de un determinado sistema. En otras palabras, no quieres sacrificar accidentalmente el aislamiento de la consistencia cuando tu aplicación realmente lo necesita.

SQL vs NOSQL

Ventajas bases de datos SQL vs NoSQL

SQL:

Consultas flexibles: permite soportar diferentes cargas de trabajo. Extrae los datos de las implementaciones subyacentes y permite a los motores optimizar las consultas para que se ajusten a las representaciones en disco.

Reducción de la huella de almacenamiento de datos: mediante la normalización y otras capacidades de optimización, una huella reducida maximiza el rendimiento de la base de datos y la utilización de los recursos.

Una semántica de integridad de datos sólida y bien entendida: la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad, o ACID, son propiedades de las bases de datos que garantizan la validez de las transacciones.

NoSQL:

Escalabilidad y alta disponibilidad: muchas bases de datos NoSQL están diseñadas para soportar una escalabilidad horizontal en línea sin grandes puntos de fallo.

Modelos de datos flexibles: la mayoría de los sistemas no relacionales no requieren que los desarrolladores se comprometan con los modelos de datos por adelantado. Los esquemas existentes son dinámicos y, por tanto, a menudo pueden modificarse «sobre la marcha».

Esquema dinámico para datos no estructurados: los documentos pueden crearse sin una estructura predefinida, lo que permite que cada uno tenga su propia estructura.  La sintaxis varía en función de la base de datos y los campos pueden añadirse a medida que se construye el documento.

Alto rendimiento: una gama limitada de características de la base de datos (por ejemplo, garantías de duración) permite un alto rendimiento entre muchas bases de datos NoSQL.

Abstracciones de datos de alto nivel: además del modelo de datos «valor-en-una-celda», los sistemas NoSQL proporcionan APIs de alto nivel para potentes estructuras de datos. Por ejemplo, Redis incluye una abstracción nativa de conjuntos ordenados.

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