Las bases de datos NoSQL son una categoría de sistemas de bases de datos que funcionan de forma diferente a los sistemas de bases de datos relacionales.
Tienen sus propios puntos fuertes y débiles, pero no son intrínsecamente mejores ni peores que las bases de datos relacionales.
Las bases de datos relacionales existen desde hace mucho tiempo.
Las bases de datos relacionales existen desde los años setenta.
Están diseñadas para almacenar y recuperar datos de forma estructurada y admiten consultas complejas mediante SQL.
Por ejemplo, se pueden utilizar bases de datos relacionales para realizar el procesamiento de transacciones o tareas de minería de datos que requieren el análisis de grandes cantidades de datos en múltiples tablas.
Sin embargo, las bases de datos relacionales no siempre son la opción adecuada para todos los problemas.
Algunas soluciones NoSQL son más adecuadas para almacenar información no estructurada (por ejemplo, documentos), mientras que otras destacan en el manejo de cantidades masivas de información no estructurada (por ejemplo, lecturas de sensores IoT).
Los sistemas NoSQL suelen denominarse No Sólo SQL.
El término NoSQL es una categoría de sistemas de bases de datos.
Estos sistemas suelen denominarse No Solo SQL porque no son bases de datos relacionales, aunque pueden utilizarse junto con bases de datos relacionales.
NoSQL se puede dividir en 4 categorías: almacén clave-valor, almacén de columnas, almacén de documentos y almacén de grafos.
Las bases de datos NoSQL pueden dividirse en 4 categorías: almacén clave-valor, almacén de columnas, almacén de documentos y almacén de red.
- Los almacenes clave-valor son los más sencillos. Son útiles para almacenar datos no estructurados (como un carrito de la compra) o para operaciones de lectura/escritura de alto rendimiento. También puede utilizarlos como una capa de caché delante de su base de datos relacional para acelerar el acceso a los datos de acceso frecuente.
- Los almacenes de columnas están optimizados para consultas de análisis que implican agregaciones sobre grandes conjuntos de datos (por ejemplo, SUM(), COUNT()). Por ejemplo, si tiene millones de registros de clientes con campos de nombre, dirección y número de teléfono, en lugar de escanear todos estos registros uno por uno, puede utilizar este tipo de base de datos NoSQL, donde cada registro tendrá su propia columna que contendrá sólo la información del nombre, en lugar de tener estos tres detalles almacenados juntos, lo que facilita la recuperación más adelante, cuando se necesiten con mayor urgencia».
Los almacenes clave-valor existen desde hace mucho tiempo.
Los almacenes clave-valor son el tipo más sencillo de base de datos NoSQL. Almacenan los datos como pares clave-valor, lo que significa que cada registro tiene un identificador único y un valor asociado.
Los almacenes clave-valor se utilizan para almacenar y recuperar datos de forma sencilla, lo que los hace adecuados para almacenar datos no estructurados como archivos de registro.
Como no requieren metadatos (información sobre la estructura de los datos), también son ideales para escalar horizontalmente: puedes añadir más nodos sin tener que cambiar la forma de acceder a ellos o el tipo de consultas que ejecutas.
Una base de datos clave-valor es un poco más complicada que un simple almacén clave-valor.
Además de almacenar datos en forma de pares clave-valor, también permite manipular la estructura de esos pares.
Esto significa que puede almacenar información más compleja que simples cadenas o números: también puede tener matrices, hashes y otros tipos de objetos dentro de sus registros.
Las bases de datos orientadas a columnas son para análisis en conjuntos de datos masivos.
Las bases de datos columnares existen desde los años 70, pero siguen siendo la mejor opción cuando hay que realizar agregaciones en conjuntos de datos masivos.
La diferencia entre las bases de datos relacionales y las bases de datos en columnas es que las bases de datos relacionales están diseñadas para tratar transacciones, mientras que las bases de datos en columnas están diseñadas para hacer agregaciones en conjuntos de datos masivos.
Las bases de datos relacionales están diseñadas para gestionar transacciones, mientras que las bases de datos columnares están diseñadas para agregar conjuntos de datos masivos.
Esta diferencia significa que las bases de datos relacionales son adecuadas para el almacenamiento y análisis de datos, mientras que las bases de datos columnares son adecuadas para el análisis en tiempo real.
Bases de datos relacionales: Las bases de datos relacionales existen desde los años 70 y fueron inventadas por E.F. Codd como parte de su tesis doctoral en IBM (el mismo que ideó el álgebra relacional).
Se basan en un conjunto de principios denominados propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) que garantizan que las transacciones en una base de datos se comporten de forma predecible independientemente del número de usuarios que accedan a la vez o del tiempo que tarden en realizar otra operación sobre el mismo elemento o elementos.
Un ejemplo de base de datos columnar es Cassandra.
Una base de datos columnar es un tipo de base de datos NoSQL que almacena los datos en columnas en lugar de filas.
Esto puede ser útil si desea almacenar grandes cantidades de información, ya que le permite acceder a sus datos de manera más eficiente y rápida.
Un ejemplo de base de datos columnar es Cassandra, construida sobre DynamoDB de Amazon.
Cassandra fue creada en Facebook como parte de su proyecto BigTable y, más tarde, en 2008, el ingeniero de Facebook Greg Steinberg y el estudiante de posgrado Prashant Malik abrieron su código fuente bajo la licencia Apache 2.
En 2010 se convirtió en un proyecto de alto nivel de la Apache Software Foundation antes de ser adquirida por Datastax Inc. que continúa su desarrollo en la actualidad (más información sobre este tema más adelante).
Las bases de datos documentales utilizan JSON o XML para almacenar documentos.
Las bases de datos de documentos utilizan JSON o XML para almacenar documentos.
JSON es un formato de intercambio de datos que se utiliza para almacenar datos en aplicaciones web.
También es un subconjunto de JavaScript y se puede utilizar en bases de datos NoSQL, aunque no es requerido por ninguna base de datos NoSQL en particular. XML es otro formato de datos que también soportan algunas bases de datos de documentos; este artículo se centra en JSON porque con el tiempo se ha hecho más popular que XML debido a su simplicidad y facilidad de uso en comparación con opciones más complejas como las sintaxis XQuery o XPath (utilizadas por muchos lenguajes de consulta).
Las bases de datos de grafos son especialmente útiles para manejar jerarquías y relaciones complejas.
- Las bases de datos de grafos son especialmente útiles para manejar jerarquías y relaciones complejas. Una base de datos gráfica es un tipo de base de datos NoSQL que utiliza estructuras gráficas para representar datos. Los grafos están formados por nodos (o vértices) conectados por aristas. Los nodos pueden tener cualquier número de conexiones, a diferencia de los modelos relacionales que sólo permiten relaciones de uno a uno entre tablas (filas).
- Además de ser capaces de manejar jerarquías mejor que la mayoría de los demás tipos de bases de datos, las bases de datos de grafos también destacan en la resolución de problemas con múltiples variables y relaciones entre ellas: por ejemplo, determinar el camino más corto a través de una terminal de aeropuerto basándose en la ubicación de cada pasajero que espera en su puerta de embarque, en lugar de simplemente encontrar el número de puerta de embarque más cercano para ayudar a esos pasajeros a llegar más rápido.
NoSQL no es una cosa, sino una categoría de sistemas de bases de datos que funcionan de forma diferente a los sistemas de bases de datos relacionales.
NoSQL es una categoría de sistemas de bases de datos que funcionan de forma diferente a los sistemas de bases de datos relacionales.
Las bases de datos NoSQL suelen denominarse Not Just SQL (NJS). El término «Not Just SQL» fue acuñado en 2010 por Eric Evans, arquitecto de software de Microsoft y autor del libro Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software.
En su entrada de blog titulada «Not Just SQL», Evans señalaba varias características que comparten muchas bases de datos NoSQL:
- No requieren esquemas predefinidos para el modelado de datos; en su lugar, permiten a los usuarios almacenar cualquier tipo de información que deseen en diferentes tablas dentro de una instancia de base de datos o clúster.
- Tienen una arquitectura distribuida en la que todos los nodos pueden acceder simultáneamente a todos los datos sin necesidad de centralizar recursos como los motores de indexación o los gestores de transacciones que se encuentran en los RDBMS tradicionales (por ejemplo, Oracle Database). Esto permite mejorar el rendimiento cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, ya que no hay necesidad de realizar viajes de ida y vuelta entre diferentes servidores durante las consultas, ¡sólo hay que realizarlas localmente en cada nodo!
Conclusión
NoSQL es una categoría de sistemas de bases de datos que funcionan de forma diferente a los sistemas de bases de datos relacionales.
Las bases de datos NoSQL de las que hemos hablado anteriormente son sólo algunos ejemplos de cómo se pueden utilizar estos diferentes tipos.
Si quieres saber más sobre NoSQL, echa un vistazo a nuestras otras entradas del blog sobre el tema.
Aparece en periódicos digitales y domina los buscadores, Infórmate aquí.
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