Las bases de datos son esos contenedores lógicos que permiten el almacenamiento y acceso ordenado a los datos de una organización. En este artículo queremos explicaros qué son y qué diferencias hay entre bases de datos relacionales y no relaciones (SQL y NoSQL), y cuándo elegir un tipo u otro.
Historia, progreso y momento actual de SQL y NoSQL
La comparación real entre SQL (relacional) y NoSQL (no relacional) solo se ha dado en la última década.
Históricamente, las bases de datos relacionales o de lenguaje de consulta SQL predominan en este sector desde que se empezaran a usar en los años 80, e incluso a día de hoy siguen siendo la opción más popular. Sin embargo, las bases de datos no relacionales o de lenguaje de consulta NoSQL brotaron con fuerza a partir de 2012 y hasta 2016, ganando popularidad en esos últimos años gracias al progreso de la digitalización de las empresas, las TIC y las bases de datos. Por ello, también son muy populares, si bien las SQL son la opción más usada hoy en día.
¿Qué son las bases de datos relacionales?
Las bases de datos relacionales (SQL) acostumbran a almacenar la información en tablas que contienen piezas y tipos de datos específicos. Su principio y núcleo fundamental es que se basan en la organización de la información en trozos pequeños, que se relacionan entre ellos mediante la relación de identificadores. Algunas de las propiedades que asociamos a las SQL son atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad, es decir, robustez y poca vulnerabilidad ante fallos.
En el diseño de bases de datos relacionales, las tablas constan normalmente de columnas y filas. Cuando se agregan nuevos datos, se insertan nuevos registros en tablas que ya existen o se agregan nuevas. Así, se pueden establecer relaciones entre dos o más tablas. Podemos destacar que las bases de datos relacionales tienen un mejor funcionamiento cuando los datos que contienen no cambian constantemente y son precisos.
En este caso, la base de datos relacional más conocida y utilizada es MySQL junto con Oracle, seguida por SQL Server y PostgreSQL, entre otras.
¿Qué son las bases de datos no relacionales?
Las bases de datos no relacionales o NoSQL están específicamente diseñadas para modelos de datos específicos y tienen esquemas flexibles. Son ampliamente reconocidas porque son fáciles de desarrollar, funcionales y permiten un rendimiento a escala.
A diferencia de las relacionales, no tienen un identificador que sirva de relación entre un conjunto de datos y otros, es decir, no almacenan sus datos en tablas. Así, la información se organiza normalmente mediante documentos y es muy útil cuando no tenemos un esquema exacto de lo que se va a almacenar, facilitando que un documento pueda ser más detallado y contener una gran variedad de información en diferentes formatos.
Entre sus propiedades destacamos la flexibilidad, escalabilidad, alto rendimiento y funcionalidad.
La más usada e importante a nivel global en cuanto a bases de datos no relacionales es MongoDB, secundada por Redis, Elasticsearch y Cassandra.
A su vez, las bases de datos no relacionales suelen funcionar más rápido ya que una consulta no tiene que ver varias tablas para entregar una respuesta.
Diferencias entre bases de datos relacionales y no relacionales
Antes de abordar la elección de usar una base de datos relacional o no relacional, lo ideal es conocer qué son y qué les diferencia.
Podemos decir que la principal diferencia es la forma de almacenar información. La base de datos no relacional almacena los datos en documentos, por lo que tiende a ser más flexible que la base de datos relacional, más tradicional, basada en SQL y que almacena los datos en tablas.
Así, habitualmente, la información y los datos pueden organizarse en tablas o en documentos. Lo más frecuente es que las bases de datos basadas en tablas sean bases de datos relacionales y las basadas en documentos sean no relacionales… pero esto no tiene que ser siempre así. Es solo una cuestión de visualización y de saber desarrollar el business intelligence.
Lo más importante es que, en la actualidad, las bases de datos más competitivas permiten, de una forma u otra, operaciones de los dos tipos. Es decir: la clave está en el diseño adecuado del modelo en función de distintos parámetros para que sea uña y carne con la base de datos apropiada.
¿Cuándo usar SQL o NOSQL?
Ambos tipos de bases de datos, como vemos, son muy útiles. Por ello, la elección de una u otra base de datos dependerá del tipo de aplicación / empresa / uso. Por ejemplo, para aplicaciones de tipo contable, información de clientes, inventarios, etc. es más interesante el modelo relacional, ya que requieren transacciones de varias filas.
Por otro lado, si hablamos de sistemas de gestión de contenido, apps móviles, sistemas de análisis en tiempo real, bases de datos con un crecimiento ágil, o con un esquema descentralizado, la mejor opción son bases de datos NOSQL.
De forma resumida:
¿Cuándo usar SQL?
- Si el volumen de datos no crece o va muy despacio.
- Si las necesidades del proceso se pueden asumir bajo un mismo servidor.
- Si no tenemos picos de uso del sistema por parte de los usuarios más allá de los previstos.
- Datos estructurados
¿Cuándo usar NoSQL?
- Si el volumen de datos crece de forma rápida en momentos puntuales.
- Si no se pueden prever las necesidades del proceso.
- Si tenemos picos de uso del sistema por parte de los usuarios en numerosas ocasiones
- Datos variables
Ventajas y desventajas de cada sistema
Las ventajas de SQL apuntan a un mayor soporte y variedad de herramientas, ya que lleva más tiempo en el mercado. Y resulta óptimo para manejar y obtener los datos, permitiendo agregar otros servidores de SQL. Por el contrario, presenta como desventajas que no es tan flexible (los objetos, antes de ingresarlos, han de estar bien validados). Y a mayor complejidad de la base de datos, requerirá mayor procesamiento y eso influye en el rendimiento y consumo de recursos.
Por su parte, entre las ventajas de las bases de datos NOSQL está su alta escalabilidad, por lo que ayuda a reducir la carga de trabajo, y es flexible a diferentes tipos de datos. No obstante, como inconvenientes podemos decir que la integridad de los datos se ve afectada por el poco soporte, hay menor seguridad al ejecutar consultas, no tiene estandarización, y a menudo los casos son poco compatibles con las bases de datos SQL.
Desde BIMEX queremos recalcar que no por el hecho de ser una “nueva” tecnología hay que apostar en todos los casos por tecnologías NOSQL. No es un reemplazo, sino otro modelo distinto que ofrece distintas ventajas respecto al uso de datos pero que también conlleva inconvenientes respecto a SQL.
