Comprensión de las bases de datos SQL y NoSQL y los diferentes modelos de bases de datos
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- Comparación de los sistemas y modelos de gestión de bases de datos NoSQL
Introducción
Desde tiempos inmemoriales, una de las funciones más necesarias y de las que más se depende en los ordenadores ha sido la memoria. Aunque los aspectos técnicos y los métodos de implementación subyacentes difieren, la mayoría de los ordenadores vienen equipados con el hardware necesario para procesar información y guardarla de forma segura para utilizarla en el futuro cuando sea necesario.
En el mundo actual, es casi imposible pensar en una aplicación que no haga uso de esta capacidad de las máquinas, ya sean servidores, computadoras personales o dispositivos portátiles. Desde juegos sencillos hasta herramientas relacionadas con los negocios, incluidos los sitios web, ciertos tipos de datos se procesan, registran y recuperan con cada operación.
Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) son el software de nivel superior que trabaja con interfaces de programación de aplicaciones (API) de nivel inferior que se encargan de estas operaciones. Para ayudar a resolver distintos tipos de problemas, durante décadas se han desarrollado nuevos tipos de DBMS (por ejemplo, relacionales, NoSQL, etc.) junto con aplicaciones que los implementan (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, etc.).
En este artículo de DigitalOcean, repasaremos los conceptos básicos de las bases de datos y los sistemas de gestión de bases de datos. Aprenderemos sobre la lógica detrás del funcionamiento de las diferentes bases de datos y qué las diferencia.
Glosario
1. Sistemas de gestión de bases de datos
2. Modelos de bases de datos
- El modelo relacional
- El enfoque sin modelos (NoSQL)
3. Sistemas de gestión de bases de datos populares
- Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
- Sistemas de bases de datos NoSQL (NewSQL)
4. Comparación entre sistemas de gestión de bases de datos SQL y No-SQL
Sistemas de gestión de bases de datos
El término “sistema de gestión de bases de datos” hace referencia a todo tipo de herramientas completamente diferentes (es decir, programas informáticos o bibliotecas integradas), que en su mayoría funcionan de formas diferentes y muy singulares. Estas aplicaciones gestionan, o ayudan en gran medida en el manejo, de conjuntos de información. Dado que la información (o los datos) en sí puede presentarse en diversas formas y tamaños, se han desarrollado docenas de sistemas de gestión de bases de datos, junto con toneladas de aplicaciones de bases de datos, desde la segunda mitad del siglo XXI para ayudar a resolver diferentes necesidades de programación e informatización.
Los sistemas de gestión de bases de datos se basan en modelos de bases de datos : estructuras definidas para gestionar los datos. Cada sistema de gestión de bases de datos emergente y las aplicaciones creadas para implementar sus métodos funcionan de formas muy diferentes en lo que respecta a las definiciones y las operaciones de almacenamiento y recuperación de dicha información.
Si bien existe una gran cantidad de soluciones que implementan diferentes DBM, en cada período de la historia una cantidad relativamente pequeña de opciones se han vuelto rápidamente extremadamente populares y se han mantenido en uso durante un largo tiempo, siendo probablemente la opción más predominante desde las últimas dos décadas (o incluso más) los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).
Modelos de bases de datos
Cada sistema de base de datos implementa un modelo de base de datos diferente para estructurar de forma lógica los datos que se gestionan. Estos modelos son el primer paso y el factor determinante de cómo funcionará una aplicación de base de datos y cómo manejará la información con la que trabaja.
Existen muchos tipos diferentes de modelos de bases de datos que proporcionan de forma clara y estricta los medios para estructurar los datos, siendo probablemente el más popular el modelo relacional.
Si bien el modelo relacional y las bases de datos relacionales son extremadamente potentes y flexibles –cuando el programador sabe cómo utilizarlos–, para muchos han existido varios problemas o características que estas soluciones realmente nunca ofrecieron.
Recientemente, una serie de sistemas y aplicaciones diferentes, denominados bases de datos NoSQL, comenzaron a ganar popularidad, de manera expedita, con la promesa de resolver estos problemas y ofrecer algunas funcionalidades adicionales muy interesantes. Al erradicar el estilo de almacenamiento de datos estrictamente estructurado definido dentro del modelo relacional, estos sistemas de BD funcionan ofreciendo una forma mucho más libre de trabajar con la información, brindando así una gran flexibilidad y facilidad, a pesar de que traen consigo sus propios problemas, algunos de ellos graves considerando la naturaleza importante e indispensable de los datos.
El modelo relacional
Introducido en la década de 1970, el modelo relacional ofrece una forma muy matemáticamente adaptable de estructurar, mantener y utilizar los datos. Amplía los diseños anteriores de modelo plano, modelo de red, etc., al introducir medios de relaciones . Las relaciones aportan los beneficios de mantener los datos en grupos como colecciones restringidas, mediante las cuales las tablas de datos, que contienen la información de forma estructurada (por ejemplo, el nombre y la dirección de una persona), relacionan toda la entrada asignando valores a los atributos (por ejemplo, el número de identificación de una persona).
Gracias a décadas de investigación y desarrollo, los sistemas de bases de datos que implementan el modelo relacional funcionan de manera extremadamente eficiente y confiable. Combinado con la larga experiencia de los programadores y administradores de bases de datos que trabajan con estas herramientas, el uso de aplicaciones de bases de datos relacionales se ha convertido en la opción de las aplicaciones de misión crítica que no pueden permitirse la pérdida de información en ninguna situación, especialmente debido a fallas o problemas técnicos .
A pesar de su naturaleza estricta de formación y manejo de datos, las bases de datos relacionales pueden volverse extremadamente flexibles y ofrecer mucho, con un poco de esfuerzo.
El enfoque sin modelos (NoSQL)
La forma NoSQL de estructurar los datos consiste en deshacerse de estas restricciones, liberando así los medios para mantener, consultar y utilizar la información. Las bases de datos NoSQL, al utilizar un enfoque no estructurado (o estructurado sobre la marcha), tienen como objetivo eliminar las limitaciones de las relaciones estrictas y ofrecen muchos tipos diferentes de formas de mantener y trabajar con los datos para casos de uso específicos de manera eficiente (por ejemplo, almacenamiento de documentos de texto completo).
Sistemas de gestión de bases de datos populares
En este artículo, nuestro objetivo es presentarle los paradigmas de algunas de las soluciones de bases de datos más populares y utilizadas. Si bien es difícil llegar a una conclusión numérica, se puede estimar claramente que, para la mayoría, las probabilidades están entre un motor de base de datos relacional o uno NoSQL relativamente más nuevo. Antes de comenzar a comprender las diferencias entre las diferentes implementaciones de cada uno de estos sistemas, veamos ahora qué hay detrás de todo esto.
Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
El nombre de sistema de base de datos relacional proviene del modelo que implementa: el modelo relacional , del que ya hemos hablado anteriormente. Actualmente, y durante bastante tiempo, son y serán la opción más popular para mantener los datos de forma fiable y segura, y además son eficientes.
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales requieren esquemas definidos y claramente establecidos (que no deben confundirse con la definición específica de PostgreSQL para el término) para poder aceptar datos. Estos formatos definidos por el usuario determinan cómo se contienen y se utilizan los datos. Los esquemas son muy parecidos a tablas con columnas que representan la cantidad y el tipo de información que pertenece a cada registro, y las filas representan entradas.
Algunos sistemas de gestión de bases de datos relacionales populares son:
- SQLite:
Un sistema de gestión de bases de datos relacionales integrado y muy potente.
- MySQL:
El RDBMS más popular y utilizado.
- PostgreSQL:
El RDBMS objetivo más avanzado, compatible con SQL y de código abierto.
Nota: Para obtener más información sobre los sistemas de gestión de bases de datos NoSQL, consulte nuestro artículo sobre el tema: Una comparación de los sistemas de gestión de bases de datos NoSQL .
Sistemas de bases de datos NoSQL (NewSQL)
Los sistemas de bases de datos NoSQL no cuentan con un modelo como el que se utiliza (o necesita) con las soluciones relacionales estructuradas. Existen muchas implementaciones, cada una de las cuales funciona de manera muy diferente y atiende a una necesidad específica. Estas soluciones sin esquema permiten la formación ilimitada de entradas o, por el contrario, son muy simples pero extremadamente eficientes como almacenes de valores basados en claves .
A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, es posible agrupar conjuntos de datos con algunas bases de datos NoSQL, como MongoDB. Estos almacenes de documentos mantienen todos los datos juntos, como un único conjunto (es decir, un documento) en la base de datos. Estos documentos se pueden representar como objetos de datos singulares, similares a JSON , y aún así pueden variar según los atributos.
Las bases de datos NoSQL no tienen una forma común de consultar los datos (es decir, similar al SQL de las bases de datos relacionales) y cada solución proporciona su propio sistema de consulta.
Nota: Para obtener más información sobre los sistemas de gestión de bases de datos relacionales, consulte nuestro artículo sobre el tema: Una comparación de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales .
Comparación entre sistemas de gestión de bases de datos SQL y No-SQL
Para llegar a una conclusión más sencilla y comprensible, analicemos las diferencias entre los sistemas de gestión de bases de datos SQL y No-SQL:
- Estructura y tipo de datos que se conservan:
Las bases de datos SQL/relacionales requieren una estructura con atributos definidos para contener los datos, a diferencia de las bases de datos NoSQL que generalmente permiten operaciones de flujo libre.
- Consultando:
Independientemente de sus licencias, todas las bases de datos relacionales implementan el estándar SQL en cierto grado y, por lo tanto, se pueden consultar mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Las bases de datos NoSQL, por otro lado, implementan cada una una forma única de trabajar con los datos que administran.
- Escalada:
Ambas soluciones son fáciles de escalar verticalmente (es decir, incrementando los recursos del sistema). Sin embargo, al ser aplicaciones más modernas (y más simples), las soluciones NoSQL suelen ofrecer medios mucho más fáciles de escalar horizontalmente (es decir, creando un clúster de varias máquinas).
- Fiabilidad:
Cuando se trata de confiabilidad de datos y garantía de seguridad de las transacciones realizadas, las bases de datos SQL siguen siendo la mejor opción.
- Apoyo:
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales tienen décadas de historia. Son extremadamente populares y es muy fácil encontrar soporte tanto gratuito como de pago. Por lo tanto, si surge un problema, es mucho más fácil resolverlo que con las bases de datos NoSQL, que se han popularizado recientemente, especialmente si dicha solución es de naturaleza compleja (por ejemplo, MongoDB).
- Necesidades complejas de mantenimiento y consulta de datos:
Por naturaleza, las bases de datos relacionales son la solución ideal para consultas complejas y necesidades de almacenamiento de datos. Son mucho más eficientes y se destacan en este ámbito.
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