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Bases de datos SQL vs NoSQL: Diferencias clave e ideas prácticas
La selección de la base de datos es crucial en la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones, ya que influye directamente en el rendimiento, la escalabilidad y la capacidad de manejar los datos que se utilizan para la aplicación. La elección entre NoSQL vs. Las bases de datos SQL repercuten en la eficacia de la recuperación, el almacenamiento y el procesamiento de datos, lo que es fundamental para el éxito y la capacidad de respuesta de las aplicaciones basadas en datos a la hora de satisfacer necesidades específicas.
SQL y NoSQL son dos tecnologías de bases de datos diferentes: las bases de datos SQL hacen hincapié en modelos estructurados y relacionales, y las bases de datos NoSQL adoptan un enfoque flexible y sin esquemas para manejar datos diversos y dinámicos, con más énfasis en la escalabilidad y la velocidad.
Este artículo tratará sobre las diferencias entre los dos sistemas de bases de datos. Sin embargo, no trataremos los fundamentos de ninguna de ellas. Consulta nuestra ruta de aprendizaje Fundamentos de SQL para aprender a acceder a datos de bases de datos SQL.
¿Qué es SQL?
La génesis de las bases de datos SQL
En 1970, el modelo relacional para bases de datos, un modelo para organizar y almacenar eficazmente los datos en tablas con una estructura de columnas y filas, fue esbozado por el Dr. Edgar Codd en su histórico artículo "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos". En 1974, IBM desarrolló el Sistema R, el primer proyecto para implantar el modelo relacional de almacenamiento de datos, y desarrollaron SQL como lenguaje para interactuar con estas bases de datos relacionales.
A lo largo de los años, se han desarrollado nuevas normas para SQL, y tanto Oracle como IBM y Microsoft han desarrollado sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) para utilizar SQL de forma eficaz, segura y cómoda para interactuar con bases de datos SQL.
Después, lenguajes de código abierto como MySQL empezaron a hacer que SQL y las bases de datos relacionales fueran más accesibles a la población general. SQL es ahora ampliamente accesible tanto en sistemas físicos como en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
Características de las bases de datos SQL
En las bases de datos SQL, el modelo relacional sirve de base conceptual, organizando los datos en tablas estructuradas e interconectadas. Las bases de datos SQL se componen de esquemas y tablas:
- Esquema: define la estructura de la base de datos, incluyendo las tablas, sus campos, los tipos de datos, los valores disponibles y las relaciones.
- Mesas: Las unidades fundacionales de una base de datos, que representan entidades (por ejemplo, información sobre clientes, productos o transacciones), con filas que contienen registros individuales para cada entidad (por ejemplo, un cliente concreto) y columnas que almacenan atributos específicos sobre la entidad (por ejemplo, el nombre o el correo electrónico del cliente).
El modelo relacional refuerza la coherencia mediante dos tipos de claves: (1) claves primarias que identifican unívocamente cada registro y (2) claves externas que establecen relaciones entre tablas. Puedes aprender más sobre bases de datos relacionales en nuestro curso Introducción a SQL.
SQL, o Lenguaje de Consulta Estructurado, sirve de interfaz para gestionar estas bases de datos, permitiendo la creación, recuperación, actualización y eliminación de datos mediante comandos estandarizados. Puedes ver una lista de estos comandos y de las capacidades de SQL en nuestra Hoja de trucos de conceptos básicos de SQL. Este modelo y sus componentes proporcionan un marco potente y flexible para organizar y consultar datos de forma que se garantice la integridad y coherencia en toda la base de datos.
Echa un vistazo a nuestra hoja de trucos sobre los fundamentos de SQL
Ventajas de SQL
SQL proporciona un conjunto estándar de comandos para definir, consultar, actualizar y administrar datos en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Las operaciones SQL clave son SELECT (consulta de datos), INSERT (adición de nuevos registros), UPDATE (modificación de registros existentes) y DELETE (eliminación de registros).
Al utilizar estos comandos, SQL se asegura de que se mantienen las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad). Esto garantiza la fiabilidad y coherencia de los cambios en la base de datos.
- Atomicidad: Esta propiedad garantiza que cada conjunto de cambios intentados en una base de datos se trate como una unidad de trabajo única e indivisible. O bien se consigna toda la unidad en la base de datos, o bien no se consigna ninguna si falla alguna parte de la transacción.
- Coherencia: Garantiza que una transacción finaliza con la base de datos en un estado válido. La base de datos debe satisfacer un conjunto de restricciones de integridad tanto antes como después de la transacción.
- Aislamiento: Garantiza que las transacciones simultáneas no provoquen incoherencias en la base de datos. Cada transacción parece ejecutarse de forma aislada, sin tener conocimiento de otras transacciones en ejecución. El aislamiento evita las interferencias entre transacciones y mantiene su integridad.
- Durabilidad: La durabilidad garantiza que, una vez consignada una transacción, sus efectos persistan incluso en caso de fallo del sistema. Los cambios realizados por la transacción se almacenan permanentemente en la base de datos, y sobreviven a las caídas del sistema o a los cortes de energía.
Estas propiedades fundamentales de las bases de datos SQL garantizan que los sistemas de bases de datos sean fiables y coherentes, incluso en caso de sucesos inesperados o fallos del sistema.
Sistemas comunes de bases de datos SQL
Hay tres RDBMS de uso común:
- MySQL: MySQL es un RDBMS de código abierto, ahora propiedad de Oracle, conocido por su velocidad, fiabilidad y facilidad de uso. MySQL se utiliza a menudo en entornos LAMP stack (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl) para aplicaciones web pequeñas o medianas.
- PostgreSQL: Un sistema de base de datos objeto-relacional de código abierto con características avanzadas (por ejemplo, soporte para funciones y procedimientos personalizados, así como para consultas complejas, indexación y transacciones). PostgreSQL es el mejor para aplicaciones a gran escala, almacenamiento de datos y datos geoespaciales.
- Microsoft SQL Server: Un RDBMS propietario de Microsoft, que forma parte de una suite con ediciones como Express, Standard y Enterprise. Microsoft SQL Server se integra bien en el ecosistema de Microsoft y es adecuado para diversas aplicaciones, desde pequeñas empresas hasta grandes compañías.
Consulta nuestro tutorial MySQL en Python para saber más sobre cómo empezar con este RDBMS, así como nuestra Guía para principiantes de PostgreSQL.
Qué es NoSQL
Puedes leer nuestra guía completa sobre Qué es NoSQL para conocer en profundidad las bases de datos No Sólo SQL. A continuación resumimos nuestros resultados.
El auge de las bases de datos NoSQL
Las bases de datos NoSQL(No Sólo SQL) se crearon como respuesta a los retos planteados por la expansión de los big data y la creciente necesidad de escalabilidad en los sistemas de bases de datos. Las bases de datos relacionales tradicionales tienen dificultades para gestionar eficazmente las enormes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados que suelen aparecer en los big data modernos. Las bases de datos NoSQL representan una alternativa más flexible y escalable a las bases de datos relacionales.
Manejan eficazmente diversos tipos de datos, se adaptan al rápido crecimiento de los datos y los distribuyen entre varios servidores de forma eficiente.
Las soluciones NoSQL como MongoDB, Cassandra y Couchbase no utilizan las mismas estructuras rígidas que el modelo relacional. Estos sistemas favorecen la flexibilidad del esquema y el escalado horizontal, lo que permite a las organizaciones adaptarse a la naturaleza dinámica de los big data manteniendo el rendimiento y la fiabilidad. La correlación entre NoSQL, big data y escalabilidad subraya una evolución fundamental en la gestión de bases de datos, que permite a las empresas afrontar los retos que plantea el reciente crecimiento exponencial de los datos.
Características de las bases de datos NoSQL
A diferencia de las bases de datos SQL, las bases de datos NoSQL utilizan esquemas dinámicos y admiten varios modelos de datos para responder a las diversas necesidades de las aplicaciones.
Una característica definitoria de las bases de datos no relacionales es el uso de esquemas dinámicos. A diferencia de los esquemas predefinidos y fijos de las bases de datos relacionales, las bases de datos no relacionales permiten flexibilidad. Los distintos registros de una misma base de datos pueden tener campos diferentes. Por ejemplo, en una base de datos de clientes, un cliente puede tener un campo de nombre y edad, mientras que el otro tiene un campo de nombre y correo electrónico.
Existen varios tipos de bases de datos NoSQL:
- Almacenes de documentos: Utiliza una estructura flexible, similar a JSON, para almacenar datos como documentos. Son útiles para manejar datos complejos y jerárquicos, y admiten esquemas dinámicos. Se utilizan sobre todo en sistemas de gestión de contenidos, plataformas de comercio electrónico y aplicaciones en tiempo real. Un ejemplo popular de este sistema es MongoDB.
- Base de datos clave-valor: Es la forma más sencilla de base de datos NoSQL, en la que cada unidad de datos se almacena como un par clave-valor. Estos sistemas son eficaces y útiles en situaciones en las que es necesario acceder rápidamente a muchos datos con tiempos de respuesta rápidos. Dos ejemplos populares de bases de datos NoSQL clave-valor son Redis y Amazon DynamoDB.
- Base de datos gráfica: Estas bases de datos representan relaciones entre entidades de datos. Por tanto, son más útiles en escenarios en los que las relaciones son importantes, como en las redes sociales o los sistemas de recomendación. Dos ejemplos populares de bases de datos gráficas son Neo4j y Amazon Neptune.
- Base de datos columna-familia: Las bases de datos de la familia de columnas representan los datos en columnas en lugar de en filas. Son los mejores para los sistemas distribuidos a gran escala y los sistemas que leen y escriben a menudo, como las aplicaciones de series temporales y las aplicaciones IoT. Las bases de datos de familia de columnas más utilizadas son Apache Cassandra y HBase.
Puedes aprender más sobre MongoDB en nuestro curso Introducción a MongoDB en Python.
Decidir cuál utilizar depende de la aplicación para la que utilices una base de datos NoSQL.
Ventajas de NoSQL
Las bases de datos NoSQL ofrecen varias ventajas, con notables puntos fuertes en escalabilidad, flexibilidad y rendimiento cuando se trata de datos no estructurados.
Las bases de datos NoSQL ofrecen escalabilidad en forma de escalabilidad horizontal y elasticidad. Están diseñados para escalar horizontalmente, lo que permite a las organizaciones manejar cantidades crecientes de datos añadiendo más servidores a un sistema distribuido. Esto las hace muy adecuadas para aplicaciones con cargas de trabajo crecientes o impredecibles.
Muchas bases de datos NoSQL también proporcionan fragmentación automática y equilibrio de carga, distribuyendo los datos entre varios nodos para garantizar una utilización eficiente de los recursos y un mejor rendimiento. Esta capacidad permite que los sistemas se amplíen o reduzcan dinámicamente en función de la demanda y se conoce como elasticidad.
También proporcionan flexibilidad de esquema. Las bases de datos NoSQL utilizan esquemas dinámicos, lo que permite flexibilidad en la representación de los datos. Esto significa que los campos de un registro pueden variar entre distintos documentos, dando cabida a las diversas y cambiantes estructuras de datos que suelen encontrarse en las aplicaciones modernas.
También funcionan bien con tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como JSON y XML. Hoy en día, los datos suelen ser impredecibles, sobre todo cuando son generados por los usuarios, y NoSQL gestiona bien el almacenamiento de estos datos.
Las ventajas de NoSQL de nuestro artículo
Sistemas comunes de bases de datos NoSQL
Algunos de los sistemas de bases de datos NoSQL más utilizados son:
- MongoDB: popular base de datos NoSQL orientada a documentos que almacena datos en documentos BSON flexibles, similares a JSON, proporcionando escalabilidad y alto rendimiento para diversos tipos de datos.
- Casandra: Una base de datos NoSQL distribuida y altamente escalable, diseñada para manejar grandes cantidades de datos en múltiples servidores con una arquitectura descentralizada, lo que la hace adecuada para aplicaciones de alta velocidad y gran volumen.
- Redis: Un almacén de estructuras de datos en memoria conocido por su velocidad y versatilidad, que sirve como mecanismo de almacenamiento en caché, intermediario de mensajes y almacén de valores clave, con soporte para varias estructuras de datos como cadenas, hashes y conjuntos.
Diferencias clave entre SQL y NoSQL
Comparemos SQL y NoSQL para comprender mejor en qué se solapan y en qué contrastan:
Estructura de datos
Las bases de datos SQL, caracterizadas por modelos de datos estructurados, imponen un esquema predefinido en el que los datos deben encajar en tablas con columnas y tipos de datos específicos. Esta estructura rígida garantiza la coherencia, y funciona bien para aplicaciones con requisitos de datos estables y predecibles.
En cambio, las bases de datos NoSQL adoptan modelos de datos flexibles, que permiten almacenar datos dinámicos y sin esquemas. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores insertar datos sin un esquema predefinido. Las bases de datos NoSQL son más útiles en escenarios en los que las estructuras de datos pueden no estar definidas o cambiar con frecuencia.
Escalabilidad
Los servidores SQL y NoSQL enfatizan diferentes fortalezas de escalado debido a sus diseños. Los sistemas SQL suelen basarse en el escalado vertical, que consiste en mejorar y añadir recursos al mismo servidor para gestionar el aumento de la carga. El escalado horizontal, típico de los sistemas NoSQL, se consigue añadiendo más servidores o nodos a un sistema distribuido, lo que ayuda a aumentar la capacidad.
En los sistemas NoSQL, los nodos se comunican entre sí y distribuyen la carga, por lo que añadir más nodos ayuda a aumentar la capacidad global del sistema. Se trata de una solución más escalable y rentable para gestionar una base de datos en crecimiento y un mayor tráfico de la misma.
Flexibilidad del esquema
Las bases de datos SQL utilizan esquemas predefinidos, que imponen una estructura rígida para la organización de los datos y exigen que las tablas se adhieran a una estructura predefinida de filas y columnas. En cambio, las bases de datos NoSQL adoptan esquemas dinámicos, ofreciendo flexibilidad en la representación de los datos. Estas bases de datos permiten introducir datos sin una estructura predefinida, lo que permite a los desarrolladores adaptar los esquemas sobre la marcha.
Esta flexibilidad es especialmente beneficiosa para manejar tipos de datos diversos, cambiantes e impredecibles. Así, las bases de datos NoSQL funcionan bien para escenarios en los que las estructuras de datos pueden no conocerse totalmente de antemano o están sujetas a cambios frecuentes, mientras que las bases de datos SQL funcionan bien cuando los datos están bien estructurados y son predecibles.
Integridad transaccional
Los sistemas de gestión de bases de datos SQL y NoSQL adoptan enfoques diferentes para garantizar la fiabilidad. SQL se basa en las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), que, como ya hemos comentado, garantizan una consistencia inmediata y estricta en la base de datos. Las consultas SQL garantizan que todos o ninguno de los cambios realizados durante una transacción se consignan en la base de datos y tienen reglas sobre cómo gestionar las transacciones concurrentes y los sucesos inesperados.
Por otro lado, las bases de datos NoSQL, que hacen hincapié en la escalabilidad y las arquitecturas distribuidas, adoptan el concepto de consistencia eventual. La coherencia eventual reconoce que, en un sistema distribuido, todos los nodos pueden tardar algún tiempo en converger a un estado coherente tras una actualización. Aunque las bases de datos NoSQL sacrifican la coherencia inmediata en aras de la escalabilidad y la tolerancia a fallos, garantizan que, dado el tiempo suficiente, todas las réplicas de los datos acabarán convergiendo al mismo estado.
Esta compensación permite a los sistemas NoSQL manejar entornos distribuidos a gran escala en los que la coherencia en tiempo real podría ser difícil de conseguir de forma eficiente.
Elegir entre SQL y NoSQL
Si no estás seguro de qué base de datos utilizar, hemos esbozado algunas de las formas en que puedes elegir entre NoSQL y SQL:
Casos prácticos
Las bases de datos SQL funcionan mejor en situaciones en las que los datos están estructurados y son predecibles, las relaciones complejas deben capturarse con precisión y la integridad inmediata de los datos es importante.
Las estructuras rígidas y las propiedades ACID de SQL lo hacen muy adecuado para este tipo de aplicaciones.
Algunos casos de uso comunes en los que las bases de datos SQL funcionan bien son:
- Aplicaciones financieras en las que la coherencia estricta es muy importante, y los datos suelen estar bien estructurados y representarse tabularmente
- Sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) en los que los datos suelen estar bien estructurados, y puede haber muchas relaciones que deben representarse con precisión.
Las bases de datos NoSQL funcionan mejor cuando es útil disponer de estructuras de datos flexibles que puedan adaptarse dinámicamente a nueva información y esquemas, cuando la escalabilidad y el rendimiento son importantes, y para datos no estructurados. Los esquemas dinámicos y el escalado horizontal de NoSQL lo hacen ideal para este tipo de casos de uso, que se presentan en escenarios como:
- Análisis de big data en tiempo real, donde es importante un rendimiento rápido y escalable
- Bases de datos de redes sociales en las que gran parte de los datos entrantes son desestructurados e impredecibles.
SQL vs NoSQL en la industria
Usos de la base de datos SQL
Algunos ejemplos de industrias que dependen de bases de datos SQL son:
- Finanzas: Muchas instituciones financieras gestionan datos transaccionales y registros de clientes. Las propiedades ACID de SQL garantizan la exactitud de los datos y que las transacciones conduzcan a una base de datos inmediatamente consistente una vez procesadas.
- Venta al por menor: Muchas empresas minoristas utilizan bases de datos SQL, ya que deben gestionar relaciones complejas relacionadas con productos, envíos, ventas, clientes e información de proveedores. Sus datos también suelen estar bien estructurados y ser predecibles.
- Gobierno y sector público: Las administraciones públicas gestionan muchos registros de ciudadanos y servicios públicos que están sujetos a requisitos normativos. La naturaleza estructurada de SQL ayuda a cumplir la normativa.
Usos de las bases de datos NoSQL
Algunos ejemplos de industrias que confían en las bases de datos NoSQL son:
- Medios de comunicación social: Las plataformas de medios sociales manejan grandes volúmenes de datos no estructurados, como perfiles de usuario, publicaciones e interacciones. La flexibilidad de NoSQL se adapta a la naturaleza dinámica del contenido y los datos de las redes sociales.
- Logística y Cadena de Suministro: Utilizan bases de datos NoSQL para el seguimiento en tiempo real de los envíos, la gestión de inventarios y otras fuentes de datos diversas y dinámicas en toda la cadena de suministro. El rendimiento y la escalabilidad de NoSQL para los datos en tiempo real lo hacen muy adecuado para este sector.
- Juego: El sector de los juegos aprovecha las bases de datos NoSQL para gestionar los datos de los jugadores, las tablas de clasificación y los análisis dentro del juego. La capacidad de escalar horizontalmente es esencial para manejar las enormes cantidades de datos que generan los juegos multijugador en línea.
Conclusión
La elección entre bases de datos SQL y NoSQL desempeña un papel fundamental en la eficacia y el éxito de la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones. El impacto en el rendimiento, la escalabilidad y la adaptabilidad a los tipos de datos influye directamente en la capacidad de respuesta de las aplicaciones basadas en datos.
SQL, con su modelo estructurado y relacional, destaca en situaciones en las que los datos están bien definidos y las relaciones son cruciales, garantizando la coherencia inmediata mediante propiedades ACID.
Por el contrario, las bases de datos NoSQL ofrecen flexibilidad y escalabilidad, y se adaptan a los tipos de datos dinámicos y no estructurados que prevalecen en las aplicaciones modernas.
A medida que las industrias evolucionan, comprender los matices entre estas tecnologías fundamentales de bases de datos se convierte en algo esencial para los arquitectos y desarrolladores que navegan por el diverso panorama de la gestión de datos.
Si quieres saber más sobre el lenguaje subyacente para acceder a los datos en bases de datos relacionales, consulta nuestro curso de SQL intermedio.
Blogger de Ciencia de Datos | Analista Técnico en WayFair | MSE en Ciencia de Datos en UPenn
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