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Comparación de bases de datos SQL y NoSQL

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con otro artículo de  Bases de Datos y como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

SQL y NoSQL son dos modelos de bases de datos populares que se utilizan para resolver diversos problemas. Para comprender cuál es el adecuado para su caso, debe comprender sus diferencias, ventajas y desventajas.

En este artículo, analizaré las principales características de las bases de datos SQL y NoSQL y las compararé para ayudarte a elegir la mejor opción para tu proyecto.

▍ Comencemos con las definiciones de bases de datos SQL y NoSQL.

SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de consulta estructurado que se utiliza para administrar y manipular bases de datos relacionales. Las bases de datos SQL se utilizan cuando es necesario almacenar y gestionar datos de naturaleza estructurada, por ejemplo, información sobre productos, clientes y pedidos realizados en una tienda.

NoSQL (Not Only SQL) es un término amplio que se refiere a modelos de bases de datos no relacionales que utilizan varias estructuras para almacenar datos: bases de datos de documentos, clave-valor, columnas y gráficos. Las bases de datos NoSQL se utilizan cuando es necesario almacenar datos de naturaleza no estructurada, por ejemplo, grandes cantidades de datos de texto, imágenes y videos.

Me encantan las metáforas, así que para cada tipo de base de datos considerado, daré ejemplos:

las bases de datos SQL se pueden comparar con un gran repositorio de archivos que se encuentran en cajas con etiquetas y conexiones entre ellas. Cada cuadro contiene un archivo separado con información específica. Para acceder al archivo deseado, es necesario conocer la etiqueta de la casilla en la que está almacenado y la relación con otras casillas para obtener una imagen completa de la información. Esto es similar a trabajar con tablas y relaciones en bases de datos SQL, donde cada tabla es un cuadro separado con información específica que se puede encontrar y combinar fácilmente mediante consultas especiales.

Las bases de datos NoSQL se pueden comparar con un rompecabezas grande y complejo en el que cada pieza representa una información diferente. La información se puede presentar no solo en forma de texto, sino también en forma de imágenes, archivos de sonido, materiales de video, etc. Cada fragmento puede tener diferentes tamaños y formas, y para obtener una imagen completa, es necesario para recoger y combinar todos los fragmentos. Esto es similar a trabajar con bases de datos NoSQL, donde cada elemento puede ser de un tipo y formato diferente, y para obtener toda la información necesaria se deben utilizar diferentes métodos y herramientas de consulta. Como un rompecabezas, cada dato tiene su lugar y se ensambla en una sola imagen según sea necesario.

▍ Tipos y estructuras de datos

SQL y NoSQL tienen dos enfoques diferentes para almacenar y organizar información en bases de datos. Cada enfoque tiene su propio conjunto único de tipos y estructuras de datos que se utilizan para almacenar y procesar datos.

Las bases de datos SQL utilizan un modelo de datos relacional, donde la información se almacena en tablas que están vinculadas entre sí. Una tabla tiene un conjunto de columnas, cada una de las cuales corresponde a un tipo de datos específico. Por ejemplo, datos enteros, cadenas, fechas, horas, valores nulos, valores booleanos, etc. Esto significa que el conjunto de datos se puede dividir en campos separados para cada tipo de información. Las bases de datos SQL utilizan el lenguaje de consulta SQL, que permite a los usuarios crear tablas, agregar, cambiar y eliminar datos y consultar información de la base de datos.

Las bases de datos NoSQL tienen un modelo de datos más flexible que no requiere tablas ni relaciones, como en las bases de datos SQL. Normalmente, los datos de las bases de datos NoSQL se almacenan en documentos, colecciones o gráficos. Un documento es un contenedor estructurado para almacenar datos en formato de pares clave-valor, donde los pares pueden tener diferentes tipos de datos. Una colección es un grupo de documentos que están relacionados entre sí. Un gráfico es un conjunto de vértices y conexiones entre ellos. Las bases de datos NoSQL utilizan lenguajes de consulta especiales que permiten a los usuarios consultar y manipular datos, como: MongoDB Query Language para MongoDB, Cassandra Query Language para Apache Cassandra, etc.

▍ Métodos de almacenamiento de datos y rendimiento.

Las bases de datos SQL y NoSQL utilizan diferentes métodos de almacenamiento de datos y tienen características de rendimiento únicas que debes considerar al elegir un modelo de base de datos para tu proyecto.

Las bases de datos SQL suelen utilizar un modelo relacional, donde los datos se almacenan en tablas relacionadas entre sí. Los datos de las tablas están estructurados según reglas estrictas y se pueden vincular mediante claves externas. Esta estructura de datos hace que las bases de datos SQL sean adecuadas para almacenar y procesar datos estructurados. Sin embargo, este modelo no es adecuado para almacenar datos no estructurados como imágenes, archivos de audio, vídeos, etc. Las

bases de datos NoSQL utilizan un modelo de almacenamiento de datos no relacional, donde los datos se pueden almacenar en forma de clave-valor, documentos, gráficos, etc. etc. Las bases de datos NoSQL no tienen reglas estrictas para organizar los datos, lo que las hace más flexibles para almacenar diferentes tipos de datos y estructuras. Sin embargo, esta flexibilidad puede perjudicar el rendimiento del procesamiento en algunos casos.

En términos de rendimiento, las bases de datos SQL suelen tener un alto rendimiento cuando trabajan con datos altamente estructurados y grandes volúmenes de información porque pueden utilizar índices optimizados y algoritmos rápidos de clasificación/filtrado de datos. Sin embargo, cuando se trabaja con datos no estructurados, el rendimiento de las bases de datos SQL puede disminuir.

Las bases de datos NoSQL normalmente pueden procesar grandes cantidades de datos no estructurados con un alto rendimiento porque no tienen reglas de estructuración estrictas. Sin embargo, al trabajar con consultas complejas o al consultar datos relacionados, pueden surgir problemas de rendimiento.

▍ Métodos de procesamiento de consultas mediante indexación y capacidades relacionadas.

La indexación es una forma importante de mejorar el rendimiento de las bases de datos al procesar consultas. Los modelos SQL y NoSQL utilizan diferentes técnicas de indexación de datos para proporcionar un acceso rápido a los datos mientras se ejecutan las consultas.

Las bases de datos SQL utilizan un índice B-Tree, que es una estructura de árbol donde cada nodo tiene un conjunto de claves ordenadas en orden ascendente o descendente. Este tipo de índice le permite ejecutar rápidamente consultas SELECT, JOIN, WHERE y ORDER BY, y también proporciona acceso rápido a los datos al realizar operaciones de inserción, actualización y eliminación. Las bases de datos SQL también utilizan índices de varias columnas para optimizar la ejecución de consultas que utilizan varias columnas.

Las bases de datos NoSQL utilizan diferentes tipos de índices, según el modelo específico. MongoDB, que es una base de datos orientada a documentos, utiliza indexación basada en claves, lo que le permite buscar rápidamente valores en los campos del documento. En bases de datos clave-valor como Redis, debe especificar explícitamente qué claves deben indexarse. Este tipo de indexación le permite recuperar rápidamente valores por clave, pero no le permite realizar consultas complejas, limitándose a buscar solo por claves. Las bases de datos de gráficos como Neo4j utilizan índices de gráficos, que brindan acceso rápido a las relaciones entre los nodos de un gráfico.

En general, las bases de datos SQL tienen una indexación más avanzada que las bases de datos NoSQL, lo que proporciona un mejor rendimiento al ejecutar consultas complejas, pero puede ralentizarse al ejecutar consultas simples. En las bases de datos NoSQL, la indexación es específica del modelo y requiere una planificación y ajustes más detallados para lograr el rendimiento requerido.

La confiabilidad y estabilidad de las bases de datos es uno de los aspectos más importantes en su desarrollo y operación. Las bases de datos pueden encontrar diversos problemas como fallos y fallas, por lo que es necesario contar con un sistema estable y confiable que te permitirá recuperarte rápidamente en caso de problemas.

▍ Fiabilidad y estabilidad de las bases de datos.

Las bases de datos SQL y NoSQL tienen diferentes mecanismos para garantizar la confiabilidad y la estabilidad, pero sus métodos dependen de la solución específica y sus requisitos de confiabilidad y seguridad.

Las bases de datos SQL utilizan un modelo transaccional, que le permite mantener la integridad de los datos y proporcionar propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) para tolerancia a fallas y confiabilidad de la base de datos. Las bases de datos SQL también pueden utilizar procesos de copia de seguridad y recuperación para garantizar la integridad de los datos y minimizar las pérdidas en caso de falla.

Las bases de datos NoSQL , que rara vez utilizan modelos transaccionales, suelen utilizar una arquitectura distribuida para mejorar la confiabilidad y la tolerancia a fallas. La agrupación en clústeres y la replicación de datos ayudan a minimizar la probabilidad de pérdida de datos y garantizar la disponibilidad de los datos en caso de que falle un nodo o un nodo.

En comparación, las bases de datos SQL tienen una serie de ventajas sobre NoSQL. Por ejemplo, en SQL puede establecer fácilmente restricciones de acceso a los datos para diferentes usuarios, así como implementar varios mecanismos de autenticación para garantizar la seguridad de los datos. Al mismo tiempo, las bases de datos SQL tienen un mejor soporte transaccional, lo que permite revertir automáticamente los cambios cuando se detectan transacciones problemáticas y, así, mitigar posibles problemas de seguridad.

Por otro lado, las bases de datos NoSQL tienen algunas ventajas de seguridad. Por ejemplo, MongoDB y Couchbase utilizan un modelo orientado a documentos, lo que los hace más inmunes a los ataques de inyección SQL. Las bases de datos NoSQL también utilizan métodos de cifrado de datos, lo que proporciona un mayor nivel de seguridad. Sin embargo, en las bases de datos NoSQL, los desarrolladores deben implementar ellos mismos mecanismos de seguridad, lo que puede generar posibles problemas si el desarrollador no tiene experiencia o no es cuidadoso durante el desarrollo.

▍ Flexibilidad y escalabilidad de SQL y NoSQL

Las bases de datos SQL y NoSQL tienen distintos niveles de flexibilidad y escalabilidad, según la solución específica y sus requisitos de escalabilidad y flexibilidad.

Una de las ventajas de las bases de datos NoSQL es la flexibilidad y escalabilidad. Gracias a su arquitectura descentralizada, pueden escalar horizontalmente fácilmente agregando nuevos servidores y distribuyendo la carga entre ellos. Además, las bases de datos NoSQL no tienen requisitos estrictos para la estructura de datos, y esto le permite cambiar rápidamente los esquemas de datos y agregar nuevos campos sin cambiar a una nueva versión del esquema. Sin embargo, esto puede generar dificultades en el procesamiento de consultas si la estructura de datos no está bien pensada y cambia con demasiada frecuencia.

Las bases de datos SQL , por otro lado, pueden ser más limitadas en cuanto a flexibilidad y escalabilidad de la estructura de datos. Requieren que las estructuras de las tablas y los tipos de datos se definan de antemano, lo que puede complicar el proceso de cambio del esquema en el futuro. Sin embargo, el almacenamiento en caché en bases de datos SQL puede mejorar el rendimiento y realizar un seguimiento más preciso de los cambios, lo que puede ayudar a optimizar el procesamiento de consultas.

Así, las bases de datos NoSQL son más flexibles y escalables, lo que es especialmente importante para grandes proyectos con una gran cantidad de datos, pero también son menos predecibles y menos organizadas, lo que puede generar dificultades de gestión. Las bases de datos SQL tienen más estructura y mejor cumplimiento de la etiqueta ACID, pero son más limitadas en cuanto a flexibilidad y escalabilidad de la estructura de datos, lo que puede ser un problema para proyectos grandes.

▍ Impacto del tipo de base de datos en la implementación de transacciones

Las transacciones son operaciones que se realizan sobre datos en una base de datos y admiten propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad).

ACID es un acrónimo que representa cuatro propiedades básicas de las transacciones en un DBMS:

  1. La atomicidad es una propiedad que garantiza que una transacción se completará en su totalidad o no se completará en absoluto. Si una transacción no se puede completar en su totalidad, se revertirá y la base de datos volverá al estado en el que se encontraba antes de que comenzara la transacción.
  2. La coherencia es una propiedad que significa que una transacción debe llevar la base de datos de un estado coherente a otro estado coherente. Como resultado de la transacción, la base de datos no puede dañarse y los datos deben cumplir con todas las restricciones y reglas de integridad.
  3. El aislamiento es una propiedad que ayuda a evitar resultados impredecibles cuando varias transacciones acceden a los datos al mismo tiempo. La propiedad de aislamiento garantiza que cada transacción se ejecute independientemente de las demás, incluso si operan con los mismos datos.
  4. La durabilidad es una propiedad que garantiza que una vez completada una transacción, los datos se almacenarán en la base de datos y no se perderán ni dañarán si el sistema falla. La transacción debe ejecutarse de tal manera que los cambios realizados en la base de datos se guarden incluso si el sistema falla y es necesario reiniciarlo.

Estas propiedades son necesarias para garantizar la integridad y coherencia de los datos no solo durante el funcionamiento normal de la base de datos, sino también durante fallas del sistema.

Garantizar la transaccionalidad es uno de los aspectos clave de una base de datos que asegura la integridad de los datos y el correcto funcionamiento de las aplicaciones que utilizan estos datos.

Las bases de datos SQL y NoSQL tienen diferentes modelos de soporte de transacciones y sus propios métodos de procesamiento de transacciones.

Las bases de datos SQL suelen utilizar un conjunto de propiedades ACID, lo que significa que las transacciones se ejecutan juntas y que cualquier reversión de transacciones se producirá en todas las conexiones de datos. Esto significa que si la transacción falla, todos los cambios se revertirán y la base de datos volverá a su estado anterior. En las bases de datos SQL, las transacciones se pueden admitir mediante mecanismos de construcciones de lenguaje especiales (por ejemplo, SQL tiene las declaraciones BEGIN TRANSACTION, COMMIT y ROLLBACK).

Por otro lado, las bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra normalmente no utilizan transacciones, ya que se centran en grandes escalas de datos y velocidad de procesamiento en lugar de soportar la transaccionalidad. En cambio, las bases de datos NoSQL utilizan el teorema CAP, que ayuda a decidir entre la coherencia de los datos, la disponibilidad y la tolerancia de la partición. Esto significa que normalmente dan al consumidor la posibilidad de elegir entre coherencia y disponibilidad, y que nuestras aplicaciones pueden elegir qué necesitan más en una situación determinada.

Por tanto, las bases de datos SQL y NoSQL tienen diferentes métodos para implementar transacciones. Las bases de datos SQL se basan en un modelo de soporte de transacciones e incluyen propiedades ACID, mientras que las bases de datos NoSQL no siempre admiten transacciones. En cambio, las bases de datos NoSQL utilizan el teorema CAP para ayudar a los usuarios a decidir entre coherencia y disponibilidad de datos.

▍ Configuración y gestión de bases de datos SQL y NoSQL

Para configurar y administrar bases de datos SQL, las herramientas más comunes son SQL Management Studio (para SQL Server), phpMyAdmin (para MySQL) y pgAdmin (para PostgreSQL). Permiten a los administradores administrar la base de datos, crear y modificar tablas, índices, vistas, procedimientos y activadores, así como establecer derechos de acceso y configurar varios parámetros.

Para configurar y administrar bases de datos NoSQL, las herramientas más comunes son MongoDB Compass, Cassandra Query Language Shell (CQLSH) y Neo4j Browser. Estas herramientas permiten a los administradores administrar la base de datos, crear y modificar colecciones (en el caso de MongoDB) o tablas (en el caso de Cassandra y Neo4j), ejecutar consultas y administrar varios parámetros de configuración.

Las principales diferencias en la configuración y gestión de bases de datos SQL y NoSQL están relacionadas con sus diferentes estructuras. Las bases de datos SQL suelen requerir esquemas de datos más rígidos, lo que puede limitar la flexibilidad de algunas operaciones, como agregar nuevas columnas a una tabla. Las bases de datos NoSQL, por el contrario, suelen proporcionar esquemas más flexibles, lo que le permite crear y modificar rápidamente colecciones o tablas, haciéndolas más escalables y adecuadas para algunos tipos de aplicaciones.

▍ Diferencias

Principales diferencias entre SQL y NoSQL:

  1. Esquema de datos: una base de datos SQL tiene un esquema de datos estricto que define los tipos de datos y las relaciones entre tablas. Las bases de datos NoSQL no tienen un esquema de datos estricto.
  2. Escalabilidad: las bases de datos SQL tienen limitaciones de escalabilidad, lo que puede hacerlas ineficientes a la hora de manejar grandes cantidades de datos. Las bases de datos NoSQL son altamente escalables, por lo que pueden procesar grandes cantidades de datos.
  3. Flexibilidad de consultas: SQL tiene un lenguaje de consulta muy potente, lo que lo convierte en la mejor opción para consultas complejas que involucran una gran cantidad de tablas. Por otro lado, NoSQL tiene un lenguaje de consulta simple que es muy adecuado para consultas que involucran grandes cantidades de datos.
  4. Velocidad de procesamiento: aunque SQL es generalmente más lento que NoSQL, su potente lenguaje de consulta le permite procesar rápidamente consultas complejas. Por otro lado, NoSQL trabaja muy rápidamente con datos no estructurados en grandes volúmenes.

Funciones SQL:

  • Las bases de datos SQL tienen un formato de almacenamiento de datos estrictamente definido, lo que las convierte en la opción más adecuada para representar datos vinculados complejos;
  • SQL tiene un poderoso lenguaje de consulta que le permite manejar consultas complejas;
  • Las bases de datos SQL tienden a ser costosas de mantener y configurar.

Funciones NoSQL:

  • Las bases de datos NoSQL almacenan datos en forma de documentos, lo que las convierte en la mejor opción para almacenar datos no estructurados, como redes sociales y datos de blogs;
  • NoSQL tiene un lenguaje de consulta simple que le permite procesar rápidamente consultas sobre grandes volúmenes de datos no estructurados;
  • Las bases de datos NoSQL le permiten escalar y expandir su base de datos más rápido.

▍ Conclusión

En general, las bases de datos SQL y NoSQL tienen ventajas y desventajas únicas según el tipo de datos que intentamos almacenar y procesar. Las bases de datos SQL son generalmente buenas para almacenar datos estructurados, mientras que NoSQL es mejor para datos no estructurados. Pero, en última instancia, la elección de la base de datos depende de los requisitos específicos del proyecto.

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

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