Una solución de gestión de bases de datos puede ayudar a los usuarios a almacenar datos, descubrir relaciones y hacer crecer sus negocios. Para los programadores y profesionales de la tecnología, la forma de almacenar los datos viene determinada por las necesidades de su empresa, los tipos de datos que utilizan y sus requisitos de acceso únicos. Las bases de datos relacionales pueden no ser capaces de modelar para las empresas que las han superado. Las bases de datos NoSQL, por tanto, pueden ser una potente solución.
En este artículo, explicamos qué es una base de datos NoSQL, enumeramos sus tipos más comunes, describimos los usos más habituales de las aplicaciones NoSQL y ofrecemos algunas ventajas de la gestión de datos mediante estos sistemas.
¿Qué es una base de datos NoSQL?
Las bases de datos NoSQL se utilizan para gestionar, almacenar, organizar, consultar y comprender datos en la programación informática. Las bases de datos NoSQL no son bases de datos relacionales, por lo que tienen estructuras no lineales y no pueden consultarse mediante SQL, un lenguaje de programación común. Entre sus ventajas están la escalabilidad y la accesibilidad en todo el mundo, que son especialmente importantes para las aplicaciones en la nube. Cuando una empresa está operando con aplicaciones empresariales, las bases de datos NoSQL pueden ofrecer una variedad de beneficios.
Relacionado: ¿Cuáles son los diferentes tipos de bases de datos?
NoSQL vs. RDBMS
Los sistemas de gestión de bases de datos NoSQL se diferencian de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) como SQL porque responden a diferentes requisitos de aplicación y casos de uso. Es posible que las empresas tengan que utilizar una combinación de sistemas para satisfacer las necesidades de sus distintos objetivos empresariales. A continuación se exponen algunas diferencias clave entre ambos sistemas:
Flexibilidad
En la mayoría de las bases de datos relacionales, los datos existen en tablas que los programadores pueden consultar para determinar las relaciones. Los usuarios tienen que predefinir cada relación antes de introducir sus datos en una tabla. Aunque esto puede convertirla en una solución eficaz de almacenamiento y gestión, no siempre puede acomodar todo tipo de datos.
En cambio, las bases de datos no relacionales o NoSQL no están basadas en esquemas. Esto significa que no utilizan una tabla de esquema para describir los elementos individuales presentes en la base de datos y no tienen que ser actualizados cada vez que hay un cambio en el tipo de datos. Dependiendo de las necesidades de una empresa, esto puede hacer que sean más flexibles y una opción más apropiada para ciertos tipos de almacenamiento de datos.
Escalabilidad
Otra diferencia clave entre los dos métodos de almacenamiento de datos es su escalabilidad. Aunque tanto las bases de datos SQL como las NoSQL son escalables, las bases de datos SQL escalan verticalmente. Esto significa que, para aumentar la capacidad del sistema de bases de datos, las empresas tienen que añadir más potencia mediante la adición de unidades centrales de procesamiento (CPU) y memoria de acceso aleatorio (RAM) a su máquina actual. Esto puede suponer un coste adicional y obligar a las empresas a idear soluciones de almacenamiento físico adicionales.
En cambio, las bases de datos NoSQL escalan horizontalmente. Con el escalado horizontal, los usuarios dividen los datos entre los nodos. Añadir nodos adicionales reduce la carga de cada uno y puede aumentar la fiabilidad de todo el sistema. Mientras que el escalado vertical puede encontrar límites basados en la capacidad de una sola máquina, el escalado horizontal ofrece la opción de añadir más máquinas en múltiples ubicaciones. De este modo, las bases de datos NoSQL pueden ofrecer soluciones útiles a las empresas de gran envergadura que necesitan acceder a los datos de forma global, seguir siendo flexibles en sus estrategias o escalar rápidamente sin mucho tiempo de inactividad.
Relacionado: NoSQL vs. SQL: ¿Cuál es la diferencia?
Organización
Otra diferencia entre los dos tipos de bases de datos radica en cómo organizan la información. La mayoría de las bases de datos SQL utilizan tablas para almacenar y organizar los datos. Muchas bases de datos NoSQL se basan en documentos, aunque también pueden incluir gráficos, pares clave-valor o columnas. Los sistemas de organización que utilizan las empresas suelen ser importantes a medida que la empresa crece, y las bases de datos no relacionales pueden ofrecer optimizaciones de rendimiento cuando se escalan. Esto se debe a que a menudo utilizan menos memoria, pueden superar rápidamente los fallos puntuales y pueden adaptarse mejor a las necesidades modernas, como los requisitos de programación basados en la nube u orientados a objetos.
Tipos de bases de datos NoSQL
Existen cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL. El tipo que elijan los programadores puede depender de sus necesidades empresariales, del tipo de datos que almacenen y de los métodos que utilicen para recuperar información de su base de datos. Los cuatro tipos más utilizados son:
Valor clave
Un almacén de valores clave, o base de datos de valores clave, puede ofrecer a los usuarios flexibilidad frente a los modelos tradicionales de bases de datos relacionales debido a sus reducidas necesidades de almacenamiento. Esto se debe, en parte, a que no utilizan parámetros de entrada ni marcadores de posición para representar valores opcionales, como hacen la mayoría de las bases de datos SQL. Los almacenes de clave-valor contienen matrices asociativas y diccionarios, que son tipos de datos abstractos. Estos tipos de datos funcionan por pares, lo que hace que cada clave de la base de datos sea única.
Columna ancha
Al igual que las bases de datos relacionales, los almacenes de columnas anchas, o bases de datos de columnas anchas, utilizan columnas, filas y tablas, pero, a diferencia de las bases de datos relacionales, los nombres y formatos de las columnas no tienen que ser los mismos en todas las filas. Son una subclase bidimensional de un almacén de valores clave. Cassandra y Bigtable son dos tipos comunes de bases de datos de columnas anchas.
Relacionado: Modelado de Datos Cassandra: Qué es y cómo utilizarlo
Orientación a los documentos
También llamada almacén de documentos, una base de datos orientada a documentos mantiene la información en un formato de documento. Los datos del documento están semiestructurados, y la construcción interna del documento dicta cómo se extraen los metadatos, que proporcionan información adicional sobre los datos del documento. Se pueden codificar los documentos con diferentes sistemas, como JSON, XML e incluso algunos formatos binarios, como BSON.
Gráfico
Las bases de datos de gráficos son como los almacenes de documentos, pero el formato de gráfico puede facilitar la visualización de la relación entre los puntos de datos. Las bases de datos de grafos están formadas por vértices, llamados nodos, y aristas, y las aristas representan las relaciones entre los nodos. Pueden ser un recurso útil para almacenar datos interconectados, y a menudo facilitan la visualización de las relaciones y la consulta de los datos más que algunos de los otros modelos de bases de datos NoSQL. También se pueden utilizar los gráficos para enlazar documentos y navegar entre bases de datos rápidamente.
Relacionado: Preguntas comunes de la entrevista sobre uniones SQL
Usos de NoSQL
Las empresas pueden utilizar las bases de datos NoSQL para diversos casos de uso. Normalmente, las emplean cuando las bases de datos SQL no pueden satisfacer todas sus necesidades empresariales, pero a menudo utilizan tanto SQL como NoSQL en sus operaciones.
He aquí algunos casos en los que una base de datos NoSQL puede ofrecer más valor a los usuarios:
-
Proyectos rápidos: Las empresas que utilizan técnicas de desarrollo ágil pueden usar bases de datos NoSQL para ayudar con los sprints, los empujes de código y las iteraciones rápidas. Los modelos NoSQL pueden darles más control sobre la estructura de sus datos y facilitar tiempos de entrega más rápidos.
-
Múltiples formularios de datos: Dado que las bases de datos NoSQL pueden soportar múltiples formas de datos en un solo documento, pueden ser una buena opción para las empresas que almacenan muchos tipos de datos a la vez.
-
Almacenamiento de grandes cantidades de datos: Las operaciones a gran escala, incluidas las globales, pueden beneficiarse del escalado horizontal de NoSQL. La dispersión de los datos entre los nodos en lugar de depender de una sola máquina puede mantener los datos accesibles, con un alto nivel de funcionamiento y menos susceptibles de sufrir fallos a gran escala como resultado de un único fallo.
-
Alto tráfico: Las empresas que desarrollan sitios con mucho tráfico podrían utilizar bases de datos NoSQL en sus operaciones porque no requieren tiempo de inactividad ni experimentan una disminución del rendimiento si hay que ajustar un solo aspecto del sistema.
Relacionado: Redacción de currículos técnicos: Consejos y ejemplos
Ventajas de NoSQL
Estas son algunas de las ventajas de utilizar NoSQL:
-
Compatible: La mayoría de las bases de datos NoSQL son compatibles con las aplicaciones basadas en la nube y las técnicas de desarrollo ágil.
-
Escalable: NoSQL puede ser más fácil de escalar, ofreciendo mayores niveles de rendimiento a las empresas grandes o de rápido crecimiento. Esto lo convierte en una gran opción para las grandes empresas que gestionan enormes cantidades de datos y que también necesitan ofrecer experiencias de usuario personalizadas y de alta calidad.
-
Accesible: Otra ventaja de NoSQL es su accesibilidad. Miles de millones de usuarios pueden acceder a los datos a nivel mundial.
-
Adaptable: Las soluciones de datos NoSQL surgieron para responder a las necesidades que las bases de datos SQL no podían satisfacer. Pueden ser una gran opción para las empresas que han superado el modelado de bases de datos relacionales o que tienen casos de uso únicos.
-
Acomodar: Una ventaja añadida de las bases de datos NoSQL es su capacidad para acomodar múltiples tipos de datos. A diferencia de las bases de datos SQL, no necesitan ser desmontadas cuando la estructura de sus datos cambia.