Las bases de datos se usan para almacenar información.

Luego esa información (datos) la podemos relacionar entre sí. Podemos definir una estructura. Y realizar operaciones, análisis, transmisiones, etc.

Se dividen en 2 tipos de bases de datos principalmente: SQL vs NoSQL.

SQL (Structured Query Language)

Estructura: Las tablas son fijas y no flexibles. Si surge la necesidad de pequeños cambios hay que cambiar mucho. Y si hay uno de esos cambios, al faltar datos hay poner a null si está vacío  el campo, lo que luego al ejecutar consultas es peligroso.

Relaciones: Agrupas los datos en tablas y luego creas relaciones entre ellas. Así ahorras y no repite datos, simplemente es como si señalaras donde buscar la información.

Escalabilidad: Se vuelve más lento cuantas más columnas tiene. Acaba consumiendo gran cantidad de recursos. Escalabilidad vertical (hacia arriba): Necesitas añadir más recursos a 1 servidor.

Ejemplos de bases de datos SQL: MySQL, PostgreSQL.

NoSQL (Not only Structured Query Language)

Estructura: Flexible en formato JSON.

Relaciones: No relacionales. Usa objetos para representar los datos. Puede dar lugar a repetición. Puedes dividir en trozos y hacer referencias, pero no son tan eficientes.

Escalabilidad: Distribuido. Escalabilidad horizontal: Se basa en añadir más servidores para que trabajen como 1 solo. Permite añadir ilimitados servidores.

Ejemplos de bases de datos NoSQL: MongoDB, Redis.

Tipos de bases NoSQL

Tal y como ya sabes, las bases NoSQL son de gran utilidad para almacenar datos no estructurados. Los cuales están creciendo constantemente con gran rapidez aún más que los datos estructurados ya existentes desde siempre en el mercado. Por ello, no se van a ajustar a los “esquemas relacionales” ni a los tipos establecidos.

Se han creado diversas variedades de bases de datos NoSQL para que de esta forma puedan soportar necesidades específicas y casos de uso únicos. Estos se dividen en cuatro categorías principales que son las siguientes:

Base de datos de valores clave

Son de gran utilidad y hacen énfasis en su simplicidad. Además, pueden acelerar una aplicación que admita el procesamiento de alta velocidad de escritura y lectura de datos no transaccionales.

También la aplicación controla totalmente lo que almacena el valor, convirtiéndolo así en un modelo NoSQL más flexible.

Bases de datos de documentos

Estas bases usualmente tienden a almacenar documentos (XML, JSON, y BSON). Estos suelen ser similares a los “bbdd” de valores clave, pero en esta oportunidad un valor va a ser un solo documento donde se almacenarán los datos con una clave específica.

Bases de columnas anchas

Estas bases son aquellas que almacenan los datos en tablas con columnas y filas. Estas se parecen a las bbdd relacionales, pero debes tener en cuenta que los nombres y los formatos de las columnas pueden variar de fila a fila.

Bases de datos grafos

Como su nombre lo indica, usa estructuras de grafos para coleccionar, almacenar y consultar relaciones. Además, facilitan una proximidad libre de índice, de esta forma los elementos adyacentes se unirán entre ellos sin necesidad de utilizar el índice.

¿Es mejor NoSQL que SQL?

Entre estas bases de datos existen grandes diferencias y algunas similitudes con respecto a SQL vs NoSQL. Pero, ¿es mejor una mejor que la otra? Son muchos los factores que van a determinar cuál es mejor que cuál, pero algunos de estos factores son los siguientes.

Las bases de datos NoSQL en cuanto a su rendimiento es mayor que el de la SQL, ya que necesitan menos recursos de hardware.

En cuanto a que tan fiables son las bases de datos relacionales SQL, se dice que son más fiables que las NoSQL por el hecho de que si un proceso cuenta con algún error no se va a llevar a cabo.

En sí ambas bases de datos son buenas, basándonos en los factores a analizar, ambas son perfectas dependiendo del uso que se le vaya a dar. Hay tareas en las que una base de datos NoSQL es perfecta, pero una SQL no sirve. Y justo lo contrario también, el típico NoSQL vs SQL. Así que no hay una mejor que la otra, ya ambas cuentan con funciones específicas.

¿Es más sencillo NoSQL que SQL?

Si ponemos ambas bases una frente a la otra, es decir, las bases de datos relacionales vs las bases de datos no relacionales para ver cuál de ellas es más sencilla, podemos decir que sería la SQL.

Ya que esta base emplea estructuras más sencillas en comparación con la base de datos no relacionales (NoSQL) por lo cual la base de datos relacionales vs bases no relaciones, cuentan con una estructura más sencilla.

¿Va a reemplazar NoSQL a SQL?

Entre las bases de datos SQL vs NoSQL, la base de datos NoSQL no relacional no ha llegado para reemplazar a la base de datos SQL.

Ya que esta es simplemente un nuevo modelo diferente, el cual va a ofrecerte soluciones y ventajas a problemas con los que puede contar las bases de datos relacionales, es decir, puede llegar una a complementar la otra.

Resumen

  • SQL: Puedes guardar datos estructurados como inventarios con muchas relaciones.
  • NoSQL: Para pocas relaciones como una página web que utilice un Array de objetos. Mejor pocos o solamente 1 usuario con muchos posts.
SQL NoSQL
Más estable y con más documentación por antigüedad (desde 1995) Es más nuevo y recibe más cambios
Estructura en tablas Estructura en documentos
Esquema fijo. Por el tipo de datos y las columnas a usar Estructura flexible a cambios
Bueno en las relaciones No bueno con muchas o complejas relaciones
Escalable vertical Escalable horizontal