La mayoría de las bases de datos se clasifican como relacionales o no relacionales. Las bases de datos no relacionales también se conocen como "NoSQL", que significa Not Only SQL, y la diferencia clave entre ellas es cómo almacenan la información. Una base de datos no relacional almacena datos en un formato no tabular y es más versátil que los diseños típicos de bases de datos relacionales basados en SQL. No se adhiere al modelo relacional típico proporcionado por los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Aquí, comprenderá cómo funciona una base de datos no relacional con ejemplos, así como los diferentes tipos.
¿Qué es una base de datos no relacional?
Las bases de datos no relacionales (también conocidas como bases de datos NoSQL) se diferencian de las bases de datos relacionales estándar en que sus datos se almacenan en un formato no tabular. Un documento puede ser bastante completo y al mismo tiempo incluir una variedad de diferentes tipos de información en varios formatos. Las bases de datos no relacionales son mucho más flexibles que las bases de datos relacionales debido a su capacidad para ingerir y organizar muchos tipos de información al mismo tiempo.
Las bases de datos no relacionales se utilizan con frecuencia para organizar grandes cantidades de datos complicados y diversos. Una tienda grande, por ejemplo, puede tener una base de datos donde cada cliente tiene su propio documento con toda su información, desde el nombre y la dirección hasta el historial de pedidos y la información de la tarjeta de crédito. A pesar de sus diferentes formatos, toda esta información se puede guardar en un mismo documento.
Las bases de datos no relacionales suelen ser más rápidas, ya que una consulta no tiene que examinar varias tablas para obtener una respuesta, como suelen hacer las bases de datos relacionales. Por lo tanto, las bases de datos no relacionales son adecuadas para almacenar datos que cambian rápidamente o para aplicaciones que manejan una amplia gama de tipos de datos. Se pueden usar para admitir aplicaciones de rápido desarrollo que requieren una base de datos dinámica que pueda cambiar rápidamente y acomodar enormes cantidades de datos complicados y no estructurados.
Al comenzar un proyecto, evalúe las diferencias entre una base de datos relacional y no relacional para obtener un mejor conocimiento de la mejor solución para el proyecto. También puede pensar en distintas aplicaciones para ambos y cuándo elegiría uno sobre el otro.
Tipos de base de datos no relacional
El término "base de datos no relacional" en realidad se refiere a cuatro tipos distintos de bases de datos. Los cuatro tipos son los siguientes:
#1. Base de datos de gráficos
Cada pieza de datos se mantiene como un nodo, y las relaciones entre los nodos, conocidas como bordes, son igualmente importantes. Las bases de datos de gráficos son particularmente adecuadas para evaluar un gran volumen de puntos de datos aparentemente desconectados y descubrir los vínculos entre esos puntos. Algunas aplicaciones incluyen firmas financieras que necesitan detectar fraudes, profesionales de la salud que necesitan comprender mejor la progresión de la enfermedad y, por supuesto, redes sociales que necesitan administrar las interacciones de los usuarios.
#2. Almacén de valor clave
Cada elemento de datos tiene una clave distinta que corresponde a algún valor. La estructura de esta base de datos es conceptualmente bastante similar a un objeto de Javascript o un diccionario de Python. Las bases de datos de valores clave suelen ser bastante rápidas; los usamos para almacenar datos que probablemente sean bastante diversos y que carezcan de cualquier tipo de esquema. Debido a que las bases de datos de clave-valor tienen una latencia tan baja, son ideales para el almacenamiento en caché, la cola de mensajes y la administración de perfiles de usuario, por mencionar algunas aplicaciones. Las bases de datos clave-valor populares incluyen Redis y Amazon DynamoDB.
#3. Tienda orientada a documentos
Las bases de datos de documentos son probablemente las más versátiles de estas cuatro. Cada dato se guarda como un documento, normalmente en formato JSON, con las claves disponibles para realizar consultas. Cada documento puede tener una forma única. Además, cada documento puede tener una estructura distinta, pero también existe la oportunidad de formar colecciones de documentos. Estas colecciones se pueden estructurar jerárquicamente, lo que permite realizar consultas relacionales sin sacrificar la flexibilidad.
Las bases de datos de documentos se utilizan en una variedad de contextos, incluidos los carritos de compras en línea, los juegos y la administración de contenido. Las bases de datos orientadas a documentos como MongoDB y Amazon DynamoDB son ejemplos bien conocidos. Debido a que Amazon DynamoDB es un híbrido, se clasifica como una base de datos orientada a documentos y clave-valor.
#4. Base de datos de columna ancha
Cada punto de datos se guarda en una estructura similar a una tabla. Las bases de datos relacionales son las más similares a las bases de datos de columna ancha. Sin embargo, los datos pueden no estar estructurados y no necesitan seguir un esquema estricto. Las bases de datos de columna ancha son un cruce entre una clave-valor y una base de datos relacional. A cada elemento de datos se le asigna una clave única que corresponde a un conjunto de tipos de columna que pueden diferir de una fila a otra.
Cuando hay una gran cantidad de puntos de datos con diversos tipos de columnas, normalmente se utiliza esta forma de base de datos. Los registros de un dispositivo IoT, por ejemplo, contendrán entradas frecuentes pero potencialmente varios tipos de datos. Cassandra y HBase son alternativas destacadas de bases de datos de columna ancha.
Las ventajas de usar una base de datos no relacional
Las aplicaciones actuales capturan y almacenan cantidades masivas de datos de clientes y usuarios cada vez más complicados. Por supuesto, el valor de estos datos para las empresas radica en su potencial analítico. El uso de una base de datos no relacional puede revelar patrones y valor incluso en cantidades masivas de datos dispares.
Las bases de datos no relacionales tienen varias ventajas, entre ellas:
#1. Organización de conjuntos de datos masivos
Las bases de datos no relacionales, en la era de Big Data, no solo pueden almacenar grandes cantidades de información, sino que también pueden consultar grandes conjuntos de datos con facilidad. Las bases de datos no relacionales tienen ventajas significativas en términos de escala y velocidad.
#2. Extensión de base de datos adaptable
Los datos no son fijos. A medida que se recopilan más datos, una base de datos no relacional puede absorber estos nuevos puntos de datos, enriqueciendo la base de datos existente con nuevos niveles de granularidad, incluso si no se adaptan a los tipos de datos de los datos existentes anteriormente.
#3. Varias estructuras de datos
Los datos recopilados de los usuarios hoy en día toman muchas formas, desde números y cadenas hasta material de fotos y videos e historial de mensajes. Una base de datos debe poder almacenar estos variados formatos de información, comprender sus relaciones y realizar consultas detalladas. Las bases de datos no relacionales pueden combinar diferentes tipos de información en un mismo documento independientemente del formato en el que se almacene.
#4. Apto para la nube
Una base de datos no relacional puede ser extremadamente grande. Y, debido a que pueden desarrollarse exponencialmente en algunas situaciones, requieren un entorno de hospedaje que pueda crecer y expandirse con ellos. Debido a su escalabilidad inherente, la nube es un hogar adecuado para las bases de datos no relacionales.
¿Cuál es la diferencia entre una base de datos relacional y una base de datos no relacional?
Para comprender mejor qué es una base de datos no relacional, primero defina una base de datos relacional. Las bases de datos relacionales son un tipo de almacenamiento de datos que requiere que cada elemento de datos se organice de una manera específica (generalmente usando tablas, como en nuestra hoja de cálculo de helado hipotética anterior). Cada dato es similar a una fila en una hoja de cálculo, donde definimos los tipos de columna con anticipación y normalizamos los datos, de modo que cada fila tenga una entrada o un valor nulo para cada columna.
Cada tipo de datos en una base de datos relacional requiere su propia tabla. Un hotel, por ejemplo, tendría una mesa para invitados y otra para reservas. Cada entrada en la tabla de invitados contendría un conjunto idéntico de propiedades, como guest_ID, nombre y dirección. Mientras tanto, cada registro de reserva en la tabla tendría los atributos ID, stay_date e guest_id.
Vale la pena señalar que la propiedad final de la tabla de reservas (guest_id) es en realidad una referencia a una fila en la base de datos de invitados. Este tipo de enlace entre datos en varias tablas es la forma en que podemos conectar tipos de datos diferentes. SQL (lenguaje de consulta estructurado) funciona en bases de datos relacionales debido a este tipo de relaciones, así como a la arquitectura de tablas inflexible.
Si el hotel quisiera conocer todas las reservas que tenía un visitante específico, la búsqueda requeriría acceso a ambas tablas. Una base de datos no relacional, por otro lado, puede contener todos los datos relacionados con un huésped (incluidas las reservas) en una sola entrada, lo que hace que las búsquedas sean más rápidas en muchas circunstancias.
Cuándo usar una base de datos no relacional
Si sus sistemas requieren alguno de los siguientes, debe considerar una base de datos no relacional:
# 1. Sencillez
Las bases de datos relacionales son una colección de filas y tablas que deben ensamblarse para atender una consulta. Al necesitar juntar tablas de nodos separados, agrega una nueva capa de complejidad a su clúster de datos distribuidos. Esto aumenta la latencia, reduce el rendimiento y hace que el sistema sea más complejo.
Las bases de datos no relacionales contienen toda la información que necesita en un solo documento, con enlaces a fragmentos de información específicos. Esto elimina una capa de complejidad, así como una cantidad significativa de retraso y rendimiento, lo que hace que los datos distribuidos sean muy sencillos.
#2. Disponibilidad y escalabilidad
La capacidad de agregar y eliminar nodos a pedido es una de las ventajas de una red de datos distribuida. Esto se hace automáticamente en plataformas en la nube. Cuando necesite más, el sistema construirá un nuevo nodo, replicará los datos en él y tendrá una caja registradora adicional para acomodar sus líneas en expansión.
Al mismo tiempo, sus datos deben estar operativos el 99.999 % del tiempo. Con la conmutación por error de asignación, puede activar inmediatamente un nodo de reemplazo si uno falla, mientras mantiene constante la cantidad de puntos de servicio. Esto salvaguarda el rendimiento, lo mantiene abierto las 24 horas del día y hace que el consumidor esté muy contento.
#3. Rendimiento de los ciclos de liberación rápida
La estructura de la base de datos podría ser uno de los obstáculos más importantes para su próximo lanzamiento. Debe configurarlo al comienzo de su proyecto cuando sepa menos sobre sus requisitos. Cambiar los cimientos de sus datos requiere la misma cantidad de tiempo y esfuerzo que cambiar los cimientos de un edificio. Esto podría poner fin a su futuro proyecto.
Un modelo de datos sin esquema proporciona la mayor flexibilidad. Puede comenzar a usar su base de datos inmediatamente y pasar a la siguiente versión mucho más rápido.
#4. Arquitectura de aplicaciones dinámicas
Las bases de datos no relacionales brindan un soporte perfecto para documentos, valores clave, contadores, series temporales, gráficos y otros modelos. Esto le permite recopilar datos de cualquier manera que necesite. Puede usar un documento para realizar pedidos, un gráfico para recomendar productos o contenido y una serie temporal para recopilar datos de IoT. Esta adaptabilidad es ideal para un diseño de microservicio o simplemente para adaptar su aplicación a sus requisitos de datos.
#5. Coherencia de datos ACID
El elemento Marquis de las bases de datos relacionales es garantías totalmente transaccionales. ¿Cómo puede aprovechar lo que ofrecen las bases de datos no relacionales si no puede confiar en los datos? Los datos comprometidos pueden descartar todos los agregados, lo que hace que las métricas en las que confía sean incorrectas y que los juicios que haga en función de esa información sean peligrosos.
Las bases de datos no relacionales de ACID proporcionan todo excepto el fregadero de la cocina. ..y eso también! El objetivo es garantizar que disfrutar de ACID no reste valor a su rendimiento. Solo las bases de datos no relacionales más elitistas son capaces.
¿Es SQL una base de datos no relacional?
No, SQL no es una base de datos no relacional.
¿Es MYSQL una base de datos o no relacional?
No, MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en SQL.
¿MongoDB es una base de datos no relacional?
Sí, MongoDB es una base de datos de documentos no relacionales que puede almacenar datos en formato JSON.
¿Debo usar NoSQL o SQL?
Las bases de datos SQL son más adecuadas para datos estructurados, mientras que las bases de datos NoSQL pueden manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Como resultado, las bases de datos NoSQL carecen de un esquema predefinido y, en su lugar, emplean estructuras más flexibles para adaptarse a sus tipos de datos.
En conclusión,
Un elemento de datos almacenados en una base de datos no relacional puede tener diferentes campos o atributos que los datos que se encuentran junto a él en la misma base de datos. Si imagina una hoja de cálculo de sabor de helado, sabe que cada fila aparecerá aproximadamente igual. Habrá columnas para el nombre del sabor del helado, la marca, los ingredientes, etc. Cada fila de la hoja de cálculo incluirá un valor para una de estas columnas.
Una base de datos no relacional no tiene que adoptar esta forma. Una entrada de sabor de helado podría incluir información sobre su receta premiada, otra podría incluir una lista de celebridades que han dicho que ese sabor es su favorito y una tercera podría incluir notas de cata. En resumen, almacenar datos en una base de datos no relacional brinda mucha más libertad.
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Referencias
