¿Cómo abordas el procesamiento de datos? ¿Qué aspectos son dignos de una consideración especial? Encuentra la diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales para tomar decisiones informadas y aprende cómo elegir una base de datos en función de las necesidades de tu proyecto.
¿Qué es una base de datos relacional vs no relacional?
Esa es obviamente la primera pregunta a abordar cuando se elige una base de datos para tu proyecto. Conocer la diferencia entre bases de datos relacionales y no relacionales ayuda a ser más específico con tus requerimientos y a aprovechar las soluciones correctas.
En uso por décadas, las bases de datos han experimentado muchos cambios y avances. Pero al mismo tiempo, la mayoría de los representantes pueden referirse a uno u otro tipo. Cada equipo comúnmente enfrenta la elección entre una base de datos no relacional y relacional. Vamos a cubrir las características mayores de cada solución para tomar decisiones más informadas. Y, por supuesto, comenzaremos la comparación de bases de datos relacionales vs no relacionales con definiciones.
- Las bases de datos relacionales se utilizan para almacenar datos de una manera estructurada basada en tablas. Todos los datos permanecen accesibles fácilmente, enlazados y relacionados para apoyar las relaciones.
- Las bases de datos no relacionales funcionan de manera completamente diferente para almacenar datos semi-estructurados. No aplican una estructura rígida, introduciendo así esquemas más dinámicos para el procesamiento de datos no estructurados.
Explicado de la forma más sencilla posible, las bases de datos se diversifican por estructuras de datos. Las soluciones relacionales se centran en esquemas predefinidos para definir y manipular los datos. En comparación, las no relacionales son conocidas por su mayor flexibilidad, ya que pueden procesar cualquier tipo de datos sin modificar la arquitectura.
La característica distintiva de una base de datos relacional es que siempre almacena los datos en tablas mediante filas y columnas. Por lo tanto, admite una forma directa e intuitiva de mostrar los datos. Al mismo tiempo, permite a los equipos formar relaciones basadas en entidades específicas. La mayoría de las bases de datos relacionales utilizan el lenguaje de consulta estructurado (Structured Query Language), por lo que suelen denominarse bases de datos SQL.
Se cree que las bases de datos no relacionales son una alternativa viable, ya que no todos los datos pueden almacenarse en formato tabular. Este tipo abarca todos los tipos de bases de datos que no pueden seguir la estructura relacional y la sintaxis SQL tradicional. Esto no significa que no apliquen el lenguaje SQL. Es más, la mayoría de ellas utilizan tanto SQL como UnQL (Unstructured Query Language). Por lo tanto, este tipo también puede denominarse bases de datos NoSQL (no sólo SQL).
Si las bases de datos SQL pertenecen a la categoría basada en tablas, las bases de datos NoSQL pueden dividirse en varias categorías. Los tipos más comunes de bases de datos NoSQL incluyen:
- Bases de datos de documentos recogen, procesan y recuperan datos como documentos de tipo JSON.
- Tiendas clave-valor organizan los datos en un formato clave-valor donde las claves sirven como identificadores únicos.
- Bases de datos de grafos son plataformas de propósito único para crear y manipular grafos donde los datos se presentan en forma de nodos, aristas y propiedades.
- Tiendas de columnas anchas organizan datos en columnas flexibles que se extienden entre nodos de base de datos y varios servidores. Apoya la variable de formato de columna independientemente de la fila en la misma tabla.
En cuanto a las diferencias entre bases de datos relacionales y no relacionales, los equipos tienen la oportunidad de encontrar soluciones razonables a sus necesidades. Las empresas de hoy en día recopilan y procesan una gran cantidad de datos, incluyendo la manejo de consultas complejas. Los requerimientos de proyecto bien definidos establecen la base para tomar decisiones informadas.
La idea principal es que deben elegir una base de datos que pueda consultar datos eficientemente y apoyar resultados inmediatos. Si el proyecto aprovecha datos estructurados y sigue con compliance ACID, las bases de datos relacionales son una buena opción. Si los datos permanecen no estructurados y no encajan en los criterios predefinidos, es mejor elegir una base de datos no relacional. Así que vamos con otros detalles essentiales que son decisivos para la elección final.
Pros y Contras de las Base de Datos Relacionales vs No Relacionales
Discutiendo la diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales, les gustaría dibujar la atención principal a los principales puntos fuertes y debilidades de estos tipos de bases de datos. Esto les ayuda mucho a los equipos para tomar una decisión y seleccionar una base de datos compatible con los requisitos establecidos. La idea principal es que les permite hacer una investigación completa y permanecer específica para negocios. La selección de base de datos puede ser difícil a primera vista, pero considerando más detalles busca simplificar la decisión final. Así que vamos con los tipos de bases de datos mencionados para encontrar sus pros y contras.
Ventajas de las Base de Datos Relacionales
Cumplimiento de ACID
Las propiedades ACID son características que diferencian una base de datos relacional y la han llevado a una posición dominante en el mercado. Abarcan todos los estándares necesarios para garantizar la confiabilidad de las transacciones dentro de una base de datos.
Sencillez
Debido a su esquema predefinido y estructura simple, la base de datos relacional es una solución bastante directa. No requiere mucho esfuerzo arquitectónico, ya que el equipo utiliza el lenguaje de consulta estructurado.
Precisión de los Datos
En comparación con otros tipos de bases de datos, la precisión de los datos es mayor en las bases de datos relacionales. Se enfoca en prevenir la redundancia de datos, ya que no hay información repetida o duplicada.
Seguridad
El modelo basado en tablas hace que sea más fácil restringir el acceso a datos confidenciales y reduce las posibilidades de errores significativamente.
Inconvenientes de las Base de Datos Relacionales
Escalabilidad
Being vertically scalable, the relational database has a distinct disadvantage: low scalability. Strict consistency requirements restrict horizontal scaling, whereas vertical scaling comes with certain limits and greatly depends on supported hardware.
Flexibilidad
Rigid schemas and constraints could become pros and cons at the same time.
Though it’s easy to interpret the data and identify the relationships, it remains complex to implement changes to the data structure. Relational databases aren’t suitable for huge or unstructured data.
Rendimiento
El rendimiento de la base de datos relacional depende estrechamente de la cantidad de datos, la complejidad de las tablas y su número. Cualquier aumento en estos aspectos conduce a un aumento del tiempo en la realización de consultas.
Ventajas de las Base de Datos No Relacionales
Escalabilidad Horizontal
El manejo de conjuntos de datos grandes se hizo más fácil con la introducción de las bases de datos no relacionales. Además, la escalabilidad horizontal permite a un equipo acoger, administrar y almacenar más datos mientras mantiene costos bajos.
Flexibilidad
Con el esquema de datos flexible y estructura no rígida, las bases de datos no relacionales pueden combinar, procesar y almacenar cualquier tipo de datos. Esto se convierte en una característica distintiva que las diferencia de una base de datos relacional que solo maneja datos estructurados. Las bases de datos no relacionales aplican esquemas dinámicos para datos no estructurados.
Consultas Rápidas
Si las bases de datos relacionales se pueden usar para consultas complejas, las consultas en las bases de datos no relacionales permanecen más rápidas. La principal ventaja es que abarca la manera en que se almacenan los datos inicialmente optimizados para las consultas. Además, las consultas no requieren uniones típicas de los tipos de base de datos relacionales.
Mantenimiento Más Fácil
Las bases de datos no relacionales son más simples y rápidas en su configuración y mantenimiento. Algunas de ellas permiten a los desarrolladores mapear la estructura de datos similar a los lenguajes de programación. Así que apoya un tiempo de desarrollo más rápido y menos errores.
Desventajas de las Base de Datos No Relacionales
Integridad de los Datos
La integridad de los datos depende gran parte en la construcción de relaciones entre los elementos de datos. La falta de métodos de integridad en bases de datos no relacionales podría reducir la confiabilidad, exactitud y complejidad general de los datos. Es responsabilidad de los desarrolladores completar una transferencia de datos exacta y libre de errores de una etapa a otra.
Consistencia
Enfocándonos en la escalabilidad y el rendimiento, la base de datos no relacional opta por problemas de consistencia. No posee mecanismos requeridos para evitar la redundancia de datos y confía en una consistencia eventual. Así que no son tan eficientes para manejar grandes cantidades de datos. Además, cuando las categorías de la base de datos varían, alcanzar todos los casos de uso con una sola base de datos resulta difícil.
Análisis de Datos
En comparación con las bases de datos relacionales versus no relacionales, las segundas tienen menos facilidades para el análisis de datos. Además, generalmente se requiere experiencia en programación para manejar el análisis, incluso para las consultas más simples. También, muchas de ellas carecen de integración con herramientas BI populares.
Cuándo Utilizar Bases de Datos Relacionales vs No Relacionales
En comparación con las bases de datos relacionales versus no relacionales, es importante abordar los casos de uso comunes. Aprender las buenas prácticas del mercado y la experiencia de otros puede proporcionar algunas insights adicionales sobre cómo elegir una base de datos para tu proyecto. Obviamente, una o la otra categoría a menudo se ajusta mejor a ciertas necesidades y requisitos. La tarea del equipo es aprender los detalles, haciendo referencia a los pequeños detalles.
Al mismo tiempo, no encontrarás una distinción estricta en casos de uso. Se han implementado con éxito diferentes tipos de bases de datos para varios tipos de proyectos. Es interesante mencionar que conocer las ventajas y desventajas de las bases de datos relacionales versus no relacionales es imprescindible. La elección informada puede ser respaldada mediante un análisis detallado de las especificaciones del proyecto y la disponibilidad de soluciones. Así que vamos a revisar algunos consejos útiles sobre dónde utilizar bases de datos relacionales versus no relacionales.
Casos de Uso de una Base de Datos Relacional
Datos Altamente Estructurados
Una estructura de datos estable se hace necesaria a menos que el proyecto implique cambios constantes. Es una buena opción utilizar esquemas estrictos, planificados y predecibles para manejar datos distribuidos entre diferentes tablas. Además, esto aumenta el acceso a más herramientas para probar y analizar datos. La naturaleza organizada y específica permite una manipulación y búsqueda de datos más fáciles.
Entorno Seguro y Consistente
Cuando la seguridad y la consistencia son las prioridades más importantes, las equipos necesitan tomar decisiones correctas. Las bases de datos relacionales han sido una solución razonable aquí. Los principios ACID apoyan toda la funcionalidad necesaria para manejar datos debido a las últimas regulaciones de conformidad. Este tipo a menudo es una opción para la salud, fintech, empresas, etc.
Soporte
El amplio apoyo disponible se explica por el tiempo que ha estado en el mercado. A menudo es más rápido encontrar al equipo con el expertise requerido, ya que la mayoría de las bases de datos relacionales siguen principios similares. Además, son más eficientes para integrar datos de otros sistemas y utilizar herramientas adicionales. El equipo tiene más opciones de producto al utilizar este tipo de bases de datos, incluyendo herramientas de inteligencia de negocios.
Casos de Uso de una Base de Datos No Relacional
Grandes Volúmenes de Datos No Estructurados
Una de las razones principales para aplicar una base de datos no relacional es que no todos los datos caben en tablas simples. Por ejemplo, el proyecto necesita una herramienta eficiente para manejar varios tipos de datos como videos, artículos o contenido de redes sociales. Por lo tanto, gran parte de los datos permanecen no estructurados a pesar de que apoyan la escalabilidad horizontal. Ayuda a cubrir la diversidad y aportar cambios adecuados si es necesario.
Entorno de Desarrollo Flexible
Las tasas de acumulación rápidas se explican por la capacidad de recopilar datos rápidamente y fácilmente sin su predefinión. Los datos a menudo no están restringidos a determinados formatos y se pueden procesar posteriormente. Para muchos equipos, una base de datos no relacional es una gran opción, especialmente cuando los requisitos del proyecto no están completamente claros o planean cambios o actualizaciones continuos.
Prioridades de Temporización
El entorno de desarrollo rápido permite una entrega de producto más rápida y fácil. Los enfoques menos metódicos eliminan cualquier planificación previa, preparación, planeación o diseño de las bases de datos no relacionales. Los equipos pueden proceder con el desarrollo inmediato en su lugar. Comúnmente se ajusta a las necesidades de un MVP o algunas entregas de producto urgentes.
Gracias a los muchos tipos de bases de datos diferentes que existen en el mercado, siempre hay un enfoque adecuado para cumplir con las necesidades de los proyectos. Naturalmente, la selección de la base de datos varía de proyecto en proyecto. Además, algunos equipos consideran que es eficiente combinar varias bases de datos para cubrir todos los casos de uso.
Bases de Datos Populares: El Estado Actual del Mercado
La cuestión de cómo elegir una base de datos no se puede responder completamente sin verificar la disponibilidad del mercado. Es un hecho que la selección de la base de datos también se ve afectada por el estado del mercado y la popularidad de ciertas bases de datos. Además, la experiencia exitosa de otros puede convertirse en una buena práctica a seguir. Mientras que el equipo define las especificaciones del proyecto, están listos para proceder aprendiendo más detalles sobre las bases de datos disponibles en el mercado.
Mantenerse al día con las tendencias del mercado permite aumentar la eficiencia de las soluciones utilizadas. El rápido crecimiento del mercado ha traido una gran variedad de bases de datos para adoptar. En la actualidad, el número de bases de datos disponibles ha alcanzado más de 300 bases de datos. Así, de la misma manera que podemos diversificar las bases de datos según los tipos o funcionalidades, es una práctica común clasificarlas según su popularidad.
Al proceder con la comparación entre las bases de datos relacionales y no relacionales, conviene mencionar que ambos tipos de bases de datos han adquirido fuertes posiciones. Basándonos en los resultados de la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow más recientes, veamos las bases de datos más populares.
Bases de Datos Relacionales Populares
MySQL
MySQL es una de las bases de datos relacionales más conocidas. Lanzada en 1995, ha ganado popularidad considerable debido a su funcionalidad y aproximaciones utilizadas. La base de datos de código abierto tiene un gran soporte y es compatible con la mayoría de las bibliotecas y frameworks. Es adecuada para la entrega de soluciones cross-platform, y aunque principalmente se utiliza para consultas SQL, también tiene soporte NoSQL si es requerido.
PostgreSQL
PostgreSQL es otra potente base de datos de objetos relacionales de código abierto, liberada por primera vez en 1996. Una de sus características distintivas es que presenta los datos en la forma de objetos en lugar de filas y columnas. PostgreSQL es altamente extensible, de modo que se ajusta a las necesidades de grandes soluciones de software. No es necesario recompilar la base de datos, ya que los desarrolladores pueden escribir el código en diferentes lenguajes de programación.
SQLite
SQLite es también un sistema de gestión de bases de datos relacionales lanzado en 2000. Obtiene una diferencia distintiva ya que es una base de datos del lado del servidor. Esto a menudo lo hace más rápido ya que las solicitudes son serializadas por el servidor. Además, tiene enlaces a diferentes lenguajes de programación y se utiliza para una variedad de soluciones, incluyendo IoT y sistemas enchufados.
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server es un conocido sistema de gestión de bases de datos relacionales introducido por Microsoft en 1989. Han mejorado sustancialmente la solución con muchas características únicas como personalización, análisis en memoria, integraciones, entre otras. Además, soporta diferentes herramientas de desarrollo y servicios en la nube; sin embargo, solo funciona en servidores basados en Windows.
Base de Datos No Relacionales Populares
MongoDB
MongoDB se clasifica como una solución no relacional, específicamente una base de datos orientada a documentos lanzada en 2009. Permite almacenar diferentes tipos de datos ya que utiliza objetos parecidos a JSON. Esta tecnología ofrece soluciones más rápidas que las relacionales ya que no requiere procesar los datos recolectados. Normalmente permanece sin estructurar y es adecuada para manejar grandes conjuntos de datos.
Redis
Redis es un popular almacén de datos en memoria que también se utiliza como base de datos de clave-valor introducido en 2009. Esta solución no relacional de código abierto emplea estructuras de datos en memoria para apoyar la extensibilidad y el clúster. Permite a equipos almacenar conjuntos de datos grandes sin una estructura compleja. Redis se combina a menudo para aprovechar otras soluciones de almacenamiento de datos ya que puede utilizarse como una capa de caché.
DynamoDB
DynamoDB es una base de datos no relacional que Amazon presentó en 2012. El enfoque tecnológico abarca el soporte de estructuras de datos, documentos y servicios en la nube de clave-valor. La alta escalabilidad y rendimiento siguen siendo las principales ventajas de elegir esta base de datos, ya que permite ejecutar aplicaciones de alto rendimiento a cualquier escala.
Debido a la buena funcionalidad y ser los primeros en el mercado, las soluciones relacionales aún obtienen una cuota de mercado considerable. En efecto, la introducción de nuevos representantes hace que todos refuerzen las approches disponibles y continúen avanzando con nuevas soluciones.
Cómo elegir una base de datos: bases de datos relacionales vs no relacionales
Recopilar todos los detalles vitales sobre diferentes tipos de bases de datos resulta necesario para hacer una buena elección. Con los requisitos del proyecto bien definidos, el equipo busca una base de datos que se adecue a sus necesidades y soporte la eficiencia de la solución. Lo importante es que ambos tipos de bases de datos son opciones viables. La conciencia de las diferencias principales resulta muy útil para su selección.
| Databases | Relational | Non-relational |
| Language | Structured Query Language (SQL) | Structured Query Language (SQL), Unstructured Query Language (UnQL) |
| Data schema | Predefined schemas | Dynamic schemas |
| Database categories | Table-based | Document, key-value, graph, and wide-column stores |
| Scalability | Vertical scalability | Horizontal scalability |
| Performance | Low | High |
| Security | High | Less secure |
| Complex queries | Used | Not used |
| Base properties | ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) transaction supported | Follows CAP (consistency, availability, partition tolerance) theorem |
| Online processing | Used for OLTP | Used for OLAP |
| Hierarchical data storage | Not suitable | Best suitable |
| Usage | Better for multi-row transactions | Better for unstructured data like documents or JSON |
No hay una mala opción; se trata más de la oportunidad de cumplir mejor los requisitos y obtener más resultados. Tomando en consideración los aspectos mencionados anteriormente, también hemos decidido enfocarnos en los aspectos clave de cómo elegir una base de datos.
Esquema de datos
La principal diferencia entre las bases de datos no relacionales y relacionales sigue siendo el esquema de datos aplicado. Si las soluciones relacionales utilizan esquemas predefinidos y trabajan con datos estructurados, las no relacionales aplican esquemas flexibles para procesar datos no estructurados de diversas maneras. Es importante recordar que este factor a menudo explica otras especificaciones distintas de la selección de la base de datos.
Estructura de Datos
La estructura ayuda a localizar y acceder a los datos. Si el equipo elige la arquitectura relacional, proceden con la estructura basada en tablas. El formato tabular se enfoca en enlazar y relacionar basándonos en datos comunes. Las soluciones no relacionales pueden diferir en varias estructuras, incluyendo key-value, documental, grafo o almacenamiento de columnas anchas. En otras palabras, brindan alternativas para estructurar datos imposibles de manejar en bases de datos relacionales.
Escalabilidad
La selección de la base de datos también puede ser afectada por propiedades para escalar su base de datos no relacional versus relacional. La base de datos relacional es escalable verticalmente cuando la carga debe aumentar completándola en un solo servidor. Las soluciones no relacionales se demostraron más eficientes aquí ya que la escalabilidad horizontal permite agregar más servidores, manejando así un mayor tráfico.
Seguridad
Siempre ha sido crucial aprovechar soluciones bien protegidas y altamente seguras. La conformidad con ACID para las bases de datos relacionales las hace más seguras y más fáciles para restringir el acceso a datos confidenciales. Los tipos de bases de datos no relacionales se consideran menos seguras, aunque se las conoce por su gran rendimiento y escalabilidad.
Capacidades de Análisis
Las bases de datos relacionales se consideran más eficientes para potenciar el análisis de datos y la presentación de informes. La mayoría de las herramientas de BI no permitirán consultar bases de datos no relacionales, pero funcionan muy bien con datos estructurados. Naturalmente, es importante revisar la funcionalidad de la base de datos actual ya que muchas de ellas siguen presentando nuevas alternativas.
Integración
Otro aspecto a considerar al elegir una base de datos relacional contra una no relacional es la oportunidad de integrarla con otras herramientas y servicios. Las equipos siempre tienen que verificar sucompatibilidad con otras soluciones tecnológicas aplicadas al proyecto. Las necesidades de integración están creciendo drásticamente para apoyar la coherencia en todas las soluciones empresariales.
Consideración de Soporte
Déjemos en claro el punto de cómo cada representante está apoyado. Esto implica el avance constante de la base de datos y su popularidad en el mercado. La falta de soporte siempre termina con resultados inesperados y a menudo fracasos. Asegúrese de elegir bases de datos que han ganado una buena cuota de mercado, tienen un fuerte apoyo de la comunidad y cumplen las necesidades del proyecto.
Obviamente, la selección de la base de datos varía de proyecto en proyecto, pero lo principal es que corresponda a las necesidades descritas. No habrá una mala elección ya que cada proyecto se puede abordar desde diferentes perspectivas. La idea principal es elegir una base de datos que pueda traer eficiencia y cumplir con los requisitos específicos del proyecto descritos.
Conclusión
Un excelente modo de comparar bases de datos relacionales contra no relacionales es realizando un análisis detallado de sus aspectos centrales, principalmente sus ventajas y desventajas, y los casos de uso típicos. Teniendo en cuenta todos los detalles recopilados en este artículo, podemos concluir que las bases de datos relacionales son una buena opción cuando los equipos buscan consultas dinámicas, alta seguridad y soporte cross-platform. Si la escalabilidad, rendimiento y flexibilidad siguen siendo las prioridades principales, es mejor elegir bases de datos no relacionales.
Source:
https://dzone.com/articles/how-to-decide-between-relational-and-non-relational-dbs