Bases de datos Relacionales y No Relacionales

 

Antes de comparar las bases de datos relacionales vs las no relacionales es necesario entender en que consisten cada una de ellas:

Base de datos relacional

Una base de datos relacional es un tipo de sistema de gestión de bases de datos (DBMS) que organiza y almacena datos en tablas estructuradas con relaciones predefinidas entre ellas. Este enfoque permite gestionar grandes cantidades de información de manera eficiente y estructurada. Aquí hay algunos conceptos clave relacionados con las bases de datos relacionales:

• Tabla: Una tabla es una colección de datos organizados en filas y columnas. Cada fila representa un registro individual, y cada columna representa un atributo o campo específico.
• Registro o Fila: Cada registro en una tabla representa una entidad única, como un cliente, un producto o un empleado. Cada valor en una fila corresponde a un atributo específico.
• Columna o Atributo: Cada columna en una tabla representa un tipo particular de información, como nombre, edad o dirección. Cada columna tiene un nombre único y un tipo de dato asociado.
• Clave Primaria: Una clave primaria es un campo o conjunto de campos que identifican de manera única cada registro en una tabla. Ayuda a garantizar la integridad de los datos y proporciona una forma rápida de acceder a registros específicos.
• Clave Foranea: Una clave foranea es un campo que establece una relación entre dos tablas. Se utiliza para conectar datos entre tablas y mantener la integridad referencial.
• Relación: Una relación es la asociación lógica entre dos tablas basada en valores de clave primaria y clave externa. Las relaciones pueden ser uno a uno, uno a muchos o muchos a muchos.
• Normalización: Es el proceso de organizar los datos en una base de datos relacional para reducir la redundancia y mejorar la eficiencia. La normalización se realiza a través de una serie de reglas para evitar problemas de inconsistencia y duplicación de datos.
• Consulta: Las consultas son solicitudes para recuperar, filtrar y manipular datos de la base de datos. Se utilizan lenguajes de consulta como SQL (Structured Query Language) para interactuar con bases de datos relacionales.
• Integridad Referencial: Es la propiedad que garantiza que las relaciones entre tablas se mantengan correctamente. Esto significa que las claves externas deben apuntar a claves primarias existentes en otras tablas.
• Transacción: Una transacción es una unidad lógica de trabajo que puede consistir en una o varias operaciones de base de datos. Las transacciones aseguran la consistencia y la integridad de los datos al garantizar que las operaciones se completen en su totalidad o se reviertan en caso de fallo.

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) más conocidos incluyen MySQL, PostgreSQL, Oracle Database y Microsoft SQL Server. Estos sistemas ofrecen herramientas y funcionalidades para crear, administrar y consultar bases de datos relacionales de manera eficiente y segura.

Base de datos no relacional

Las bases de datos no relacionales, también conocidas como bases de datos NoSQL (Not Only SQL), son un tipo de sistema de gestión de bases de datos que difieren de las bases de datos relacionales en términos de su modelo de datos y enfoque de almacenamiento. Estas bases de datos son especialmente adecuadas para escenarios donde la escalabilidad, la flexibilidad y el rendimiento son más importantes que la estructura rígida de tablas y relaciones utilizada en las bases de datos relacionales. Aquí hay algunos tipos y conceptos clave relacionados con las bases de datos no relacionales:

Tipos de bases de datos NoSQL:

• Bases de datos de Documentos: Almacenan datos en documentos, que pueden ser JSON, XML, BSON u otros formatos. Ejemplos incluyen MongoDB y Couchbase.
• Bases de datos de Columnas: Almacenan datos en columnas en lugar de filas, lo que permite una alta eficiencia en la consulta de datos específicos. Ejemplos incluyen Apache Cassandra y HBase.
• Bases de datos de Clave-Valor: Almacenan datos en pares clave-valor, donde cada clave es única y está asociada a un valor. Ejemplos incluyen Redis y Amazon DynamoDB.
• Bases de datos de Grafos: Almacenan datos en nodos y relaciones para representar datos altamente interconectados, como redes sociales y relaciones entre elementos. Ejemplos incluyen Neo4j y Amazon Neptune.
• Escalabilidad Horizontal: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser altamente escalables horizontalmente, lo que significa que pueden manejar grandes volúmenes de datos y altas cargas de trabajo distribuyendo los datos en múltiples servidores.
• Esquema Flexible: A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL permiten un esquema flexible, lo que significa que no es necesario definir una estructura fija para los datos antes de insertarlos. Esto es útil para aplicaciones en constante evolución.
• Rendimiento Optimizado: Las bases de datos NoSQL a menudo están diseñadas para ofrecer un alto rendimiento en situaciones donde la velocidad de lectura y escritura es crítica. Esto las hace ideales para aplicaciones web y móviles de alta demanda.
• Consistencia y Tolerancia a Fallos: Algunas bases de datos NoSQL pueden sacrificar la consistencia estricta en favor de la disponibilidad y la tolerancia a fallos. Esto significa que en ciertos casos, es posible que los datos no estén inmediatamente consistentes entre todos los nodos.
• Uso de Consultas Específicas: En lugar de usar SQL, las bases de datos NoSQL pueden tener sus propias interfaces y lenguajes de consulta específicos para manipular y recuperar datos.
• Aplicaciones Comunes: Las bases de datos NoSQL son populares en aplicaciones que manejan grandes cantidades de datos no estructurados, como redes sociales, análisis de big data, Internet de las cosas (IoT) y aplicaciones en la nube.

Las bases de datos no relacionales o NoSQL ofrecen una alternativa flexible y escalable a las bases de datos relacionales tradicionales, y son adecuadas para una variedad de casos de uso en los que la estructura de datos y el rendimiento son factores críticos.

Base de datos relacional vs No relacional

	Base de datos relacional	Base de datos no relacional
Modelo de Datos	Utilizan un modelo tabular con filas y columnas para almacenar datos. La relación entre las tablas se establece mediante claves primarias y foráneas.	Utilizan varios modelos de datos, como documentos, columnas, grafos o pares clave-valor. Cada modelo se adapta mejor a ciertos tipos de datos y casos de uso específicos.
Flexibilidad en la Estructura	Tienen un esquema fijo y rígido que debe definirse antes de ingresar los datos. Los cambios en la estructura pueden requerir modificaciones complejas (migraciones) en el esquema existente.	Ofrecen flexibilidad en la estructura de datos, lo que permite adaptarse a cambios sin necesidad de alterar todo el esquema. Adecuadas para aplicaciones en evolución y proyectos donde los requisitos pueden cambiar con el tiempo.
Escalabilidad	Suelen escalar verticalmente (aumentar recursos en un solo servidor) y pueden enfrentar dificultades al escalar horizontalmente (distribuir datos en múltiples servidores).	Son conocidas por su capacidad de escalabilidad horizontal, permitiendo agregar más nodos para manejar grandes volúmenes de datos y tráfico.
Consultas y Transacciones	Son adecuadas para consultas complejas y transacciones ACID que garantizan la integridad de los datos en situaciones de fallos.	Algunas ofrecen capacidades de consulta robustas, pero las transacciones ACID pueden ser más difíciles de lograr debido a la naturaleza distribuida de muchas de estas bases de datos.
Escenarios de uso	Son adecuadas para aplicaciones que requieren coherencia de datos y relaciones bien definidas, como sistemas financieros y de gestión.	Son ideales para aplicaciones web y móviles, análisis de big data, almacenamiento de contenido no estructurado, sistemas de seguimiento y más.
Ejemplos	MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server...	Documentos: MongoDB, Couchbase. Columnas: Cassandra, HBase. Grafos: Neo4j, Amazon Neptune. Clave-Valor: Redis, Amazon DynamoDB.

La elección entre bases de datos relacionales y no relacionales depende de las necesidades específicas de tu aplicación, incluyendo los requisitos de consistencia, escalabilidad, flexibilidad y tipo de datos. En muchos casos, las soluciones híbridas o políglotas que combinan ambos tipos de bases de datos pueden ser la mejor opción para aprovechar las ventajas de ambos mundos.