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En los 1970s, Edgar F Codd propuso el modelo de base de datos relacional, comúnmente conocido como bases de datos SQL. Estas bases de datos están diseñadas principalmente para manejar datos estructurados que tienen modelos relacionales. Pueden manejar datos transaccionales, lo que implica almacenar y manipular datos en tablas con esquemas predefinidos. Ejemplos famosos de bases de datos SQL son MySQL, PostgreSQL y Oracle Server.

En la década de 1980, ganaron una inmensa popularidad, pero después de eso, la demanda y el volumen de datos aumentaron, y la necesidad de diferentes tipos de datos se volvió más diversa hasta el punto en que las bases de datos SQL tuvieron problemas. Además de eso, son complicados para el escalado horizontal, lo que los hace inadecuados para manejar grandes cantidades de datos.

Para satisfacer estas limitaciones de las bases de datos SQL, a principios de la década de 2000, aparecieron las bases de datos NoSQL. Son bases de datos orientadas a documentos y utilizan pares clave-valor rápidos para almacenar datos. Son capaces de analizar datos de los documentos y almacenar esos datos bajo claves en lugar de definir tablas estrictas de información, a diferencia de las bases de datos SQL.

Las bases de datos NoSQL ahora se han convertido en la corriente principal y brindan varias ventajas sobre las bases de datos SQL. Pero eso no significa necesariamente que las bases de datos NoSQL sean mejores que SQL. Tanto las bases de datos SQL como las NoSQL tienen diferentes propósitos y utilizan diferentes enfoques para la gestión de datos. Uno se usa para datos relacionales y el otro para datos no relacionales. Las bases de datos SQL todavía se utilizan cuando es necesario ejecutar consultas complejas y el esquema de la base de datos está bien definido. Ejemplos famosos son MongoDB, Cassandra, Neo4J y Redis.

Pero las bases de datos NoSQL son mejores que las bases de datos SQL en ciertas áreas que se analizan a continuación.

A continuación se presentan algunas características clave en las que las bases de datos NoSQL funcionan mejor que las bases de datos SQL.

1. Flexibilidad:

Significa que los datos se pueden agregar o eliminar dinámicamente sin cambiar la estructura de la base de datos original. Significa que, a diferencia de las bases de datos SQL, no requieren esquemas rígidos. Están diseñados para manejar cualquier formato de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto da libertad a los desarrolladores para centrarse en el desarrollo de la aplicación en lugar de preocuparse por el esquema de la base de datos. 

2. Escalabilidad:

Las bases de datos NoSQL admiten el escalado horizontal, lo que significa que podemos escalarlo agregando más servidores en lugar de aumentar la capacidad de un solo servidor. Esto lo hace más poderoso para manejar grandes cantidades de solicitudes.

3. Alta disponibilidad:

Debido a su función de replicar su base de datos en varios servidores, proporciona una latencia muy baja y un tiempo de inactividad casi nulo para sus usuarios. Además, dividen el tráfico entre ellos para reducir la carga en un solo servidor.

4. Actuación: 

Están diseñados para optimizar el rendimiento de lectura y escritura, haciéndolos adecuados para aplicaciones de procesamiento de datos en tiempo real donde se generan terabytes de datos diarios. Tienen un tiempo de respuesta de consulta más rápido y admiten la fragmentación de la base de datos, lo que mejora su rendimiento general.

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Estos son algunos puntos en los que las bases de datos NoSQL funcionan mejor que las bases de datos SQL. La siguiente sección discutirá los tipos de bases de datos NoSQL y sus casos de uso.

Existen varios tipos de bases de datos NoSQL, cada una con sus propias ventajas y limitaciones. A continuación, hemos discutido algunos de los más populares:

Valor clave

Esta es la base de datos NoSQL más flexible. Requiere un par clave-valor para almacenar datos. Una clave puede ser un atributo único, como una identificación, que corresponde a un valor particular. La aplicación tiene control para almacenar cualquier tipo de datos en el campo de valor. Estos son adecuados para aplicaciones en tiempo real, almacenamiento en caché o gestión de sesiones. Redis y Riak son ejemplos famosos de bases de datos clave-valor.

Caso de uso:

Esta base de datos es más adecuada para plataformas de comercio electrónico donde se generan diariamente grandes cantidades de datos relacionados con los clientes, como pedidos, perfiles de usuarios y catálogos de productos. Debido a su baja latencia y procesamiento rápido, es adecuado para la gestión de inventario en tiempo real y el manejo de un alto tráfico.

Orientado a documentos

Estas bases de datos almacenan datos en documentos, principalmente en forma de objetos JSON. Esto es más adecuado para almacenar datos semiestructurados o no estructurados, donde no es necesario especificar los campos del documento de forma explícita. MongoDB es un ejemplo famoso de una base de datos orientada a documentos.

Caso de uso:

Esto es más adecuado para sistemas de administración de contenido, por ejemplo, un sitio web de blogs. Los datos en forma de artículos, comentarios, categorías y etiquetas se pueden almacenar y recuperar rápidamente. Los datos basados ​​en documentos son adecuados para almacenar datos no estructurados como textos, imágenes, enlaces, etc. Además, su comportamiento de esquema flexible permite cambios sencillos en el modelo de datos.

Bases de datos de grafos

Este tipo de base de datos NoSQL es más adecuada para datos que están fuertemente interconectados entre sí. Almacenan datos en forma de nodos y bordes y se utilizan para representar relaciones complejas entre objetos. Es más adecuado para aplicaciones de redes sociales y para crear motores de recomendación. Ejemplos famosos son Neo4J e InfoGrid.

Caso de uso:

Son los más adecuados para crear motores de recomendación. Tome el ejemplo de Youtube, que recomienda videos a los usuarios en función de su historial de visualización. Las bases de datos de gráficos pueden almacenar y procesar datos interconectados y entregar rápidamente contenido relevante.

Bases de datos basadas en columnas

En este tipo de base de datos NoSQL, los datos se almacenan en familias de columnas. Los tipos de datos similares se agrupan en celdas y se almacenan en columnas de datos en lugar de filas. Una columna puede incluso contener varias filas y columnas en su interior, que tienen su propia identificación única.

En una base de datos SQL tradicional, la consulta se ejecuta fila por fila. Pero en la base de datos columnar, la consulta se ejecuta solo para la columna específica que queremos. Esto ahorra tiempo y lo hace adecuado para manejar grandes conjuntos de datos. Pueden parecer una base de datos SQL, ya que involucran alguna forma de administración de esquemas y funcionan de la misma manera que las tablas relacionales. Pero son mucho más flexibles y eficientes que las bases de datos SQL, lo que las convierte en la categoría de bases de datos NoSQL.

Ejemplos populares de bases de datos en columnas son Apache HBase y Apache Cassandra. Puedes leer así artículo de Alex Williams para obtener más información sobre este tema.

Caso de uso:

Las bases de datos de familias de columnas son las más adecuadas para las aplicaciones de almacenamiento de datos. Estas aplicaciones requieren el análisis de grandes cantidades de datos para la inteligencia empresarial con un alto rendimiento de escritura, y las bases de datos de la familia de columnas se encargan por completo de ello.

Diferentes tipos de bases de datos NoSQL | Imagen por autor

En este artículo, hemos aprendido qué son las bases de datos NoSQL y hemos vislumbrado la diferencia fundamental entre las bases de datos SQL y NoSQL. Luego, discutimos los tipos populares de bases de datos NoSQL junto con sus casos de uso.

Siempre hay un ¿Qué elegir? entre bases de datos SQL y NoSQL. Para realizar la selección adecuada, primero debe comprender el caso de uso, el modelo de datos, la escalabilidad y el rendimiento de su aplicación, y luego decidir.

Espero que hayas disfrutado leyendo el artículo. Si tiene algún comentario o sugerencia, por favor póngase en contacto conmigo en LinkedIn.
 
 
Garg ario es un B.Tech. Estudiante de Ingeniería Eléctrica, actualmente en el último año de la carrera. Su interés radica en el campo del Desarrollo Web y el Aprendizaje Automático. Ha perseguido este interés y estoy ansioso por trabajar más en estas direcciones.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/03/nosql-databases-cases.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=nosql-databases-and-their-use-cases