NoSQL y SQL son las dos formas principales de bases de datos utilizadas para almacenar y administrar datos digitales, y cada una ofrece diferencias clave que respaldan ventajas y desventajas. SQL se ocupa de bases de datos relacionales y NoSQL se ocupa de bases de datos no relacionales. Ambos métodos almacenan datos de manera efectiva, pero difieren dramáticamente en su escalabilidad, relaciones, lenguaje y diseño de bases de datos. Comprender las diferencias entre las bases de datos NoSQL y SQL puede ayudar a elegir la tecnología más adecuada para las necesidades específicas de una organización.

Por ejemplo, al crear una aplicación, es importante seleccionar la tecnología de base de datos más adecuada para sus necesidades (y presupuesto). Los desarrolladores de aplicaciones normalmente seleccionarían una base de datos NoSQL si requieren cantidades masivas de rendimiento (datos que pasan a través del sistema). Sin embargo, los desarrolladores que necesitan precisión de datos y cumplimiento de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad para sus aplicaciones) elegirían una base de datos relacional.

Estos dos modelos han evolucionado significativamente en las últimas décadas. Volúmenes de datos en constante aumento (en particular datos no estructurados) han sido una característica importante en su desarrollo. La mayor capacidad de almacenamiento y potencia de procesamiento, así como la expansión del uso de análisis, han despertado el interés en estas dos tecnologías de bases de datos fundamentalmente diferentes.

SQL y NoSQL son diseños de bases de datos maduros, con una variedad de herramientas y software de soporte.

SQL, un “lenguaje” de consulta estructurado como concepto, fue desarrollado por primera vez en la década de 1970 por Edgar Codd. Los lenguajes de consulta estructurados funcionan con bases de datos relacionales y son bastante fáciles de aprender. El diseño de Codd de usar columnas y filas fue una innovación importante en ese momento, haciendo que las computadoras fueran accesibles para personas sin un título en informática.

NoSQL, como concepto, fue desarrollado en 1998 por Carl Strozz. Surgió en respuesta a los problemas que la gente tenía con los datos web: datos no estructurados y el deseo de un procesamiento más rápido. (NoSQL se traduce comúnmente como "No solo SQL"). En lugar de usar SQL para organizar y recuperar datos, utiliza JSON, YAML, XML o esquemas binarios. NoSQL fue rápidamente adoptado por Amazon, Facebook y Google, que intentaban hacer frente a volúmenes masivos de datos. 

Diferencias entre SQL y NoSQL

Las principales diferencias entre las bases de datos NoSQL y SQL son la forma en que se construyen, cómo se almacenan y ubican los datos y las estructuras y formatos que utilizan. Se puede utilizar una comparación de los dos según características, como velocidad, limitaciones y disponibilidad, para determinar el tipo de base de datos que mejor se adapta a sus necesidades. Además, considere:

1. Diferentes diseños arquitectónicos: negocios e investigación

Una base de datos SQL (relacional) es ideal para lidiar con modelos de negocios que no cambian con frecuencia, requieren el cumplimiento de estándares internacionales estrictos y desean registrar transacciones comerciales estandarizadas. Los modelos relacionales están diseñados para tratar tanto los archivos de datos como las relaciones de los datos de manera uniforme. Una fortaleza de los modelos de datos relacionales es el uso de un lenguaje común y unificado. 

Las bases de datos no relacionales (NoSQL) son ideales para organizaciones que enfrentan requisitos de datos en constante cambio, un alto volumen de tráfico y una variedad de tipos de datos. Las bases de datos NoSQL no establecen relaciones. Los sistemas NoSQL no dependen ni pueden soportar tablas unidas. En cambio, hay varios diferentes diseños de esquemas, que van desde bases de datos clave-valor hasta gráficas. Algunos sistemas NoSQL admitirán esquemas "multimodelo", lo que significa que pueden operar con más de un tipo de esquema de datos.

Los modelos de datos relacionales están diseñados para respaldar procesos comerciales, comunicaciones por Internet e investigaciones con cantidades limitadas de datos. Las bases de datos no relacionales están diseñadas principalmente para investigar grandes cantidades de datos (antes conocidas como big data, hasta que los big data se convirtieron en una cantidad normal de datos) y pueden adaptarse para realizar transacciones comerciales. 

2. Almacenamiento de datos

Las bases de datos SQL suelen ofrecer servicios limitados. almacenamiento de datos – más que suficiente para almacenar registros comerciales, pero no lo suficiente para investigaciones que incluyan cantidades masivas de datos tomados de fuentes externas. En SQL, cada registro se almacena mediante una página de datos de tamaño fijo contenida dentro de un archivo más grande. Una página de datos tendrá varias filas de datos, según el tamaño de la fila. Las páginas de datos normalmente admiten ocho kilobytes, aunque su tamaño real puede variar.  

Los modelos NoSQL utilizan un sistema de base de datos distribuida, un sistema con varias computadoras. Almacenamiento de datos está diseñado para expandirse horizontalmente mediante el uso de computadoras adicionales. En teoría, este diseño permite el almacenamiento de datos ilimitado y hace que las bases de datos NoSQL sean una mejor opción para trabajar con grandes cantidades de datos.

El diseño de bases de datos centralizadas y la naturaleza estructurada de los sistemas de almacenamiento SQL imponen límites a la cantidad de datos que pueden almacenar. NoSQL es un excelente sistema para almacenar cantidades masivas de datos.

3. Formatos de datos

Los formatos de datos pueden describirse como las reglas que definen cómo las bases de datos almacenan y muestran datos. Estas reglas se pueden aplicar a diferentes tipos de datos, por ejemplo, fechas, números, cadenas y datos binarios. Formatos de datos afectan la forma en que se clasifican, filtran y agregan los datos. 

Ejemplos de formatos de datos incluyen PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Protocol Buffers y ORC.

4. Seguridad 

Existe una amplia variedad de bases de datos SQL y muchas tienen funciones de seguridad sólidas, incluido el cifrado y la autenticación, mientras que otras no. Hay una variedad de herramientas de seguridad de datos disponibles. 

Las bases de datos NoSQL a veces tienen sistemas de seguridad que las bases de datos SQL. A menudo, carecen de funciones integradas que se utilizan para el cifrado de datos o la autenticación de usuarios. (Existen bases de datos NoSQL que pueden admitir y utilizar las funciones de seguridad de las bases de datos SQL).

5. ‍Flexibilidad

Las bases de datos NoSQL ofrecen una mayor flexibilidad de almacenamiento que las bases de datos SQL porque permiten el almacenamiento de diferentes tipos de datos en un solo lugar. Esto los hace ideales para aplicaciones que requieren estructuras de datos más complejas. Además, las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar rápida y fácilmente, lo que las hace adecuadas para proyectos a gran escala.

Si bien SQL no ofrece la misma flexibilidad que NoSQL en términos de almacenamiento de diferentes tipos de datos, sí ofrece una mayor flexibilidad en la cantidad de programas de software orientados a negocios con los que es compatible.

Casos de uso de SQL

Las bases de datos relacionales que utilizan SQL son populares porque son fáciles de entender y usar. Esto se debe a que están diseñados para aceptar comandos representados por palabras y términos simples en inglés, y a que se puede acceder a los datos directamente desde donde están almacenados, en lugar de copiarlos a otras aplicaciones. Las bases de datos SQL pueden admitir las actividades que se enumeran a continuación y muchas más.

• Márketing: Los datos propios son cada vez más importantes para fines de marketing. Los datos propios (datos recopilados directamente del cliente) suelen ser una cantidad menor de datos que los datos de terceros (comprados a recursos externos) y, a menudo, se almacenan internamente. A medida que los datos de terceros están cada vez menos disponibles, los datos propios se utilizan para marketing. La organización de relaciones que proporciona una base de datos SQL para datos propios puede ser muy útil para Marketing propósitos. SQL puede ayudar a los equipos de marketing a dirigirse a los clientes y publicar promociones basadas en datos de clientes recopilados directamente por la organización. 

• Finanzas: Las empresas suelen almacenar sus Datos financieros en las bases de datos, porque se consideran seguras y se puede acceder a ellas fácilmente. Estos datos se pueden examinar al tomar decisiones basadas en datos. Los datos de ventas trimestrales se pueden analizar para desarrollar predicciones para el próximo año. Además, se pueden identificar periodos de ventas lentas con el objetivo de evitar que vuelvan a ocurrir.

• Cuidado de la salud: Ahora se utiliza SQL para analizar la información del paciente que se ha almacenado en bases de datos clínicas. SQL puede administrar fácilmente registros médicos electrónicos, lo que permite a los proveedores de atención médica recuperar y actualizar los registros de sus pacientes y generar informes sobre un paciente. SQL en la atención médica se puede utilizar para realizar análisis de atención médica, monitorear los datos de un paciente e identificar patrones que pueden requerir intervención.

Casos de uso de NoSQL

NoSQL ofrece una solución para los desafíos de escala y flexibilidad que enfrentan las empresas en la investigación y el manejo de grandes cantidades de datos que cambian rápidamente. Se puede utilizar para Internet de las cosas, redes sociales, análisis en tiempo real y recopilación de inteligencia empresarial. Además de la investigación básica a gran escala, las bases de datos NoSQL también pueden respaldar los esfuerzos que se enumeran a continuación y varios otros.

• Internet de las Cosas: Actualmente, miles de millones de dispositivos (desde teléfonos inteligentes, Fitbits y electrodomésticos hasta sistemas instalados en fábricas, hospitales y automóviles) están conectado con internet y procesado por bases de datos NoSQL. Estos dispositivos reciben datos sobre el entorno, la ubicación del dispositivo, los latidos del corazón de una persona, el movimiento de productos, etc. Estos datos pueden ser utilizados por organizaciones de venta minorista, fabricación, atención médica y muchos otros campos.

• Análisis en tiempo real: La capacidad de NoSQL para extraer datos útiles en tiempo real se ha convertido en una necesidad para las empresas modernas basadas en datos. Análisis en tiempo real se puede utilizar para aumentar la eficiencia operativa, reducir los costos y aumentar las ganancias, al reaccionar inmediatamente a los “datos actuales”. NoSQL está diseñado para análisis en tiempo real.

• Gestión de contenido: Se ha convertido en una necesidad para las empresas modernas atraer a sus usuarios y clientes con contenido rico e informativo. Este contenido, sin embargo, no se limita a texto o datos estructurados. Gestión de contenidos También incluye muchas formas de datos semiestructurados y no estructurados, como audio, vídeo, imágenes, presentaciones y mucho más. Las organizaciones que manejan una amplia variedad de formatos de datos podrían encontrar bastante útiles las bases de datos NoSQL. 

El futuro de SQL y NoSQL: NewSQL

Aunque NoSQL está de moda y está ganando popularidad, no puede utilizarse como sustituto de SQL. Las bases de datos SQL se han arraigado en las actividades comerciales diarias y proporcionan una norma uniforme. Las bases de datos relacionales deberían seguir siendo un pilar de las empresas en las próximas décadas.

NoSQL, por otro lado, todavía está evolucionando y encontrando nuevos usos. Aunque es una tecnología madura, su desarrollo ha tomado diversas direcciones y no está estandarizado. 

Una solución para combinar SQL y NoSQL se llama NewSQL. Las bases de datos NewSQL intentan fusionar los beneficios de las bases de datos NoSQL y SQL en una sola plataforma. NewSQL es todavía un concepto relativamente nuevo y aún está evolucionando. Al igual que ocurre con NoSQL, las bases de datos NewSQL cuentan con una amplia variedad de modelos arquitectónicos, con diferentes características y funcionalidades. 

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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• Fuente: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/