El aumento profundo y sostenido de las bases de datos en la nube NoSQL, como Amazon DynamoDB, MongoDB y Apache Cassandra, marca un cambio significativo en la forma en que las organizaciones administran vastos y variados conjuntos de datos. No hay nada de malo en el sistema tradicional de gestión de bases de datos relacionales. De hecho, muchas bases de datos NoSQL han agregado soporte para consultas de estilo SQL. Pero en un mundo donde las empresas están inundadas de datos no estructurados provenientes de dispositivos móviles, redes sociales, la nube, sensores y otras fuentes, NoSQL es simplemente mejor. Y en comparación con un RDBMS, es mejor para gestionar cantidades masivas de datos no estructurados, flexibilidad horizontal y flexibilidad de esquemas. Dicho esto, las bases de datos NoSQL son más flexibles cuando se trata de organización de datos y más fáciles de usar cuando se trata de datos no estructurados. Por lo tanto, elegir entre bases de datos en la nube relacionales y NoSQL dependerá de sus necesidades en términos de estructura de esquema (tipo de datos), organización de datos, necesidades de escala y otros factores que examinamos a continuación. Base de datos relacional frente a base de datos NoSQL: Tabla de comparación Tipo de base de datos Estructura de esquema Enfoque de escala Organización de datos Propiedades de transacción Facilidad de uso (datos no estructurados) Relacional Predefinido Vertical Estructurado Compatible con ACID No SQL moderado Sin esquema Horizontal Compatible con BASE flexible Base de datos NoSQL fácil Una base de datos NoSQL está diseñada para una alta velocidad operativa y flexibilidad en los tipos de datos almacenados y cómo está estructurado. Se utilizan principalmente para grandes conjuntos de datos distribuidos y son particularmente eficaces cuando se trata de big data y aplicaciones en tiempo real. VER: Las bases de datos no relacionales encuentran una audiencia en el creciente mercado de bases de datos. A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL están diseñadas específicamente para manejar datos no estructurados que cambian rápidamente, lo que las hace ideales para organizaciones que manejan formatos de datos dinámicos y variados. Ventajas Escalabilidad: la capacidad de las bases de datos NoSQL para escalar horizontalmente las hace ideales para transferir grandes cantidades de datos. Flexibilidad de modelado de datos: debido a que no tienen esquemas, las bases de datos NoSQL son ideales para varios tipos de formatos de datos, como almacenes de documentos, almacenes de valores clave, bases de datos de gráficos y más. Alta disponibilidad: Diseñadas para entornos distribuidos, las bases de datos NoSQL ofrecen soluciones sólidas para mantener una alta disponibilidad, algo fundamental para las operaciones continuas. Facilidad de uso: en términos de gestión de datos no estructurados que no caen dentro de la estructura rígida de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL son más fáciles de usar. Rendimiento con datos no estructurados: las bases de datos NoSQL son muy aptas para gestionar datos no estructurados y semiestructurados, ofreciendo un alto rendimiento en diferentes escenarios. Rentable a escala: las bases de datos NoSQL tienden a ser más rentables, especialmente en entornos de nube, en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales. Contras Curva de aprendizaje debido a la falta de estandarización: a diferencia de las bases de datos relacionales que utilizan SQL unificado, las bases de datos NoSQL tienen lenguajes de consulta distintos y únicos que los profesionales de bases de datos deben aprender y comprender. Complejidad en la coherencia de los datos: debido a la naturaleza distribuida y al eventual modelo de coherencia de NoSQL, lograr la coherencia de los datos suele ser más complejo. Soporte transaccional limitado: las bases de datos NoSQL a menudo no brindan soporte completo para transacciones en atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad, lo que puede ser una limitación para algunas aplicaciones. Desafíos con el respaldo y la recuperación: la arquitectura distribuida de las bases de datos NoSQL puede complicar los procesos de respaldo y recuperación, lo que requiere estrategias más sofisticadas en comparación con los RDBMS. Base de datos relacional Las bases de datos relacionales existen desde hace mucho más tiempo. A diferencia de las bases de datos NoSQL, almacenan y brindan acceso a puntos de datos relacionados entre sí. Los RDBMS se basan en un modelo que utiliza una estructura de tablas vinculadas por relaciones definidas que expresan dependencias entre los datos. PREMIUM: Encontrar el administrador de bases de datos adecuado es clave para crear bases de datos efectivas. Principalmente, las bases de datos relacionales se utilizan para operaciones de almacenamiento y recuperación de datos en aplicaciones donde la precisión, coherencia e integridad de los datos son primordiales. Son la columna vertebral de una amplia gama de aplicaciones empresariales. Ventajas Fuerte coherencia: las bases de datos relacionales son conocidas por sus sólidos modelos de coherencia. Son confiables y tienen transacciones de datos predecibles, un requisito crítico para muchas aplicaciones comerciales. Integridad de datos estructurados: las bases de datos relacionales destacan por mantener la integridad de los datos estructurados, con un esquema bien definido que impone tipos de datos y relaciones. Madura y estandarizada: las tecnologías RDBMS están maduras con estándares establecidos, en particular SQL. Sólido soporte transaccional: las bases de datos relacionales ofrecen un sólido soporte para transacciones ACID, lo cual es vital para aplicaciones que requieren altos niveles de precisión y confiabilidad de los datos. Funciones de seguridad avanzadas: los RDBMS suelen venir con funciones de seguridad y controles de acceso avanzados. Herramientas y soporte integrales: debido a su larga presencia en el mercado, las bases de datos relacionales tienen una amplia gama de herramientas, documentación extensa y un sólido soporte de la comunidad y los proveedores. Desventajas Desafíos de escalabilidad: escalar una base de datos relacional generalmente requiere escalamiento vertical (agregar hardware más potente), lo cual es costoso y tiene sus límites. Diseño de esquema rígido: el esquema predefinido de un RDBMS puede hacerlo menos flexible a la hora de adaptarse a cambios en la estructura de datos. Se necesita un esfuerzo significativo para modificar los esquemas existentes. Problemas de rendimiento con grandes volúmenes de datos: los RDBMS pueden enfrentar cuellos de botella en el rendimiento cuando manejan volúmenes muy grandes de datos o datos de alta velocidad, como los que se encuentran en las aplicaciones de big data. Complejidad en el manejo de datos no estructurados: las bases de datos relacionales no están diseñadas inherentemente para manejar datos no estructurados o semiestructurados. Requiere muchos recursos y costos: Mantener y escalar un RDBMS puede consumir muchos recursos y ser costoso, especialmente para bases de datos grandes que requieren hardware de alto rendimiento. Elegir entre una base de datos en la nube relacional y NoSQL Con su fuerte consistencia, integridad de datos estructurados y soporte transaccional, las bases de datos relacionales son ideales para situaciones donde la integridad y el orden de los datos son primordiales. Resultan útiles en escenarios que requieren consultas complejas y una gestión de datos precisa. Sin embargo, enfrentan desafíos de escalabilidad y son menos flexibles cuando los datos sufren cambios rápidos constantemente. Cobertura de big data de lectura obligada. Por el contrario, las bases de datos NoSQL ofrecen escalabilidad y flexibilidad incomparables en el modelado de datos. Las bases de datos NoSQL también son más aptas para manejar datos no estructurados, lo que las hace adecuadas para aplicaciones que requieren un desarrollo rápido y el manejo de grandes volúmenes de diversos tipos de datos. Sin embargo, antes de tomar la decisión de migrar a NoSQL, debe tener en cuenta que, si bien destacan en escalabilidad y flexibilidad, las bases de datos NoSQL a menudo tienen una curva de aprendizaje más pronunciada debido a la falta de estandarización y pueden presentar desafíos para garantizar la coherencia de los datos y el soporte transaccional. . Principales bases de datos en la nube relacionales y NoSQL a considerar No hay dos bases de datos en la nube relacionales o NoSQL iguales. Todos son únicos y funcionan mejor con casos de uso particulares. A continuación se presentan algunas bases de datos a considerar para su organización. Bases de datos NoSQL Amazon DynamoDB es mejor para organizaciones o proyectos que exigen una base de datos NoSQL altamente confiable y escalable con necesidades mínimas de mantenimiento. Se implementa comúnmente en aplicaciones web, juegos, aplicaciones móviles, Internet de las cosas y muchas otras aplicaciones. MongoDB Atlas es un servicio NoSQL en la nube totalmente gestionado. Funciona mejor en aplicaciones que requieren un esquema flexible para formatos de datos diversos y que cambian rápidamente, particularmente en aplicaciones web y móviles e IoT. Apache Cassandra es una buena apuesta si tiene un escenario que exige alta flexibilidad y tolerancia a fallas. Se ha implementado con éxito en múltiples centros de datos y aplicaciones de big data en tiempo real. Couchbase es su base de datos NoSQL de referencia si trabaja con aplicaciones interactivas que exigen un alto rendimiento y baja latencia, como la informática móvil y de vanguardia. Bases de datos relacionales Oracle Cloud es mejor para aplicaciones empresariales a gran escala que requieren rendimiento, seguridad y confiabilidad sólidos. Microsoft SQL Server es ideal para organizaciones que buscan una solución integral de bases de datos relacionales con una sólida integración con los productos y servicios de Microsoft. PostgreSQL es ideal para organizaciones que buscan un RDBMS de código abierto con un fuerte énfasis en el cumplimiento de estándares y la extensibilidad.
