Puntos clave: Las bases de datos SQL y NoSQL difieren en estructura y aplicación, con SQL favoreciendo la consistencia y esquemas predefinidos, mientras que NoSQL ofrece flexibilidad y escalabilidad para conjuntos de datos dinámicos. Cada una tiene ventajas únicas para casos utiliza específicos.
- SQL utiliza esquemas predefinidos; NoSQL presenta esquemas dinámicos.
- SQL es escalable verticalmente; NoSQL está escalable horizontalmente.
Larry Ellison está uno de los hombres más ricos del mundo, y lo ha sido durante décadas. Fundó Oracle a principios de los años 70, tomando una idea de Edgar F. Cobb de IBM para una base de datos relacional SQL que Crea el Oracle Database RDBMS (sistema de gestión de bases de datos relacionales).
Oracle obtuvo una posición de monopolio en este mercado, ya que en aquellos días prácticamente no existía software libre y prácticamente todas las aplicaciones se ejecutaban en mainframes IBM. Ni siquiera la base de datos de IBM, DB2, pudo desbancar a Oracle como líder del mercado, ya que esa base de datos solo funcionaba en mainframes. No fue hasta que los racks de PCs empezaron a usarse como servidores en los años 90 (como son hoy) que la gente empezó a usar algo más que mainframes.
Oracle sigue están un monopolio de la mayoría de las aplicaciones empresariales transaccionales entre las empresas Fortune 500. Oracle ha comprado la alternativa de código abierto más común, MySQL, e incluso ha adquirido Java de código abierto. Pero esos siguen siendo gratuitos.
A la hora de elegir una base de datos, una de las decisiones más importantes que una organización puede tomar debe Haz están si elegir una estructura de datos relacional (SQL) o no relacional (NoSQL). Aunque ambas son buenas opciones, cada una tiene ventajas y desventajas claras que deben tenerse en cuenta.
En este artículo, hemos desglosado las diferencias más importantes entre SQL y NoSQL, destacando los beneficios de cada uno.
¿Qué están SQL?
SQL, abreviatura de Structured Query Language, están un lenguaje de programación que se está utilizado para gestionar datos en bases de datos relacionales. Las bases de datos relacionales utilizan relaciones (normalmente llamadas tablas) para almacenar datos y luego comparar esos datos utilizando características comunes dentro del conjunto de datos.
Algunos sistemas de gestión de bases de datos relacional comunes que utilizan SQL:
- Oráculo
- Sybase
- Microsoft SQL Server
- Acceso de Microsoft
- Ingres.
El artículo innovador de Cobb describe una base de datos donde los objetos podían construirse y consultarse usando algo que él llamó SQL, lenguaje de consultas estructuradas. Utilizó SQL para Crear tanto datos (en objetos llamados tablas) como el esquema de esos datos, que describe campos en columnas. Un solo registro en una base de datos SQL está llamado fila.
¿Qué es NoSQL?
Una base de datos NoSQL, en cambio, está autodescriptiva, por lo que no requiere un esquema de datos. Tampoco impone relaciones entre tablas en todos los casos. Todos sus documentos son documentos JSON, que son entidades completas que se pueden leer y entender fácilmente.
NoSQL se refiere a bases de datos de alto rendimiento y no relacionales que utilizan una amplia variedad de modelos de datos. Estas bases de datos son muy reconocidas por su:
- Facilidad de uso
- Rendimiento escalable
- Fuerte resiliencia
- Amplia disponibilidad
Ejemplos de bases de datos NoSQL incluyen:
- MongoDB
- MarkLogic
- Couchbase
- CloudDB
- Amazon Dynamo DB
SQL vs NoSQL: Diferencias principales
Son muchas diferencias entre SQL y NoSQL, todas las cuales son importantes comprender al decidir cuál podría ser el mejor sistema de gestión de datos para tu organización. Estas incluyen diferencias en:
- Idioma
- Escalabilidad
- Comunidad
- Estructura
Analizaremos cada diferencia con detalle.
Idioma
Una de las principales diferencias entre las bases de datos relacionales SQL y NoSQL no relacionales están el lenguaje.
Las bases de datos SQL utilizan el Lenguaje de Consulta Estructurada para definir y manipular datos. Esto permite que SQL sea extremadamente versátil y ampliamente utilizado, además de hacerlo más restrictivo. SQL requiere que:
- te utiliza esquemas predefinidos para determinar la estructura de tus datos antes de te empezar a trabajar con ellos.
- Tus datos también siguen la misma estructura, lo que puede requerir una preparación previa significativa junto con una ejecución cuidadosa.
Una base de datos NoSQL cuenta con un esquema dinámico para datos no estructurados y los datos pueden almacenarse de muchas formas diferentes, ya sea basada en gráficos, orientada a documentos, orientada a columnas o organizada como un almacén de Valor Clave. Esta extrema flexibilidad te permite:
- Crea documentos sin tener que planificar y Define cuidadosamente su estructura
- Añade campos a medida que te lleves avanzando
- Varía la sintaxis de una base de datos a otra
- Dale a cada documento su propia estructura única, dándote más libertad en general
Escalabilidad
Otra gran diferencia entre SQL y NoSQL están su escalabilidad. La mayoría de las bases de datos SQL son escalables verticalmente, lo que significa que te puede aumentar la carga en un solo servidor aumentando componentes como RAM, SSD o CPU.
En cambio, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente, lo que significa que pueden manejar el aumento del tráfico simplemente añadiendo más servidores a la base de datos. Las bases de datos NoSQL tienen la capacidad de hacerse más grandes y mucho más potentes, lo que las convierte en la opción preferida para conjuntos de datos grandes o en constante evolución.
La comunidad
Debido a la madurez de SQL, cuenta con una comunidad mucho más fuerte y desarrollada en comparación con NoSQL. Son miles de chats y foros donde expertos pueden compartir conocimientos y debatir sobre las mejores prácticas de SQL, mejorando continuamente sus habilidades.
Aunque NoSQL está creciendo rápidamente, su comunidad no está tan definida como SQL debido a que aún está relativamente nuevo.
Estructura
Por último, una última cosa a considerar al debatir SQL frente a NoSQL están sus estructuras. Las bases de datos SQL son basadas en tablas, lo que las convierte en una mejor opción para aplicaciones que requieren transacciones de varias filas. Ejemplos pueden ser sistemas contables o sistemas heredados que originalmente se crearon para una estructura relacional.
Las bases de datos NoSQL pueden ser:
- Pares clave-valor
- Tiendas de columnas anchas
- Bases de datos de grafos
- Basado en documentos
Entonces, ¿qué base de datos es la adecuada para tu negocio?
La mejor manera de determinar qué base de datos están adecuada para tu negocio están analizar cuáles te necesitan que sean sus funciones.
SQL están una buena opción para:
- Cualquier organización que se beneficie de una estructura predefinida y de esquemas de conjuntos, especialmente si requieren transacciones de varias filas.
- Situaciones en las que todos los datos deben ser consistentes sin dejar margen de error, como en los sistemas contables.
NoSQL están una buena opción para aquellas empresas que experimentan un rápido crecimiento sin definiciones claras de esquemas. NoSQL ofrece mucha más flexibilidad que una base de datos relacional y están una opción sólida para empresas que deben analizar grandes cantidades de datos o cuyas estructuras de datos gestiona son variables.
Ahora, vamos a analizar algunos ejemplos para ilustrar las diferencias entre estos conceptos.
Ejemplos de SQL vs NoSQL
Abajo te puedes Ve claramente que el primer campo están el estudiante y el segundo campo están la clase.
{ student: "Walker Rowe",
class: "biology"
}
En términos de SQL, el usuario primero Crea este esquema antes de poder añadir datos a la base de datos:
CREATE TABLE studentClasses (
student varchar,
class varchar
);
Donde varchar está de longitud variable de caracteres.
Para añadir datos a esa tabla, se podría:
INSERT INTO studentClasses (student, class)
VALUES ("Walker Rowe", "biology:);
Con una base de datos NoSQL, en este ejemplo MongoDB, te utiliza la API de la base de datos insertara datos así:
db.studentClasses.insert( { name: "Walker Rowe", class: "biology" } )
Y luego te puede utiliza SQL para Crea el:
- Unión, que están todos los elementos de dos o más conjuntos
- Intersección, que son elementos comunes de dos o más conjuntos
El gran avance aquí fue permitir que los programadores hicieran todo esto usando sintaxis SQL fácil de entender. Luego Oracle hizo más avances tecnológicos para asegurar la integridad referencial de la base de datos y mejorar el rendimiento indexando campos y almacenando en caché registros.
(La integridad referencial de la base de datos significa la completitud de las transacciones para que no son registros huérfanos. Por ejemplo, un registro de ventas sin el artículo correspondiente del producto. Esto están lo que están me refería al decir que Oracle puede hacer cumplir la relación entre tablas.)
En el ejemplo de MongoDB que hemos descrito arriba, los programadores de Oracle dirían que la tabla studentClasses está una intersección. Porque tú puedes determinar a partir de ella tanto qué clases tiene un estudiante como qué estudiantes son en cuál. En este caso, te también tendrías que tanto los registros del estudiante como los de clase contengan cosas como el número de aula y el número de teléfono del estudiante.
La base de datos Oracle se está llamando base de datos orientada a filas. Los datos están agrupados en filas y columnas. No necesitamos mencionar aquí bases de datos orientadas a columnas, como Cassandra, ya que son diferentes en arquitectura y no en concepción en gran medida. Así que no son tan fundamentalmente diferentes como SQL frente a NoSQL.
En particular, la base de datos Cassandra NoSQL se está utilizando para agrupar columnas de datos similares cerca una de la otra para que puedan recuperarse a la mayor velocidad posible. Además, Cassandra y la base de datos NoSQL Obtén el concepto de normalización de bases de datos, que es clave en Oracle, como explicamos a continuación. Y no almacenan valores de columnas vacíos, por lo que las longitudes de fila pueden variar.
Eficiencia y normalización
Una cosa que Oracle destacó fue la relación entre objetos. Dijeron que todos los datos deberían normalizarse. Esto significa que ningún dato debería almacenarse dos veces. Así que, en lugar de poner, por ejemplo, la dirección de la escuela en cada registro de estudiantes, sería mejor mantener una tabla de la escuela y almacenar la dirección allí.
Las bases de datos NoSQL han eliminado esta restricción, hasta cierto punto.
El espacio en disco era caro en los años 70 y la memoria también, así que la normalización tenía sentido. Pero puede llevar tiempo realizar una operación conjunta para reunir un registro que está almacenado en diferentes tablas en una unidad lógica. También requiere la sobrecarga de mantener archivos índice y escribir en ellos a medida que se están añadidos o eliminados datos
Las bases de datos NoSQL dicen que todo eso no importa, ya que el espacio en disco y la memoria son baratos. Los defensores de esto dicen que está bien, en el caso mencionado, poner la dirección del colegio junto al alumno. Esto acelera el tiempo de recuperación de datos y facilita la codificación.
NoSQL vs SQL
El mayor competidor de Oracle en el mercado empresarial están SAP. Tienen su propia base de datos, Hana. Pero la única diferencia entre ellos y Oracle están que Hana almacena todos sus registros en memoria (los descarga al disco según sea necesario). Lo hace para agilizarlo. En cualquier caso, están un SGBDR.
Está difícil Haz la posibilidad de cambiar a bases de datos NoSQL en aplicaciones empresariales que llevan décadas funcionando o proponer esas para nuevas aplicaciones cuando las empresas ya tienen conocimiento sobre SGBD. Son problemas de gestión que Oracle ha resuelto, como la replicación de datos, que podrían dejar a alguien que use, por ejemplo, ElasticSearch, sin soporte y con un sistema caído.
Para cubrir esa carencia, algunas empresas han asumido el soporte y, a veces, la mayor parte de la programación para— las llamadas bases de datos de código abierto, como ElasticSearch. (Si te quieres soporte para eso, te puede comprar soporte y una versión compatible de Elastic.)
El otro están el cambio de paradigma para sistemas transaccionales. Están fácil concebir añadir una venta a una base de datos de ventas. Oracle calcularía automáticamente el inventario disponible usando una operación SQL guardada llamada vista. Para MongoDB, un programa tendría que ordenar los artículos de inventario y restar las ventas para determinar el nuevo inventario disponible.
Bases de datos NoSQL comunes
Si te lee los casos utiliza de bases de datos NoSQL, te verá que suelen adoptarse como sistemas de nicho y no empresariales.
Apache Cassandra
Por ejemplo, Uber utiliza Cassandra para llevar el control de los conductores. Pero sus necesidades son únicas, incluyendo la necesidad de escribir millones de registros por segundo en varios centros de datos. Incluso escribieron su propia implementación de Cassandra para que pudiera ejecutarse en Mesos, un sistema de orquestación similar a los contenedores.
DynamoDB
Amazon promociona su base de datos DynamoDB como si tuviera "latencia milisegundo". También eliminan el término NoSQL y simplemente la llaman base de datos no relacional.
DynamoDB, al igual que MongoDB, tiene una interfaz JavaScript, así que te puede trabajar con él usando ese lenguaje de programación relativamente sencillo también. Por ejemplo, para añadir un registro, primero te instanciar una instancia de la base de datos y luego añadir el elemento JSON así:
var docClient = AWS.DynamoDB.DocumentClient()
docClient.put("{JSON … }"}
Un detalle de implementación están que te puede ejecutar estas operaciones en MongoDB y DynamoDB usando Node.js. Eso están JavaScript ejecutándose en el nivel intermedio, así que no te necesitas Crea archivos JAR ni servidores middleware como Oracle Weblogic.
Entonces, ¿cuál deberías te usar para tu nuevo proyecto? Tu sistema contable podría seguir funcionando en un sistema RDBMS. Pero son alternativas a pagar a Oracle por las licencias, como usar MySQL.
¿Pero utilizará MongoDB? Eso no está muy probable a corto plazo, ya que son millones de programadores en todo el mundo usando Java y Oracle, y gestores de proyectos y usuarios que lo entienden.
Utiliza ElasticSearch para los registros y Spark para análisis. En cuanto a los demás, estúdialos caso por caso para Ve cuál funciona mejor dada tu:
- Recursos
- Habilidad
- Capacidad para sufrir transacciones perdidas
- Otros factores
Toma de la decisión
No importa en qué campo te son, elegir la base de datos adecuada para tu organización están una decisión importante.
Las bases de datos NoSQL son convirtiéndose rápidamente en una parte fundamental del panorama actual de las bases de datos, y son demostrando ser un verdadero cambio radical en el ámbito de TI. Las empresas que integran Big Data suelen favorecer los numerosos beneficios de NoSQL, entre ellos:
- Menor coste
- Disponibilidad de código abierto
- Escalabilidad más fácil
Las desventajas de NoSQL están que es una tecnología joven, lo que los hace un poco más volátiles.
Por otro lado, las bases de datos SQL han demostrado su valía durante más de 40 años y utilizan estándares consolidados desde hace mucho tiempo que son bien definidos. Cuentan con una enorme comunidad de expertos detrás de ellas, y la oportunidad de colaboración es ilimitada.
En general, la decisión de usar SQL frente a NoSQL para el negocio no está del todo en blanco o negro; requiere comparar y contrastar para determinar qué base de datos se adapta mejor a tus necesidades específicas. Sin embargo, con la cantidad adecuada de investigación y preparación, tú te asegurarás de que la base de datos que tú elijas proporcione un sistema de gestión eficiente y ágil para tu organización.
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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.