NoSQL, también conocido como "no solo SQL", "no SQL", es un enfoque para el diseño de bases de datos que permite el almacenamiento y la consulta de datos fuera de las estructuras tradicionales que se encuentran en las bases de datos relacionales. Si bien aún puede almacenar datos que se encuentran dentro de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), los almacena de manera diferente a un RDBMS. La decisión de utilizar una base de datos relacional frente a una no relacional es en gran medida contextual y varía según el caso de uso.
En lugar de la estructura tabular típica de una base de datos relacional, las bases de datos NoSQL albergan datos dentro de una estructura de datos, como un documento JSON. Dado que este diseño de base de datos no relacional no requiere un esquema, ofrece escalabilidad rápida para gestionar grandes conjuntos de datos normalmente no estructurados
NoSQL también es un tipo de base de datos distribuida, lo que significa que la información se copia y almacena en varios servidores, que pueden ser remotos o locales. De esta manera, se garantiza la disponibilidad y la confiabilidad de los datos. Si algunos de los datos se desconectan, el resto de la base de datos puede continuar ejecutándose.
Hoy en día, las empresas necesitan gestionar grandes volúmenes de datos a altas velocidades con la capacidad de escalar rápidamente para ejecutar aplicaciones web modernas en casi todas las industrias. En esta era de crecimiento dentro de la nube, big data y aplicaciones móviles y web, las bases de datos NoSQL brindan esa velocidad y escalabilidad, lo que las convierte en una opción popular por su rendimiento y facilidad de uso.
NoSQL frente a SQL
SQL (Structured Query Language) se suele relacionar con NoSQL. Para comprender mejor la diferencia entre NoSQL y SQL, es conveniente conocer la historia de SQL, un lenguaje de programación utilizado para recuperar información específica de una base de datos.
Antes de las bases de datos relacionales, las empresas usaban un sistema de base de datos jerárquico con una estructura en forma de árbol para las tablas de datos. Estos primeros sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) permitieron a los usuarios organizar grandes cantidades de datos. Sin embargo, eran complejos, a menudo dependían de una aplicación particular, y estaban limitados en las formas en que podían descubrirse dentro de los datos. Estas limitaciones eventualmente llevaron al desarrollo de sistemas de gestión de bases de datos relacionales, que organizaban los datos en tablas. SQL proporcionó una interfaz para interactuar con datos relacionales y permitió a los analistas conectar tablas mediante la fusión de campos comunes.
Con el paso del tiempo, las demandas de un uso más rápido y dispar de grandes conjuntos de datos se volvieron cada vez más importantes para la tecnología emergente, como las aplicaciones de comercio electrónico. Los programadores necesitaban algo más flexible que las bases de datos SQL (es decir, bases de datos relacionales). NoSQL ofrecía esa alternativa.
Si bien NoSQL era una alternativa a SQL, este avance de ninguna manera reemplazó las bases de datos SQL. Por ejemplo, supongamos que gestiona pedidos comerciales en una empresa. En un modelo relacional, las tablas individuales gestionarían los datos de clientes, los datos de pedidos y los datos de productos por separado, y se unirían por medio de una clave única y común, como un ID de cliente o un ID de pedido. Si bien esto es excelente para almacenar y recuperar datos rápidamente, requiere una gran cantidad de memoria. Si desea agregar más memoria, las bases de datos SQL solo pueden escalar verticalmente, no horizontalmente, lo que significa que su capacidad para agregar más memoria está limitada al hardware que tenga. El resultado es que, en última instancia, el escalado vertical limita el almacenamiento y la recuperación de datos de su empresa.
En comparación, las bases de datos NoSQL no son relacionales, lo que elimina la necesidad de conectar tablas.Sus capacidades integradas de fragmentación y alta disponibilidad facilitan el escalado horizontal. Si un solo servidor de base de datos no es suficiente para almacenar todos sus datos o manejar todas las consultas, la carga de trabajo se puede dividir en dos o más servidores, lo que permite a las empresas escalar sus datos horizontalmente.
Si bien cada tipo de base de datos tiene sus propias ventajas, las empresas suelen utilizar bases de datos NoSQL y relacionales en una sola aplicación. Los proveedores de la nube de hoy en día pueden admitir bases de datos SQL o NoSQL. La base de datos que elija dependerá de sus objetivos.
Para obtener un análisis más detallado de las diferencias entre las dos opciones, consulte "Bases de datos SQL frente a NoSQL: ¿cuál es la diferencia?"
NoSQL proporciona otras opciones para organizar datos de muchas maneras. Al ofrecer diversas estructuras de datos, NoSQL se puede aplicar a la analítica de datos, la gestión de big data, las redes sociales y el desarrollo de aplicaciones móviles.
Una base de datos NoSQL gestiona la información utilizando cualquiera de estos modelos de datos primarios:
Almacén de pares clave-valor
Esto generalmente se considera la forma más simple de bases de datos NoSQL. Este modelo de datos sin esquema se organiza en un diccionario de pares clave-valor, donde cada elemento tiene una clave y un valor. La clave podría ser algo similar que se encuentra en una base de datos SQL, como un ID de carrito de compras, mientras que el valor es una matriz de datos, como cada artículo individual en el carrito de compras de ese usuario. Se usa comúnmente para almacenar en caché y guardar información de sesión del usuario, como carritos de compras. Sin embargo, no es ideal cuando necesita extraer varios registros a la vez. Redis y Memcached son ejemplos de bases de datos de clave-valor de código abierto.
Almacén de documentos
Como sugiere el nombre, las bases de datos de documentos almacenan datos como documentos. Pueden ser útiles para gestionar datos semiestructurados y, por lo general, los datos se almacenan en formatos JSON, XML o BSON. Esto mantiene los datos juntos cuando se usan en aplicaciones, lo que reduce la cantidad de conversión necesaria para usarlos. Los desarrolladores también ganan más flexibilidad ya que los esquemas de datos no necesitan coincidir entre documentos (por ejemplo, name vs. first_name). Sin embargo, esto puede ser problemático para transacciones complejas, ya que puede generar corrupción de datos. Los casos de uso populares de bases de datos de documentos incluyen sistemas de gestión de contenido y perfiles de usuario. Un ejemplo de una base de datos orientada a documentos es MongoDB, el componente de base de datos del conjunto de soluciones MEAN.
¿Desea saber más acerca de MongoBD? Eche un vistazo al tutorial de IBM acerca de cómo empezar a usar IBM Cloud Databases for MongoDB.
Almacén distribuido en columnas
Estas bases de datos almacenan información en columnas, lo que permite a los usuarios acceder solo a las columnas específicas que necesitan sin asignar memoria adicional a datos irrelevantes. Esta base de datos intenta resolver las deficiencias de los valores clave y los almacenes de documentos, pero dado que puede ser un sistema más complejo de gestionar, no se recomienda su uso para equipos y proyectos más nuevos. Apache HBase y Apache Cassandra son ejemplos de bases de datos de columna ancha de código abierto. Apache HBase se basa en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop, que proporciona una forma de almacenar conjuntos de datos dispersos. Su uso es frecuente en muchas aplicaciones de big data. Apache Cassandra, por otro lado, ha sido diseñado para gestionar grandes cantidades de datos en múltiples servidores y agrupaciones en clúster que abarcan varios centros de datos. Se utiliza para una variedad de casos de uso, como sitios web de redes sociales y analítica de datos en tiempo real.
Almacén de gráficos
Este tipo de base de datos normalmente alberga datos de un gráfico de conocimientos. Los elementos de datos se almacenan como nodos, bordes y propiedades. Cualquier objeto, lugar o persona puede ser un nodo. Un borde define la relación entre los nodos. Por ejemplo, un nodo podría ser un cliente, como IBM, y una agencia, como Ogilvy. Un borde sería categorizar la relación como una relación con el cliente entre IBM y Ogilvy.
Las bases de datos de gráficos se utilizan para almacenar y gestionar una red de conexiones entre elementos dentro del gráfico. Neo4j (enlace externo a IBM), un servicio de base de datos de gráficos basado en Java con una edición de comunidad de código abierto donde los usuarios pueden comprar licencias para copias de seguridad en línea y extensiones de alta disponibilidad, o la versión con licencia con copia de seguridad y extensiones incluidas.
Almacén en memoria
Con este tipo de base de datos, como IBM solidDB, los datos residen en la memoria principal en lugar de en el disco, lo que hace que el acceso a los datos sea más rápido, en comparación con las bases de datos convencionales basadas en disco.
Ejemplos de bases de datos NoSQL
Muchas empresas han ingresado al panorama NoSQL. Además de las mencionadas anteriormente, aquí hay algunas bases de datos NoSQL populares:
- Apache Couch DB, una base de datos basada en documentos JSON de código abierto que utiliza JavaScript como su lenguaje de consulta.
- Elasticsearch, una base de datos basada en documentos que incluye un motor de búsqueda de texto completo.
- Couchbase, una base de datos de documentos y pares clave-valor que permite a los desarrolladores crear aplicaciones adaptativas y flexibles para la nube, la tecnología móvil y edge computing.
Para conocer más acerca del estado de las bases de datos, consulte "Una breve descripción del panorama de la base de datos."
Cada tipo de base de datos NoSQL presenta cualidades para casos de uso específicos. Sin embargo, todas comparten las siguientes ventajas para los desarrolladores y crean la estructura para brindar un mejor servicio a los clientes, que incluyen:
- Rentabilidad: es costoso mantener un RDBMS comercial de gama alta. Requiere la compra de licencias, administradores de bases de datos capacitados y hardware potente para escalar verticalmente. Las bases de datos NoSQL le permiten escalar rápidamente horizontalmente, asignando mejor los recursos para minimizar los costos.
- Flexibilidad: el escalamiento horizontal y un modelo de datos flexible también significan que las bases de datos NoSQL pueden abordar grandes volúmenes de datos que cambian rápidamente, lo que las hace ideales para el desarrollo ágil, iteraciones rápidas e implementaciones de código frecuentes.
- Réplica: la funcionalidad de réplica NoSQL copia y almacena datos en varios servidores. Esta réplica brinda confiabilidad a los datos, y garantiza el acceso durante tiempos de inactividad y protección frente a la pérdida de datos si los servidores se desconectan.
- Velocidad: NoSQL permite un almacenamiento y un procesamiento más rápidos y ágiles para todos los usuarios, desde desarrolladores hasta equipos de ventas y clientes. La velocidad también hace que las bases de datos NoSQL generalmente se adapten mejor a las aplicaciones web modernas y complejas, los sitios de comercio electrónico o las aplicaciones móviles.
En pocas palabras, las bases de datos NoSQL brindan alto rendimiento, disponibilidad y escalabilidad.
La estructura y el tipo de base de datos NoSQL que elija dependerán de cómo su organización tenga previsto utilizarla. A continuación, se describen algunos usos específicos para varios tipos de bases de datos NoSQL.
- Gestión de relaciones de datos: la gestión de la agregación compleja de datos y las relaciones entre estos puntos generalmente se maneja con una base de datos NoSQL basada en gráficos. Esto incluye motores de recomendación, gráficos de conocimientos, aplicaciones de detección de fraude y redes sociales, donde se establecen conexiones entre personas con el uso de varios tipos de datos.
- Rendimiento de baja latencia: los juegos, las aplicaciones de acondicionamiento físico en el hogar y la tecnología publicitaria requieren un alto rendimiento para la gestión de datos en tiempo real. Esta infraestructura ofrece el mayor valor para el consumidor, ya sea que se trate de actualizaciones de ofertas de mercado o de proporcionar los anuncios más relevantes. Las aplicaciones web requieren bases de datos NoSQL en memoria para proporcionar un tiempo de respuesta rápido y gestionar los picos de uso sin el retraso que puede generar el almacenamiento en disco.
- Escalamiento y grandes volúmenes de datos: el comercio electrónico requiere la capacidad de gestionar grandes picos de uso, ya sea para una venta de un día o para la temporada de compras navideñas. Las bases de datos de valores clave se utilizan con frecuencia en aplicaciones de comercio electrónico porque su estructura simple se amplía fácilmente en momentos de mucho tráfico. Esta agilidad es valiosa para las aplicaciones de juegos, tecnología publicitaria e Internet de las cosas (IoT).
La necesidad de las grandes empresas de brindar servicios sin latencia y escalar más rápidamente ha estimulado el crecimiento de los microservicios, lo que ha llevado a las empresas a examinar qué tipo de base de datos usar para diferentes aplicaciones.
Las empresas han descubierto que el uso de una sola base de datos relacional para cada componente de una aplicación tiene sus limitaciones, especialmente cuando existen mejores alternativas para componentes específicos. Los microservicios son una opción atractiva, en parte, porque eliminan la necesidad de un único almacén de datos compartido para una aplicación completa. En su lugar, la aplicación tiene muchos servicios que se pueden implementar de forma independiente y que están poco acoplados, cada uno con su propio modelo de datos y base de datos, e integrado mediante gateways de API o un iPaaS.
El patrón de usar varias bases de datos dentro de una única aplicación, también conocido como persistencia políglota, ha abierto un nicho de mercado para que prosperen las bases de datos NoSQL Actualmente, los desarrolladores pueden utilizar la base de datos adecuada para cada microservicio sin intentar que todo funcione en el contexto de una única base de datos relacional.
Explore los diferentes factores a considerar al tratar de determinar las mejores opciones de base de datos al refactorizar a un enfoque de microservicios.
Descubra más acerca de los microservicios (o arquitectura de microservicios), un enfoque arquitectónico nativo de la nube en el que una sola aplicación se compone de muchos componentes o servicios más pequeños acoplados libremente y que se pueden implementar de forma independiente.
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