Bases de datos SQL vs. NoSQL: ¿cuál es la diferencia?
SQL es un método con décadas de antigüedad para acceder a bases de datos relacionales, y la mayoría de los que trabajan con bases de datos están familiarizados con él. Como datos no estructurados, las cantidades de almacenamiento y potencia de procesamiento y los tipos de análisis han cambiado a lo largo de los años, hemos visto diferentes tecnologías de bases de datos disponibles que se adaptan mejor a los nuevos tipos de casos de uso. Estas bases de datos se denominan comúnmente NoSQL.
SQL y NoSQL difieren en si son relacionales (SQL) o no relacionales (NoSQL), si sus esquemas son predefinidos o dinámicos, cómo se escalan, el tipo de datos que incluyen y si son más adecuados para transacciones de varias filas o datos no estructurados.
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SQL, que significa "Lenguaje de consulta estructurado", es el lenguaje de programación que se ha utilizado ampliamente en la gestión de datos en sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) desde la década de 1970. En los primeros años, cuando el almacenamiento era caro, las bases de datos SQL se centraban en reducir la duplicación de datos.
En la actualidad, SQL sigue siendo ampliamente utilizado para consultar bases de datos relacionales, donde los datos se almacenan en filas y tablas que están vinculadas de diversas maneras. Un registro de tabla puede vincularse entre sí o con muchos otros, o muchos registros de tabla pueden estar relacionados con muchos registros de otra tabla. Estas bases de datos relacionales, que ofrecen un almacenamiento de datos rápido, pueden manejar grandes cantidades de datos y consultas SQL complejas.
NoSQL es una base de datos no relacional, lo que significa que permite estructuras diferentes a las de una base de datos SQL y más flexibilidad para utilizar el formato que mejor se adapte a los datos. El término "NoSQL" no se acuñó hasta principios de la década de 2000. No significa que los sistemas no utilicen SQL, ya que las bases de datos NoSQL a veces admiten algunos comandos SQL. Más precisamente, "NoSQL" a veces se define como "no solo SQL".
Para sentar las bases, vea el siguiente vídeo de Jamil Spain:
Las bases de datos SQL son valiosas para manejar datos estructurados, o datos que tienen relaciones entre sus variables y entidades.
Escalabilidad
En general, las bases de datos SQL pueden escalar verticalmente, lo que significa que puede aumentar la carga en un servidor migrando a un servidor más grande que añada más CPU, RAM o capacidades de SSD. Aunque la escalabilidad vertical se utiliza con mayor frecuencia, las bases de datos SQL pueden escalarse horizontalmente mediante lógica de fragmentación o partición, aunque eso no está bien soportado.
Estructura
El esquema de base de datos SQL organiza los datos de forma relacional y tabular, utilizando tablas con columnas o atributos y filas de registros. Dado que SQL funciona con un esquema predefinido tan estrictamente, requiere organizar y estructurar los datos antes de comenzar con la base de datos SQL.
Propiedades
Los RDBMS, que utilizan SQL, deben exhibir cuatro propiedades, conocidas por el acrónimo ACID. Esto garantiza que las transacciones se procesen correctamente y que la base de datos SQL tenga un alto nivel de fiabilidad:
- Atomicidad: todas las transacciones deben tener éxito o fallar por completo y no pueden dejarse parcialmente completas, incluso en caso de falla del sistema.
- Coherencia: la base de datos debe seguir reglas que validen y eviten la corrupción en cada paso.
- Aislamiento: las transacciones simultáneas no pueden afectarse entre sí.
- Durabilidad: las transacciones son definitivas e incluso un fallo del sistema no puede "revertir" una transacción completa.
Asistencia
Debido a que las bases de datos SQL tienen una larga historia ahora, tienen enormes comunidades y muchos ejemplos de sus bases de código estables en línea. Hay muchos expertos disponibles para dar soporte a SQL y programar datos relacionales.
A diferencia de SQL, los sistemas NoSQL le permiten trabajar con diferentes estructuras de datos dentro de una base de datos. Dado que permiten un esquema dinámico para datos no estructurados, hay menos necesidad de planificar y organizar previamente los datos, y es más fácil realizar modificaciones. Las bases de datos NoSQL le permiten añadir nuevos atributos y campos, así como utilizar una sintaxis variada en todas las bases de datos.
Escalabilidad
Las bases de datos NoSQL se escalan mejor horizontalmente, lo que significa que se pueden añadir servidores o nodos adicionales según sea necesario para aumentar la carga.
Estructura
Las bases de datos NoSQL no son relacionales, por lo que no almacenan datos únicamente en filas y tablas. En cambio, generalmente se dividen en uno de los cuatro tipos de estructuras:
- Orientado a columnas, donde los datos se almacenan en celdas agrupadas en un número prácticamente ilimitado de columnas en lugar de filas.
- Almacenes de valores clave, que utilizan una matriz asociativa (también conocida como diccionario o mapa) como modelo de datos. Este modelo representa los datos como una colección de pares clave-valor.
- Almacenes de documentos, que utilizan documentos para contener y codificar datos en formatos estándar, incluidos XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) y BSON. Un beneficio es que los documentos dentro de una sola base de datos pueden tener diferentes tipos de datos.
- Bases de datos gráficas, que representan datos en un gráfico que muestra cómo se relacionan entre sí diferentes conjuntos de datos. Neo4j, RedisGraph (un módulo gráfico integrado en Redis) y OrientDB son ejemplos de bases de datos gráficas.
Propiedades
Mientras que SQL requiere propiedades ACID, NoSQL sigue la teoría CAP (aunque algunas bases de datos NoSQL, como DB2 de IBM, MongoDB, DynamoDB de AWS y CouchDB de Apache, también pueden integrar y seguir las reglas ACID).
El teorema CAP dice que los sistemas de datos distribuidos permiten una compensación que puede garantizar solo dos de las siguientes tres propiedades (que forman el acrónimo CAP, por sus siglas en inglés) en cualquier momento:
- Coherencia: cada solicitud recibe el resultado más reciente o un error. MongoDB es un ejemplo de sistema muy coherente, mientras que otros, como Cassandra, ofrecen una coherencia eventual.
- Disponibilidad: cada solicitud tiene un resultado sin errores.
- Tolerancia de partición: cualquier retraso o pérdida entre nodos no interrumpe las operaciones del sistema.
Asistencia
Aunque NoSQL se ha adoptado rápidamente, tiene comunidades de usuarios más pequeñas y, por lo tanto, menos soporte. Los usuarios de NoSQL obtienen un beneficio de los sistemas de código abierto, a diferencia de los muchos lenguajes SQL que son propietarios.
Cuándo usar SQL
SQL es una buena opción cuando se trabaja con datos relacionados. Las bases de datos relacionales son eficientes, flexibles y de fácil acceso para cualquier aplicación. Un beneficio de una base de datos relacional es que cuando un usuario actualiza un registro específico, cada instancia de la base de datos se actualiza automáticamente y esa información se proporciona en tiempo real.
SQL y una base de datos relacional facilitan el manejo de una gran cantidad de información, la escalan según sea necesario y permiten un acceso flexible a los datos (por ejemplo, solo necesitan actualizar los datos una vez en lugar de cambiar varios archivos). También es mejor para evaluar la integridad de los datos. Puesto que cada dato se almacena en un único lugar, no hay problema con que las versiones anteriores confundan la imagen.
La mayoría de las grandes empresas tecnológicas utilizan SQL, incluidas Uber, Netflix y Airbnb. Incluso grandes empresas como Google, Facebook y Amazon, que crean sus propios sistemas de bases de datos, utilizan SQL para consultar y analizar datos.
Cuándo usar NoSQL
Aunque SQL se valora para garantizar la validez de los datos, NoSQL es bueno cuando es más importante que la disponibilidad de big data sea rápida. También es una buena opción cuando una empresa necesita escalar debido a requisitos cambiantes. NoSQL es fácil de usar, flexible y ofrece un alto rendimiento.
NoSQL también es una buena opción cuando hay grandes cantidades de conjuntos de datos (o en constante cambio) o cuando se trabaja con modelos de datos flexibles o necesidades que no encajan en un modelo relacional. Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos no estructurados, las bases de datos de documentos (por ejemplo, CouchDB, MongoDB y Amazon DocumentDB) son una buena opción. Para acceder rápidamente a un almacén de valores clave sin fuertes garantías de integridad, Redis puede ser la mejor opción. Cuando se necesita una búsqueda compleja o flexible en muchos datos, Elastic Search es una buena opción.
La escalabilidad es un beneficio significativo de las bases de datos NoSQL. A diferencia de SQL, sus requisitos integrados de fragmentación y alta disponibilidad permiten el escalado horizontal. Además, las bases de datos NoSQL como Cassandra, desarrollada por Facebook, manejan cantidades masivas de datos repartidos en muchos servidores, sin puntos únicos de fallo y proporcionando la máxima disponibilidad.
Otras grandes empresas que utilizan sistemas NoSQL porque dependen de grandes volúmenes de datos que no se adaptan a una base de datos relacional son Amazon, Google y Netflix. En general, cuanto más extenso sea el conjunto de datos, más probable es que NoSQL sea una mejor opción.
Seleccionar o sugerir una base de datos es una responsabilidad clave para la mayoría de los expertos en bases de datos, y "SQL vs. NoSQL" es una rúbrica útil para la toma de decisiones informadas. Al considerar cualquiera de las bases de datos, también es importante tener en cuenta las necesidades de datos críticas y las compensaciones aceptables que conducen a cumplir los objetivos de rendimiento y tiempo de actividad.
IBM® Cloud admite versiones alojadas en la nube de varias bases de datos SQL y NoSQL con sus bases de datos nativas de la nube. Para obtener más orientación sobre cómo seleccionar la mejor opción para usted, consulte "Breve descripción del panorama de las bases de datos" y "Cómo elegir una base de datos en IBM Cloud".
¿Le interesa profundizar más en las bases de datos individuales? Eche un vistazo a nuestra serie de entradas de blog "Análisis profundo de bases de datos".
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