SQL vs. NoSQL Databases: ¿Cuál es la diferencia?

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 costoso, las bases de datos SQL se centraban en reducir la duplicación de datos.

Avance rápido hasta hoy, y SQL todavía se usa ampliamente para consultar bases de datos relacionales, donde los datos se almacenan en filas y tablas que están vinculadas de varias maneras. Un registro de tabla puede vincularse entre sí o con muchos otros, o muchos registros de tabla pueden estar relacionados con muchos registros en otra tabla. Estas bases de datos relacionales, que ofrecen almacenamiento de datos y recuperación rápidos, 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 usar 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 video de Jamil Spain:

Las bases de datos SQL son valiosas para manejar datos estructurados, o datos que tienen relaciones entre sus variables y entidades.

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 agregue más CPU, RAM o capacidades de SSD. Si bien la escalabilidad vertical se usa con mayor frecuencia, las bases de datos SQL pueden escalar horizontalmente a través de la lógica de fragmentación o partición, aunque eso no está bien soportado.

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. Debido a que SQL funciona con un esquema predefinido tan estrictamente, requiere organizar y estructurar los datos antes de comenzar con la base de datos SQL.

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 confiabilidad:

• Atomicidad: todas las transacciones deben tener éxito o fallar por completo y no pueden dejarse parcialmente completas, incluso en el 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 una falla del sistema no puede "revertir" una transacción completa.

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.

• Db2
• MySQL
• PostgreSQL
• YugabyteDB 
• CockroachDB 
• Oracle Database
  
• Base de datos de Azure SQL

A diferencia de SQL, los sistemas NoSQL le permiten trabajar con diferentes estructuras de datos dentro de una base de datos. Debido a 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 agregar nuevos atributos y campos, así como usar una sintaxis variada en todas las bases de datos.

Las bases de datos NoSQL escalan mejor horizontalmente, lo que significa que se pueden agregar servidores o nodos adicionales según sea necesario para aumentar la carga.

Las bases de datos NoSQL no son relacionales, por lo que no almacenan datos únicamente en filas y tablas. En cambio, generalmente caen 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 de gráficos, 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.

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) en cualquier momento:

• Coherencia: cada solicitud recibe el resultado más reciente o un error. MongoDB es un ejemplo de un 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.

Si bien NoSQL se adoptó rápidamente, tiene comunidades de usuarios más pequeñas y, por lo tanto, menos soporte. Los usuarios de NoSQL tienen un beneficio de los sistemas de código abierto, a diferencia de los muchos lenguajes SQL que son propietarios.

• Redis
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandra
• Elasticsearch
• BigTable
• Neo4j
• HBase

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, 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. Dado que cada pieza de información se almacena en un solo lugar, no hay problema con las versiones anteriores que confunden 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.

Si bien SQL es valioso 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 a escala 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 un acceso rápido a un almacenar de valores clave sin fuertes garantías de integridad, Redis puede ser la mejor opción. Cuando se necesita una búsqueda compleja o flexible en una gran cantidad de 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 distribuidos en muchos servidores, sin puntos únicos de falla y brindando la máxima disponibilidad.

Otras grandes empresas que utilizan sistemas NoSQL porque dependen de grandes volúmenes de datos que no son adecuados para 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 informada. Al considerar cualquiera de las bases de datos, también es importante considerar las necesidades críticas de datos y las compensaciones aceptables que contribuyen 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 general del escenario 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 en el blog "Database Deep Dives".