NoSQL, también conocido como "no solo SQL" o "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 NoSQL aún puede almacenar datos que se encuentran dentro de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), solo que los almacena de manera diferente en comparación con un RDBMS. La decisión de utilizar una base de datos relacional frente a una base de datos 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 una rápida escalabilidad para gestionar conjuntos de datos grandes y 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. Esto garantiza la disponibilidad y confiabilidad de los datos. Si algunos datos se desconectan, el resto de la base de datos puede continuar funcionando.
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 cloud, big data y aplicaciones móviles y web, las bases de datos NoSQL proporcionan esa velocidad y escalabilidad, lo que las convierte en una opción popular por su rendimiento y facilidad de uso.
El lenguaje de consulta estructurada (SQL) se menciona comúnmente en relación con NoSQL. Para comprender mejor la diferencia entre NoSQL y SQL, puede ser útil comprender 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 utilizaban 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 registrados para una aplicación en particular, y limitados en las formas en que podían descubrir dentro de los datos. Estas limitaciones llevaron finalmente 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, lo que permitió a los analistas conectar tablas fusionando campos comunes.
Con el paso del tiempo, la demanda de un uso más rápido y dispar de grandes conjuntos de datos fue adquiriendo cada vez más importancia 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 se convirtió en esa alternativa.
Si bien NoSQL proporcionó una alternativa a SQL, este avance de ninguna manera reemplazó a las bases de datos SQL. Por ejemplo, supongamos que está gestionando pedidos minoristas en una empresa. En un modelo relacional, las tablas individuales gestionarían los datos de los clientes, los datos de los pedidos y los datos del producto por separado, y se unirían mediante 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 memoria significativa. Cuando 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 tiene. El resultado es que el escalado vertical, en última instancia, 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 sharding 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 comúnmente utilizan bases de datos NoSQL y relacionales en una sola aplicación. Los proveedores de la nube actuales pueden admitir bases de datos SQL o NoSQL. La base de datos que elija depende de sus objetivos.
Para profundizar en las diferencias entre las dos opciones, consulte "SQL vs. NoSQL Databases: What's the Difference?".
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NoSQL ofrece otras opciones para organizar datos de muchas maneras. Al ofrecer diversas estructuras de datos, NoSQL se puede aplicar al analytics de datos, la gestión de big data, las redes sociales y el desarrollo de aplicaciones móviles.
Una base de datos NoSQL gestiona información mediante cualquiera de estos modelos de datos primarios:
Por lo general, se considera la forma más simple de bases de datos NoSQL. Este modelo de datos sin esquema está organizado en un diccionario de pares clave-valor, donde cada elemento tiene una clave y un valor. La clave podría ser algo similar a la que se encuentra en una base de datos SQL, como el ID de carrito de compras, mientras que el valor es una matriz de datos, como cada elemento individual que hay en el carrito de compras de ese usuario. Se usa comúnmente para almacenar en caché y guardar información de la sesión del usuario; por ejemplo, carritos de compras. Sin embargo, no es ideal si necesita extraer varios registros a la vez. Redis y Memcached son ejemplos de bases de datos de clave-valor de código abierto.
Como sugiere su nombre, las bases de datos documentales almacenan datos en forma de documentos. Pueden ser útiles en la gestión de datos semiestructurados y, por lo general, los datos se almacenan en formatos JSON, XML o BSON. Esto mantiene los datos juntos cuando se utilizan en aplicaciones, lo que reduce la cantidad de traducción necesaria para utilizar los datos. Los desarrolladores también obtienen más flexibilidad, ya que no es necesario que los esquemas de datos coincidan entre documentos (p. ej., name vs. first_name). Sin embargo, esto puede ser problemático para transacciones complejas, lo que lleva a la corrupción de los datos. Los casos de uso más populares de las bases de datos de documentos son los sistemas de gestión de contenidos y los perfiles de usuario. Un ejemplo de una base de datos orientada a documentos es MongoDB, el componente de base de datos de la pila MEAN.
¿Quiere saber más sobre MongoBD? Consulte el tutorial de IBM sobre cómo comenzar a usar IBM Cloud Databases for MongoDB.
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 código abierto y columna ancha. Apache HBase se basa en Hadoop Distributed Files System, que proporciona una forma de almacenar conjuntos de datos dispersos, que se utilizan comúnmente 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 que abarcan varios centros de datos. Se ha utilizado para una variedad de casos de uso, como sitios web de redes sociales y analytics de datos en tiempo real.
Este tipo de base de datos suele albergar datos de un gráfico de conocimiento. Los elementos de datos se almacenan como nodos, edges y propiedades. Cualquier objeto, lugar o persona puede ser un nodo. Un edge define la relación entre los nodos. Por ejemplo, un nodo podría ser un cliente, como IBM, y una agencia, como Ogilvy. Una ventaja sería categorizar la relación como una relación de 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, un servicio de base de datos gráfica basado en Java con una edición comunitaria de código abierto en la que los usuarios pueden adquirir licencias para copias de seguridad en línea y extensiones de alta disponibilidad, o una versión con licencia preempaquetada con copias de seguridad y extensiones incluidas.
Con este tipo de bases 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 que con las bases de datos convencionales basadas en disco.
Muchas empresas han ingresado al ámbito NoSQL. Además de las mencionadas anteriormente, estas son algunas bases de datos NoSQL populares:
Para aprender más sobre el estado de las bases de datos, consulte “A Brief Overview of the Database Landscape”.
Cada tipo de base de datos NoSQL tiene fortalezas que la hacen mejor para casos de uso específicos. Sin embargo, todos comparten las siguientes ventajas para los desarrolladores y crean el marco para brindar un mejor servicio a los clientes, que incluyen:
En pocas palabras, las bases de datos NoSQL ofrecen un alto rendimiento, disponibilidad y escalabilidad.
La estructura y el tipo de base de datos NoSQL que elija dependerán de cómo su organización planee utilizarla. Estos son algunos usos específicos para diversos tipos de bases de datos NoSQL.
La necesidad de las grandes empresas de proporcionar servicios sin latencia y escalar más rápido ha estimulado el crecimiento de los microservicios, lo que ha llevado a las empresas a examinar qué tipo de base de datos utilizar para diferentes aplicaciones.
Las empresas han descubierto que el uso de una única 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 cambio, la aplicación tiene muchos servicios mal acoplados y desplegables de forma independiente, cada uno con su propio modelo y base de datos, e integrados a través de puertas de enlace API o un iPaaS.
El patrón de uso de múltiples bases de datos dentro de una sola aplicación, también conocido como persistencia políglota, ha ayudado a crear espacio en el mercado para que prosperen las bases de datos NoSQL. Hoy en día, los desarrolladores pueden utilizar la base de datos adecuada para el microservicio correcto sin intentar que todo funcione en el contexto de una sola base de datos relacional.
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