Al elegir una base de datos moderna, una de las decisiones más importantes es elegir una estructura de datos relacional (SQL) o no relacional (NoSQL). Si bien ambas son opciones viables, existen diferencias clave entre las dos que los desarrolladores deben tener en cuenta al tomar una decisión.

En este post analizaremos las distinciones más importantes y los mejores sistemas de bases de datos SQL y NoSQL disponibles.

¿Qué es una base de datos SQL? 

SQL, que significa "Structured Query Language" (Lenguaje de Consulta Estructurado). Es el lenguaje de programación que se ha utilizado ampliamente en la gestión de datos en los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) desde la década de 1970. En sus inicios, cuando el almacenamiento era caro, las bases de datos SQL se centraban en reducir la duplicación de datos.

En la actualidad, SQL se sigue utilizando para consultar bases de datos relacionales, en las que los datos se almacenan en filas y tablas vinculadas de diversas maneras. Un registro de la tabla puede estar vinculado a otro o a muchos otros, o muchos registros de la tabla pueden estar relacionados con muchos registros de otra tabla.

¿Qué es una base de datos NoSQL?

NoSQL es una base de datos no relacional. Lo que significa que permite estructuras diferentes a las de una base de datos SQL (no filas y columnas) y más flexibilidad para utilizar el formato que mejor se adapte a los datos.

El término "NoSQL" no se utilizó 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. Sino que significa no usar siempre SQL. Dependen de él, pero sólo como medio de apoyo, no como herramienta principal de consulta.

¿Cuáles son sus diferencias?

Tipo

Las bases de datos SQL se denominan principalmente bases de datos relacionales (RDBMS). Mientras que las bases de datos NoSQL se denominan principalmente bases de datos no relacionales o distribuidas.

Lenguaje

Las bases de datos SQL definen y manipulan datos basados en un lenguaje de consulta estructurado (SQL). Visto desde un lado, este lenguaje es extremadamente potente.

SQL es una de las opciones más versátiles y ampliamente utilizadas disponibles, lo que lo convierte en una opción segura, especialmente para las consultas más complejas. Pero desde el otro lado puede ser restrictivo.

SQL requiere el uso de esquemas predefinidos para determinar la estructura de los datos antes de trabajar con ellos. Además, todos los datos deben seguir la misma estructura. Esto puede requerir una importante preparación previa, lo que significa que un cambio en la estructura sería difícil y perjudicial para todo el sistema.

Una base de datos NoSQL tiene un esquema dinámico para los datos no estructurados. Los datos se almacenan de muchas maneras, lo que significa que pueden estar orientados a los documentos, a las columnas, basados en gráficos u organizados como un almacén KeyValue.

Esta flexibilidad significa que los documentos pueden ser creados sin tener una estructura definida previamente. Además, cada documento puede tener su propia estructura. La sintaxis varía de una base de datos a otra, y se pueden añadir campos sobre la marcha.

Escalabilidad

En casi todas las situaciones las bases de datos SQL son escalables verticalmente. Esto significa que se puede aumentar la carga en un solo servidor mediante el aumento de cosas como la memoria RAM, CPU o SSD. Pero, por otro lado, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Esto significa que maneja más tráfico por sharding, o la adición de más servidores en su base de datos NoSQL.

Es similar a añadir más pisos al mismo edificio frente a añadir más edificios al barrio. Por lo tanto, NoSQL puede, en última instancia, ser más grande y más potente, haciendo que estas bases de datos sean la opción preferida para conjuntos de datos grandes o en constante cambio. 

Estructura

Las bases de datos SQL se basan en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL se basan en pares KeyValue, en documentos, en gráficos o en almacenes de columnas. Esto hace que las bases de datos relacionales SQL sean una mejor opción para las aplicaciones que requieren transacciones de varias filas, como un sistema de contabilidad, o para los sistemas heredados que se construyeron para una estructura relacional.

Seguimiento de propiedades

 Las bases de datos SQL siguen las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad). Mientras que las bases de datos NoSQL siguen el teorema de Brewers CAP (Consistencia, Disponibilidad y Tolerancia a las particiones).

Soporte

Todas las bases de datos SQL disponen de un gran soporte por parte de sus proveedores. También hay un montón de consultas independientes que pueden ayudarle con la base de datos SQL para un despliegue a gran escala, pero para algunas bases de datos NoSQL todavía tiene que confiar en el apoyo de la comunidad y sólo hay expertos externos limitados para la configuración y el despliegue de sus despliegues NoSQL a gran escala.

Ventajas 

SQL

• Portabilidad: SQL puede ser usado en laptops, computadoras, servidores o dispositivos móviles.

• Experiencia y madurez: Este es uno de sus puntos más fuertes. El tiempo y aceptación generalizada de los desarrolladores permitió crear gran cantidad de información y herramientas en torno a ellas.

• Atomicidad: Los desarrolladores generalmente se ven dispuestos a inclinarse por los modelos relacionales gracias a la atomicidad. Esto significa que cualquier operación que se quiera ejecutar y no cumpla con los criterios de información preestablecidos, no se realizará.

• Estándares bien definidos: Todos los procesos deben estar bajo los estándares que plantea el SQL. Brindando de esta forma criterios de uniformidad a la información.

• Escritura simple: Gran parte de la aceptación depende de la sencillez de su método de escritura. Este es muy parecido al lenguaje que utilizamos los humanos, facilitando para nosotros la comprensión de las operaciones.

NoSQL

• Aplicaciones de big data: grandes volúmenes son manejados fácilmente por las bases de datos NoSQL.

• Administración de la base de datos: Requieren menos administración práctica. Cuenta con capacidades de distribución de datos y reparación automática. Modelos de datos simplificados y menos requisitos de ajuste y administración.

• Versatilidad: Las posibilidades de crecimiento en el volumen de datos o la posibilidad de incluir cambios sobre la forma en la que ingresan los datos sin necesidad de alterar la estructura, permite adaptarse de forma rápida a un entorno de alto dinamismo.

• Crecimiento Horizontal: Son altamente escalables. Si se requiere instalar mayor cantidad de nodos para ampliar la capacidad, se puede hacer sin problemas. Esto no interrumpe la usabilidad o consultas dentro de la base de datos.

• Economía: No se necesitan servidores con gran cantidad de recursos para operar. La adaptabilidad y flexibilidad permiten empezar con bajos niveles de inversión en equipos e ir ampliando la capacidad a medida de las necesidades.

Desventajas

SQL

• Dificultades de crecimiento: Cuando estas bases de datos comienzan a crecer en volumen, el almacenamiento y el costo de mantenimiento se convierten en un problema de alto costo.

• Cambios en la estructura: El entorno empresarial es altamente dinámico. Esto exige que se realicen cambios de forma eventual en los registros de datos. Si ejecutamos cambios, la Base de Datos debe ser modificada en su estructura para admitir las modificaciones. Si las modificaciones no se realizan esta se verá afectada y sus procesos interrumpidos.

• Complejidad en la instalación: Algunas bases de datos SQL se ven condicionadas por el sistema operativo en el cual van a funcionar y los requisitos mínimos de funcionamiento de los servidores u ordenadores.

• Dificultad en la interfaz: La interfaz de una base de datos SQL son más complejas que agregar algunas líneas de código.

• Más características implementadas de forma patentada: Aunque las bases de datos SQL se ajustan a los estándares ANSI e ISO, algunas bases de datos implementan extensiones propietarias al SQL estándar para garantizar el bloqueo del proveedor.

NoSQL

• Menos maduro: La mayoría de las alternativas de bases de datos NoSQL apenas han salido de las etapas de preproducción. Y hay muchas características importantes que aún no se han implementado.

• Atomicidad: Algunas de estas bases de datos no incorporan la atomicidad de la información. Esto puede derivar en que la información no sea consistente entre nodos.

• Software poco documentado: Al ser tan relativamente nuevo. El NoSQL puede adolecer de que algunas operaciones sean limitadas por la falta de información sobre las herramientas y sus características.

• Baja estandarización: No se tiene un criterio plenamente definido entre los motores que se utilizan en este tipo de base de datos. El lenguaje tiende a variar según el tipo de base de datos que se vaya a utilizar.

• Herramientas GUI: la mayoría de las bases de datos NoSQL no contienen una interfaz gráfica. Requiere conocimiento especial para poder ejecutar algunas de ellas.

Sistemas

Ahora que conocemos las diferencias clave entre las bases de datos SQL y NoSQL. Es el momento de explorar las diferentes opciones disponibles para sus cargas de trabajo.

SQL

MySQL

• Libre y de código abierto. 

• Base de datos muy consolidada, con una gran comunidad, con numerosas pruebas y mucha estabilidad.

• Disponible para las principales plataformas.

• Replicación y fragmentación disponibles.

• Cubre una amplia gama de casos de uso.

Oracle

• Base de datos comercial con actualizaciones frecuentes, gestión profesional y excelente asistencia al cliente.

• El lenguaje procedimental/SQL o PL/SQL es el dialecto SQL utilizado. 

• Una de las soluciones de bases de datos más caras. 

• Funciona con bases de datos enormes. 

• Actualizaciones sencillas.

• Control de las transacciones.

• Compatible con todos los sistemas operativos.

• Adecuado para empresas y organizaciones con cargas de trabajo exigentes.

Microsoft SQL Server

• Base de datos comercial desarrollada y gestionada por Microsoft.

• Transact SQL o T-SQL es el dialecto SQL utilizado. 

• Sólo funciona con Windows y Linux. 

• Fácil de usar.

• Dificultad para realizar ajustes a mitad del proceso cuando se encuentran errores.

• Excelente documentación.

• Funciona bien para organizaciones de tamaño pequeño o mediano que desean una solución de base de datos comercial sin el coste de Oracle.

PostgreSQL

• Sistema de gestión de bases de datos orientado a objetos, lo que significa que es una solución de base de datos híbrida SQL/NoSQL. 

• Es gratuito y de código abierto. 

• Compatibilidad con una amplia gama de sistemas operativos. 

• Comunidad activa y muchos proveedores de servicios de terceros. 

• Alta conformidad con ACID. 

• Utiliza SQL puro. 

• Funciona mejor para casos de uso en los que sus datos no se ajustan a un modelo relacional. También funciona bien para bases de datos extra grandes y para ejecutar consultas complicadas.

NoSQL

MongoDB 

Es, con diferencia, la base de datos NoSQL más popular, y con razón. Sus características y beneficios incluyen:

• Uso gratuito. 

• Esquema dinámico. 

• Escalable horizontalmente. 

• Excelente rendimiento con consultas sencillas.

• Añadir nuevas columnas y campos sin afectar a las filas existentes o al rendimiento de la aplicación.

MongoDB funciona mejor para las empresas que atraviesan etapas de rápido crecimiento o las que tienen muchos datos no estructurados. Existen alternativas menos conocidas a esta base de datos NoSQL, como:

Redis

• Rendimiento. Todos los datos de Redis residen en la memoria, lo que permite un acceso a datos de baja latencia y alto rendimiento.

• Estructuras de datos flexibles.

• Simplicidad y facilidad de uso.

• Replicación y persistencia.

• Alto nivel de disponibilidad y escalabilidad.

• Código abierto.

Apache Cassandra

• Se pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados o no estructurados en una base de datos.

• Se puede configurar para utilizar varios centros de datos.

• Cumple con las directrices de ACID.

• Tenemos la facilidad de poder manejar volúmenes muy grandes de datos, proporcionando una ventaja muy fuerte.

• Puede manejar independientemente tanto las solicitudes de escritura como lectura en grandes cantidades.

• Tiene compatibilidad con Hadoop, MapReduce, Apache Pig y Apache Hive.

Google Cloud BigTable

• Alta capacidad de procesamiento con latencia baja.

• Cambio de tamaño de clústeres sin tiempo de inactividad.

• Replicación flexible y automatizada para optimizar todo tipo de cargas de trabajo.

• Diseñado con un motor de almacenamiento para aplicaciones de aprendizaje automático que mejora las predicciones.

• Conexión sencilla con servicios de Google Cloud como BigQuery o el ecosistema de Apache.

Apache Hbase

• HBase es lineal escalable.

• Ha hecho automático.

• Proporciona lectura coherente y escritura.

• Se integra con Hadoop, tanto como un origen y un destino.

• Tiene fácil API de java para el cliente.

• Proporciona replicación de datos en clústeres.

¿Cuándo utilizar SQL y NoSQL?

Ambas tecnologías tienen el mismo objetivo que es almacenar datos, pero lo hacen de maneras muy diferentes como hemos visto. Veamos ahora cuál elegir según el proyecto.

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. Una de las ventajas de las bases de datos relacionales es que, cuando un usuario actualiza un registro concreto, todas las instancias de la base de datos se actualizan 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. Sólo es necesario actualizar los datos una vez en lugar de cambiar varios archivos, por ejemplo. También es lo mejor para evaluar la integridad de los datos. Como cada dato se almacena en un único lugar, no hay problemas de que las versiones anteriores confundan el panorama.

La mayoría de las grandes empresas tecnológicas utilizan SQL. Como Uber, Netflix y Airbnb. Incluso grandes empresas como Google, Facebook y Amazon, que construyen sus propios sistemas de bases de datos, utilizan SQL para consultar y analizar los datos.

NoSQL

Mientras que SQL se valora para garantizar la validez de los datos. NoSQL es bueno cuando es más importante que la disponibilidad de los big data sea rápida. También es una buena opción cuando una empresa necesita escalar debido a los cambios en los requisitos. 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 que cambian constantemente) 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 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 una ventaja importante de las bases de datos NoSQL. A diferencia de SQL, sus requisitos de fragmentación y alta disponibilidad incorporados 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 no aptos 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.

Conclusión

SQL y NoSQL son dos tecnologías que tienen la misma finalidad: almacenar datos y ofrecer las herramientas para leer y manipular esos datos.

Elegir la base de datos más adecuada es una etapa muy importante ya que la base de datos será la base de trabajo de todas las profesiones de la data. Sin embargo, esta elección no es fácil y la respuesta no siempre es evidente incluso para los expertos. 

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