Bases de datos SQL frente a NoSQL

Diferentes tipos de bases de datos

Si bien es fácil entrar en un patrón de pensar que el único tipo de base de datos que importa es una base de datos SQL, el hecho es que existen otras bases de datos que son tan funcionales para sus usos como SQL para sus usos. nicho. De hecho, dado que mucha gente considera que SQL es un gran rígido, uno de los más populares se llama acertadamente NoSQL . En esta lección, aprenderemos más sobre cada tipo de base de datos para que pueda tomar la decisión más informada posible sobre cuál usar.

Usando SQL

Antes de profundizar más, asegurémonos de comprender realmente qué es SQL. El acrónimo significa ‘Structured Query Language’, que nos dice desde el principio que va a ser rígido. Sin embargo, para algunas cosas, una cierta rigidez está perfectamente bien, porque ayuda a evitar errores. Dicho esto, lo que sería un error en la base de datos de un banco, donde la rigidez es una virtud, es exactamente lo que el usuario quiere introducir en la base de datos para un registro de egresados. El lenguaje tiene que ser preciso en SQL, al igual que las entradas. Después de todo, este es un lenguaje que se basa en gran medida en dictar tipos de datos exactos para cada campo de un registro.

Además, es posible escalar una base de datos SQL para que sea más rápido, un proceso conocido como escalamiento vertical. Al aumentar la potencia informática del servidor en cuestión, una base de datos SQL puede manejar más datos. Además, francamente, hay muchas más personas que realmente entienden SQL en un nivel mucho más profundo. Si se encuentra con un problema, será mucho más fácil encontrar a alguien con una solución. SQL ha existido durante décadas, lo que significa que existe una increíble cantidad de sabiduría sobre el tema.

Usando NoSQL

NoSQL, por otro lado, no está tan estructurado. Esta es una ventaja instantánea para aquellos que quieren construir su base de datos más rápidamente. Las bases de datos NoSQL tardan mucho menos en crearse porque hay menos partes móviles. Además, debido a que se hace más hincapié en los objetos dentro de la base de datos que en las relaciones, una idea con el nombre apropiado de programación orientada a objetos, esos objetos no tienen que perfeccionarse. Si un campo no se puede llenar adecuadamente, no es el fin del mundo cuando se trabaja en NoSQL. Además, mientras que una base de datos SQL es escalable verticalmente, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Los usuarios pueden agregar nuevos servidores, lo que puede que no sirva tanto para la velocidad, pero permitirá considerar más datos.

Aún así, existe una gran desventaja con toda esa personalización y versatilidad. Las bases de datos NoSQL son más difíciles de solucionar debido a sus grandes diferencias a veces. Si bien esto está comenzando a cambiar, SQL ofrece una comunidad de soporte mucho más capaz. Piénselo así: una base de datos NoSQL puede ser más rápida y deportiva, como un automóvil deportivo importado, mientras que una base de datos SQL es un poco menos agradable a la vista pero más confiable, como una minivan doméstica.

Bases de datos SQL vs NoSQL

Las bases de datos SQL son compatibles con ACID. Esto significa que la base de datos sigue las propiedades de Atomicidad (una transacción está completamente completada o revertida), Consistencia (todas las transacciones siguen las restricciones de la base de datos), Aislamiento (las transacciones se ejecutan al mismo tiempo, pero cada transacción se ejecuta de forma independiente de las demás) y Durabilidad (una transacción que se complete se guardará en la base de datos como completada). Las bases de datos SQL utilizan el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para las transacciones de la base de datos. En una base de datos SQL, los datos se guardan en tablas estructuradas de bases de datos relacionales y los tipos de datos están predefinidos. Algunos ejemplos de bases de datos SQL son: MySQL, Oracle, SQL Server y PostgrSQL.

Las bases de datos NoSQL no son necesariamente compatibles con ACID. Los datos se guardan en sistemas que no son tablas de bases de datos relacionales y esto permite la flexibilidad de no tener que definir los tipos de datos por adelantado. El esquema es dinámico y no estructurado. Los datos se almacenan en forma de pares clave-valor, documentos, columnas anchas y almacenes de gráficos. Los métodos de consulta que son diferentes del lenguaje de consulta estructurado se utilizan para realizar transacciones de base de datos. Algunos ejemplos de bases de datos NoSQL son MongoDB, Apache Cassandra y Google Cloud BigTable

Resumen de la lección

Atrás quedaron los días en que SQL era la única opción para las bases de datos. Con bases de datos como NoSQL, los analistas pueden manipular datos mucho menos rígidos. Esto significa que las bases de datos NoSQL se pueden construir de forma más rápida y ágil. Sin embargo, esa velocidad tiene un precio. Dado que cada base de datos NoSQL tiene una personalización considerable, esto limita la capacidad de encontrar una solución simple al estilo SQL.

Los resultados del aprendizaje

Estudie esta lección hasta que esté preparado para comparar y contrastar SQL y NoSQL y sopesar las ventajas y desventajas de cada uno.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador