En el mundo de la informática es crucial entender las diferencias, características y cuando debes usar cada base de datos.

Desde el punto de vista de desarrollo es sumamente común encontrarse con estos dos tipos de bases de datos.

El problema general es que muchos profesionales no tienen totalmente claro porque deberían usar cada uno.

Historia: Como surgieron estas bases de datos

Edgar Codd mientras trabajaba para IBM en el año 1970, publico un articulo donde proponia el modelo relacional para la gestión de bases de datos, donde se explicaba un modelo estructurado para almacenar y recuperar datos, lo que facilitaba la consistencia y la integridad de la información.

El desarrollo del lenguaje SQL (Structured Query Language) a mediados de los 70 proporcionó un método estándar y eficiente para acceder y manipular datos en estas bases de datos relacionales. Con el tiempo, SQL se convirtió en el estándar de facto para sistemas de bases de datos en negocios y organizaciones, con sistemas como Oracle, MySQL y Microsoft SQL Server liderando el mercado.

A principios del año 2000, la explosión del internet y el surgimiento de aplicaciones web a gran escala expusieron limitaciones en el modelo relacional, especialmente en términos de escalabilidad y manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados.

El término "NoSQL" fue acuñado inicialmente en 1998 como el nombre de una base de datos ligera que no exponía una interfaz SQL. Conforme empresas como Google, Amazon y Facebook crecían de forma exponencial, surgieron necesiadades donde se requerian bases de datos que pudieran escalar horizontalmente de manera eficiente y manejar enormes cantidades de datos distribuidos y semi-estructurados.

De esta manera comenzó a surgir diversas estructuras como clave-valor, documentales, columnares y grafos, cada una diseñada para diferentes tipos de cargas de trabajo y requerimientos.

Herramientas como MongoDB, Cassandra, Redis y Neo4j se popularizaron por su flexibilidad, escalabilidad y capacidad para manejar rápidamente grandes volúmenes de datos.

Hoy en día las empresas siguen usando ambos modelos, permitiendo a los desarrolladores elegir la solución que mejor se adapte a sus necesidades específicas, dependiendo de la naturaleza y la demanda de sus aplicaciones.

¿Qué es una Bases de Datos SQL?

Las bases de datos SQL, o bases de datos relacionales, utilizan el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para definir y manipular datos.

Este tipo de bases de datos organiza los datos en tablas que pueden tener relaciones entre sí, lo que permite una gestión de datos compleja y eficiente.

Ventajas

• Consistencia e Integridad de Datos: SQL proporciona un alto nivel de integridad de datos mediante el uso de transacciones. Esto asegura que todas las operaciones de datos sean exactas y que se preserven las relaciones entre los datos.
• Consultas Complejas: SQL permite realizar consultas complejas, especialmente donde se involucran múltiples tablas que requieren operaciones de join, sort y aggregation.
• Estándares y Compatibilidad: SQL es un estándar bien establecido y ampliamente adoptado. La mayoría de las bases de datos SQL siguen este estándar, lo que facilita la portabilidad de las aplicaciones entre diferentes sistemas.
• Seguridad: Las bases de datos SQL ofrecen robustas opciones de seguridad, incluyendo el control de acceso, encriptación y funciones de auditoría, que son esenciales para aplicaciones que manejan datos sensibles.

Cuando usar bases de datos SQL

Existen casos específicos en el cual debes usar bases de datos relacionales, a continuación mencionamos algunos:

• Transacciones que requieren consistencia: Cuando las operaciones requieren integridad transaccional a través de propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), las bases de datos SQL tienden a ser más rápidas debido a su enfoque en la consistencia y la fiabilidad en las operaciones de escritura.
• Relaciones complejas entre datos: Si tu aplicación maneja datos que están fuertemente interrelacionados y necesitas realizar operaciones complejas como Joins que involucran múltiples tablas, como joins y subqueries, las bases de datos SQL son muy eficaces.
• Aplicaciones con Esquema Definido: En escenarios donde el diseño de los datos es conocido de antemano y no cambia frecuentemente, las bases de datos SQL son una buena elección debido a su esquema fijo. Esto facilita la optimización del rendimiento y la eficiencia en el manejo de los datos.
• Operaciones con Carga de Lectura Predominante en Datos Normalizados: Si los datos están altamente normalizados y las operaciones de lectura no requieren escalar horizontalmente, las bases de datos SQL pueden ofrecer un rendimiento superior debido a su capacidad para ejecutar consultas optimizadas en estructuras de datos fijas y bien definidas.
• Integridad de Datos: Para aplicaciones que necesitan garantizar la integridad de los datos a través de restricciones, como claves foráneas, claves únicas, y reglas de validación, las bases de datos SQL ofrecen un soporte extenso. Esto asegura que los datos sean precisos y consistentes a lo largo del tiempo.

Casos de uso ideales para usar SQL

Palabras Clave: consistencia, datos complejos y relacionados, consultas complejas, integridad de datos

• Gestión de Transacciones Financieras: Las transacciones financieras requieren una alta consistencia y la garantía de que las operaciones como transferencias de fondos o pagos se procesan de manera exacta y fiable.
• Aplicaciones de ERP (Planificación de Recursos Empresariales) Los sistemas ERP integran procesos de negocio cruciales en una única arquitectura unificada. SQL es ideal para estas aplicaciones debido a su capacidad para manejar datos complejos y altamente relacionados, asegurando la consistencia entre distintos departamentos como finanzas, ventas, y recursos humanos.
• Gestión de Inventario La gestión de inventario implica mantener un registro preciso de las existencias y su movimiento. SQL proporciona una plataforma robusta para realizar consultas complejas que ayudan a rastrear y gestionar el inventario de manera eficiente, garantizando la consistencia en los datos de stock.
• Sistemas de Reservas (hoteles, aerolíneas) Estos sistemas necesitan asegurar que no haya reservas duplicadas y que todas las transacciones sean procesadas en tiempo real. Las bases de datos SQL, con sus fuertes capacidades de transacción, son ideales para manejar estas operaciones que requieren alta integridad y consistencia de datos.
• Aplicaciones de Comercio Electrónico: En el comercio electrónico, es crucial mantener la consistencia en la gestión de pedidos, inventarios, y transacciones de pago. Las bases de datos SQL garantizan que las operaciones se ejecuten con precisión, evitando problemas como el sobrevendido de productos o errores en las transacciones.

¿Qué es una Bases de Datos NoSQL?

Las bases de datos NoSQL, o "Not Only SQL", surgieron como una solución a las limitaciones de las bases de datos relacionales tradicionales, especialmente en lo que respecta a la escalabilidad y la flexibilidad.

A diferencia de las bases de datos SQL que utilizan un esquema fijo y tablas relacionadas, las bases de datos NoSQL permiten una variedad de modelos de datos, incluyendo clave-valor, documentos, columnas anchas y grafos.

Ventajas

• Escalabilidad: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar de manera horizontal, lo que significa que pueden expandirse a través de múltiples servidores para manejar grandes volúmenes de datos y tráfico de usuario, sin incurrir en los costosos upgrades de hardware que requieren las bases de datos SQL.
• Flexibilidad en la Estructura de Datos: No requieren un esquema fijo, lo que permite a los desarrolladores modificar la estructura de los datos sobre la marcha y almacenar datos que no necesariamente siguen un modelo uniforme, ideal para datos semi-estructurados o no estructurados.
• Rendimiento Optimizado: Algunas configuraciones de NoSQL están optimizadas para operaciones específicas, como rápidas lecturas y escrituras, que son beneficiosas para aplicaciones en tiempo real como el streaming de medios o juegos en línea.

Cuándo Usar Bases de Datos NoSQL

Existen casos específicos en el cual debes usar bases de datos relacionales, a continuación mencionamos algunos:

• Grandes Volúmenes de Datos: Cuando las aplicaciones manejan una enorme cantidad de datos distribuidos, las bases de datos NoSQL pueden manejar esta escala de manera más eficiente que las bases de datos SQL tradicionales.
• Manejo de Datos Desestructurados o Semi-estructurados: NoSQL es óptimo para trabajar con datos no estructurados o semi-estructurados, como documentos JSON, porque no requiere un esquema fijo y permite la inserción y manipulación de datos sin reestructuraciones costosas. Es por ello que para proyectos que requieren un desarrollo rápido y continuas modificaciones en la estructura de datos este tipo de bases de datos es ideal.
• Requisitos de Rendimiento Específicos: Aplicaciones que requieren latencias muy bajas para grandes volúmenes de lecturas y escrituras, como sistemas de publicidad en tiempo real o juegos en línea, pueden aprovechar las optimizaciones de rendimiento de las bases de datos NoSQL.
• Escalabilidad Horizontal: Cuando la escalabilidad horizontal (añadir más servidores a la red para manejar la carga) es más viable o económica que la escalabilidad vertical (mejorar las capacidades de un solo servidor), las bases de datos NoSQL son una elección adecuada.
• Operaciones con Altas Tasas de Escritura y Lectura: NoSQL brilla en escenarios donde se requieren altas tasas de lecturas y escrituras, especialmente bajo condiciones de poca consistencia. Por ejemplo, aplicaciones como captura de datos en tiempo real o análisis de grandes volúmenes de datos pueden beneficiarse de la velocidad de las bases de datos NoSQL, especialmente en modelos clave-valor o documentales.

Casos de uso ideales para usar NoSQL

Palabras Clave: escalamiento horizontal, operaciones de lectura y escritura veloces, formato variable, datos no estructurados, velocidad, alta concurrencia, baja latencia

• Aplicaciones Web y Móviles a Gran Escala:Estas aplicaciones a menudo experimentan volúmenes de tráfico muy variables y deben escalar rápidamente para manejar picos de demanda. NoSQL ofrece una excelente escalabilidad horizontal, lo que permite añadir más servidores fácilmente sin necesidad de rediseñar la base de datos.
• Big Data y Análisis de Datos NoSQL es ideal para manejar enormes volúmenes de datos y para realizar operaciones de análisis en tiempo real. Su capacidad para almacenar y recuperar grandes cantidades de datos no estructurados rápidamente es fundamental en escenarios de big data.
• Internet de las Cosas (IoT) Los dispositivos IoT generan datos en un formato que varía significativamente y a menudo en grandes volúmenes. NoSQL puede manejar eficientemente estos datos variados y distribuidos, permitiendo un análisis y almacenamiento efectivo.
• Gestión de Contenido y Almacenamiento de Medios Los sistemas que gestionan contenido digital, como vídeos, imágenes y documentos, requieren bases de datos que puedan almacenar eficientemente grandes volúmenes de datos no estructurados. NoSQL ofrece una solución flexible para almacenar diversos tipos de contenido.
• Personalización y Recomendaciones en Tiempo Real: Para aplicaciones que necesitan personalizar contenidos y recomendaciones para usuarios individuales en tiempo real, NoSQL proporciona la velocidad y la escalabilidad necesarias para procesar y entregar datos personalizados rápidamente.
• Juegos en Línea: Los juegos en línea requieren bases de datos que puedan manejar rápidamente grandes cantidades de operaciones con alta concurrencia y baja latencia. NoSQL es ideal para este propósito, especialmente en juegos con grandes cantidades de usuarios interactuando en tiempo real.
• Redes Sociales: Las plataformas de redes sociales manejan relaciones dinámicas entre los usuarios y generan una cantidad significativa de datos de interacción. NoSQL facilita la gestión eficiente de estas relaciones y datos a gran escala.
• Servicios de Caché Las bases de datos NoSQL de tipo clave-valor, como Redis, son extremadamente rápidas para operaciones de lectura y escritura, lo que las hace ideales para ser usadas como sistemas de caché de alto rendimiento.

Tabla Comparativa

Preguntas de Entrevista

• ¿Puede describir una situación en la que optó por usar una base de datos NoSQL en lugar de una base de datos SQL? ¿Qué factores influyeron en su decisión?
• Dado un escenario en el que debe diseñar una base de datos para una aplicación de comercio electrónico que maneja millones de transacciones diariamente, ¿preferiría utilizar SQL o NoSQL? Justifique su elección.
• Explique el concepto de 'Consistencia Eventual' en NoSQL. ¿En qué situaciones consideraría aceptable este nivel de consistencia?