Bases de datos SQL Vs NoSQL: los pros y los contras

Las bases de datos SQL han sido el estándar para almacenar datos durante décadas. Sin embargo, hay varias razones por las que las bases de datos NoSQL son cada vez más populares. Una razón es que las bases de datos NoSQL son más escalables que las bases de datos SQL. Esto significa que pueden manejar más datos y más usuarios sin degradación del rendimiento. Otra razón es que las bases de datos NoSQL son más flexibles que las bases de datos SQL. Esto significa que se pueden personalizar fácilmente para satisfacer las necesidades específicas de una aplicación. Finalmente, las bases de datos NoSQL suelen ser más fáciles de usar que las bases de datos SQL. Esto significa que los desarrolladores pueden ponerse en marcha rápidamente sin tener que aprender mucha sintaxis SQL compleja.

Al seleccionar una base de datos en la nube, debe considerar las dimensiones de sus datos, cómo los consultará y cómo los escalará. El factor más importante al decidir sobre una base de datos es qué tipo de base de datos desea utilizar: SQL (lenguaje de consulta estructurado) o NoSQL (no solo SQL). Este artículo es el tercero de nuestra serie sobre Big Data en la nube. Una base de datos NoSQL sería más apropiada para almacenar datos no estructurados, como artículos, publicaciones en redes sociales, etc. Los datos se pueden almacenar como un almacén de columnas o como un par de claves basadas en gráficos y orientadas a documentos. Tanto la flexibilidad como la escalabilidad de las bases de datos NoSQL fueron una consideración. Su base de datos también crecerá a medida que crezca su empresa.

Debido a que las bases de datos NoSQL y NoSQL difieren en escala, debe considerar cómo crecerá su conjunto de datos en el futuro. Algunas personas creen que combinar las mejores características de ambos tipos de bases de datos les permitirá lograr una mayor eficiencia. Hay numerosas opciones de base de datos para elegir, ya sea que esté en las instalaciones o en la nube. Elegir entre una base de datos NoSQL y una NoSQL como almacenamiento de datos principal es una de las decisiones más importantes que tendrá que tomar. En la siguiente publicación, veremos más componentes de almacenamiento en la nube, como almacenes de datos y lagos de datos.

A diferencia de las bases de datos SQL, las bases de datos NoSQL carecen de algunas de las características de seguridad que tienen las bases de datos SQL. No tienen la confidencialidad ni la integridad necesarias. Además, debido a que carecen de un esquema bien definido, no es posible asignarles permisos.

¿Por qué se prefiere Nosql a Sql?

En NoSQL, no hay relación entre los tipos de datos. Se puede ejecutar una consulta NoSQL, pero es mucho más lenta que una consulta existente. Su aplicación tiene un alto nivel de actividad de transacciones. Las bases de datos SQL son ideales para transacciones pesadas o complejas debido a su mayor nivel de estabilidad e integridad de datos.

Los datos son la base de todos los subcampos de la ciencia de datos. Los datos normalmente se almacenan en un sistema de administración de bases de datos (DBMS) como método principal para almacenarlos. Los lenguajes DBMS deben usarse para interactuar y comunicarse entre sí. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación utilizado para interactuar con bases de datos. Otro término que ha surgido en los últimos años es el de bases de datos NoSQL. Una base de datos NoSQL, como una base de datos no relacional, no almacena datos en tablas o registros. La estructura de almacenamiento de datos se adapta a un conjunto específico de requisitos.

Normalmente se utilizan tres tipos de bases de datos: orientadas a columnas, orientadas a documentos y pares clave-valor. MongoDB es un ejemplo de una base de datos orientada a documentos en Python. Se da el caso de que las bases de datos NoSQL te permiten crear una estructura de datos con mayor libertad. Las bases de datos SQL, por otro lado, tienen una estructura más rígida y un tipo de datos menos flexible. Si es un principiante, aprender SQL y luego hacer la transición a NoSQL podría ser un buen lugar para comenzar. Cada uno tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas, y debe elegir uno en función de sus datos, la aplicación y la facilidad de uso. La principal distinción entre SQL y NoSQL es que SQL no está solo en términos de rendimiento. Escuche sus datos y tome la mejor decisión posible.

Cómo usar Mongodb

Puede usar MongoDB fácilmente porque es extremadamente simple de usar. Los desarrolladores aprecian su velocidad, escalabilidad y capacidad para manejar grandes cantidades de datos debido a su alta velocidad y flexibilidad.

¿Por qué son mejores las bases de datos Nosql?

Las bases de datos Nosql son mejores porque permiten una mayor flexibilidad en la forma en que se almacenan los datos. Esto puede ser útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos que deben organizarse de una manera diferente a una base de datos relacional tradicional . Las bases de datos Nosql también pueden ser más fáciles de escalar, ya que pueden distribuirse en varios servidores.

Una base de datos NoSQL se desarrolló por primera vez a fines de la década de 2000 con el objetivo de reducir la cantidad de tiempo necesario para escalar, realizar consultas rápidas y escribir programas. Una base de datos NoSQL tiene una variedad de ventajas sobre las bases de datos tradicionales, incluida la capacidad de escalar horizontalmente y proporcionar una variedad de tipos de datos. Las bases de datos SQL (lenguaje de consulta estructurado) con esquemas tabulares rígidos y complejos requieren una gran escala vertical y, por lo general, se accede a ellas a través de bases de datos relacionales . En MongoDB 4.0, se introdujeron las transacciones ACID de documentos múltiples y MongoDB 4.2 agregó soporte para clústeres expandibles en MongoDB. No hay modelos de datos en el primero. Cuando se utilizan bases de datos NoSQL, generalmente se optimizan para consultas en lugar de duplicación de datos. muchos no

Las bases de datos NoSQL también incluyen compresión para reducir el espacio de almacenamiento. Las bases de datos de gráficos , por ejemplo, pueden ser útiles para analizar relaciones, pero pueden no ser suficientes para satisfacer sus necesidades de búsqueda diarias. El documento técnico Dónde usar MongoDB lo ayudará a determinar si MongoDB u otra base de datos es adecuada para sus necesidades. Para comenzar con las bases de datos NoSQL, una de las formas más sencillas es usar MongoDB Atlas. Puede aprender MongoDB en línea de forma gratuita con MongoDB University, que brinda capacitación integral sobre el tema.

Desventajas de Nosql sobre Sql

¿Cuáles son los inconvenientes y beneficios de las bases de datos NoSQL? Uno de los principales inconvenientes de las bases de datos NoSQL es que no admiten transacciones ACID (atómicas, coherentes, aisladas y duraderas) en una variedad de documentos. Debido al diseño de esquema apropiado, muchas aplicaciones pueden usar una atomicidad de un solo registro.

Vale la pena señalar que todas las organizaciones modernas dependen en gran medida de los datos para lograr el éxito. Las bases de datos SQL y NoSQL son las bases de datos más utilizadas entre las empresas. Cada uno es único a su manera, y cada uno tiene algunas debilidades. Echemos un vistazo más de cerca a cada uno para ver si alguno de ellos es la opción correcta para usted. Cuando los datos crecen, escalar su base de datos es como jugar un juego interminable de etiquetas, sabiendo siempre que la configuración perfecta nunca estará disponible. Como resultado de la ampliación, las bases de datos NoSQL son más fáciles y económicas de configurar. Se pueden usar como una herramienta de computación en la nube debido a sus conjuntos de datos grandes y de rápido crecimiento.

Debido a que NoSQL se basa en un servidor y una región distribuidos, no existe un único punto de falla. Como resultado, las bases de datos NoSQL tienen un mayor nivel de estabilidad y resiliencia, así como disponibilidad continua y ausencia de tiempo de inactividad. Los tipos de bases de datos, como NoSQL, se pueden configurar para satisfacer las necesidades de usuarios específicos, lo que permite a los desarrolladores encontrar la combinación ideal para su proyecto. Muchas organizaciones optan por utilizar bases de datos NoSQL que son de código abierto. Es una buena opción para la computación en la nube porque maneja una gran cantidad de conjuntos de datos de manera rápida y efectiva. Las consultas NoSQL no se pueden ejecutar en un lenguaje estándar. Como resultado, se requerirá personal más costoso, como desarrolladores y científicos de datos, para realizar las consultas.

Astra de DataStax es una base de datos multinube como servicio (DBaaS) que se ejecuta en Apache Cassandra y Kubernetes y emplea una arquitectura de microservicios. Astra emplea una capa de API de datos llamada Stargate, una fuente que se creó de forma abierta. Puede lanzar su servicio en la nube de inmediato seleccionando Azure, Google Cloud Platform o AWS de la lista a continuación.

Mongodb Vs Sql

La conclusión es que hemos llegado a la conclusión. MongoDB, como base de datos, es mucho más avanzada y capaz de manejar grandes conjuntos de datos en términos de características de esquema. La base de datos de SQL Server es un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS) que gestiona el sistema de base de datos y proporciona soluciones de datos comerciales de extremo a extremo. En el caso de datos no estructurados, MongoDB es una excelente opción.

Los mundos de las bases de datos MongoDB y SQL son polos opuestos. El caos es el caso de los datos no estructurados, mientras que los datos estructurados son el caso de los datos organizados. Los mundos están destinados a usarse de diferentes maneras para diferentes propósitos y tienen su propio conjunto de ventajas e inconvenientes. El objetivo de este artículo es comparar en profundidad las bases de datos MongoDB y SQL. Hasta la década de 2000, las bases de datos SQL eran las bases de datos más utilizadas para consultas y análisis. El auge de Internet y la web 2.0 creó una gran cantidad de datos no estructurados. Este tipo de datos no se podía asignar a esquemas de tipo tabla de la forma más eficaz.

Las bases de datos NoSQL aparecieron por primera vez durante este tiempo. El teorema CAP, que se centra en la coherencia, la disponibilidad y la partición, está en el corazón de MongoDB. Los teoremas CAP describen la disponibilidad de datos en MongoDB como una característica adicional en contraste con las propiedades ACID de las bases de datos SQL. El sistema funciona con un grupo de hardware básico y permite que los datos se repliquen en varios nodos para lograr una alta disponibilidad y confiabilidad. La mayoría de los datos generados por los dispositivos conectados a Internet y las aplicaciones de Internet no están estructurados, lo que hace que las bases de datos tradicionales sean inútiles. Sin embargo, proporciona soporte para consultas de documentos, pero está mal diseñado y no proporciona mucha información. Si MongoDB no puede manejar el análisis, podemos ejecutar las consultas habituales en una base de datos relacional.

MongoDB BI Connector es compatible con varias herramientas populares de inteligencia comercial, incluidas Tableau, Cognos y otras. Los almacenes de datos son una opción fantástica que puede costar mucho dinero, pero también tienen limitaciones. Además, al obligarlo a asignar sus datos a un esquema relacional, también pueden socavar el valor de las bases de datos NoSQL. Si tiene una herramienta de inteligencia comercial existente que desea conectar a MongoDB, el conector MongoDB es una excelente opción. Uno de sus inconvenientes es que no puede conectar datos de múltiples fuentes heterogéneas. Otra opción sería crear una aplicación de Python que se conecte a MongoDB y obtenga datos, además de realizar análisis sobre ellos. Con PyMongo podemos recuperar datos de MongoDB y volver a escribir los datos en MongoDB. Puede ser una buena opción sobre un almacén de datos en comparación con el análisis exploratorio de datos, pero puede que no siempre sea la mejor opción para los clientes comerciales.

Nosql vs. Sql: ¿Cuál es mejor para el desarrollo web?

Debido a que MongoDB está escrito en cualquier lenguaje que pueda almacenar datos, no es necesario aprender SQL para usarlo. Si tiene la intención de utilizar MongoDB en una aplicación web, debe estar familiarizado con el lenguaje de consulta.