Bases de datos SQL vs NoSQL

Las bases de datos SQL y NoSQL son dos de los sistemas de gestión de bases de datos más populares que se utilizan en la actualidad. Si bien comparten algunas similitudes, también tienen algunas diferencias importantes. En este artículo, veremos más de cerca ambos tipos de bases de datos y cómo implementarlas. Las bases de datos SQL se utilizan normalmente para almacenar datos estructurados, mientras que las bases de datos NoSQL son más adecuadas para almacenar datos no estructurados. Las bases de datos SQL utilizan un modelo relacional, lo que significa que los datos se organizan en tablas con filas y columnas. Las bases de datos NoSQL utilizan una variedad de modelos diferentes, como pares clave-valor, orientados a documentos y basados ​​en gráficos. Para implementar una base de datos SQL, deberá utilizar un sistema de administración de bases de datos (DBMS) como MySQL, Oracle o Microsoft SQL Server. Para implementar una base de datos NoSQL, puede usar una variedad de tecnologías diferentes, como MongoDB, Apache Cassandra o Apache HBase. Al elegir una base de datos, es importante tener en cuenta sus necesidades específicas. Si necesita almacenar una gran cantidad de datos y necesita la capacidad de consultarlos rápida y fácilmente, una base de datos SQL es una buena opción. Si necesita almacenar datos que cambian constantemente o necesita más flexibilidad en la forma de consultarlos, una base de datos NoSQL es una mejor opción.

Robert Sheldon explica la diferencia entre NoSQL y las bases de datos relacionales en este artículo. Ambos ofrecen ventajas y desventajas, pero difieren en cómo están diseñados y cómo almacenan los datos. Comprender estas diferencias le permitirá tomar una decisión informada sobre qué tipo de máquina será más eficaz para su carga de trabajo. La ventaja de las bases de datos relacionales es que pueden manejar datos estructurados, mientras que los datos semiestructurados y no estructurados no lo son. Cuando hablamos de bases de datos NoSQL, normalmente no nos referimos a SQL o ni siquiera a SQL. Cada uno de los cuatro modelos NoSQL incluye un producto en cada uno. La flexibilidad de las bases de datos NoSQL facilita a los desarrolladores la creación de proyectos porque no tienen estructuras de datos rígidas. Debido a que las bases de datos NoSQL no son tan maduras como las bases de datos relacionales, no pueden garantizar el mismo nivel de integridad de datos. Para las cargas de trabajo que pretende admitir, SQL y NoSQL son las dos opciones principales.

SQL se usa para el lenguaje de consulta; no se utiliza para bases de datos NoSQL. Existen similitudes lingüísticas entre NoSQL y SQL. SQL es un motor de búsqueda común para bases de datos NoSQL.

Una base de datos SQL está basada en tablas, mientras que una base de datos NoSQL es una base de datos de documento, clave-valor, gráfico o almacén de columnas anchas. MySQL, Oracle, PostgreSQL y Microsoft SQL Server son ejemplos de bases de datos SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j y CouchDB son solo algunas bases de datos NoSQL que son ejemplos.

Una base de datos SQL es una excelente opción para una estructura de datos que está extremadamente estructurada y requiere el cumplimiento de ACID. Si, por otro lado, sus requisitos de datos no están claros o si sus datos no están estructurados, NoSQL puede ser su mejor opción. El esquema utilizado en una base de datos NoSQL no necesita estar predefinido como el esquema utilizado en una base de datos SQL.

Para migrar de SQL a NoSQL, la clave principal de la tabla relacional se convierte en la clave principal de la tabla NoSQL. La tabla RDBMS se debe unir a otras tablas para recuperar el objeto comercial, y esas tablas estrechamente relacionadas se deben combinar en una sola tabla NoSQL.

¿Cómo funcionan las bases de datos Sql y Nosql?

Las bases de datos SQL son bases de datos relacionales que almacenan datos en tablas con filas y columnas, y utilizan lenguaje de consulta estructurado (SQL) para acceder a la base de datos. Las bases de datos NoSQL no son relacionales y normalmente almacenan datos como documentos. Utilizan varios lenguajes de consulta, como JavaScript o XML.

SQL es un lenguaje de consulta estructurado que existe desde la década de 1970. Las bases de datos NoSQL no contienen jerarquías, lo que permite el desarrollo de estructuras únicas a las que los usuarios pueden acceder en contraste con las bases de datos SQL. En general, las bases de datos NoSQL pueden escalar verticalmente, lo que significa que puede aumentar la carga en el servidor. Una base de datos NoSQL se puede utilizar para manipular datos de varias fuentes. Debido a que las bases de datos NoSQL no requieren bases de datos relacionales, no almacenan datos en filas y tablas como lo hacen en las bases de datos relacionales. Reducen la necesidad de planificación y organización de datos no estructurados porque permiten un esquema dinámico. Las bases de datos SQL y relacionales permiten un fácil acceso a grandes cantidades de datos, escalan y permiten escalar una variedad de tipos de datos.

Está bien con las versiones anteriores del software que hacían que la imagen pareciera diferente porque cada pieza de información se almacena en la misma ubicación. También es una buena opción si necesita procesar grandes cantidades de datos (o en constante cambio). Grandes empresas como Facebook, Google y otras utilizan sistemas NoSQL porque requieren una gran cantidad de datos para funcionar. Cassandra es una de las bases de datos NoSQL que maneja enormes cantidades de datos que se distribuyen en varios servidores. Si necesita acceder a un almacén de clave-valor sin fuertes garantías de integridad, Redis puede ser la mejor opción. Elastic Search es una excelente opción cuando se requiere una búsqueda compleja o flexible.

Las bases de datos NoSQL orientadas a documentos incluyen MongoDB, MySQL, DocumentDB y OrientDB. El libro es una obra de ficción. El almacenamiento en columnas se usa en tiendas de grandes columnas como Cassandra y DynamoDB para almacenar datos. Los datos se almacenan en una base de datos de gráficos, como Neo4j u OrientDB, utilizando una estructura de datos de gráficos dirigidos. La creciente popularidad de las bases de datos NoSQL se debe principalmente a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos sin necesidad de las bases de datos SQL tradicionales. Las bases de datos orientadas a documentos, las bases de datos de valores clave, los almacenes de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son ejemplos de bases de datos NoSQL. MongoDB, la base de datos NoSQL más popular del mundo, se usa en una variedad de aplicaciones como Cassandra, HBase e Hypertable. MongoDB es una base de datos orientada a documentos que almacena datos en formato clave-valor. Redis y Sqoop son dos bases de datos NoSQL populares que están basadas en columnas y usan Cassandra como su base de datos principal. La base de datos NoSQL basada en columnas de HBase se usa en una variedad de aplicaciones, incluidas Bigtable y Cassandra. Hypertable, una tienda de columna ancha, se usa en Neo4j y OrientDB, dos aplicaciones populares. Las bases de datos basadas en columnas como Cassandra y MongoDB son ideales para aplicaciones que necesitan almacenar grandes cantidades de datos sin necesidad de una base de datos SQL tradicional. Las bases de datos orientadas a documentos como MySQL y MongoDB, además de ser fáciles de usar, pueden ser utilizadas por aplicaciones que requieren almacenamiento de documentos y baja latencia. Redis y Sqoop son ejemplos de almacenes de clave-valor, que almacenan datos en un formato de clave-valor, lo que los hace adecuados para aplicaciones que almacenan pequeñas cantidades de datos. Los almacenes de columnas anchas, como Cassandra y DynamoDB, almacenan datos en almacenamiento en columnas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que necesitan conservar grandes cantidades de datos. Las bases de datos de gráficos como Neo4j y OrientDB, así como muchas otras, admiten estructuras de datos de gráficos dirigidos para el almacenamiento de datos, lo que las hace ideales para aplicaciones que almacenan datos de gráficos.

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Los DBMS se componen de muchas fortalezas y debilidades diferentes. La selección de qué DBMS usar depende completamente de los requisitos y necesidades del cliente.

¿Cómo elijo entre Nosql y Sql?

Se pueden ejecutar consultas NoSQL, pero son mucho más lentas que las tradicionales. Su aplicación de alta transacción necesita ser ejecutada. La administración de bases de datos en bases de datos SQL se adapta mejor a las transacciones que involucran cargas pesadas y estructuras de datos complejas porque son más estables y garantizan la integridad de los datos. ACID debe ser monitoreado apropiadamente.

Los datos son la base de todos los subcampos de la ciencia de datos. En la mayoría de los casos, los datos que necesita se almacenan en un sistema de administración de base de datos (DBMS). Para interactuar y comunicarse con el DBMS, el lenguaje utilizado debe ser preciso. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es el nombre que se le da al lenguaje de programación utilizado en las interacciones DBMS. En los últimos años ha surgido un nuevo término en el campo de las bases de datos: bases de datos NoSQL. Una base de datos NoSQL no almacena datos en tablas o registros, por lo que se denomina base de datos no relacional. Más que una estructura de almacenamiento de datos, se compone de requisitos específicos.

Los cuatro tipos más populares son bases de datos de gráficos, bases de datos orientadas a columnas, bases de datos orientadas a documentos y pares clave-valor. MongoDB es una base de datos de documentos basada en Python que se basa en documentos. Una base de datos NoSQL está diseñada para que le brinde una mayor flexibilidad en el diseño de su estructura de datos. A diferencia de las bases de datos SQL, tiene una estructura más rígida y una menor variedad de tipos de datos. Por primera vez, SQL y NoSQL pueden ser más adecuados para principiantes. Cada uno tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas, por lo que debe decidir cuál es el adecuado para usted en función de sus datos, su aplicación y lo que facilita su desarrollo. Es cierto que SQL es menos costoso y más eficiente que NoSQL, pero esto no quiere decir que sea superior. Elegirá la mejor solución si escucha sus datos.

Las bases de datos SQL son más populares que las bases de datos NoSQL en parte debido a sus ventajas. Las bases de datos NoSQL, por ejemplo, no requieren los servicios de un administrador de base de datos, lo que puede ser beneficioso. Además, las bases de datos NoSQL son más fáciles de usar y manejan grandes cantidades de datos.
Sin embargo, vale la pena señalar que las bases de datos NoSQL tienen sus fallas. El nivel de acceso y manipulación de datos en las bases de datos SQL es significativamente menor que en las bases de datos NoSQL. Como resultado, si está haciendo cosas como unir tablas o usar funciones SQL avanzadas, necesitará usar una base de datos diferente.
Depende de usted elegir la base de datos que mejor se adapte a sus necesidades. Si es un principiante en las bases de datos SQL, aprenda a usarlas primero antes de pasar a las bases de datos NoSQL si necesita realizar tareas más complejas. Siempre se debe usar una base de datos NoSQL en lugar de otra cosa.

Ejemplos de bases de datos Nosql

MongoDB, CouchDB y Cassandra son ejemplos de bases de datos NoSQL. Estas bases de datos están diseñadas para ser altamente escalables y proporcionar un alto rendimiento. A menudo se utilizan en situaciones en las que las bases de datos relacionales tradicionales no pueden manejar el volumen o el tipo de datos.

La base de datos NoSQL es un tipo de base de datos que no almacena datos en el mismo formato que una base de datos relacional. Con NoSQL, no necesita preocuparse por un esquema fijo, no necesita unirse y no tiene que escalar. Los almacenes de datos con un alto requisito de almacenamiento se pueden compilar con una base de datos NoSQL. Twitter, Facebook, Google y otras empresas, por ejemplo, recopilan terabytes de datos de usuarios todos los días. La arquitectura de las bases de datos NoSQL distribuidas implica que la base de datos no tiene una sola unidad de control o almacenamiento. Como resultado, se elimina la necesidad de implementar y administrar múltiples bases de datos para los mismos datos. Debido a que los datos siempre se distribuyen continuamente, una base de datos distribuida le brinda la posibilidad de acceder a ellos indefinidamente.

En los almacenes de clave-valor, todos los datos se consideran una clave y un valor. Los datos se almacenan y procesan en columnas de varios tamaños por una gran cantidad de máquinas que ejecutan Column Family Stores. Las bases de datos de documentos son esencialmente versiones de documentos creados previamente que contienen otras colecciones de clave-valor. Un documento semiestructurado se puede almacenar en un formato como JSON. Los administradores de bases de datos carecen de la capacidad de generar resultados de consultas declarativas de alto nivel en comparación con SQL. En lugar de obtener datos de estas bases de datos, se utilizan modelos de consulta. Las interfaces RESTful son características comunes de las plataformas NoSQL.

A diferencia de una base de datos relacional, que almacena información de forma flexible, una base de datos de gráficos es multirelacional. Una base de datos de gráficos está diseñada para admitir una amplia gama de modelos de datos con un único back-end integrado. Las bases de datos multimodelo son un concepto nuevo en NoSQL, y habrá más interés en esta categoría a medida que pase el tiempo. Puede encontrar una clasificación de las diez bases de datos más populares en http://db-engines.com/en/ranking.html.

RavenDB, como base de datos orientada a documentos, proporciona todos los beneficios de las bases de datos NoSQL, así como la comodidad de una base de datos relacional. Además, se puede combinar con bases de datos SQL existentes para beneficiarse de ambos tipos de integridad de datos, lo que le permite aprovechar al máximo ambos tipos de datos. La base de datos NoSQL de RavenDB se puede utilizar tanto para aplicaciones del mundo real como para bases de datos NoSQL.

Estructura de la base de datos Nosql

Una base de datos NoSQL almacena datos en documentos en lugar de tablas. Esto da como resultado una variedad de modelos de datos flexibles que se subdividen en clústeres "no solo SQL". Las bases de datos de documentos, los almacenes de clave-valor, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son ejemplos de bases de datos NoSQL.

Las bases de datos de documentos, a diferencia de las bases de datos relacionales, almacenan datos en documentos. Estas soluciones son adaptables, escalables y pueden responder a las necesidades comerciales modernas en cuestión de minutos. Las bases de datos de documentos, los almacenes de clave-valor, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son solo algunas de las bases de datos NoSQL. Las empresas Global 2000 están adoptando rápidamente las bases de datos NoSQL para potenciar las aplicaciones de misión crítica. Cinco tendencias contribuyen a esto, y la mayoría de las bases de datos no pueden manejarlas. Debido a su modelo de datos fijos, las bases de datos relacionales son una barrera importante para el desarrollo ágil debido a su bajo rendimiento. El modelo de aplicación define el modelo de datos en NoSQL.

No es posible definir cómo se deben modelar los datos simplemente por NoSQL. Como formato de facto para almacenar datos en una base de datos orientada a documentos, se utiliza JSON. Elimina la necesidad de marcos ORM, lo que da como resultado un proceso de desarrollo de aplicaciones más rápido. N1QL (pronunciado níquel), un potente lenguaje de consultas SQL, se ha agregado a la versión Couchbase Server 4.0. La matriz de matriz de esta aplicación admite no solo declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE, sino que también admite agregación (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER), etc. Una base de datos distribuida NoSQL, que emplea una arquitectura escalable y no tiene un solo punto de falla, tiene un atractivo conjunto de beneficios operativos. La disponibilidad se está convirtiendo en una preocupación cada vez más importante a medida que los clientes realizan transacciones en línea y móviles.

El uso de bases de datos NoSQL simplifica su instalación, configuración y escalado. Fueron diseñados para facilitar la lectura, escritura y almacenamiento de información. Además, pueden manejar clústeres de diferentes tamaños en cualquier tamaño, incluida la gestión y el monitoreo de clústeres de diferentes tamaños. Una base de datos NoSQL incluye replicación integrada entre múltiples centros de datos, lo que elimina la necesidad de un software separado. Además, permite que las aplicaciones realicen su propia saturación mediante el uso de enrutadores de hardware; las aplicaciones no necesitan esperar a que la base de datos detecte un problema y realice su propia conmutación por error. La mayoría de las aplicaciones web, móviles y de IoT actuales se ejecutan en bases de datos NoSQL.

Las bases de datos Nosql son más escalables que las bases de datos relacionales

¿Es Nosql capaz de almacenar mucho?
Cuando se requieren grandes cantidades de datos, las bases de datos NoSQL son muy flexibles. Las bases de datos NoSQL, a diferencia de las bases de datos relacionales, que están estructuradas para almacenar datos, no tienen ninguna estructura. Reduce la cantidad de datos que deben estructurarse, aumentando así el almacenamiento de datos. Además, debido a que las bases de datos NoSQL no dependen de índices para acelerar la recuperación de datos, se pueden escalar mucho más fácilmente.

Ejemplos de Sql vs Nosql

Las bases de datos SQL son relacionales, lo que significa que almacenan datos en tablas que están vinculadas por relaciones definidas. Este enfoque es poderoso para datos estructurados que se pueden definir y buscar fácilmente. Las bases de datos NoSQL no son relacionales, lo que significa que almacenan datos en un formato flexible y basado en pares clave-valor. Este enfoque es mejor para datos no estructurados que no encajan bien en un formato de tabla tradicional.

Al decidir entre NoSQL y MongoDB, debe considerar el tipo de información que desea almacenar y el mejor método para almacenarla. Los datos se almacenan de diferentes maneras para cada tipo de datos. Hay momentos en los que es ventajoso elegir uno sobre el otro, pero la mayoría de los equipos prefieren usar ambos. El objetivo principal de los motores NoSQL es permitir el uso de la computación en la nube. Debido a su capacidad de escalar, la computación en la nube proporciona una mayor escalabilidad. En un entorno ágil de ritmo rápido, NoSQL funciona bien con los desarrolladores. Fundamentalmente, las soluciones NoSQL tienen más probabilidades de fallar debido a la dificultad de resolver problemas difíciles.

Si está trabajando con una gran cantidad de datos o una variedad de tipos de datos, debe evitar NoSQL. En lugar de centrarse en la coherencia de los datos o garantizar la integridad de los datos al 100 %, utilice NoSQL para garantizar la integridad de los datos. Además de ser más adaptable y capaz de adaptarse a las cambiantes necesidades de datos, NoSQL le brinda la capacidad de controlar los costos. Con frecuencia tomamos la decisión no sobre cuál usar, sino sobre cuándo y dónde usar ambos dentro de la misma aplicación. Para resolver un proyecto que involucraba middleware, los ingenieros de Integrant debatieron apasionadamente sobre JavaScript y Java. Este breve resumen de las principales recomendaciones de Integrant para asignar recursos a proyectos de desarrollo de software es ideal para cualquier persona interesada en cómo asignar recursos de manera efectiva.

Es fundamental seleccionar la base de datos NoSQL correcta para la tarea en cuestión a medida que crece su popularidad. Debido a que las bases de datos SQL procesan consultas de manera más eficiente, son más convenientes para consultas complejas en datos estructurados y unen datos en tablas para reducir el tiempo de procesamiento de consultas. Las bases de datos NoSQL no tienen coherencia entre los productos y, a medida que aumenta la complejidad de las consultas, requieren más trabajo para consultar los datos.
Las bases de datos NoSQL funcionan bien cuando se usan para consultas ad hoc o cuando no hay muchos datos para consultar. Además de seleccionar una base de datos NoSQL en función de la tarea en cuestión, los desarrolladores deben realizar un seguimiento de cualquier consulta o problema que encuentren. En general, las bases de datos NoSQL están ganando popularidad, pero deben elegirse con cuidado para no crear ningún problema.

¿Qué es un ejemplo de un Nosql?

MongoDB se utiliza en una variedad de industrias para satisfacer las necesidades de una amplia gama de usuarios. El tipo de base de datos NoSQL utilizada determina la naturaleza del propósito. Los sistemas de bases de datos como MongoDB, por ejemplo, se clasifican como de propósito general. Además de grandes volúmenes de datos, las consultas de búsqueda en bases de datos de valores clave son simples.

¿Netflix usa Sql o Nosql?

Se requiere acceso de almacenamiento estructurado para nuestra infraestructura basada en la nube para una amplia gama de casos de uso diferentes. Netflix está diseñado para hacer uso de las herramientas más efectivas para el trabajo. Elegimos SimpleDB, Hadoop/HBase y Cassandra en esta publicación porque sentimos que todos cumplían con nuestros requisitos para NoSQL.