SQL Vs NoSQL: ¿Cuál es la tecnología de base de datos adecuada para su aplicación web?

Con el auge de los macrodatos, la cuestión de si SQL o NoSQL es la tecnología de base de datos adecuada se ha debatido acaloradamente. Resulta que la respuesta es que tanto SQL como NoSQL pueden coexistir en las aplicaciones web. La clave es comprender las fortalezas y debilidades de cada tipo de base de datos y utilizar la herramienta adecuada para el trabajo en cuestión. Las bases de datos SQL son adecuadas para almacenar datos que están muy estructurados y se pueden consultar mediante SQL. Las bases de datos NoSQL, por otro lado, son más adecuadas para almacenar datos que están menos estructurados y se pueden consultar utilizando métodos más flexibles. Entonces, por ejemplo, si estuviera creando una aplicación web que necesitara almacenar datos sobre usuarios, pedidos y productos, probablemente usaría una base de datos SQL. Sin embargo, si estuviera creando una aplicación web que necesitara almacenar datos sobre publicaciones en redes sociales, probablemente usaría una base de datos NoSQL. La conclusión es que tanto SQL como NoSQL tienen su lugar en el mundo de las aplicaciones web. Es importante comprender las fortalezas y debilidades de cada tipo de base de datos y utilizar la herramienta adecuada para el trabajo en cuestión.

A pesar de que se ha demostrado que la tecnología NoSQL es ineficaz, se cree que las bases de datos relacionales son superiores. La idea de que NoSQL se está acelerando se basa en su propio impulso, y SQL es la forma de proporcionarle familiaridad y potencia. Según Gartner, los DBMS no relacionales serán el segmento de crecimiento más rápido del mercado de DBMS en 2020. Desde entonces, NoSQL ha despegado y los microservicios (un enfoque de escala distribuida para aplicaciones de escala horizontal) también se han puesto de moda. El microservicio puede usar su propia base de datos; en muchos casos, esto significa que es posible que un sistema completo no pueda utilizar la misma base de datos. Se conoce como expansión de la base de datos. Una base de datos multimodelo es aquella que se basa en una sola tecnología de almacenamiento de datos pero permite el acceso y la lectura de los mismos datos independientemente de su ubicación. Según Matthew Groves, científico de datos y desarrollador de Couchbase, "estamos presenciando un cambio en la forma en que se combinan relacional y NoSQL".

Si está utilizando una base de datos NoSQL, SQL no es un requisito; simplemente consulta la base de datos usando SQL. Además, SQL y NoSQL pueden ser enfoques complementarios. SQL es un protocolo de búsqueda popular en algunas bases de datos NoSQL.

Los datos en una base de datos de recuperación se modelan como registros en filas y tablas con conexiones lógicas entre ellos. Los NoSQLDBM no relacionales son comunes porque carecen de funciones SQL.

Parece que ambas bases de datos permanecerán en servicio en el futuro previsible porque no pueden ser reemplazadas en este momento. Con las bases de datos NoSQL, la única forma de reemplazar las bases de datos SQL es que NoSQL encuentre una manera de mantener la coherencia de los datos y realizar consultas a la misma velocidad indefinidamente.

Las bases de datos SQL suelen ser escalables verticalmente en la mayoría de los casos. Se puede impulsar un solo servidor agregando más capacidad de almacenamiento de CPU, RAM o SSD. Una base de datos NoSQL es aquella que se puede escalar horizontalmente. Cuando usa fragmentación para manejar tráfico de alto tráfico, su base de datos NoSQL se llenará con más servidores.

¿Puedes usar Nosql y Sql juntos?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la aplicación y los datos en cuestión. Sin embargo, generalmente es posible usar bases de datos SQL y NoSQL juntas en una sola aplicación. Esto puede ser útil, por ejemplo, si tiene datos que se adaptan mejor a una base de datos relacional pero también necesita almacenar datos que son más flexibles o más fáciles de consultar mediante una base de datos NoSQL.

Los datos almacenados en NoSQL, SQL y ORM deben usarse para el desarrollo de aplicaciones. Debido a que los objetos se traducen en datos relacionales en cada aplicación, no es muy atractivo. Este problema ha sido abordado por herramientas para ORM. Si desea eliminar la herramienta ORM, el costo será prohibitivo. Cuando se utiliza ORM para eludir su simplicidad, el rendimiento adquiere una importancia significativa. Si está desarrollando procedimientos almacenados en una base de datos para obtener resultados más rápidos y agregando una gran cantidad de código adicional para que funcione, las herramientas de socavamiento de ORM tienen el mismo propósito que una herramienta de socavamiento en primer lugar. Lo mejor de ambos mundos es combinar NoSQL en el front-end y bases de datos relacionales en el back-end.

La elección de migrar a bases de datos NoSQL no debe tomarse a la ligera. Puede tomar una decisión informada basada en su comprensión de la arquitectura fundamental de la base de datos y los beneficios de usar una base de datos NoSQL. La base de datos relacional ha sido el estándar de oro para almacenar datos durante más de dos décadas. A pesar de esto, a medida que el volumen y la complejidad de los datos de las aplicaciones web continúan creciendo, existe una necesidad urgente de nuevos enfoques. Los proveedores de bases de datos como MongoDB y Cassandra se diseñaron con esto en mente cuando se lanzaron por primera vez. Están diseñados para su uso con grandes conjuntos de datos y no requieren ninguna ingeniería adicional cuando se escalan a un tamaño mayor. El uso de bases de datos NoSQL puede reducir la cantidad de almacenamiento de datos necesaria, así como la cantidad de tiempo y esfuerzo necesarios para crear y ejecutar una aplicación. La decisión de migrar una base de datos NoSQL debe tomarse en función de una serie de factores.

Bases de datos Sql y Nosql: el Pai perfecto

Las bases de datos SQL basadas en tablas, a diferencia de las bases de datos NoSQL, no tienen estructuras de datos relacionales. Una base de datos SQL se compone de datos estructurados y se puede analizar mediante un modelo relacional. datos no estructurados, lo que significa que los modelos predefinidos no se pueden usar para analizar bases de datos NoSQL. Las declaraciones SQL permiten que su aplicación de base de datos relacional se convierta fácilmente a una base de datos NoSQL como NosDB. Usando una declaración SQL avanzada, puede buscar todos los documentos JSON en NosDB de varias maneras. SQL Server y MongoDB ahora pueden cohabitar fácilmente y pasar datos entre ellos porque SQL Server ahora puede comprender y triturar JSON. SQL se utiliza tanto para NoSQL como para SQL.

¿Podemos usar Sql y Mongodb juntos?

Debido a la estructura coherente de las tablas y la transformación sofisticada de los datos que Data Virtuality realiza automáticamente, se puede acceder a MongoDB y consultarlo con solo declaraciones SQL normales, y el contenido también se puede combinar con otras fuentes de datos, como bases de datos relacionales.

¿Podrán Mongo y el servidor SQL volver a trabajar juntos alguna vez? Sería ideal si Mongo se actualizara cada 15 minutos. En el transcurso de la lectura de este artículo, me gustaría analizar el patrón de segregación de responsabilidad de la línea de comando de Greg Young conocido como cqrs. NCqrs se puede implementar mediante una implementación de código abierto. En este enfoque, se crean dos bases de datos: lectura y escritura.

El uso del cliente MySQL de línea de comandos es simple y fácil de usar para MongoDB. Este cliente se incluye como parte de la mayoría de los paquetes de distribución de Linux, macOS y Windows.
Para conectarse a MongoDB mediante la línea de comandos, primero debe instalar MongoDB Connector for BI. Debido a su conector, MongoDB se puede utilizar como una interfaz de línea de comandos.