La mejor tecnología de base de datos para una empresa de análisis web

Hay muchas empresas de análisis web y cada una tiene necesidades diferentes. Entonces, ¿cuál es la mejor tecnología de base de datos para una empresa de análisis web? ¿SQL o NoSQL? La respuesta corta es: depende. Cada tecnología de base de datos tiene sus propias ventajas y desventajas. Las bases de datos SQL son buenas para almacenar datos que están estructurados y se pueden consultar fácilmente. Las bases de datos NoSQL son buenas para almacenar datos que no están estructurados y se pueden escalar fácilmente. Entonces, ¿cuál es mejor para una empresa de análisis web? Depende de las necesidades específicas de la empresa. Si la empresa necesita almacenar una gran cantidad de datos y necesita poder consultarlos fácilmente, entonces una base de datos SQL sería una buena opción. Si la empresa necesita almacenar una gran cantidad de datos pero no necesita consultarlos tan fácilmente, entonces una base de datos NoSQL sería una buena opción. La conclusión es que no hay una respuesta única para esta pregunta. La mejor tecnología de base de datos para una empresa de análisis web depende de las necesidades específicas de la empresa.

Elegir una base de datos que sea a la vez una base de datos relacional (SQL) y una base de datos no relacional (NoSQL) es la decisión más importante que tomará. Es fundamental comprender las diferencias entre los dos para que pueda tomar una decisión informada sobre el tipo de base de datos necesaria para un proyecto. Las bases de datos NoSQL son más adecuadas para grandes datos porque tienen un diseño de esquema dinámico, que es esencial para manejar grandes cantidades de datos. Hay pares clave-valor, bases de datos basadas en documentos y almacenes de columnas anchas que cumplen con los requisitos. Como resultado, los documentos se pueden crear sin una estructura establecida, lo que permite que cada documento tenga su propia estructura distinta. NoSQL es un tema de debate en el contexto de big data y análisis de datos. En algunos casos, una base de datos NoSQL requiere el apoyo de la comunidad, mientras que en otros, requiere la contratación de un experto.

NoSQL, a diferencia de SQL, no es más rápido que SQL cuando se trata de realizar operaciones de lectura y escritura en una sola entidad de datos. Fue desarrollado principalmente por Google, Yahoo y Amazon con el fin de almacenar grandes cantidades de datos. Debido a que las bases de datos relacionales existentes eran insuficientes para satisfacer las crecientes demandas de procesamiento de datos, fueron reemplazadas por bases de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL tienen el potencial de crecer y aumentar de tamaño según sea necesario. Es ideal para aplicaciones como sistemas de administración de contenido, aplicaciones de big data y análisis en tiempo real que no requieren definiciones de esquema específicas.

Puede usar MySQL, Amazon Redshift, BigQuery o PostgreSQL para una buena base de datos relacional. Cuando no hay lógica en los datos ni flujo en los documentos, los considera bases de datos no relacionales.

Las bases de datos SQL son una herramienta útil para realizar consultas complejas, especialmente cuando se analizan datos estructurados, como solicitudes ad hoc. Es común encontrar que las bases de datos NoSQL carecen de consistencia entre los productos y requieren más trabajo para consultar datos, particularmente cuando aumenta la complejidad de la consulta.

En términos de consistencia de datos, integridad de datos y redundancia de datos, SQL es más seguro que NoSQL en comparación con consultas complejas basadas en ACID.

Las bases de datos NoSQL son más flexibles que las bases de datos relacionales, además de ser más eficientes. Una base de datos NoSQL es una colección de modelos de datos flexibles, una base de datos escalada horizontalmente y consultas extremadamente rápidas que los desarrolladores pueden crear rápida y fácilmente. Los esquemas de base de datos utilizados en las bases de datos NoSQL suelen ser muy flexibles.

¿Sql o Nosql es mejor para análisis?

También se prefiere SQL para consultas complejas porque es más rápido para almacenar y recuperar datos. Si desea ampliar la estructura estándar de RDBMS o crear un esquema flexible, las bases de datos NoSQL son una mejor opción.

Una configuración de análisis de MongoDB es completamente diferente a la que está acostumbrado de una configuración típica de inteligencia empresarial. No debe simplemente instalar y ejecutar su herramienta de BI existente en MongoDB. El propósito de este artículo es explicar por qué MongoDB es fundamentalmente diferente de otras plataformas antes de intentar encontrar una solución para usted. Es bueno que MongoDB admita Apache Spark, un marco de ciencia de datos popular que es familiar para ingenieros y científicos de datos. Además, incluye un motor de ejecución de consultas en paralelo y un formato de almacenamiento de columnas que permite un análisis más rápido. El conector MongoDB en holística le permite programar datos de MongoDB para que se trasladen a cualquier base de datos relacional importante . MongoDB es una base de datos NoSQL que no funciona bien con bases de datos relacionales.

SQL evita agregaciones largas y complejas que pueden consumir mucho tiempo y ser costosas. Nuestros clientes de MongoDB pueden programar y administrar ETL de sus datos de MongoDB en sus almacenes de datos SQL con la ayuda de holística. Pueden usar SQL para generar informes mientras conservan su amor por MongoDB para las bases de datos de producción.

Base de datos Mongodb vs Oracle

Las bases de datos orientadas a documentos como MongoDB son de código abierto y fáciles de escalar y administrar datos. No es necesario porque los datos de una tabla no están bien organizados.
Se prefiere Oracle Database porque es la más compleja y proporciona las capacidades de análisis y modelado de datos más avanzadas. La manipulación de datos se logra mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL) en este programa. A pesar de esto, es más confiable y admite más tipos de datos que MongoDB.

¿Nosql es bueno para análisis?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de las necesidades específicas de la organización y del tipo de datos que se analizan. Sin embargo, en general, las bases de datos Nosql pueden ser buenas para el análisis porque están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Además, las bases de datos Nosql suelen ser más flexibles que las bases de datos relacionales tradicionales , lo que facilita el modelado y la consulta de datos con fines analíticos.

Si está buscando una solución de BI para los datos de Mongo, consulte nuestra página de análisis de MongoDB. El análisis de datos ha sido objeto de mucho debate en los últimos meses, con muchas personas debatiendo si hacerlo en MongoDB. Como se indicó anteriormente, este artículo cubrirá los distintos beneficios de las bases de datos NoSQL basadas en documentos como MongoDB, así como las bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS), también conocidas como bases de datos relacionales. Millones de desarrolladores utilizan MongoDB como base de datos NoSQL. Algunas empresas están haciendo un excelente uso de los almacenes de datos al ayudar a las empresas a mover sus datos. Si desea utilizar el análisis de MongoDB, puede utilizar la versión SQL de los datos o la versión relacional de los datos. La virtualización de datos está en el corazón del ingrediente secreto de Knowi.

Nos conectamos a MongoDB a través de la web, pero proporcionamos una interfaz de usuario de alto nivel para que los usuarios puedan generar consultas y manipular datos directamente. El software de apuntar y hacer clic se puede usar para crear consultas en MongoDB, mientras que se pueden crear consultas nativas de MongoDB. Hacemos todo en tiempo real porque MongoDB se ejecuta en hardware en vivo, por lo que no es necesario ejecutar ETL. A pesar de que MongoDB es la primera base de datos en aparecer, no es la última en enfrentar desafíos en términos de análisis. Los usuarios pueden usar los datos de MongoDB para generar modelos de datos, analizar datos y visualizar datos en tiempo real. A medida que MongoDB se generaliza, una amplia gama de proveedores de soluciones de MongoDB está creando formas novedosas de obtener información a escala.

Los beneficios de usar bases de datos NoSQL para la información del producto no se pueden exagerar. Son ideales para vistas instanciadas que contienen información de una sola consulta. Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático que requieren un acceso rápido a los datos pueden beneficiarse de estas funciones. También es posible usarlos para la limpieza y reconstrucción de datos.

Nosql Vs Sql: ¿Qué base de datos es mejor para análisis?

Debido a su flexibilidad en términos de requisitos de esquema, las bases de datos NoSQL, como MongoDB, ofrecen un mejor rendimiento cuando se trata de datos de gran tamaño que las bases de datos SQL. Las bases de datos SQL, por otro lado, han sido utilizadas tradicionalmente por los administradores de datos para el análisis de datos. No podrá consultar bases de datos NoSQL si utiliza una herramienta de BI como Looker.
Hay varias bases de datos que son más adecuadas para análisis basados ​​en casos de uso específicos. A pesar de esto, Oracle Database es una de las bases de datos más utilizadas en la industria y está considerada como una de las mejores bases de datos disponibles. Las herramientas y las API de MongoDB les permiten crear consultas analíticas sofisticadas. La información y las acciones se entregan con baja latencia y alta simultaneidad, así como con formatos de indexación y almacenamiento optimizados.

¿Qué base de datos es mejor para análisis?

Como una de las bases de datos más utilizadas en la industria, Oracle Database admite todos los tipos de datos y tiene un historial impresionante cuando se trata de admitir estructuras de datos sofisticadas, gráficos y tipos de datos no estructurados.

Hay una base de datos separada para análisis que se ejecuta entre su base de datos de producción y su base de datos de análisis . Las bases de datos OLAP se pueden usar para respaldar decisiones tácticas respondiendo preguntas en una variedad de formatos similares a BI. Si ve menos lógica y más flujo en los datos, como un documento, está pensando en ello como una base de datos no relacional. Las bibliotecas Apache Hadoop y MongoDB son excelentes opciones para los analistas de datos que tienen una gran cantidad de datos para analizar. Las bases de datos no relacionales, a diferencia de las bases de datos relacionales, no tienen columnas ni filas, lo que facilita la lectura y escritura de grandes cantidades de datos. Si desea que la configuración y el mantenimiento se realicen internamente, pero no con asistencia interna, puede utilizar servicios alojados como Panoply. Si está analizando cantidades masivas de datos para descubrir tendencias o conexiones, no notará ninguna diferencia en su análisis. Elija una base de datos relacional con las capacidades que necesita y podrá analizar los datos inmediatamente después de generarlos. Es sencillo usar Postgres o Redshift si necesita un sistema rápido y rentable para una pequeña cantidad de datos.

La mejor base de datos para el análisis de datos: Mysql

Los textos del informe indican que los analistas de datos utilizan MySQL como su base de datos principal. Hay varios sistemas de gestión de bases de datos relacionales en el mercado, pero MySQL es el más popular. Debido a su flexibilidad con los esquemas, MongoDB es la mejor opción para el análisis de big data. Se prefieren las bases de datos SQL para el análisis de datos porque la mayoría de las herramientas de inteligencia comercial no admiten consultas de bases de datos NoSQL.

Sql contra Nosql

Las bases de datos SQL pueden escalarse horizontalmente, mientras que las bases de datos NoSQL pueden escalarse verticalmente. Las bases de datos NoSQL son almacenes de documentos, valores clave, gráficos o columnas anchas, mientras que las bases de datos SQL están basadas en tablas. Las bases de datos NoSQL son menos flexibles y menos confiables para transacciones de varias filas que las bases de datos SQL, y los datos no estructurados, como documentos y JSON, se pueden procesar con bases de datos NoSQL.

Determine cuál es más efectivo al utilizarlos y con qué frecuencia. Una base de datos NoSQL gestiona los datos de forma abstracta que no tiene la presencia de relaciones tabulares. Hay cuatro tipos de bases de datos NoSQL, cada una con su propio conjunto de características. Las bases de datos de documentos tienen un modelo de datos que se construye alrededor de una matriz asociativa (mapa o diccionario), en la que los datos representan una colección de pares clave-valor. Las aplicaciones en las que se utilizan son muy capaces de administrar la persistencia de la sesión y el almacenamiento en caché. Los datos en un almacén de gráficos se organizan como nodos y bordes. Los sistemas de gestión de relaciones con los clientes, las hojas de ruta y los sistemas de reservas son solo algunos ejemplos de aplicaciones que pueden ser compatibles con estos modelos.

El avance de las bases de datos NoSQL ha sido impulsado por su capacidad para integrar grandes conjuntos de datos, bajo costo, fácil escalabilidad y capacidades de código abierto. Las bases de datos NoSQL carecen de una gran cantidad de características de seguridad para brindar una mejor experiencia al usuario. Sus preferencias, requisitos comerciales, volumen y variedad de datos son factores que influirán en la base de datos que elija.

Una base de datos relacional tiene ventajas y desventajas tanto para principiantes como para profesionales. Debido a que se puede acceder a ellas rápidamente, las personas utilizan mucho las bases de datos relacionales. A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos no relacionales proporcionan un mayor nivel de escalabilidad y rendimiento. Sin embargo, existe una diferencia significativa entre las bases de datos relacionales y las bases de datos relacionales de la que se pueden beneficiar la mayoría de las aplicaciones.
Debido a que pueden manejar grandes conjuntos de datos y escalar de manera más eficiente que las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL se están volviendo más populares. Las bases de datos NoSQL, por otro lado, tienen menos confiabilidad que las bases de datos relacionales y pueden no ser adecuadas para todas las aplicaciones. Para reemplazar las bases de datos relacionales como la base de datos de elección para las bases de datos NoSQL, debe haber una manera de garantizar que los datos se mantengan de manera consistente y que la velocidad de consulta se mantenga constante.

Nosql Vs Sql: ¿Cuál es la diferencia?

¿Cuál es la diferencia entre Nosql y sql?
SQL es un lenguaje de consulta de base de datos ampliamente utilizado que le permite acceder a los datos almacenados en una base de datos relacional desde cualquier ubicación. Una base de datos NoSQL, por otro lado, no usa el mismo modelo relacional que una base de datos relacional y, en cambio, usa un conjunto diferente de técnicas de almacenamiento de datos.

¿Por qué Nosql es mejor para Big Data?

Cuando se trata de cargas de trabajo que procesan y analizan grandes cantidades de datos variados y no estructurados, NoSQL es la mejor opción para empresas que requieren un alto nivel de velocidad y precisión. Las bases de datos NoSQL no están definidas por un modelo de esquema fijo, como lo están las bases de datos relacionales.

Una base de datos NoSQL es una alternativa a un RDBMS para administrar información y puede ser utilizada por empresas de Internet como Amazon, Google, LinkedIn y Facebook para superar las desventajas. Escalar se está convirtiendo en un desafío cada vez mayor a medida que aumentan los requisitos de procesamiento de datos, y NoSQL es un enfoque dinámico y basado en la nube. Según Elena de Oliveira, directora de desarrollo comercial de FairCom, hay algunos problemas que NoSQL no puede abordar y que una base de datos tradicional puede manejar. MongoDB es una tecnología de base de datos NoSQL utilizada por proveedores de big data como Amazon Web Services, análisis de Big Data y otros. La base de datos NoSQL es una colección de bases de datos que difieren en sus modelos de almacenamiento de datos. Los gráficos, los pares clave-valor, las columnas y los documentos son los tipos más comunes de estructuras de datos. Para satisfacer las crecientes demandas de las empresas basadas en la web, como Amazon, eBay, etc., necesitaban una base de datos como NoSQL o SQL que se adaptara mejor al modelo de datos cambiante y les brindara más flexibilidad.

Una base de datos NoSQL también puede manejar el almacenamiento y el procesamiento de datos en tiempo real, así como almacenar y procesar datos en tiempo real a diferencia de una base de datos relacional. A medida que el panorama de la base de datos crece, la cantidad de variables y tipos de datos se vuelve cada vez mayor y el volumen de datos continúa expandiéndose; solo las bases de datos NoSQL como HBase, Cassandra y Couchbase pueden satisfacer estas demandas. Este es un ejemplo del trabajo de la base de datos NoSQL en las prioridades CAP (Coherencia-Disponibilidad-Tolerancia de partición).

Las ventajas de Nosql sobre los sistemas de gestión de bases de datos relacionales tradicionales

El hecho de que tantas personas utilicen las bases de datos NoSQL no es ninguna sorpresa. La tecnología se adapta bien a las necesidades modernas de big data que satisface. El uso de sistemas NoSQL no solo pretende almacenar y administrar datos de aplicaciones, sino también ofrecer análisis de datos integrados que permitan el análisis instantáneo de grandes cantidades de conjuntos de datos complejos y faciliten una mayor flexibilidad en la toma de decisiones. Muchas grandes empresas están adoptando cada vez más los sistemas NoSQL. Un sistema de base de datos NoSQL moderno no solo almacena y administra datos de aplicaciones comerciales, sino que también brinda capacidades analíticas que permiten a los usuarios analizar conjuntos de datos complejos y tomar decisiones más informadas en tiempo real. Como resultado, NoSQL es una excelente opción para las grandes corporaciones que requieren un sistema de administración de bases de datos que sea más rápido y confiable que las bases de datos relacionales tradicionales.

Desventajas de Nosql

¿Cuáles son las desventajas de NoSQL? Una de las desventajas citadas con más frecuencia de las bases de datos NoSQL es el hecho de que no admiten transacciones ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento, durabilidad) en varios documentos. Es aceptable para una amplia gama de aplicaciones usar atomicidad de registro único si el esquema está diseñado correctamente.

Ha pasado mucho tiempo desde que las bases de datos racionales fueron el sistema de administración de bases de datos más popular . Sin embargo, las bases de datos en la nube y NoSQL se están volviendo más populares como soluciones de administración de bases de datos. Hay algunas ventajas intrigantes para las bases de datos NoSQL, pero también hay algunos factores en los que pensar antes de tomar una decisión. Puede almacenar y recuperar datos en bases de datos NoSQL en términos de sus esquemas predefinidos sin tener que modificarlos. Los dispositivos son ideales para grandes proyectos de datos, aplicaciones de Internet de las cosas (IoT) y análisis de datos en tiempo real. Las bases de datos MongoDB no requieren el mismo nivel de mantenimiento de base de datos que las bases de datos relacionales tradicionales. Como resultado, encontrar soluciones a problemas con NoSQL puede ser más difícil.

NoSQL no está diseñado para escalar por sí solo. Si necesita flexibilidad en el almacenamiento de información sin cambiar su código, NoSQL puede ser una opción. Es probable que los sistemas SQL tradicionales funcionen mejor que los conjuntos de herramientas más nuevos.

¿Cuáles son las desventajas de Nosql Mcq?

Los datos estructurados no se pueden almacenar usando NoSQL. Una base de datos NoSQL puede almacenar datos no estructurados. NoSQL, también conocido como sistemas de almacenamiento de datos, es un nuevo tipo de formato de datos.

Las desventajas de usar Mongodb

Otro problema con MongoDB es que no tiene muchos índices incorporados. El proceso de búsqueda y recuperación puede volverse más difícil como resultado de esto. Además, MongoDB no admite soporte nativo para datos geográficos, por lo que debe usar una biblioteca de terceros si necesita almacenar o consultar datos con ubicaciones.

¿Cuáles son las desventajas de las bases de datos Nosql como Mongodb?

La base de datos NoSQL de MongoDB tiene muchas ventajas, pero también algunas desventajas. MongoDB, además de almacenar datos, emplea grandes cantidades de memoria. No hay límite para el tamaño de los documentos, como 16 MB. El soporte de transacciones de MongoDB no está disponible.

Bases de datos Nosql: ventajas y desventajas

Una base de datos NoSQL, además de poder almacenar cantidades masivas de datos no estructurados, como texto o video, es un excelente complemento para las bases de datos tradicionales . Además, las bases de datos NoSQL son nuevas en el mercado, lo que significa que continúan desarrollándose y mejorándose. Finalmente, las bases de datos NoSQL no admiten el almacenamiento de datos estructurados, lo que puede hacer que no sean adecuadas para algunos usuarios.

Base de datos Nosql

Una base de datos NoSQL es una base de datos que no utiliza el modelo tradicional de base de datos relacional basado en tablas. Las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo para almacenar grandes cantidades de datos que serían difíciles de almacenar y consultar con una base de datos relacional.

Base de datos Las bases de datos NoSQL son más adecuadas para almacenar datos en documentos que en tablas. Estas soluciones pueden satisfacer las demandas de las empresas modernas al ser flexibles, escalables y capaces de responder rápidamente a las necesidades de gestión de datos. Una base de datos NoSQL se puede dividir en cuatro categorías: bases de datos de documentos puros, almacenes de valores clave, bases de datos de columnas anchas y bases de datos de gráficos. Las empresas de Global 2000 están adoptando cada vez más las bases de datos NoSQL para potenciar las aplicaciones de misión crítica, según un nuevo informe. Debido a cinco tendencias, los desafíos técnicos más difíciles de superar en las bases de datos relacionales no están presentes. Una base de datos relacional es una barrera importante para el desarrollo ágil porque depende en gran medida de estructuras de datos fijas. El modelo de aplicación define el modelo de datos en NoSQL.

Una arquitectura NoSQL no define cómo se deben modelar los datos. Como formato orientado a documentos, JSON es el estándar de facto para almacenar datos en una base de datos orientada a documentos. Además, debido a que no hay marcos ORM involucrados, el desarrollo de aplicaciones se simplifica. N1QL (pronunciado níquel) es un potente lenguaje de consulta para SQL que se introdujo como parte de Couchbase Server 4.0. No solo es capaz de declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE, sino que también admite agregación (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER) y más. Además de proporcionar importantes ventajas operativas, una base de datos distribuida NoSQL se puede construir en una arquitectura de escalamiento horizontal sin tener que fallar nunca. La participación del cliente se realiza cada vez más en línea a través de aplicaciones web y móviles, y la disponibilidad se está convirtiendo en una preocupación cada vez mayor.

Es sencillo instalar, configurar y escalar bases de datos NoSQL. Fueron diseñados para soportar una variedad de funciones, incluyendo almacenamiento, lectura y escritura. Pueden operar en una amplia gama de escalas, incluida la gestión y el seguimiento de clústeres de distintos tamaños. Una base de datos NoSQL está diseñada para replicarse entre múltiples centros de datos, por lo que no requiere ningún software adicional. Además, permite fallas inmediatas mediante el uso de enrutadores de hardware, lo que elimina la necesidad de que una aplicación espere a que una base de datos le notifique un problema y luego realice su propio proceso de recuperación. Las estructuras de datos que se pueden usar en aplicaciones web, móviles y de IoT utilizan cada vez más bases de datos NoSQL.

La popularidad de las bases de datos de gráficos ha aumentado en los últimos años porque ofrecen muchas ventajas sobre los sistemas de bases de datos tradicionales . Uno de sus beneficios más significativos es que funcionan de manera constante, independientemente del tamaño de la base de datos. Además, los gráficos son extremadamente escalables, lo que les permite almacenar enormes cantidades de datos sin sobrecargarlos. Las aplicaciones que requieren alto rendimiento y facilidad de escala son candidatas ideales para CouchDB. A pesar del tamaño de la base de datos, el software proporciona un rendimiento constante y es fácil de usar.

¿Qué es una base de datos Nosql?

Las bases de datos MongoDB (también conocidas como SQL) no son bases de datos y almacenan datos de manera diferente a las bases de datos relacionales. Según su modelo de datos, las bases de datos NoSQL se pueden clasificar en una variedad de tipos. Los tipos de documentos, los tipos de clave-valor, los tipos de columna ancha y los gráficos son los más utilizados.

¿Qué es la base de datos Nosql explicar con ejemplo?

En lugar de almacenar datos en una base de datos relacional, las bases de datos NoSQL almacenan datos en documentos. Debido a su flexibilidad, los etiquetamos como "no solo SQL" y los dividimos en varios tipos de datos. Los MongoDB vienen en una variedad de formas, incluidas bases de datos de documentos puros, almacenes de valores clave, bases de datos de columnas anchas y bases de datos de gráficos.

¿Para qué sirven las bases de datos Nosql?

Una base de datos NoSQL se compone de una variedad de modelos de datos. Estas bases de datos están optimizadas para aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos, baja latencia y modelos de datos flexibles, además de relajar algunas de las restricciones de consistencia de datos que tienen otras bases de datos.

Bases de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL son sistemas de gestión de bases de datos que no utilizan el modelo de base de datos relacional tradicional. Las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo para big data y aplicaciones web en tiempo real.

Una base de datos NoSQL es cualquier sistema que emplea un modelo de programación diferente al de la base de datos SQL. Los modelos de datos se usan por las mismas razones que se usan las bases de datos relacionales: tienen una estructura diferente a los modelos tradicionales de tablas de filas y columnas. Del mismo modo, las bases de datos NoSQL difieren entre sí. Las bases de datos de documentos con una arquitectura escalable son las más comunes de las bases de datos de documentos más utilizadas. Las plataformas de comercio electrónico, las plataformas comerciales y el desarrollo de aplicaciones móviles son algunos de los tipos de casos comerciales que podrían beneficiarse de la tecnología blockchain. La comparación de MongoDB y PostgreSQL ofrece un análisis en profundidad de las dos principales bases de datos NoSQL. Se puede utilizar una base de datos en columnas para agregar los valores de varias columnas.

Su método de escritura de datos les dificulta mantener una consistencia fuerte. El objetivo de una base de datos de gráficos es buscar y recopilar conexiones entre elementos de datos. Esto reduce la sobrecarga asociada con la tabla múltiple JOIN de SQL.

Las bases de datos Nosql no están tan estandarizadas como las bases de datos Sql

SQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (DBMS) que utiliza el lenguaje de consulta estructurado (SQL), que es un subconjunto del lenguaje de programación SQL. SQL, o programación lógica estructurada, es un lenguaje de consulta de base de datos bien establecido y estandarizado que utilizan la mayoría de las organizaciones para ejecutar bases de datos relacionales. A diferencia de las bases de datos tradicionales, las bases de datos NoSQL no tienen esquemas predefinidos. En lugar de usar un solo modelo de datos, usan una variedad de ellos, lo que hace que los datos sean más fácilmente accesibles. Además, las bases de datos NoSQL no son tan adecuadas para transacciones de varias filas como lo son las bases de datos tradicionales.