Los pros y los contras de las bases de datos SQL y NoSQL

Las bases de datos SQL y NoSQL son ampliamente utilizadas en la industria del desarrollo de software. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas que lo hacen más adecuado para ciertos casos de uso. Las bases de datos SQL suelen ser mejores para aplicaciones que requieren consultas o transacciones complejas. También son generalmente más estables y más fáciles de escalar que las bases de datos NoSQL. Las bases de datos NoSQL suelen ser mejores para aplicaciones que requieren alto rendimiento y escalabilidad. Por lo general, también son más fáciles de desarrollar e implementar que las bases de datos SQL.

Según los defensores de la tecnología Nosql, el principal problema es que parece ser contraproducente para la tecnología de bases de datos relacionales. El propósito real de NoSQL es impulsarlo proporcionando la familiaridad y el poder de SQL, y también lo está haciendo. Según Gartner, se espera que el mercado de DBMS no relacionales crezca a la tasa más rápida en 2020. El escalado de aplicaciones con NoSQL se ha vuelto más fácil a medida que los microservicios (un enfoque de escalado de aplicaciones distribuidas) han ganado popularidad. Los microservicios pueden usar sus propias bases de datos y puede ser necesario usar una variedad de bases de datos para un sistema completo. También se conoce como expansión de base de datos. Las bases de datos multimodelo son bases de datos que se basan en una única tecnología de almacenamiento y se puede acceder a ellas y leerlas de diversas formas. “Estamos viendo una fusión de lo mejor de NoSQL y relacional”, dice Matthew Groves, desarrollador y entusiasta de bases de datos en Couchbase.

MySQL es un acrónimo de sql y NoSQL. Un desarrollador puede crear una sola base de datos que contenga datos relacionales y documentos JSON mientras ejecuta la misma aplicación en ella. Ambos modelos de datos se pueden consultar en la misma aplicación, lo que significa que los resultados pueden estar en una variedad de formatos, incluidos tablas, tabulares y JSON.

Si bien ambas bases de datos no se pueden reemplazar en este momento, es probable que permanezcan así en el futuro previsible. Las bases de datos NoSQL solo son viables como reemplazo de las bases de datos SQL si se puede garantizar que mantendrán la misma velocidad de consulta y brindarán una coherencia inmediata.

En términos de consistencia de datos, integridad de datos y redundancia de datos, SQL es muy superior a NoSQL para consultas complejas debido a que SQL se adhiere a las propiedades ACID.

¿Cómo funcionan juntos Sql y Nosql?

No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la aplicación específica y el caso de uso. Sin embargo, en general, SQL y NoSQL se pueden usar juntos para complementar las fortalezas de cada uno. Por ejemplo, SQL se puede usar para datos que están muy estructurados y NoSQL se puede usar para datos que no están estructurados. Además, se pueden usar para particionar datos de modo que cada tipo de base de datos solo se use para los datos para los que es más adecuado.

No compiten, pero NoSQL y NoSQL se complementan. Puede combinar NoSQL y SQL si comprende lo que está haciendo. Deberíamos mirar hacia este futuro, y es probable que resulte en una explosión de innovación. Una base de datos NoSQL, como sugiere su nombre, es aquella que no se basa en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) tradicional. MongoDB, Cassandra, HBase y Hadoop son las bases de datos NoSQL más populares que se utilizan en la actualidad. Una base de datos NoSQL se comercializa con frecuencia como más simple, más rápida y menos costosa que una base de datos RDBMS tradicional . En los últimos años ha surgido un marco NoSQL, que es un nuevo enfoque de código abierto para la gestión de datos.

Las bases de datos NoSQL, los algoritmos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) se encuentran entre las últimas tendencias en tecnología empresarial. Los estándares que pueden admitir bases de datos SQL y NoSQL serán cada vez más importantes como resultado de la creciente demanda. NoSQL es el nombre dado a una amplia gama de nuevas tecnologías de bases de datos. Muchas empresas que usan bases de datos NoSQL creen que son mejores que las bases de datos tradicionales. A medida que NoSQL se use cada vez más, se requerirá un conjunto unificado de estándares. Además de las bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales tradicionales tienen una serie de características que las bases de datos NoSQL no tienen. Muchas organizaciones utilizan bases de datos NoSQL como parte de su infraestructura de misión crítica.

Se presentan las ventajas y desventajas de cada producto, por lo que dependiendo de sus necesidades, puede preferir el que prefiera. Debido a que muchas aplicaciones web requieren grandes cantidades de almacenamiento y recuperación de datos, las bases de datos NoSQL se pueden utilizar para resolver estos problemas. La forma en que se almacenan y consultan los datos en las bases de datos NoSQL tiene una gran flexibilidad. En comparación con las bases de datos relacionales tradicionales, estas nuevas tecnologías de bases de datos suelen tener un mejor rendimiento, requieren menos espacio de almacenamiento y requieren menos administración.

Las bases de datos NoSQL están ganando popularidad en parte debido a sus numerosas ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales. Las bases de datos de documentos son ideales para almacenar datos porque almacenan datos en lugar de tablas, lo que les permite ser más flexibles con su modelo de datos. Además, las bases de datos NoSQL suelen ser más rápidas que las bases de datos SQL en términos de almacenamiento de valores clave. Sin embargo, es importante recordar que es posible que las bases de datos NoSQL no admitan transacciones ACID, lo que puede generar inconsistencias en los datos. Aunque las bases de datos NoSQL tienen algunos inconvenientes, generalmente brindan una variedad de ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales.

Los beneficios de Sql y Nosql

SQL es adecuado para grandes cantidades de datos estructurados que requieren el procesamiento de varias filas.
Una implementación de NoSQL es preferible para los datos que no tienen una estructura estructurada y deben procesarse de una manera menos estructurada.

¿Podemos usar Sql y Mongodb juntos?

MongoDB es fácil de acceder y consultar con solo declaraciones SQL gracias a la estructura coherente de tablas y la transformación sofisticada de Data Virtuality, y el contenido se puede combinar con otras fuentes de datos, como bases de datos relacionales.

¿Se pueden usar juntos Mongo y el servidor SQL? Mi objetivo es crear el hábito de actualizar Mongo cada 15 minutos. Le sugiero que busque en cqrs (Command Responsibility Segregation) como punto de partida para aprender sobre el método que introdujo Greg Young. NCqrs es una implementación de código abierto compatible con GitHub. Como resultado, hay dos bases de datos: una para leer y otra para escribir.

Debe pensar en lo siguiente cuando use MongoDB para generar informes.
El primer punto a destacar es que MongoDB no es una base de datos relacional. No se puede generar un informe combinando dos tablas. Si necesita hacer algo que MongoDB no puede hacer, puede superar esta limitación utilizando una herramienta de generación de informes, pero tenga en cuenta que hacerlo requeriría un aumento significativo de la latencia.
Además de esto, MongoDB no es una opción de almacenamiento rápido para datos de lectura intensiva. Si sus datos son de lectura intensiva, puede ser mejor usar MySQL como almacenamiento principal en lugar de MongoDB como una solución de almacenamiento en caché o intermedia. Al hacerlo, acelerará sus informes.
Al final, MongoDB no es una plataforma ideal para el almacenamiento de datos. Si tiene la intención de construir un almacén de datos usando MongoDB, es mejor buscar otras plataformas.

¿Es mejor aprender Mongodb o Sql?

Si necesita una base de datos relacional tradicional pero tiene datos estructurados, MySQL es una excelente opción. El análisis en tiempo real, la gestión de contenido, el Internet de las cosas, los dispositivos móviles y otros tipos de aplicaciones son posibles con MongoDB.

¿Se puede consultar Nosql con Sql?

Las bases de datos NoSQL no se basan en el modelo relacional y, por lo tanto, no se pueden consultar mediante SQL. SQL es un lenguaje de consulta para bases de datos relacionales y no es compatible con bases de datos NoSQL.

NoSQL no usa ningún SQL (ni ningún otro lenguaje de programación). SQL también se puede usar para consultar además de SQL para consultas. Las bases de datos NoSQL suelen ser de naturaleza no relacional. Hay numerosos esquemas NoSQL disponibles, incluidos almacenes de clave-valor, almacenes de documentos, etc. Los sistemas NoSQL también pueden admitir esquemas de varios modelos además de esquemas de un solo modelo. Es una base de datos no relacional que pueden utilizar las empresas que necesitan una variedad de fuentes de datos. Una base de datos NoSQL puede tener su propia interfaz única o puede compartir un método de consulta común.

Para 2024, el mercado de NoSQL habrá crecido un 207,2 % hasta alcanzar un total de 3400 millones de dólares. El lenguaje de consulta CQL de Cassandra está diseñado para usarse en un grupo de servidores que están distribuidos horizontalmente. Aunque CQL y SQL comparten muchas similitudes, la distinción más significativa es que CQL no puede realizar uniones en tablas como SQL. En una base de datos normalizada, no hay campos ni columnas que se repitan. Una base de datos desnormalizada incluye campos repetidos además de la clave de la tabla de la base de datos no normalizada en las nuevas tablas de la base de datos. Los datos desnormalizados son los preferidos por las aplicaciones que ejecutan múltiples consultas JOIN en tablas grandes. Es posible que se produzca una desnormalización en algunas situaciones.

De acuerdo con el Teorema CAP, las bases de datos distribuidas no pueden garantizar que sean consistentes y estén disponibles cuando hay particiones de red. Como resultado, se puede lograr consistencia mientras se aumenta la escalabilidad. Si bien las aplicaciones nativas de la nube valoran la seguridad de la disponibilidad y la tolerancia de partición por encima de la consistencia de su aplicación, con frecuencia no lo hacen. Los modelos de diseño de bases de datos, como ACID y BASE, difieren. Las transacciones son consistentes con ACID, lo que indica que los datos son consistentes durante todo el proceso. Debido a que los usuarios base valoran la escalabilidad por encima de cualquier otra cosa, es más importante para ellos poder usar el sistema con el tiempo. Una base de datos NoSQL generalmente se compone de B-Trees y Log-Structured Merge Trees.

La secuencia es más útil para las bases de datos NoSQL porque proporciona más valor para el análisis que la velocidad. Los datos densos son un tipo de base de datos que requiere la adición de casi todos los campos a una base de datos. El secuestro de información permite la identificación de grandes grupos de información en medio de celdas vacías. ScyllaDB es una base de datos NoSQL con una arquitectura orientada a columnas que proporciona un esquema dinámico para datos no estructurados. Emplea el lenguaje de consulta de Cassandra (CQL) y el motor de almacenamiento de árbol de combinación estructurado de registro (LSM). En lugar del RDBMS tradicional, CQL permite varias operaciones diferentes, incluidas las operaciones conjuntas entre tablas.

Nosql Vs Sql: ¿Qué base de datos es adecuada para su aplicación?

Una base de datos NoSQL debe diseñarse para ser rápida y flexible, así como para poder escalar. Es posible que sean una excelente opción para aplicaciones que requieren grandes cantidades de datos, pero también es posible que sean una excelente opción para aplicaciones que requieren consultas complejas. Una base de datos SQL puede ser preferible si su aplicación requiere transacciones frecuentes y de alto volumen.