Introducción a base de datos NoSQL
Descubre todo en esta introducción a bases de datos NoSQL y también explora cómo puede ayudarte en tus proyectos de programación.
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Diferencias entre SQL y NoSQL
- Cuándo utilizar bases de datos SQL y cuándo usar NoSQL
- Tipos de NoSQL
- Rendimiento y escalabilidad de NoSQL
- Consistencia y disponibilidad de NoSQL
- Esquema y consultas de NoSQL
- Transacciones de NoSQL
¿Qué es una base de datos NoSQL?
Las bases de datos NoSQL son bases de datos no relacionales que almacenan y recuperan datos datos no estructurados o semiestructurados.
Los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL son bases de datos de documentos, clave-valor, orientadas a columnas y de grafos.
Son más escalables y rápidas que las bases de datos relacionales tradicionales.
Estás bases de datos, nacieron para abordar las limitaciones de las bases de datos relacionales (SQL) y satisfacer las necesidades de las aplicaciones modernas que requieren flexibilidad, escalabilidad, rendimiento y manejo de datos variados y no estructurados.
Diferencias entre SQL y NoSQL
Las principales diferencias incluyen el modelo, los datos, el esquema, las transacciones, la consistencia y disponibilidad, el rendimiento y la escalabilidad.
Lista de diferencias entre NoSQL y SQL:
| Base de datos NoSQL | Base de datos SQL | |
| Modelo | ✔ No relacional ✔ Almacenamiento de datos en documentos JSON, pares clave-valor, almacenes orientados a columnas o grafos | ✔ Relacional ✔ Almacenamiento de datos en tablas |
| Datos | ✔ Flexible, debido al hecho de que no todos los registros tienen que almacenar las mismas características ✔ Se agregan rápidamente nuevas características ✔ Los enlaces se califican desnormalizando datos y presentando todos los datos de una entidad en un solo registro ✔ Adecuado para semiestructurados, complejos o datos anidados | ✔ Rígido ✔ Excelente para soluciones donde cada registro tiene las mismas características ✔ Agregar una nueva característica requiere modificar el esquema ✔ Los enlaces se construyen en modelos normalizados uniendo tablas ✔ Adecuado para datos estructurados |
| Esquema | ✔ Esquemas dinámicos o flexibles ✔ La base de datos no acepta el esquema y está especificado por la aplicación. Esto da como resultado agilidad y un desarrollo altamente interactivo | ✔ Esquemas claramente definidos ✔ El esquema debe mantenerse y sincronizarse entre aplicaciones y bases de datos |
| Transacciones | ✔ El soporte de transacciones ACID varía según las soluciones | ✔ Admite transacciones ACID |
| Consistencia y disponibilidad | ✔ Admite una coherencia eventual hasta una coherencia fuerte, según las soluciones ✔ La coherencia, la disponibilidad y el rendimiento pueden variar según los requisitos de la aplicación (teorema CAP) | ✔ Fuerte coherencia ✔ La coherencia tiene prioridad sobre la disponibilidad y el rendimiento |
| Rendimiento | ✔ El rendimiento se puede maximizar gracias a la coherencia (si es necesario) | ✔ El rendimiento de inserción y actualización depende de la velocidad de creación de registros, con una gran coherencia. El rendimiento se puede maximizar escalando verticalmente los recursos disponibles. |
| Escalabilidad | ✔ Escalabilidad horizontal ✔ Soportan estructuras distribuidas | ✔ Escalabilidad vertical |
| Ejemplos | Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, etc. | ✔ Todo tipo de datos: Cosmos DB ✔ Documentos: MongoDB ✔ Key-value: Redis ✔ Wide-column: Cassandra ✔ Graph: Neo4j |
Cuándo utilizar bases de datos SQL y cuándo usar NoSQL
La elección entre una base de datos SQL y una base de datos NoSQL depende de varios factores y requisitos específicos de tu aplicación. Aquí hay algunas pautas generales para ayudarte a decidir cuándo usar SQL y cuándo usar NoSQL:
Cuando usar una base de datos SQL:
- Datos estructurados: Si tus datos son altamente estructurados y siguen un esquema fijo.
- Integridad de datos y relaciones complejas: Cuando necesitas mantener la integridad de los datos y gestionar relaciones complejas entre tablas, SQL es la elección adecuada. Las bases de datos SQL son ideales para aplicaciones que requieren transacciones ACID y relaciones claras entre los datos.
- Consistencia fuerte: Si tu aplicación requiere consistencia fuerte, donde la integridad de los datos es fundamental, SQL es la mejor opción. Esto es especialmente importante en aplicaciones financieras y sistemas críticos.
- Escalabilidad vertical: Las bases de datos SQL son adecuadas cuando puedes escalar verticalmente, lo que significa agregar más recursos (CPU, RAM, etc.) a un servidor único para aumentar el rendimiento. Esto es común en aplicaciones empresariales.
Cuando usar una base de datos NoSQL:
- Datos no estructurados o semiestructurados: Si tus datos son flexibles y no siguen un esquema fijo, NoSQL es una buena elección. Ejemplos incluyen aplicaciones web modernas que manejan datos variados, como redes sociales y aplicaciones de IoT.
- Escalabilidad horizontal: Cuando necesitas una escalabilidad fácil y rápida, NoSQL es la opción preferida. Las bases de datos NoSQL suelen ser distribuidas y escalan horizontalmente agregando más servidores según sea necesario.
- Rendimiento y velocidad de lectura/escritura alta: Si la velocidad de lectura y escritura es crítica para tu aplicación, NoSQL puede ofrecer un mejor rendimiento, especialmente en entornos de alto tráfico.
- Modelos de datos específicos: NoSQL es ideal cuando necesitas modelos de datos específicos, como bases de datos de documentos, almacenes de clave-valor, bases de datos orientadas a grafos o almacenes orientados a columnas.
Estos puntos resumen cuándo es apropiado considerar una base de datos SQL o NoSQL, dependiendo de tus necesidades específicas y las características de tu aplicación.
Tipos de NoSQL
Existen diferentes formas de clasificar las bases de datos NoSQL según su modelo de datos, como almacenes de clave-valor, almacenes de documentos, bases de datos de grafos, etc. Cada tipo tiene sus ventajas y desventajas según el problema a resolver.
Almacén de documentos
Los datos y los metadatos se almacenan jerárquicamente en documentos basados en JSON dentro de la base de datos. Cada documento puede tener una estructura diferente y es fácilmente escalable. Ejemplo: MongoDB, Azure Cosmos DB.
Almacén de clave-valor
La más sencilla de las bases de datos NoSQL, los datos se representan como una colección de pares clave-valor, donde cada valor está asociado con una clave única. Estas bases de datos son ideales para aplicaciones que requieren una alta velocidad de lectura/escritura y almacenamiento en caché. El rendimiento se enfoca en la recuperación rápida de datos por clave. Ejemplo: Redis.
Almacén de columna ancha
Los datos relacionados se almacenan como un conjunto de pares clave-valor anidados dentro de una sola columna. Son ideales para aplicaciones que requieren una lectura eficiente de grandes conjuntos de datos. Ejemplo: Cassandra.
Almacén de grafos
Los datos se almacenan en una estructura de grafo como propiedades de nodo, borde y datos. Están diseñadas para gestionar datos con relaciones complejas, como las redes sociales o la navegación web. Utilizan estructuras de grafo para representar y consultar datos. Ejemplo: Neo4j.
Almacén en memoria
Almacenan datos principalmente en memoria RAM para lograr un acceso ultrarrápido. Ejemplo: Memcached, Redis.
Rendimiento y escalabilidad de NoSQL
El rendimiento en una base de datos NoSQL se refiere a la capacidad de la base de datos para manejar eficientemente la inserción, actualización, consulta y eliminación de datos en estas circunstancias.
A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en entornos escalables.
El rendimiento de las bases de datos NoSQL suele evaluarse mediante la métrica de rendimiento, que se mide como operaciones/segundo.
La escalabilidad se refiere a la capacidad de ampliar el sistema para manejar más datos y usuarios. Las bases de datos NoSQL suelen ser altamente escalables horizontalmente, lo que significa que pueden manejar grandes cargas de trabajo distribuyendo datos y operaciones en múltiples servidores o nodos. Esto permite agregar más servidores según sea necesario para manejar un aumento en la carga de trabajo.
Consistencia y disponibilidad de NoSQL
La consistencia se refiere a la garantía de que todos los nodos de un sistema distribuido ven los mismos datos en el mismo momento. Y la disponibilidad se refiere a la capacidad de un sistema distribuido para responder a las solicitudes de lectura y escritura, incluso en presencia de fallos o interrupciones en la red. La tolerancia a la partición implica que el sistema sigue siendo funcional incluso si algunos nodos no pueden comunicarse con otros debido a problemas.
La consistencia y la disponibilidad son dos de los tres aspectos clave del teorema CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance) que se aplican a sistemas distribuidos, incluyendo bases de datos NoSQL.
El teorema CAP es un principio que establece que un sistema distribuido solo puede garantizar dos de estos tres atributos: consistencia, disponibilidad y tolerancia al particionado. Estos atributos afectan el rendimiento y la escalabilidad de las bases de datos.
Las bases de datos relacionales: Son sistemas que priorizan la consistencia y la disponibilidad de la información, pero tienen limitada la tolerancia al particionado. Esto significa que no pueden escalar horizontalmente a muchos nodos y tienen dificultades para manejar datos no estructurados.
Las bases de datos NoSQL: Son sistemas que priorizan la tolerancia al particionado, pero renuncian a la consistencia o a la disponibilidad. Esto significa que pueden escalar horizontalmente a miles de nodos y manejar datos no estructurados, pero pueden tener inconsistencias o indisponibilidades temporales.
Muchas bases de datos NoSQL sacrifican la consistencia en favor de la disponibilidad, la tolerancia a particiones y la velocidad. Esto significa que los cambios en los datos pueden no propagarse inmediatamente a todos los nodos o que se pueden perder algunos datos. Algunas bases de datos NoSQL ofrecen conceptos como el registro anticipado o las transacciones ACID para evitar la pérdida de datos.
Ejemplos de bases de datos según teorema CAP:
- CA (Consistency/Availability): MySQL, SQL Server, y Oracle Database, PostgreSQL, etc.
- AP (Availability/Partition Tolerance): Cassandra, etc.
- CP (Consistency/Partition Tolerance): MongoDB, Redis, etc.
Esquema y consultas de NoSQL
Las bases de datos NoSQL no requieren un esquema fijo para los datos, lo que permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad. Sin embargo, esto también implica que las consultas suelen ser más bajas que el SQL estándar y que no se pueden realizar uniones entre tablas. Hay diferentes formas de manejar los datos relacionales en una base de datos NoSQL, como hacer varias consultas, almacenar valores extranjeros o agrupar documentos.
Dentro de una base de datos NoSQL, los datos se almacenan de manera que tanto la escritura como la lectura sean rápidas, incluso bajo una carga pesada.
Transacciones de NoSQL
A diferencia de las bases de datos relacionales, que siguen el modelo ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) para garantizar la integridad de los datos, las bases de datos NoSQL a menudo adoptan un modelo de consistencia eventual, lo que les permite ofrecer una alta disponibilidad y tolerancia a fallas en sistemas distribuidos. Esta elección está vinculada al Teorema de CAP (Consistencia, Disponibilidad y Tolerancia a particiones), que establece que en un sistema distribuido, es imposible garantizar simultáneamente los tres aspectos: consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones.
Cuando se dice que el «soporte de transacciones ACID varía según las soluciones» en el contexto de las bases de datos NoSQL, significa que diferentes bases de datos NoSQL pueden proporcionar diferentes grados de soporte para estas propiedades ACID. Algunas bases de datos NoSQL pueden ofrecer un soporte completo de ACID, similar a las bases de datos relacionales, mientras que otras pueden priorizar la escalabilidad y la disponibilidad a costa de una consistencia estricta, lo que se traduce en un soporte más limitado de ACID.
La «consistencia eventual» es un concepto clave en las bases de datos NoSQL. Se refiere a un nivel de consistencia en el que, después de una operación de escritura, los sistemas garantizan que, en algún momento en el futuro, todos los nodos o réplicas de datos tendrán la misma versión de los datos. Sin embargo, no se garantiza que esta consistencia sea inmediata. En otras palabras, puede haber un breve período de tiempo durante el cual los nodos no tienen los mismos datos después de una escritura.
Este enfoque se utiliza en muchas bases de datos NoSQL para lograr una alta disponibilidad y escalabilidad. Al permitir que los nodos locales realicen escrituras sin necesidad de coordinación inmediata con otros nodos, se evitan cuellos de botella y retrasos potenciales en el sistema. Esto es especialmente útil en sistemas distribuidos a gran escala, donde la consistencia inmediata puede ser costosa en términos de rendimiento y latencia.
Es importante tener en cuenta que la consistencia eventual no es adecuada para todos los casos de uso. Si tu aplicación requiere una consistencia estricta en todo momento, entonces una base de datos NoSQL que priorice la consistencia eventual puede no ser la elección adecuada. Debes evaluar las necesidades de tu aplicación y los compromisos de consistencia y disponibilidad que estás dispuesto a aceptar al seleccionar una base de datos NoSQL.
Conclusión
En conclusión, las bases de datos NoSQL han revolucionado el mundo de la gestión de datos al ofrecer soluciones flexibles y altamente escalables para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso. Estas bases de datos han demostrado ser ideales para manejar datos no estructurados o semiestructurados, y su capacidad para gestionar grandes volúmenes de información en sistemas distribuidos ha impulsado su adopción en empresas de todos los tamaños.
Sin embargo, es crucial reconocer que la elección de una base de datos NoSQL debe basarse en las necesidades específicas de cada proyecto. Cada tipo de base de datos NoSQL tiene sus propias fortalezas y limitaciones, y la elección adecuada dependerá de consideraciones como la consistencia de datos, el rendimiento, la escalabilidad, la facilidad de desarrollo y la complejidad del modelo de datos.
Por último, las bases de datos NoSQL representan una valiosa adición al arsenal de herramientas de gestión de datos, y su uso adecuado puede conducir a un rendimiento y escalabilidad mejorados en una variedad de aplicaciones. La evolución constante en este campo garantiza que las bases de datos NoSQL seguirán desempeñando un papel central en el mundo de la tecnología y la gestión de datos en el futuro.
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