{"id":192,"date":"2020-02-25T06:10:30","date_gmt":"2020-02-25T06:10:30","guid":{"rendered":"https:\/\/agustinducca.com\/blog\/?p=192"},"modified":"2020-05-15T01:07:16","modified_gmt":"2020-05-15T01:07:16","slug":"que-son-las-bases-de-datos-no-relacionales-ventajas-de-nosql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agustinducca.com\/blog\/que-son-las-bases-de-datos-no-relacionales-ventajas-de-nosql\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 son las bases de datos no relacionales? Ventajas de NoSQL"},"content":{"rendered":"\n

Hace alguno a\u00f1os, un nuevo concepto irrumpi\u00f3 en la escena del desarrollo de software, m\u00e1s precisamente en lo referente al almacenamiento de la informaci\u00f3n. Las bases de datos no relacionales, tambi\u00e9n llamadas NOSQL, surgieron como una respuesta a la necesidad de poder recuperar y escribir grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n de una manera r\u00e1pida. <\/p>\n\n\n\n

Al d\u00eda de hoy, sin embargo, muchos desconocen de qu\u00e9 trata este nuevo mundo y qu\u00e9 ventajas (como tambi\u00e9n desventajas) presentan ante el viejo y querido SQL. Si este es tu caso, espero poder aclararte un poco el panorama con este sencillo resumen.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 significa NOSQL?<\/h2>\n\n\n\n

Empecemos por lo primero, \u00bfa qu\u00e9 llamamos bases de datos nosql<\/strong> ? En una primera interpretaci\u00f3n, podemos llegar a pensar que nos referimos a una suerte de prohibici\u00f3n expl\u00edcita de usar SQL, o a una tecnolog\u00eda que repudia enf\u00e1ticamente el uso de lenguaje estructurado de consultas<\/strong>, sin embargo nada m\u00e1s lejos de la verdad.<\/p>\n\n\n\n

Lo cierto es que NOSQL significa Not Only SQL<\/em>, es decir, No Solamente SQL, en una clara referencia a su intenci\u00f3n de extender los l\u00edmites de esta tecnolog\u00eda, creando una soluci\u00f3n para los nuevos escenarios que se presentan.<\/p>\n\n\n\n

En pocas palabras, las bases de datos no-sql vienen a complementar y potenciar el tradicional modelo relacional de bases de datos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son las bases de datos no relacionales?<\/h2>\n\n\n\n

NoSQL es un t\u00e9rmino gen\u00e9rico para referirse a cualquier almac\u00e9n de datos que no siga el modelo RDBMS <\/strong>tradicional, en especial por no usar el SQL<\/strong> como lenguaje para manipular datos.<\/p>\n\n\n\n

Las bases de datos no relacionales son un conjunto de soluciones enfocadas en resolver el problema de la disponibilidad y la estabilidad en detrimento de la consistencia y la atomicidad. <\/p>\n\n\n\n

NoSQL es en esencia una familia o ecosistema de tecnolog\u00edas que aportan un enfoque nuevo al antiguo problema de la persistencia de los datos. Por este motivo, podemos encontrar distintos tipos de sistemas y modelos que con agrupados dentro del t\u00e9rmino No-Relacional.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de bases de datos NOSQL: Caracter\u00edsticas y ejemplos.<\/h2>\n\n\n\n

A diferencia de las bbdd relacionales en donde existe un est\u00e1ndar \u00fanico que los gestores y administradores respetan, en el universo nosql vamos a encontrarnos con muchos modelos diferentes que est\u00e1n optimizados para diferentes prop\u00f3sitos. <\/p>\n\n\n\n

1.- Clave-valor<\/h3>\n\n\n\n

Este tipo de base de datos guardan la informaci\u00f3n y la acceden utilizando un hash map<\/em> que vincula un conjunto de datos a una clave. <\/p>\n\n\n\n

Ventajas:<\/strong> Son r\u00e1pidas para acceder a datos si conocemos su hash y excepcionales para manejar diccionarios. <\/p>\n\n\n\n

Desventajas:<\/strong> No son recomendables para querys <\/em>complejas.<\/p>\n\n\n\n


Ejemplos:<\/strong> DynamoDB <\/a>(AWS) y Cassandra <\/a>(Facebook).<\/p>\n\n\n\n

2.- Basadas en documentos<\/h3>\n\n\n\n

Son las m\u00e1s utilizadas fuera del est\u00e1ndar SQL. Son, b\u00e1sicamente, una implementaci\u00f3n de las bases clave-valor pero con una estructura mas definida ya que almacenan los datos como objetos de tipo JSON. <\/p>\n\n\n\n

Ventajas:<\/strong> Son ideales para guardar el estado actual de una aplicaci\u00f3n y restaurarlo con facilidad. <\/p>\n\n\n\n

Desventajas:<\/strong> No responden muy bien a b\u00fasquedas y ordenamientos.<\/p>\n\n\n\n


Ejemplos:<\/strong> MongoDB <\/a>(MongoDB) y Firestore <\/a>(Google)<\/p>\n\n\n\n

3.- Basadas en Grafos<\/h3>\n\n\n\n

Las graph databases<\/em> est\u00e1n basadas en nodos (entidades) que tienen m\u00faltiples relaciones y son ideales para almacenar datos que presentan interconexiones complejas. <\/p>\n\n\n\n

Son muy utilizadas en el mundo de la inteligencia artificial.
<\/p>\n\n\n\n

Ventajas:<\/strong> Permiten almacenar relaciones complejas de una forma sencilla.<\/p>\n\n\n\n

Desventajas:<\/strong> La escalabilidad en este tipo de modelos supone un desaf\u00edo matem\u00e1tico de gran complejidad.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos: <\/strong>Neo4j <\/a>y Titan<\/a><\/p>\n\n\n\n

4.- En memoria<\/h3>\n\n\n\n

Su estructura puede ser muy variada, pero tienen como factor diferencial su incre\u00edble velocidad de acceso. Dado que viven en la memoria principal del dispositivo que la corre, la lectura y escritura de datos es pr\u00e1cticamente inmediata.<\/p>\n\n\n\n

Ventajas:<\/strong> Su velocidad de escritura y lectura.<\/p>\n\n\n\n


Desventajas:<\/strong> Su desventaja mas evidente es su volatilidad y su limitaci\u00f3n de espacio.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos:<\/strong> Memcached <\/a>y Redis<\/a><\/p>\n\n\n\n

5.- Optimizadas para b\u00fasquedas<\/h3>\n\n\n\n

Al igual que el caso anterior, su estructura puede ser variada, pero tienen como factor com\u00fan el hecho de que est\u00e1n optimizadas para la realizaci\u00f3n de querys<\/em> sumamente complejas de una forma mas simple.
Son utilizadas para almacenar vol\u00famenes de datos enormes a los que es necesario consultar frecuentemente para obtener informaci\u00f3n compleja y detallada. <\/p>\n\n\n\n

Son las favoritas para Bussines Inteligence<\/strong> y tambi\u00e9n tienen gran presencia en el mundo del Machine Learning<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ventajas:<\/strong> Permiten realizar consultas complejas con bastante facilidad.<\/p>\n\n\n\n

Desventajas:<\/strong> Son sistemas altamente especializados para entornos que van a manejar enormes vol\u00famenes de datos, por lo que su uso se desaconseja para proyectos peque\u00f1os en donde podr\u00edamos incurrir en una sobre-ingenier\u00eda<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos:<\/strong> BigQuery <\/a>(Google) y Elasticsearch<\/a><\/p>\n\n\n\n

Como vemos, existe una gran variedad de tecnolog\u00edas dentro de las llamadas bases de datos no relaciones. Cu\u00e1l usar depender\u00e1 de las necesidades propias de cada proyecto y del alcance del mismo. <\/p>\n\n\n\n

No olvides dejar tus dudas o sugerencias en los comentarios. \u00a1Hasta la pr\u00f3xima!<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div><\/div>

Agust\u00edn Ducca Pantale\u00f3n<\/h2>

Full-Stack Developer<\/p>

Soy un desarrollador de software especializado en tecnolog\u00edas web y mobile. Apasionado del UX\/UI, Full-stack y emprendedor. Amo aprender cosas nuevas, siempre acompa\u00f1ado de un mate o un buen caf\u00e9. <\/p><\/div>

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