Desde analistas e ingenieros hasta tomadores de decisiones de TI, muchos están familiarizados con los sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) y el lenguaje de consulta estructurado (SQL) que se usa para interactuar con ellos. Si bien estos términos se refieren a un paradigma de décadas de antigüedad que sigue siendo un estándar amplio, hoy en día la gran variedad y profundidad de los sistemas de bases de datos puede ser vertiginosa. Además, los crecientes volúmenes de datos no estructurados, la disponibilidad de capacidad de almacenamiento y procesamiento y los requisitos analíticos en evolución han generado interés en tecnologías fundamentalmente diferentes.
Para tomar decisiones informadas sobre cuál usar, los profesionales deben ser conscientes de las diferencias entre SQL, NoSQL, los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) individuales y los lenguajes, así como las situaciones para las que cada uno es más adecuado y cómo está cambiando el panorama.
SQL vs NoSQL: te contamos sus diferencias principales
SQL es el lenguaje de programación utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. (Las bases de datos relacionales modelan los datos como registros en filas y tablas con vínculos lógicos entre ellos). NoSQL es una clase de DBM que no son relacionales y generalmente no usan SQL.
Hay cinco diferencias prácticas entre SQL y NoSQL:
- Idioma
- Escalabilidad
- Estructura
- Propiedades
- Apoyo y comunidades
Idioma
SQL existe desde hace más de 40 años, por lo que es reconocible, documentado y ampliamente utilizado. Seguro y versátil, es particularmente adecuado para consultas complejas. Sin embargo, SQL restringe al usuario a trabajar dentro de un esquema tabular predefinido, y se debe tener más cuidado para organizar y comprender los datos antes de usarlos.
Los esquemas dinámicos de las bases de datos NoSQL permiten la representación de estructuras alternativas, a menudo una al lado de la otra, lo que fomenta una mayor flexibilidad. Hay menos énfasis en la planificación, mayor libertad al agregar nuevos atributos o campos y la posibilidad de una sintaxis variada en las bases de datos. Sin embargo, como grupo, los lenguajes NoSQL carecen de la interfaz estándar que proporciona SQL, por lo que las consultas más complejas pueden ser difíciles de ejecutar.
Aunque hay muchos dialectos de SQL, todos comparten una sintaxis común y una gramática casi idéntica. Al consultar bases de datos relacionales, la fluidez en un idioma se traduce en competencia en la mayoría de los demás. Por otro lado, hay muy poca coherencia entre los lenguajes NoSQL, ya que se refieren a un conjunto diverso de tecnologías no relacionadas. Muchas bases de datos NoSQL tienen un lenguaje de manipulación de datos único limitado por estructuras y capacidades particulares.
Escalabilidad
La mayoría de las bases de datos SQL se pueden escalar verticalmente, aumentando la potencia de procesamiento del hardware existente. Las bases de datos NoSQL utilizan una arquitectura maestro-esclavo que escala mejor horizontalmente, con servidores o nodos adicionales. Estas son generalizaciones útiles, pero es importante tener en cuenta:
Las bases de datos SQL también se pueden escalar horizontalmente, aunque la lógica de fragmentación o particionamiento a menudo es responsabilidad del usuario y no se admite bien.
Las tecnologías NoSQL son diversas y, aunque muchas se basan en la arquitectura maestro-esclavo, también existen opciones para escalar verticalmente.
Los ahorros realizados utilizando estructuras de datos más eficientes pueden superar las diferencias en la escalabilidad; lo más importante es comprender el caso de uso y planificar en consecuencia.
Estructura
Los esquemas de bases de datos SQL siempre representan datos tabulares relacionales, con reglas sobre coherencia e integridad. Contienen tablas con columnas (atributos) y filas (registros), y las claves tienen relaciones lógicas restringidas.
Las bases de datos NoSQL no necesitan apegarse a este formato, pero generalmente encajan en una de cuatro categorías amplias:
Las bases de datos orientadas a columnas transponen RDBMS orientados a filas, lo que permite el almacenamiento eficiente de datos de alta dimensión y registros individuales con atributos variables.
Las tiendas Key-Value son diccionarios que acceden a diversos objetos con una clave única para cada uno.
Los almacenes de documentos contienen datos semiestructurados: objetos que contienen toda su propia información relevante y que pueden ser completamente diferentes entre sí.
Las bases de datos de gráficos agregan el concepto de relaciones (enlaces directos entre objetos) a los documentos, lo que permite un recorrido rápido de conjuntos de datos muy conectados.
Propiedades
En un alto nivel, SQL y NoSQL cumplen con reglas separadas para resolver transacciones. Los RDBMS deben exhibir cuatro propiedades “ACID”:
La atomicidad significa que todas las transacciones deben tener éxito o fallar por completo. No pueden estar parcialmente completos, incluso en caso de falla del sistema.
Coherencia significa que en cada paso la base de datos sigue invariantes: reglas que validan y previenen la corrupción.
El aislamiento evita que las transacciones simultáneas se afecten entre sí. Las transacciones deben dar como resultado el mismo estado final que si se ejecutaran secuencialmente, incluso si se ejecutaran en paralelo.
La durabilidad hace que las transacciones sean definitivas. Incluso la falla del sistema no puede revertir los efectos de una transacción exitosa.
Las tecnologías NoSQL se adhieren al teorema “CAP”, que dice que en cualquier base de datos distribuida, solo se pueden garantizar dos de las siguientes propiedades a la vez:
- Coherencia: cada solicitud recibe el resultado más reciente o un error. (Tenga en cuenta que esto es diferente que en ACID)
- Disponibilidad: cada solicitud tiene un resultado sin error, independientemente de cuán reciente sea ese resultado.
- Tolerancia de partición: cualquier retraso o pérdida entre nodos no interrumpirá el funcionamiento del sistema.
Comunidades
Las bases de datos SQL representan comunidades masivas, bases de código estables y estándares probados. Se publican multitud de ejemplos en línea y los expertos están disponibles para ayudar a los nuevos en la programación de datos relacionales.
Las tecnologías NoSQL se están adoptando rápidamente, pero las comunidades siguen siendo más pequeñas y fracturadas. Sin embargo, muchos lenguajes SQL son propietarios o están asociados con grandes proveedores únicos, mientras que las comunidades NoSQL se benefician de los sistemas abiertos y el compromiso concertado para incorporar usuarios.
SQL está disponible para la mayoría de las principales plataformas, desde sistemas operativos hasta arquitecturas y lenguajes de programación. La compatibilidad varía más ampliamente para NoSQL y las dependencias deben investigarse más detenidamente.