¿Qué son las bases de datos NoSQL?
Una base de datos NoSQL (Not Only SQL) almacena los datos de una forma distinta a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos relacionales. En su lugar, las bases de datos NoSQL albergan datos dentro de una estructura de datos. Algunos ejemplos de modelos de bases de datos NoSQL son las bases de datos de pares clave-valor, orientadas a documentos, orientadas a columnas, basadas en gráficos, de series temporales y orientadas a objetos.
¿Por qué son importantes las bases de datos NoSQL?
A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos NoSQL no requieren un esquema fijo, lo que les confiere la flexibilidad y escalabilidad necesarias para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. Estas bases de datos son idóneas para casos de uso en los que los requisitos de los datos no están bien definidos o en los que los datos cambian constantemente. Las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo en aplicaciones web, procesamiento de big data en tiempo real y otros escenarios en los que la flexibilidad, la escalabilidad y el rendimiento son cruciales.
Cómo funcionan las bases de datos NoSQL
Las bases de datos NoSQL se adaptan de forma única a sus entornos de trabajo, por lo que pueden tener una gran variedad de estilos y flujos de trabajo diferentes. Sin embargo, tienen algunas características en común. Escalan horizontalmente, lo que es mucho más difícil de hacer con una base de datos relacional. Especialmente útiles cuando se trata de datos operativos o transaccionales, las bases de datos NoSQL están diseñadas para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la facilidad de uso.
Tipos de bases de datos NoSQL
A continuación se enumeran algunos tipos diferentes de bases de datos NoSQL y cómo se utilizan:
Bases de datos de pares clave-valor
Los datos se almacenan como un campo de clave y valor por registro. ZEN es un ejemplo de base de datos de almacenamiento clave-valor. Las aplicaciones proporcionan a la base de datos una clave que devuelve el correspondiente valor del almacén de datos. La porción de valor del objeto registro puede contener uno o más atributos o campos, por lo que no está tan rígidamente definida como los registros en una base de datos relacional. Dado que el puerto de valor del registro no tiene un tipo de datos específico, tiene la flexibilidad de almacenar una cadena de valores delimitados por comas. Esta simplicidad de diseño hace que las bases de datos clave-valor sean muy compactas, lo que resulta ideal para aplicaciones Embarqué e IoT. La base de datos ZEN Core ocupa tan sólo 2MB.
Bases de datos orientadas a documentos
Las bases de datos orientadas a documentos utilizan cadenas de caracteres para almacenar claves. El valor correspondiente está vinculado a objetos como cadenas JSON, documentos XML, archivos PDF, imágenes o documentos de texto. Los documentos de una base de datos orientada a documentos pueden contener estructuras anidadas, matrices y pares clave-valor, lo que proporciona un esquema flexible y dinámico. Las bases de datos orientadas a documentos suelen utilizarse en aplicaciones como sistemas de gestión de contenidos, plataformas de comercio electrónico y aplicaciones que trabajan con contenidos generados por los usuarios.
Bases de datos orientadas a columnas
Las bases de datos relacionales tradicionales almacenan cada fila de una tabla como una fila completa. Las bases de datos orientadas a columnas utilizan un almacén de columnas, de modo que cada registro lógico se almacena como un valor de clave único y un único campo asociado de un registro. Un registro con tres campos, incluida la clave principal, se almacenará como tres columnas distintas. Vector de Actian es un ejemplo de base de datos que utiliza un almacén de columnas. La principal razón para utilizar una base de datos orientada a columnas es el rendimiento.
Consideremos un registro de base de datos que contiene 100 campos; la aplicación necesita principalmente la primera y la última columna. En este caso, la base de datos de almacenamiento en filas debe escanear o leer todo el registro para llegar al último campo. La base de datos orientada a columnas sólo obtiene el primer y el último campo de las referencias de la consulta. Esto requiere muchos menos recursos de hardware. Sin embargo, las ventajas van mucho más allá de la lectura inicial.
La mayoría de las bases de datos almacenan en memoria caché los registros solicitados con más frecuencia, en previsión de otras solicitudes similares. Un RDBMS tradicional tendría que almacenar en caché toda la fila del registro activo. Como la fila entera es relativamente grande, es menos probable que se aproveche la memoria caché processeur , que puede funcionar 100 veces más rápido que la RAM. Esta capacidad de aprovechar eficazmente la memoria caché processeur es una de las razones clave por las que se eligen las bases de datos orientadas a columnas por su rendimiento.
Bases de datos gráficas
Las bases de datos basadas en grafos utilizan un modelo de datos que consiste en objetos (Nodos) y relaciones (Aristas) con otros objetos. Las etiquetas métadonnées (propiedades) pueden rastrear más similitudes entre objetos y a menudo se utilizan para tomar decisiones sobre el almacenamiento conjunto de objetos similares. Algunas bases de datos de grafos almacenan los nodos, sus aristas (relaciones) y sus propiedades (etiquetas) como documentos JSON.
Las bases de datos gráficas existen principalmente porque pueden visualizar o graficar rápidamente relaciones complejas que serían casi imposibles de expresar como una consulta SQL. Un ejemplo de base de datos gráfica podría rastrear películas recientes y visualizar las correlaciones por género, actores, estudios, productores y otros atributos. Las películas similares se agruparían por similitudes y se conectarían con las mismas relaciones o asociaciones.
Bases de datos de series temporales
Las bases de datos de series temporales son una clase de bases de datos NoSQL diseñadas para capturar grandes volúmenes de actividad que pueden ser muestreados y almacenados. Las aplicaciones que rastrean dónde se encuentran las entregas en un entorno logístico en tiempo real serían muy adecuadas para una base de datos de series temporales. Cada registro se registra, se marca con una marca de tiempo y se almacena junto con los atributos relacionados que se utilizan para las consultas. Con una base de datos de series temporales, se puede desarrollar una aplicación que indique al usuario exactamente dónde se encontraba una entrega concreta en un intervalo de tiempo de un minuto.
Bases de datos orientadas a objetos
Un sistema de gestión de bases de datos orientado a objetos (OODBMS) se basa en los principios de la programación orientada a objetos. Los datos se crean, modelan y almacenan como objetos, que son unidades autónomas que contienen tanto datos como las operaciones o métodos que pueden realizarse con esos datos. Un OODBMS es muy valioso para aplicaciones con relaciones de datos complejas que requieren persistencia, soporte para diversos tipos de datos y cambios frecuentes de esquema.
Ventajas e inconvenientes de las bases de datos NoSQL
Dado que las bases de datos NoSQL se han diseñado pensando en el almacenamiento de datos en la nube, presentan numerosas ventajas. Sin embargo, existen posibles inconvenientes en circunstancias específicas que pueden hacer que las bases de datos relacionales sean más apropiadas.
bases de datos relacionales sean más apropiadas. Hemos recopilado una breve tabla de pros y contras de las bases de datos NoSQL para ayudarte a entender cómo deben gestionarse tus datos.
| Pros | Contras |
| Modelo de datos y esquema de fácil evolución | Menos desarrolladores, herramientas y productos |
| Resistente a cortes e interrupciones | Puede carecer de medidas de seguridad sólidas |
| Optimizado para consultas rápidas | No es adecuado para consultas de gran complejidad |
Actian y las bases de datos NoSQL
Actian ofrece una amplia variedad de bases de datos NoSQL para satisfacer sus necesidades. Obtenga más información sobre ZEN, una opción líder para aplicaciones Embarqué e IoT. Vector es una base de datos orientada a columnas componente central de Actian Data Platform que se ejecuta on-premise y en la nube. NoSQL es una OODBM que proporciona un rendimiento, escalabilidad, disponibilidad y fiabilidad excepcionales.
Principales conclusiones
