SQL vs NoSQL: diferencias entre sistemas de gestión de bases de datos

Llevas tiempo escuchando el término NoSQL, pero no te queda claro del todo el concepto. Con el paso del tiempo lo encuentras con más frecuencia y ya va siendo hora de no quedarte callado cuando otros hablan del tema. En este artículo daremos una pincelada a las principales características de este Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD) y veremos en qué se diferencia del modelo clásico relacional, con el fin de comprender el vínculo SQL vs. NoSQL.

Qué es SQL y NoSQL

Empezaremos por definir brevemente estos dos conceptos:

En este caso, al utilizar las siglas SQL estamos haciendo referencia al modelo relacional, que se trata de un paradigma en los modelos de bases de datos basado en las relaciones entre los diferentes conjuntos de datos.

Algunos ejemplos de gestores de BDR: Oracle, PostgreSQL, MySQL, etc.

NoSQL, también conocido como Not Only SQL, consiste en una amplia gama de SGBD cuyas principales características son el uso de un lenguaje alternativo al SQL y que guardan información no estructurada. Es decir, no existen tablas ni columnas, como en el modelo relacional.

Algunos ejemplos de gestores de BD NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis, etc.

Principales características de SQL y NoSQL

Ahora que podemos distinguir entre los dos paradigmas, pasamos a ver las diferentes características que las definen:

Base de datos relacional (SQL)

  • Modelo entidad-relación: éstas siguen el modelo relacional que consiste en el almacenamiento de datos en entidades (tablas) formadas por filas y columnas que necesariamente se relacionan entre ellas.
  • Flexibilidad en el esquema: a diferencia de los sistemas no relacionales, estos esquemas de datos son muy poco flexibles.
  • Lenguaje: se caracterizan por utilizar el lenguaje SQL (que, debido a sus siglas en inglés, significa Structured Query Language). Se trata del lenguaje más utilizado en los SGBD relacionales más populares, desde su fecha de lanzamiento en 1986. Permiten el acceso a bases de datos y a recuperar la información almacenada.
  • ACID: aplican y garantizan las siguientes propiedades conocidas como ACID,
    • Atomicity: Todo o nada. Si algo falla, toda la operación falla.
    • Consistency: Hace referencia a la integridad de la información. Garantiza que cualquier transacción que se pueda realizar en la base de datos la lleve de un estado válido a otro también válido.
    • Isolation: Con esta propiedad el sistema consigue que las diferentes operaciones que puedan concurrir sean visibles en el momento adecuado, asegurando que una operación no afecte a la otra.
    • Durability: Mediante la persistencia se consigue que, tras la operación, los datos estén asegurados aun cuando el sistema falle, garantizando así que la información se conserve.
  • Escalabilidad: En este caso, hablamos de una escalabilidad vertical. Se aumenta el hardware por uno más potente (disco duro, procesador, etc.).

Base de datos no relacional (NoSQL)

  • Consistencia eventual: al contrario de lo que ocurre en las bases de datos relacionales, en NoSQL no se implementa un mecanismo rígido de consistencia que garantiza la integridad de los datos, sino que consta de un sistema de “consistencia eventual” en el que los cambios realizados se propagan en un intervalo de tiempo no determinado (por lo que no todos los observadores ven la actualización de datos inmediatamente).
  • Flexibilidad en el esquema: hablamos de esquemas de datos dinámicos, organizados en registros (llamados documentos) que pueden almacenar sus atributos en diferentes formas dependiendo de las necesidades que se dan en el momento.
  • Escalabilidad horizontal: se trata de la posibilidad de aumentar el rendimiento del sistema implementando más nodos (servidores).
  • Estructura distribuida: existen dos modelos de distribución de datos, mediante los cuales se distribuyen los datos entre los diferentes nodos que forman el sistema:
    • Sharding: los datos son distribuidos entre múltiples nodos o servidores, cada uno de los cuales corresponde a la única fuente de un subconjunto de datos.
    • Réplica: en este tipo de distribución, los datos son copiados entre múltiples servidores, de modo que la misma información puede encontrarse en diferentes lugares. Existe la réplica master-slave, que consiste en la gestión de la copia por parte de un servidor (master) con el cual el resto se sincroniza; y la peer-to-peer, en la que son todos los servidores que se coordinan para sincronizar sus copias.

Y bien, con lo que hemos visto hasta ahora ya podemos diferenciar claramente entre estos dos modelos de gestión de datos. En otro post profundizaremos sobre cómo, cuándo y por qué utilizar NoSQL teniendo en cuenta sus pros y contras. De esta manera podrás decidir, de forma eficiente, qué paradigma se adecua más a tu proyecto.

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Brian Bartés |

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