En esta sección, compararemos las bases de datos relacionales (RDBMS) y las bases de datos no relacionales (NoSQL). Entender las diferencias, ventajas y desventajas de cada tipo de base de datos es crucial para seleccionar la tecnología adecuada para un proyecto específico.
- Conceptos Básicos
Bases de Datos Relacionales (RDBMS)
- Estructura: Utilizan tablas para almacenar datos. Cada tabla tiene filas y columnas, donde las filas representan registros y las columnas representan atributos.
- Modelo de Datos: Basado en el modelo relacional propuesto por E.F. Codd.
- Lenguaje de Consulta: Utilizan SQL (Structured Query Language) para la manipulación y consulta de datos.
- Esquema Fijo: Requieren un esquema predefinido y estructurado. Los cambios en el esquema pueden ser complejos y costosos.
- Integridad de Datos: Ofrecen integridad referencial y transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad).
Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)
- Estructura: No utilizan tablas. Pueden ser documentos, grafos, clave-valor, o columnas.
- Modelo de Datos: No siguen un modelo relacional estricto. Son más flexibles y pueden manejar datos semiestructurados o no estructurados.
- Lenguaje de Consulta: No tienen un lenguaje de consulta estándar como SQL. Cada tipo de NoSQL tiene su propio método de consulta.
- Esquema Flexible: No requieren un esquema fijo. Los datos pueden cambiar y evolucionar sin necesidad de redefinir el esquema.
- Escalabilidad: Diseñadas para escalar horizontalmente, lo que significa que pueden manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en múltiples servidores.
- Comparación Detallada
| Característica | Bases de Datos Relacionales (RDBMS) | Bases de Datos No Relacionales (NoSQL) |
|---|---|---|
| Modelo de Datos | Relacional (tablas) | Documentos, grafos, clave-valor, columnas |
| Esquema | Fijo y predefinido | Flexible y dinámico |
| Lenguaje de Consulta | SQL | Varía según el tipo (e.g., MongoDB Query Language, CQL) |
| Transacciones | ACID | Eventualmente consistentes, BASE (Basic Availability, Soft state, Eventual consistency) |
| Escalabilidad | Vertical (añadir más potencia a un solo servidor) | Horizontal (añadir más servidores) |
| Integridad de Datos | Alta (integridad referencial) | Variable (depende del tipo de NoSQL) |
| Casos de Uso Comunes | Aplicaciones empresariales, sistemas financieros | Big Data, aplicaciones web, análisis en tiempo real |
- Ventajas y Desventajas
Ventajas de RDBMS
- Consistencia y Integridad: Garantizan la consistencia y la integridad de los datos mediante transacciones ACID.
- Estándares: SQL es un estándar ampliamente aceptado y utilizado.
- Relaciones Complejas: Manejan relaciones complejas entre datos de manera eficiente.
Desventajas de RDBMS
- Escalabilidad: Escalar verticalmente puede ser costoso y tiene límites físicos.
- Flexibilidad: Requieren un esquema fijo, lo que puede ser una limitación para datos no estructurados o semiestructurados.
Ventajas de NoSQL
- Escalabilidad: Escalan horizontalmente, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos distribuidos.
- Flexibilidad: No requieren un esquema fijo, lo que facilita el manejo de datos no estructurados o semiestructurados.
- Rendimiento: Pueden ofrecer un rendimiento superior en aplicaciones específicas como análisis en tiempo real y Big Data.
Desventajas de NoSQL
- Consistencia: No siempre garantizan la consistencia inmediata de los datos (eventual consistency).
- Estándares: No existe un lenguaje de consulta estándar, lo que puede complicar la migración entre diferentes sistemas NoSQL.
- Integridad de Datos: La integridad referencial y las transacciones ACID no siempre están garantizadas.
- Ejemplos Prácticos
Ejemplo de RDBMS: MySQL
CREATE TABLE empleados (
id INT PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(100),
puesto VARCHAR(100),
salario DECIMAL(10, 2)
);
INSERT INTO empleados (id, nombre, puesto, salario) VALUES (1, 'Juan Pérez', 'Desarrollador', 50000.00);
SELECT * FROM empleados;Explicación:
CREATE TABLE: Crea una tabla llamadaempleados.INSERT INTO: Inserta un registro en la tablaempleados.SELECT * FROM: Recupera todos los registros de la tablaempleados.
Ejemplo de NoSQL: MongoDB
db.empleados.insertOne({
id: 1,
nombre: "Juan Pérez",
puesto: "Desarrollador",
salario: 50000.00
});
db.empleados.find();Explicación:
insertOne: Inserta un documento en la colecciónempleados.find: Recupera todos los documentos de la colecciónempleados.
- Ejercicio Práctico
Ejercicio 1: Crear una Base de Datos Relacional
- Crea una tabla llamada
clientescon los siguientes campos:id(INT, PRIMARY KEY),nombre(VARCHAR(100)),email(VARCHAR(100)). - Inserta tres registros en la tabla
clientes. - Realiza una consulta para recuperar todos los registros de la tabla
clientes.
Solución
CREATE TABLE clientes (
id INT PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(100),
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO clientes (id, nombre, email) VALUES (1, 'Ana Gómez', '[email protected]');
INSERT INTO clientes (id, nombre, email) VALUES (2, 'Luis Martínez', '[email protected]');
INSERT INTO clientes (id, nombre, email) VALUES (3, 'María López', '[email protected]');
SELECT * FROM clientes;Ejercicio 2: Crear una Base de Datos NoSQL
- Crea una colección llamada
productosen MongoDB. - Inserta tres documentos en la colección
productoscon los siguientes campos:id,nombre,precio. - Realiza una consulta para recuperar todos los documentos de la colección
productos.
Solución
db.productos.insertMany([
{ id: 1, nombre: "Laptop", precio: 1000.00 },
{ id: 2, nombre: "Teléfono", precio: 500.00 },
{ id: 3, nombre: "Tablet", precio: 300.00 }
]);
db.productos.find();
- Conclusión
En esta sección, hemos comparado las bases de datos relacionales y no relacionales en términos de estructura, modelo de datos, lenguaje de consulta, escalabilidad, y casos de uso comunes. También hemos visto ejemplos prácticos y ejercicios para reforzar los conceptos aprendidos. Con esta comprensión, estarás mejor preparado para elegir la tecnología de base de datos adecuada para tus proyectos.
En la siguiente sección, profundizaremos en los principios de diseño de esquemas, que es fundamental para crear bases de datos eficientes y bien estructuradas.
Fundamentos de Bases de Datos
Módulo 1: Introducción a las Bases de Datos
- Conceptos Básicos de Bases de Datos
- Tipos de Bases de Datos
- Historia y Evolución de las Bases de Datos
Módulo 2: Bases de Datos Relacionales
Módulo 3: Bases de Datos No Relacionales
- Introducción a NoSQL
- Tipos de Bases de Datos NoSQL
- Comparación entre Bases de Datos Relacionales y No Relacionales
Módulo 4: Diseño de Esquemas
- Principios de Diseño de Esquemas
- Diagramas Entidad-Relación (ER)
- Transformación de Diagramas ER a Esquemas Relacionales