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Bases de datos NoSQL: ¿Cuándo utilizar NoSQL frente a SQL?

Las bases de datos NoSQL son ampliamente reconocidas por su funcionalidad, facilidad de desarrollo y escalabilidad, y se utilizan cada vez más en big data y aplicaciones web en tiempo real. Este artículo analiza NoSQL, cuándo usar NoSQL y SQL y sus casos de uso a través de ejemplos prácticos.

NoSQL es el sistema de gestión de bases de datos (DBMS) de próxima generación. El modelo de base de datos NoSQL es flexible y se puede utilizar para crear aplicaciones modernas con grandes volúmenes de datos y cargas elevadas.

El término "NoSQL" fue acuñado originalmente por Carlo Strozzi en 1998, aunque existen bases de datos similares desde finales de los años 1960. Sin embargo, el desarrollo de NoSQL comenzó a principios de 2009 y ha crecido rápidamente.

Al procesar grandes cantidades de datos, el tiempo de respuesta de cualquier sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) será lento. Para resolver este problema, podemos "ampliar" el sistema de información actualizando el hardware existente, lo cual es muy costoso. Sin embargo, NoSQL escala mejor y es más rentable.

NoSQL es muy útil para objetos de datos no estructurados o muy grandes (como datos de registros de chat, vídeos o imágenes), por lo que NoSQL se utiliza en gigantes de Internet como Microsoft, Google, Amazon y Meta (Facebook). ) Particularmente popular por una razón.

Algunas bases de datos NoSQL populares incluyen:

A medida que las empresas acumulan conjuntos de datos más grandes con mayor rapidez, los datos estructurados y los esquemas relacionales no siempre son apropiados. Es necesario utilizar datos no estructurados y objetos grandes para capturar mejor esta información.

El RDBMS tradicional utiliza la sintaxis SQL (lenguaje de consulta estructurado) para almacenar y recuperar datos estructurados. Por el contrario, las bases de datos NoSQL incluyen una amplia gama de capacidades para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados, no estructurados y polimórficos.

A veces, también se hace referencia a NoSQL como "no sólo SQL", enfatizando que puede admitir lenguajes similares a SQL o ser paralelo a bases de datos SQL. Una diferencia entre SQL y NoSQL DBMS es la funcionalidad de unión. Las bases de datos SQL utilizan la cláusula JOIN para combinar filas de dos o más tablas. Debido a que las bases de datos NoSQL no son de naturaleza tabular, esta funcionalidad no siempre es posible o relevante.

Sin embargo, algunos DBMS NoSQL pueden realizar operaciones similares a JOIN, al igual que MongoDB. Esto no significa que ya no sea necesario un DBMS SQL. Por el contrario, las bases de datos NoSQL y SQL tienden a resolver problemas similares de diferentes maneras.

En términos generales, NoSQL es mejor que SQL en las siguientes situaciones:

Muchas industrias están adoptando NoSQL en lugar de bases de datos relacionales, lo que proporciona mayor flexibilidad al rendimiento y la escalabilidad de algunas aplicaciones empresariales. A continuación se muestran algunos casos de uso empresarial para bases de datos NoSQL.

La gestión de contenidos es un conjunto de procesos para recopilar, gestionar, transmitir, recuperar y publicar información en cualquier formato, incluidos texto, imágenes, audio y vídeo. La base de datos NoSQL proporciona una mejor opción para almacenar contenido multimedia con su modelo de datos abierto y flexible.

Por ejemplo, Forbes creó un sistema de gestión de contenido personalizado basado en MongoDB en tan solo unos meses, lo que les brindó mayor flexibilidad a un costo menor.

Big data se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes para ser procesados ​​por sistemas de procesamiento tradicionales. Los sistemas que almacenan y recuperan big data en tiempo real utilizan el procesamiento de flujo para ingerir nuevos datos mientras analizan datos históricos, un conjunto de capacidades que son muy adecuadas para las bases de datos NoSQL.

Zoom utiliza DynamoDB (modelo bajo demanda) para permitir que sus datos escale sin problemas de rendimiento, incluso cuando el uso del servicio aumentó al principio de la pandemia de COVID-19.

Los dispositivos IoT tienen software integrado y sensores conectados a Internet o redes de comunicación para recopilar y disfrutar datos sin intervención humana. Con miles de millones de dispositivos que generan innumerables cantidades de datos, las bases de datos IoT NoSQL brindan a los proveedores de servicios de IoT una arquitectura escalable y más flexible.

Freshub es uno de esos servicios que cambió de MySQL a MongoDB para manejar mejor sus conjuntos de datos grandes, dinámicos y no uniformes.

Con miles de millones de usuarios de teléfonos inteligentes en aumento, la escalabilidad se está convirtiendo en el mayor desafío para las empresas que brindan servicios en dispositivos móviles. Los sistemas de gestión de bases de datos NoSQL con modelos de datos más flexibles suelen ser la solución perfecta.

Por ejemplo, The Weather Channel utiliza una base de datos MongoDB para manejar millones de solicitudes por minuto, al mismo tiempo que procesa datos de los usuarios y proporciona actualizaciones meteorológicas.