Modelo de base de datos no relacional
Ventaja nosql
Las bases de datos orientadas a grafos ofrecen un mayor rendimiento en términos de velocidad y procesamiento de datos. En efecto, la utilización de grafos permite evitar las uniones múltiples. Además, permiten desarrollos sencillos y una fácil modelización. Las bases de datos Neo4J y Giraph se encuentran entre las bases de datos orientadas a grafos.
Las BD relacionales suelen requerir la existencia de un esquema de datos para almacenar la información. Por un lado, este planteamiento no encaja en el proceso de desarrollo ágil, pero también dificulta tener en cuenta los requisitos cambiantes.
Una BD NoSQL, en cambio, está diseñada para facilitar los cambios sin interrumpir el servicio. Así, el ciclo de desarrollo es más rápido y la integración de los códigos más fiable. Esto se debe a que NoSQL modela los datos en forma de objetos. También deja la modelización de estos datos a los desarrolladores a nivel de aplicación.
Las bases de datos NoSQL no soportan las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) de las bases de datos relacionales. Por lo tanto, NoSQL no garantiza la ejecución fiable de estas transacciones. Para soportar ACID, los desarrolladores tendrán que crear su propio código.
¿Cuáles son los diferentes modelos NoSQL?
Existen cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL: de pares clave/valor, orientadas a columnas, orientadas a grafos y orientadas a documentos. Cada una de estas categorías tiene un atributo único y limitaciones específicas. Sin embargo, ninguno de estos cuatro tipos de bases de datos puede resolver todos los problemas.
¿Cuál es la diferencia entre una base de datos relacional y una no relacional?
Por último, la diferencia entre una base de datos relacional y una no relacional es la forma en que se almacena. Uno almacena los datos en tablas, mientras que el otro lo hace en formato clave-valor para almacenar más en términos de cantidad.
¿Cuál es la diferencia entre SQL y NoSQL?
SQL sólo permite la escalabilidad vertical, mientras que NoSQL permite tanto la escalabilidad vertical como la horizontal, porque es distribuida. Por tanto, podemos comprender rápidamente la dificultad a la que puede enfrentarse SQL en el caso de volúmenes de datos muy grandes.
Definición de base de datos no relacional
Muchos especialistas se han quejado de la inexactitud del término "NoSQL" y de la confusión que puede crear, prefiriendo a veces el término "NoRel" ("no sólo relacional") u otras denominaciones más específicas, pero el término sigue siendo el más popular[3],[4].
Los SGBD relacionales se utilizan mucho en las empresas. Están diseñados para la cantidad de información y el número de usuarios típicos de una empresa y su función principal es el procesamiento de transacciones.
Por tanto, este segmento del mercado lo ocupa el software NoSQL, diseñado específicamente para su uso en Internet[15]. Estos productos abandonan la representación matricial de la información y el lenguaje de comandos SQL a cambio de una mayor simplicidad, rendimiento y, sobre todo, escalabilidad[5]. La complejidad de implementación del procesamiento de transacciones se ha reducido para conseguir servicios más sencillos y especializados [16].
Base de datos relacional pdf
Las bases de datos NoSQL son adecuadas para varios casos de uso. Son adecuados para almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos. También son adecuados cuando las relaciones entre los datos no son especialmente importantes, o si los datos cambian con el tiempo y no están estructurados. Por último, son adecuadas cuando el volumen de datos aumenta continuamente y se requiere un escalado regular de la base de datos para soportarlo.
Ejemplo de base de datos relacional
Las bases de datos NoSQL son adecuadas para varios casos de uso. Son adecuados para almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos. También son adecuados cuando las relaciones entre los datos no son especialmente importantes, y pueden utilizarse si los datos cambian con el tiempo y no están estructurados. Por último, son adecuadas cuando el volumen de datos aumenta continuamente y se requiere un escalado regular de la base de datos para soportarlo.