Tipos de bases de datos nosql
Las bases de datos relacionales son una tecnología habitual desde hace décadas. Están maduras, probadas y ampliamente implantadas. Existen muchos productos de bases de datos, herramientas y conocimientos que compiten entre sí. Las bases de datos relacionales ofrecen una tienda de tablas de datos asociadas. Estas tablas tienen un esquema fijo, utilizan lenguaje de consulta estructurado (SQL) para gestionar los datos y admiten garantías ACID.
Para los microservicios nativos de la nube que requieren datos relacionales, Azure ofrece cuatro bases de datos relacionales gestionadas como servicio (DBaaS), que se muestran en la Figura 5-11.
Estas opciones le permiten hacer elecciones y compensaciones específicas con respecto a la consistencia, disponibilidad y rendimiento de sus datos. Los niveles se muestran en la siguiente tabla.
¿Cuál es la diferencia entre las bases de datos 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.
¿Qué es NoSQL?
A diferencia de las bases de datos relacionales SQL, las bases de datos NoSQL no utilizan tablas tradicionales (filas y columnas) para almacenar datos. Organizan grandes volúmenes de datos mediante técnicas flexibles, como documentos, gráficos, pares de valores y columnas.
¿Por qué utilizar una base de datos NoSQL?
¿Por qué NoSQL? NoSQL surgió para contrarrestar el dominio de las bases de datos relacionales en el ámbito de Internet. En efecto, uno de los problemas recurrentes de las bases de datos relacionales es la pérdida de rendimiento cuando se trata de un volumen muy grande de datos.
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Volveremos sobre este tema en otro artículo. Además, ofrecen un lenguaje de consulta y gestión de datos declarativo y no procedimental llamado SQL, que permite a los analistas de negocio con relativamente pocos conocimientos abordar el tratamiento de datos.
Entremos en más detalles. Por definición, la ventaja de los RDBMS o del enfoque relacional en general es que garantizan la independencia entre los datos y el procesamiento (separación completa y distinta entre la capa de datos y la capa de aplicación). Esta independencia es posible porque una base de datos relacional se basa en una arquitectura modular segmentada en capas (o niveles) interdependientes.
Aplicar el paradigma distribuido tal y como acabamos de explicarlo a los SGBD no es tan sencillo en la práctica. Por un lado, está el hecho de que los SGBD se construyeron para garantizar la coherencia de los datos que albergan y, por otro, el hecho de que deben garantizar la independencia entre los datos y las aplicaciones.
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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 ello, este segmento del mercado está ocupado por 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].