NoSQL, también conocido como "no sólo SQL" o "no SQL", es un enfoque utilizado en el diseño de bases de datos que permite el almacenamiento y consulta de datos fuera de las estructuras tradicionales que se encuentran en las bases de datos relacionales.
Aunque NoSQL puede almacenar los datos que se encuentran en los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), sólo los almacena de forma diferente en comparación con un RDBMS. La decisión de utilizar una base de datos relacional frente a una base de datos no relacional es en gran medida contextual y varía según el caso de uso.
En lugar de la típica estructura tabular de una base de datos relacional, las bases de datos NoSQL albergan datos dentro de una estructura de datos, como un documento JSON. Dado que este diseño de base de datos no relacional no requiere un esquema, ofrece una escalabilidad rápida para administrar conjuntos de datos grandes y normalmente no estructurados.
NoSQL también es un tipo de base de datos distribuida, lo que significa que la información se copia y almacena en varios servidores, que pueden ser remotos o locales. Esto garantiza la disponibilidad y fiabilidad de los datos. Si algunos de los datos se desconectan, el resto de la base de datos puede continuar ejecutándose.
Actualmente, las empresas necesitan gestionar grandes volúmenes de datos a altas velocidades con la capacidad de escalar rápidamente para ejecutar aplicaciones web modernas en casi todos los sectores. En esta era de crecimiento dentro de la nube, big data y aplicaciones móviles y web, las bases de datos NoSQL proporcionan esa velocidad y escalabilidad, convirtiéndose en una opción popular por su rendimiento y facilidad de uso.
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) suele mencionarse en relación con NoSQL. Para comprender mejor la diferencia entre NoSQL y SQL, puede ser útil entender la historia de SQL, un lenguaje de programación utilizado para recuperar información específica de una base de datos.
Antes de las bases de datos relacionales, las empresas utilizaban un sistema de base de datos jerárquico con una estructura en forma de árbol para las tablas de datos. Estos primeros sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) permitían a los usuarios organizar grandes cantidades de datos. Sin embargo, eran complejos, a menudo propios de una aplicación concreta y limitados en cuanto a las formas en que podían descubrir dentro de los datos. Estas limitaciones finalmente llevaron al desarrollo de sistemas de gestión de bases de datos relacionales, que organizaban datos en tablas. SQL proporcionó una interfaz para interactuar con datos relacionales, lo que permitió a los analistas conectar tablas mediante la combinación de campos comunes.
Con el paso del tiempo, las demandas de un uso más rápido y dispar de grandes conjuntos de datos se volvieron cada vez más importantes para la tecnología emergente, como las aplicaciones de comercio electrónico. Los programadores necesitaban algo más flexible que las bases de datos SQL (es decir, una base de datos relacional). NoSQL se convirtió en esa alternativa.
Aunque NoSQL supuso una alternativa a SQL, este avance no sustituyó en absoluto a las bases de datos SQL. Por ejemplo, digamos que gestiona pedidos minoristas en una empresa. En un modelo relacional, las tablas individuales administrarían los datos de los clientes, los datos de los pedidos y los datos del producto por separado, y se unirían mediante una clave única y común, como un ID de cliente o un ID de pedido. Aunque esto es estupendo para almacenar y recuperar datos rápidamente, requiere una cantidad considerable de memoria. Cuando desea agregar más memoria, las bases de datos SQL solo pueden escalar verticalmente, no horizontalmente, lo que significa que su capacidad para agregar más memoria está limitada al hardware que tiene. El resultado es que el escalado vertical, en última instancia, limita el almacenamiento y la recuperación de datos de su empresa.
En comparación, las bases de datos NoSQL no son relacionales, lo que elimina la necesidad de conectar tablas. Sus capacidades integradas de fragmentación y alta disponibilidad facilitan el escalado horizontal. Si un solo servidor de base de datos no es suficiente para almacenar todos sus datos o manejar todas las consultas, la carga de trabajo se puede dividir en dos o más servidores, lo que permite a las empresas escalar sus datos horizontalmente.
Si bien cada tipo de base de datos tiene sus propias ventajas, las empresas suelen utilizar bases de datos NoSQL y relacionales en una sola aplicación. Los proveedores de nube actuales pueden admitir bases de datos SQL o NoSQL. La base de datos que elijas depende de sus objetivos.
Para obtener más información sobre las diferencias entre las dos opciones, consulte "SQL vs. NoSQL Databases: What's the Difference?"
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NoSQL proporciona otras opciones para organizar los datos de muchas maneras. Al ofrecer diversas estructuras de datos, NoSQL puede aplicarse al análisis de datos, la gestión de big data, las redes sociales y el desarrollo de aplicaciones móviles.
Una base de datos NoSQL administra la información utilizando cualquiera de estos modelos de datos principales:
Almacén de valores clave
Suele considerarse la forma más sencilla de las bases de datos NoSQL. Este modelo de datos sin esquema se organiza en un diccionario de pares clave-valor, donde cada elemento tiene una clave y un valor. La clave podría ser algo similar a lo que se encuentra en una base de datos SQL, como el ID de un carrito de la compra, mientras que el valor es una matriz de datos, como cada artículo del carrito de la compra de ese usuario. Se utiliza habitualmente para almacenar en caché la información de la sesión del usuario, como en el caso de los carritos de la compra. Sin embargo, no es lo ideal cuando necesitas extraer varios registros a la vez. Redis y Memcached son ejemplos de bases de datos clave-valor de código abierto.
Almacén de documentos
Como sugiere el nombre, las bases de datos de documentos almacenan los datos como documentos. Pueden ser útiles en la gestión de datos semiestructurados y, por lo general, los datos se almacenan en los formatos JSON, XML o BSON. Esto mantiene los datos juntos cuando se utilizan en aplicaciones, lo que reduce la cantidad de traducción necesaria para utilizar los datos. Los desarrolladores también disfrutan de una mayor flexibilidad, ya que no es necesario que los esquemas de datos coincidan entre documentos (por ejemplo, nombre frente a nombre_apellido). Sin embargo, esto puede resultar problemático para transacciones complejas y corromper los datos. Los casos de uso más populares de las bases de datos de documentos son los sistemas de gestión de contenidos y los perfiles de usuario. Un ejemplo de una base de datos orientada a documentos es MongoDB, el componente de base de datos de la pila MEAN.
¿Quiere saber más sobre MongoBD? Consulte el tutorial de IBM sobre cómo empezar a utilizar IBM Cloud Databases for MongoDB.
Almacén de columna ancha
Estas bases de datos almacenan información en columnas, lo que permite a los usuarios acceder solo a las columnas que necesitan sin asignar memoria adicional a datos irrelevantes. Esta base de datos intenta resolver las deficiencias de los almacenes de valores clave y de documentos, pero como puede ser un sistema más complejo de gestionar, no se recomienda su uso para equipos y proyectos más nuevos. Apache HBase y Apache Cassandra son ejemplos de bases de datos de código abierto de columnas anchas Apache HBase se basa en el sistema de ficheros distribuido de Hadoop que proporciona una forma de almacenar conjuntos de datos, de uso común en muchas aplicaciones de big data. Apache Cassandra, por otro lado, ha sido diseñado para administrar grandes cantidades de datos en múltiples servidores y clústeres que abarcan múltiples centros de datos. Se ha utilizado para una variedad de casos de uso, como sitios web de redes sociales y análisis de datos en tiempo real.
Almacén de gráficos
Este tipo de base de datos suele alojar datos de un grafo de conocimiento. Los elementos de datos se almacenan como nodos, aristas y propiedades. Cualquier objeto, lugar o persona puede ser un nodo. Una arista define la relación entre los nodos. Por ejemplo, un nodo podría ser un cliente, como IBM, y una agencia, como Ogilvy. Una ventaja sería categorizar la relación como una relación de cliente entre IBM y Ogilvy.
Las bases de datos de grafos se utilizan para almacenar y administrar una red de conexiones entre elementos dentro del grafo. Neo4j (enlace externo a IBM), un servicio de base de datos basado en Java con una edición comunitaria de código abierto donde los usuarios pueden adquirir licencias para copias de seguridad en línea y extensiones de alta disponibilidad, o una versión con licencia preempaquetada con copia de seguridad y extensiones incluidas.
Almacén en memoria
Con este tipo de base de datos, como IBM solidDB, los datos residen en la memoria principal en lugar de en el disco, lo que hace que el acceso a los datos sea más rápido que con las bases de datos convencionales basadas en disco.
Ejemplos de bases de datos NoSQL
Muchas empresas han entrado en el panorama NoSQL. Además de las mencionadas anteriormente, estas son algunas bases de datos NoSQL populares:
- Apache CouchDB, una base de datos de código abierto basada en documentos JSON que utiliza JavaScript como lenguaje de consulta.
- Elasticsearch, una base de datos basada en documentos que incluye un motor de búsqueda de texto completo.
- Couchbase, una base de datos de documentos y valores clave que permite a los desarrolladores crear aplicaciones flexibles y con capacidad de respuesta para la computación en la nube, móvil y perimetral.
Para obtener más información sobre el estado de las bases de datos, consulte “A Brief Overview of the Database Landscape.”
Cada tipo de base de datos NoSQL tiene puntos fuertes que la hacen mejor para casos de uso específicos. Sin embargo, todas ellas comparten las siguientes ventajas para los desarrolladores y crean el marco para ofrecer un mejor servicio a los clientes, entre otras:
- Rentabilidad: es costoso mantener RDBMS comerciales de alta gama. Requieren la compra de licencias, administradores de bases de datos capacitados y hardware potente para escalar verticalmente. Las bases de datos NoSQL le permiten escalar rápidamente horizontalmente, asignando mejor los recursos para minimizar los costos.
- Flexibilidad: el escalado horizontal y un modelo de datos flexible también significan que las bases de datos NoSQL pueden abordar grandes volúmenes de datos que cambian rápidamente, lo que las hace ideales para el desarrollo ágil, las iteraciones rápidas y la introducción frecuente de código.
- Replicación: la funcionalidad de replicación NoSQL copia y almacena datos en varios servidores. Esta replicación proporciona confiabilidad de datos, lo que garantiza el acceso durante el tiempo de inactividad y protege contra la pérdida de datos si los servidores se desconectan.
- Velocidad: NoSQL permite un almacenamiento y procesamiento más rápidos y ágiles para todos los usuarios, desde desarrolladores hasta equipos de ventas y clientes. La velocidad también hace que las bases de datos NoSQL sean generalmente más adecuadas para aplicaciones web modernas y complejas, sitios de comercio electrónico o aplicaciones móviles.
En pocas palabras, las bases de datos NoSQL proporcionan un alto rendimiento, disponibilidad y escalabilidad.
La estructura y el tipo de base de datos NoSQL que elija dependerán de cómo su organización planee utilizarla. Estos son algunos usos específicos para varios tipos de bases de datos NoSQL.
- Gestión de las relaciones entre datos: la gestión de la compleja agregación de datos y las relaciones entre estos puntos se gestiona normalmente con una base de datos NoSQL basada en grafos. Esto incluye motores de recomendación, gráficos de conocimiento, aplicaciones de detección de fraude y redes sociales, donde se establecen conexiones entre personas utilizando varios tipos de datos.
- Rendimiento de baja latencia: los juegos, las aplicaciones domésticas de fitness y la tecnología publicitaria requieren un alto rendimiento para la gestión de datos en tiempo real. Esta infraestructura proporciona el máximo valor al consumidor, ya sea mediante actualizaciones de las pujas de mercado o devolviendo los anuncios más relevantes. Las aplicaciones web requieren bases de datos NoSQL en memoria para proporcionar un tiempo de respuesta rápido y administrar los picos de uso sin el retraso que puede conllevar el almacenamiento en disco.
- Escalamiento y grandes volúmenes de datos: el comercio electrónico requiere la capacidad de gestionar grandes picos de uso, ya sea para una venta de un día o para la temporada de compras navideñas. Las bases de datos de valores clave se utilizan con frecuencia en aplicaciones de comercio electrónico porque su estructura simple se puede ampliar fácilmente en momentos de mucho tráfico. Esta agilidad es valiosa para las aplicaciones de juegos, tecnología publicitaria y de Internet de las cosas (IoT).
La necesidad de que las grandes empresas presten servicios sin latencia y escalen más rápdio ha impulsado el crecimiento de microservicios, lo que ha llevado a las empresas a examinar qué tipo de base de datos utilizar para diferentes aplicaciones.
Las empresas han descubierto que el uso de una única base de datos relacional para cada componente de una aplicación tiene sus limitaciones, especialmente cuando existen mejores alternativas para componentes específicos. Los microservicios son una opción atractiva, en parte, porque eliminan la necesidad de un único data store compartido para toda una aplicación. En su lugar, la aplicación tiene muchos servicios que se pueden implementar de forma amplia e independiente, cada uno con su propio modelo de datos y base de datos, e integrado a través de pasarelas API o un iPaaS.
El patrón de uso de múltiples bases de datos dentro de una sola aplicación, también conocido como persistencia políglota, ha ayudado a crear espacio en el mercado para que prosperen las bases de datos NoSQL. Hoy en día, los desarrolladores pueden aprovechar la base de datos adecuada para el microservicio adecuado sin intentar que todo funcione en el contexto de una única base de datos relacional.
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