SQL vs NoSQL: ¿Cuál es mejor usar?

Ser o no ser: ¡esa es la cuestión!

Shakespeare probablemente no estaba pensando en las bases de datos cuando escribió esta línea, pero esta sigue siendo la pregunta crítica que enfrentan la mayoría de las empresas en estos días. La decisión más importante cuando se trata de elegir una base de datos es elegir una base de datos relacional (SQL) o una base de datos no relacional (NoSQL). Si bien una base de datos relacional es una opción viable la mayoría de las veces, no es adecuada para grandes conjuntos de datos y análisis de big data. Esta es la principal razón de la popularidad de los sistemas de bases de datos NoSQL en las principales empresas de Internet como Google , Yahoo , Amazon , etc.

Sin embargo, la decisión de elegir una base de datos no es tan simple (¡¿qué es realmente?!). Tanto las bases de datos SQL como las NoSQL tienen diferentes estructuras y diferentes métodos de almacenamiento de datos. Entonces, la elección entre SQL y NoSQL se reduce esencialmente al tipo de base de datos que se requiere para un proyecto en particular.

¿Qué es tan diferente?

Tanto las bases de datos SQL como las NoSQL tienen el mismo propósito, es decir, almacenar datos, pero lo hacen de maneras muy diferentes. Existen múltiples diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL y es importante comprenderlas para tomar una decisión informada sobre el tipo de base de datos requerida.

Teniendo eso en cuenta, algunas de las diferencias importantes entre las bases de datos SQL y NoSQL son las siguientes:

1. Idioma:

Imaginemos que en el mundo de las bases de datos, todo el mundo habla el lenguaje X. Entonces, sería bastante confuso si comenzaras a hablar el idioma Y en medio de eso. Este es el caso de las bases de datos SQL. Las bases de datos SQL manipulan los datos basados ​​en SQL, que es una de las opciones de lenguaje disponibles más versátiles y ampliamente utilizadas. Si bien esto lo convierte en una opción segura, especialmente para consultas complejas, también puede ser restrictivo. Esto se debe a que requiere el uso de esquemas predefinidos para determinar la estructura de los datos antes de trabajar con ellos y cambiar la estructura puede ser bastante confuso (como usar el lenguaje Y).

Ahora imagine de nuevo un mundo de base de datos donde se hablan varios idiomas. Si bien este mundo sería un poco caótico, hablar el lenguaje Y estaría bien porque seguramente encontrarías a un compañero idiota. Esta es una base de datos NoSQL que tiene un esquema dinámico para datos no estructurados. Aquí, los datos se almacenan de muchas maneras, lo que significa que pueden estar orientados a documentos, columnas, gráficos, etc. Esta flexibilidad significa que los documentos se pueden crear sin tener una estructura definida y, por lo tanto, cada documento puede tener su propia estructura única. .

2. Escalabilidad

Piense en un edificio alto en su vecindario. Si tuviera la opción, ¿sería mejor agregar más pisos en este edificio o crear un edificio completamente nuevo para más residentes?

Este es el problema de las bases de datos SQL y NoSQL. Las bases de datos SQL son escalables verticalmente. Esto significa que la carga en un solo servidor se puede aumentar aumentando cosas como RAM, CPU o SSD. (Se pueden agregar más pisos a este edificio). Por otro lado, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Esto significa que se puede manejar más tráfico fragmentando o agregando más servidores en su base de datos NoSQL. (Se pueden agregar más edificios al vecindario).

A la larga, es mejor agregar más edificios que pisos ya que eso es más estable (¡¡Menos posibilidades de crear una Torre Inclinada de Pisa!!!). Por lo tanto, NoSQL puede, en última instancia, volverse más grande y más potente, lo que convierte a las bases de datos NoSQL en la opción preferida para conjuntos de datos grandes o en constante cambio.

3. Diseño del esquema

Un esquema se refiere al modelo de una base de datos, es decir, cómo se organizan los datos. El esquema de una base de datos SQL y una base de datos NoSQL es marcadamente diferente. Usemos una broma para entender mejor esto.

Básicamente, esto significa que los administradores de bases de datos deficientes no pudieron encontrar una tabla en NoSQL porque no existe una definición de esquema estándar para las bases de datos NoSQL. Son pares clave-valor, bases de datos de gráficos basadas en documentos o almacenes de columnas anchas, según los requisitos. Por otro lado, si esos administradores de bases de datos hubieran ido a una barra de SQL, seguramente habrían encontrado tablas, ya que las bases de datos SQL tienen un esquema basado en tablas.

Esta diferencia en el esquema hace que las bases de datos SQL relacionales sean una mejor opción para las aplicaciones que requieren transacciones de varias filas, como un sistema de contabilidad, o para sistemas heredados que se crearon para una estructura relacional. Sin embargo, las bases de datos NoSQL son mucho más adecuadas para big data, ya que la flexibilidad es un requisito importante que cumple su esquema dinámico.

4. Comunidad

SQL es una tecnología madura ( como su tío viejo pero muy sabio ) y hay muchos desarrolladores experimentados que lo entienden. Además, hay un excelente soporte disponible para todas las bases de datos SQL de sus proveedores. Incluso hay muchos consultores independientes que pueden ayudar con la base de datos SQL para implementaciones a gran escala.

Por otro lado, NoSQL es comparativamente nuevo ( ¡El primo joven y divertido! ) y, por lo tanto, algunas bases de datos NoSQL dependen del apoyo de la comunidad. Además, solo hay expertos externos limitados disponibles para configurar e implementar implementaciones NoSQL a gran escala.

Las grandes preguntas!!!

NoSQL es una tecnología reciente en comparación con SQL. Entonces, naturalmente, hay muchas preguntas al respecto, especialmente en el contexto de big data y análisis de datos. Algunas de las principales preguntas relacionadas con esto se abordan a continuación:

¿Es NoSQL más rápido que SQL?

En general, NoSQL no es más rápido que SQL, al igual que SQL no es más rápido que NoSQL. Para aquellos que no entendieron esa afirmación, significa que la velocidad como factor para las bases de datos SQL y NoSQL depende del contexto.

Las bases de datos SQL son bases de datos normalizadas en las que los datos se dividen en varias tablas lógicas para evitar la redundancia y la duplicación de datos. En este escenario, las bases de datos SQL son más rápidas que sus contrapartes NoSQL para uniones, consultas, actualizaciones, etc.

Por otro lado, las bases de datos NoSQL están diseñadas específicamente para datos no estructurados que pueden estar orientados a documentos, columnas, gráficos, etc. En este caso, una entidad de datos en particular se almacena junta y no se divide. Por lo tanto, realizar operaciones de lectura o escritura en una sola entidad de datos es más rápido para las bases de datos NoSQL en comparación con las bases de datos SQL.

¿Es NoSQL mejor para aplicaciones de Big Data?

Dicen “¡La necesidad es la madre de la invención! ” y eso ciertamente resultó ser cierto en el caso de NoSQL. Las bases de datos NoSQL para big data fueron desarrolladas específicamente por las principales empresas de Internet, como Google, Yahoo, Amazon, etc., ya que las bases de datos relacionales existentes no podían hacer frente a los crecientes requisitos de procesamiento de datos.

Las bases de datos NoSQL tienen un esquema dinámico mucho más adecuado para big data, ya que la flexibilidad es un requisito importante. Además, se pueden almacenar grandes cantidades de datos analíticos en bases de datos NoSQL para análisis predictivo. Un ejemplo de esto son los datos de varios sitios de redes sociales como Instagram, Twitter, Facebook, etc. Las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente y, en última instancia, pueden volverse más grandes y poderosas si es necesario. Todo esto hace que las bases de datos NoSQL sean la opción preferida para aplicaciones de big data.

Y Finalmente la Conclusión!!!

La elección entre SQL y NoSQL depende completamente de las circunstancias individuales, ya que ambos tienen ventajas y desventajas. Las bases de datos SQL se establecieron hace mucho tiempo con un diseño de esquema fijo y una estructura establecida. Son ideales para aplicaciones que requieren transacciones de varias filas, como un sistema de contabilidad o para sistemas heredados que se crearon para una estructura relacional.

Por otro lado, las bases de datos NoSQL son fácilmente escalables, flexibles y fáciles de usar ya que no tienen un esquema rígido. Son ideales para aplicaciones sin definiciones de esquema específicas, como sistemas de gestión de contenido, aplicaciones de big data, análisis en tiempo real, etc.