NoSQL vs SQL: diferencias y usos

NoSQL y SQL son sistemas de gestión de bases de datos. Ambos permiten organizar y manipular grandes volúmenes de datos, pero al comparar NoSQL y SQL observamos que difieren en cómo estructuran y acceden a esos datos.

En este artículo analizaremos ambos tipos de lenguajes de programación y descubriremos cuál es más adecuado para cada tipo de proyecto.

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NoSQL vs SQL: ¿en qué se diferencian?

El lenguaje de programación SQL (Structured Query Language) y NoSQL (Not Only Structured Query Language) representan dos enfoques diferentes para almacenar y gestionar datos.

Si nos fijamos en la estructura de los datos:

• NoSQL tiene una estructura flexible (sin esquema o con esquema dinámico), es decir, que los datos se pueden almacenar de manera desnormalizada, sin tener que dividir en tablas. Esto mejora el rendimiento en ciertos tipos de consultas.
• SQL tiene una estructura fija (esquema rígido), es decir, que los datos se almacenan en tablas con filas y columnas, donde cada columna tiene un tipo de dato predefinido.

Si atendemos a la relación entre los datos:

• Las bases de datos NoSQL no son relacionales, es decir, no se basan en relaciones entre tablas.
• Las bases de datos SQL son relacionales, lo que significa que los datos pueden estar relacionados entre tablas usando claves primarias y foráneas.

Cuándo utilizar NoSQL vs SQL

La elección entre NoSQL y SQL depende de las características y necesidades específicas de la aplicación o proyecto.

NoSQL es ideal para aplicaciones que necesitan manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, con requisitos de escalabilidad y flexibilidad altos, como redes sociales, análisis en tiempo real, aplicaciones de IoT, Big Data, etc.

SQL es un sistema más adecuado para aplicaciones que requieren una coherencia de datos estricta, transacciones complejas y consultas estructuradas, como en sistemas bancarios, ERP, CRM, etc.

Ventajas y ejemplos de NoSQL

Las bases de datos NoSQL permiten una mayor escalabilidad, flexibilidad, disponibilidad, velocidad y rendimiento del sistema. Además, están optimizadas para manejar grandes volúmenes de datos.

• Escalabilidad horizontal

Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar fácilmente de manera horizontal al agregar más servidores. Esto es esencial en aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos y cargas distribuidas, como las redes sociales o las aplicaciones de Big Data.

Un ejemplo de este tipo de bases de datos es Cassandra, que se utiliza ampliamente en aplicaciones distribuidas a gran escala.

• Flexibilidad de esquema

NoSQL permite almacenar datos sin un esquema predefinido. Es ideal para aplicaciones donde los datos cambian con frecuencia o no siguen una estructura uniforme.

Un ejemplo es MongoDB, que almacena documentos en formato JSON.

• Alta disponibilidad y tolerancia a fallos

Muchas bases de datos NoSQL están diseñadas para proporcionar una alta disponibilidad y tolerancia a fallos al replicar datos en múltiples nodos y ubicaciones geográficas.

Un ejemplo de ello es Couchbase que garantiza la disponibilidad de datos incluso en caso de fallos del servidor.

• Velocidad y rendimiento

NoSQL es muy eficiente en aplicaciones que requieren escrituras y lecturas rápidas, como en sistemas de mensajería en tiempo real, análisis de eventos o datos de sensores IoT.

Un buen ejemplo es Redis, una base de datos en memoria ideal para sistemas de caché, sesiones de usuario y colas de mensajería en tiempo real.

• Grandes volúmenes de datos

Las bases de datos NoSQL son ideales para aplicaciones que generan grandes cantidades de datos rápidamente, como en el análisis de Big Data. Por ejemplo, HBase se usa en aplicaciones que requieren almacenamiento masivo y acceso rápido a datos en grandes conjuntos.

Ventajas y ejemplos de SQL

Las bases de datos SQL permiten mayor coherencia, integridad y seguridad de los datos y están optimizadas para manejar consultas complejas.

• Coherencia y transacciones ACID

Las bases de datos SQL garantizan transacciones ACID (Atomicidad, Coherencia, Aislamiento, Durabilidad), lo que asegura que las transacciones se procesen de manera fiable. Es el caso de una aplicación financiera o un sistema de reservas de vuelos, donde es fundamental que las transacciones se realicen correctamente y sin errores.

• Integridad de datos mediante claves y restricciones

Este tipo de bases de datos garantizan la integridad referencial, lo que asegura que los datos sean coherentes.

Por ejemplo, en una base de datos de inventario, una tabla de productos puede estar vinculada a una tabla de proveedores, y SQL garantiza que no se puedan introducir productos sin un proveedor válido.

• Seguridad y control de acceso avanzado

SQL permite definir roles, permisos y políticas estrictas para proteger los datos. Esto es esencial en sectores donde la privacidad y la seguridad son fundamentales. Por ejemplo, en un sistema de gestión gubernamental que requiere acceso restringido a ciertos datos confidenciales.

• Consultas complejas y relaciones entre datos

Las bases de datos SQL son excelentes para realizar consultas complejas que involucran múltiples tablas mediante el uso de JOIN y otras operaciones avanzadas.

Un ejemplo es un sistema de gestión de recursos humanos que necesita consultar información detallada sobre empleados, departamentos y proyectos mediante múltiples tablas.

Por tanto, un sistema no es mejor que otro, sino más o menos adecuado según el proyecto y sus características. Si te interesa este campo y quieres profundizar en él, son muchas las salidas de ingeniería por las que puedes optar. La Universidad Europea cuenta con una gran variedad de Masters de Ingeniería donde elegir, como el Máster en Inteligencia Artificial (IAL) en Madrid y en Valencia.