NoSQL vs SQL: Las diferencias + cuándo usar cada una

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Hay dos bases de datos principales utilizadas para almacenar datos digitales: SQL (bases de datos relacionales) y NoSQL (bases de datos no relacionales). Aunque ambos métodos almacenan datos de manera efectiva, difieren en sus estructuras, escalabilidad, relaciones, lenguaje y soporte.

En este artículo, aprenderás sobre cada tipo de base de datos, cómo son similares y diferentes entre sí, y cómo decidir qué tipo de base de datos es adecuada para tu aplicación de datos particular.

¿Qué es SQL?

SQL, que significa "Structured Query Language" (Lenguaje de Consulta Estructurado), es un lenguaje de programación que permite a los usuarios, tanto técnicos como no técnicos, realizar consultas, manipular y modificar datos en una base de datos relacional.

Organizadas en columnas y filas dentro de una tabla, las bases de datos SQL usan un modelo relacional que funciona mejor con datos estructurados bien definidos, como nombres y cantidades, en los que existen relaciones entre diferentes entidades. Dentro de una base de datos SQL, las tablas se vinculan a través de "claves externas" que forman relaciones entre diferentes tablas y campos, como clientes y pedidos o empleados y departamentos.

Las bases de datos SQL son escalables verticalmente, lo que significa que pueden aumentar la carga máxima agregando más componentes de almacenamiento como RAM o SSD. Si bien en algunos casos esto puede significar que las bases de datos SQL están limitadas por los recursos disponibles en el servidor, el almacenamiento basado en la nube y otras tecnologías pueden proporcionar más escalabilidad con SQL.

¿Qué es NoSQL?

Las bases de datos NoSQL son bases de datos no relacionales que almacenan datos de manera diferente a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos SQL. Mientras que las bases de datos SQL son ideales para datos estructurados, las bases de datos NoSQL son adecuadas para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Como resultado, las bases de datos NoSQL no siguen un esquema rígido, sino que tienen estructuras más flexibles para adaptarse a sus tipos de datos. Además, en lugar de utilizar SQL para consultar la base de datos, las bases de datos NoSQL utilizan diversos lenguajes de consulta (algunas ni siquiera tienen un lenguaje de consulta).

Las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente, lo que significa que utilizan varios nodos en un clúster para manejar mayores cargas de trabajo. Esto permite a los arquitectos de datos simplemente escalarlos complementando los clústeres con servidores adicionales.

Las bases de datos NoSQL, o bases de datos no relacionales, funcionan bien con datos no estructurados y generalmente poseen las siguientes características:

• NoSQL no tiene un modelo de datos fijo (sin esquema). 

• Las bases de datos NoSQL tienen un esquema dinámico para datos no estructurados, lo que facilita y acelera la integración de datos en ciertos tipos de aplicaciones.

• NoSQL utiliza modelos de datos no relacionales, que pueden ser orientados a documentos, clave-valor u orientadas a grafos. Las bases de datos NoSQL más comunes incluyen MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j y CouchDB.

NoSQL gestiona los desafíos de escalabilidad y agilidad que puedes enfrentar en las aplicaciones modernas, especialmente aquellas que manejan grandes volúmenes de datos que cambian con rapidez. Estas demandas existen en todos los sectores especializados y de aplicaciones de la industria, incluyendo IoT, análisis de usuarios, personalización, tecnología publicitaria, comercio electrónico, juegos y redes sociales.

Principales diferencias entre NoSQL y SQL

A grandes rasgos, las bases de datos NoSQL y SQL tienen muchas similitudes.

Además de admitir el almacenamiento de datos y las consultas, ambos también permiten recuperar, actualizar y eliminar datos almacenados. Sin embargo, debajo de la superficie se encuentran algunas diferencias significativas que afectan el rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad de NoSQL frente a SQL.

Estas son algunas de las principales diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL:

Estructura

Las bases de datos SQL están basadas en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL pueden estar orientadas a documentos, pares clave-valor o estructuras de grafo. En una base de datos NoSQL, un documento puede contener pares clave-valor anidados, lo que significa que estos pares pueden estar estructurados jerárquicamente dentro del documento principal.

Escalabilidad

Las bases de datos SQL escalan verticalmente, normalmente en un único servidor, y requieren que los usuarios aumenten el hardware físico para aumentar sus capacidades de almacenamiento. En efecto, si bien las opciones de almacenamiento en la nube están disponibles, las bases de datos SQL pueden ser prohibitivamente costosas para las empresas cuando se trata de grandes cantidades de big data.

Las bases de datos NoSQL ofrecen escalabilidad horizontal, lo que significa que simplemente se necesitan agregar más servidores para aumentar su carga de datos. Esto quiere decir que las bases de datos NoSQL son mejores para las infraestructuras modernas basadas en la nube, que ofrecen recursos distribuidos.

Lenguaje 

Las bases de datos SQL utilizan SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado). Las bases de datos NoSQL utilizan JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML o esquemas binarios, facilitando el almacenamiento de datos no estructurados. SQL tiene un esquema de definición fijo, mientras que las bases de datos NoSQL son más flexibles.

Soporte 

SQL es un lenguaje estándar popular que cuenta con un amplio respaldo en diversos sistemas de bases de datos, mientras que NoSQL tiene niveles de soporte variables en diferentes sistemas de bases de datos.

En cuanto al soporte, generalmente encontrarás que hay más ayuda disponible para bases de datos SQL que para NoSQL. Esto se debe a que SQL es una tecnología más establecida y, por lo tanto, cuenta con muchos más usuarios y desarrolladores que pueden ayudarte con tus problemas. En cambio, NoSQL es aún relativamente nuevo, y hay menos ayuda disponible en foros o a través de la comunidad. Tus opciones de soporte pueden ser limitadas si encuentras dificultades al utilizarlo.

Ventajas y desventajas de SQL

SQL es el idioma universal de los datos. Es el lenguaje que más usarás para consultar bases de datos y mover datos estructurados entre aplicaciones tradicionales. Se trata de un lenguaje poderoso que puede ayudarte a realizar muchas tareas relacionadas con los datos, pero también tiene algunas desventajas.

Aquí tienes algunos pros y contras de utilizar SQL para el almacenamiento y recuperación de datos.

Ventajas de SQL:

• SQL es ampliamente entendido y soportado. La mayoría de los desarrolladores lo conocen bien.

• SQL es extremadamente útil para agregaciones sencillas sobre grandes conjuntos de datos, como el cálculo de promedios.

• SQL es extremadamente útil para configurar trabajos sencillos de ETL, especialmente si los formatos de entrada y salida son bases de datos relacionales.

• SQL está bien documentado y es fácil de aprender.

Desventajas de SQL:

• El rendimiento de SQL puede ser deficiente en conjuntos de datos substanciales debido a que requiere múltiples pasadas sobre los datos para completar muchas operaciones (especialmente joins). 

• Depurar SQL puede ser complicado porque no proporciona mensajes de error informativos. 

• La sintaxis de SQL tiende a ser más extensa en comparación con lenguajes de programación como Python o R, lo que dificulta escribir transformaciones complejas como scripts o funciones.

Ventajas y desventajas de NoSQL

Uno de los beneficios significativos de NoSQL es que no es necesario definir un esquema por adelantado (o nunca). Esto facilita la adición de nuevas columnas sin lidiar con todos los problemas involucrados en la alteración de una tabla extensa con mucha información ya almacenada. También significa que, si tus consultas no requieren SQL, puedes evitar la sobrecarga de analizar y compilar declaraciones SQL, modelar y almacenar, lo que proporciona un enorme impulso de rendimiento al tratar con grandes cantidades de datos. Sin embargo, NoSQL es menos maduro que SQL.

A continuación, las ventajas y desventajas de NoSQL.

Ventajas de NoSQL:

• Esquema flexible 

• Utilizable en plataformas de infraestructura distribuida 

• Infraestructura de bajo costo

• Alta disponibilidad y rendimiento 

Desventajas de NoSQL:

• Tecnología menos madura y difícil de gestionar 

• Capacidades de consulta limitadas 

• Inconsistencia de datos y bajo rendimiento en algunos escenarios complejos

Cuándo usar SQL vs. NoSQL 

Decidir cuándo utilizar NoSQL frente a SQL es esencial, ya que difieren en estructura, capacidades y casos de uso ideales.

Una base de datos relacional como SQL es una excelente opción si estás buscando construir una aplicación estructurada en torno a la relación entre tablas de datos. SQL también funciona bien cuando deseas garantizar que tus datos sean consistentes en todas las tablas. Sin embargo, las bases de datos relacionales no siempre son la mejor opción en términos de flexibilidad o escalabilidad.

Una base de datos NoSQL no relacional no utiliza tablas estructuradas, sino que utiliza esquemas flexibles para el almacenamiento de datos no estructurados. Esto te brinda más capacidad para escalar tu proyecto según sea necesario. Sin embargo, también significa que tienes menos control sobre la consistencia y las relaciones de datos.

¿Es SQL para mí?

Puede ser divertido aprender algo nuevo, y SQL puede introducirte en el mundo de la gestión de datos. En el proyecto guiado Introducción a la base de datos relacional y SQL, obtendrás experiencia práctica trabajando con una base de datos relacional en solo una hora.

Aquí hay algunas situaciones en las que NoSQL podría tener más sentido para ti:

• Necesitas un alto rendimiento, especialmente en la lectura: La forma en que funcionan los sistemas distribuidos NoSQL, como Cassandra y Riak, significa que generalmente puedes obtener un rendimiento de lectura muy alto agregando más nodos. Algunos incluso llegan al punto de replicar automáticamente los datos entre los nodos para asegurarse de que siempre tengas muchas copias de tus datos para acceder. 

• Necesitas alta disponibilidad (HA, por sus siglas en inglés): Los datos se replican en nodos en un sistema NoSQL, por lo que la falla de un solo nodo no resulta necesariamente en pérdida de datos o tiempo de inactividad para tu aplicación. Esto también significa que puedes agregar o quitar nodos fácilmente de los clústeres sin afectar la disponibilidad.

Siguientes pasos

SQL y NoSQL son dos enfoques diferentes para almacenar y manipular datos. Mientras que las bases de datos SQL han sido la elección tradicional para los desarrolladores de aplicaciones, las bases de datos NoSQL se han vuelto cada vez más populares en los últimos años. Si eres nuevo en las bases de datos, considera desarrollar un sólido conocimiento tanto de las bases de datos SQL como NoSQL tomando un curso en línea y económico a través de Coursera. 

En el curso Introducción a las bases de datos NoSQL de IBM, obtendrás experiencia práctica utilizando bases de datos NoSQL para realizar tareas estándar de administración de bases de datos, como crear y replicar bases de datos, cargar y consultar datos y modificar permisos de bases de datos. Mientras tanto, en el curso Introducción al lenguaje de consulta estructurado (SQL) de la Universidad de Michigan, aprenderás sobre consultas de una sola tabla y la sintaxis básica del lenguaje SQL, así como el diseño de bases de datos con múltiples tablas, claves externas y la sentencia JOIN.