Las bases de datos NoSQL almacenan la información de manera que satisfagan los datos que se almacenan, en lugar de almacenarla en columnas y filas como en las bases de datos relacionales. NoSQL significa «no solo SQL», ya que no es necesariamente SQL, es importante aclarar que no significa que no haya SQL. Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser flexibles (ya que se adaptan a la información que se almacena), escalables y capaces de responder rápidamente a las necesidades de gestión de datos de las empresas modernas. Los tipos de NoSQL más populares son las bases de datos de documentos, los almacenes de valores clave, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos. Los primeros están diseñados para almacenar información, como los documentos JSON, que constan de campos que son objetos de pares nombre-valor, y se pueden usar para almacenar documentos XML, que también son archivos estrictamente de texto (Couchbase N/Y, IBM, N/Y). Los almacenes de valores clave agrupan los datos asociados en colecciones con registros identificados con claves únicas para facilitar su recuperación. Tienen la estructura suficiente para reflejar el valor de las bases de datos relacionales y, aun así, mantener los beneficios de NoSQL. Las bases de datos de columnas anchas utilizan la estructura tabular de las bases de datos relacionales y permiten una amplia variedad de nombres y formatos a los datos en cada fila, incluso en la misma tabla. Además de los almacenes de valores clave, las bases de datos de columnas anchas tienen una estructura básica, pero aún conservan una gran capacidad de adaptación. Por último, las bases de datos de gráficos utilizan formatos de gráficos para definir las relaciones entre los puntos de datos almacenados. Son útiles para identificar patrones en datos no estructurados y semiestructurados (Couchbase, N/Y).
NoSQL se diferencia de SQL porque, si bien las bases de datos SQL son relacionales, las bases de datos NoSQL no son relacionales o están distribuidas (Dawson, N/Y). La diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales radica en la forma en que almacenan la información. Las bases de datos SQL se basan en tablas, mientras que las bases de datos NoSQL, como se mencionó anteriormente, están basadas en documentos, bases de datos gráficos, almacenes de columnas anchas o pares clave-valor. El lenguaje de consulta estructurado es en realidad el lugar donde SQL (Structured Query Language) obtiene su nombre. En las bases de datos NoSQL, las consultas se centran en la recopilación de documentos. Además, en las bases de datos SQL los datos se almacenan en tablas que constan de filas, mientras que los datos de NoSQL no tienen una definición de formato estándar que cumplir. Es decir, NoSQL tiene un esquema dinámico, mientras que las bases de datos SQL constan de un esquema predefinido. Además, las bases de datos SQL son escalables horizontalmente, mientras que las bases de datos SQL son escalables verticalmente. En otras palabras, para escalar NoSQL, se deben aumentar los servidores de bases de datos del clúster para equilibrar la carga. Para escalar SQL, hay que aumentar la potencia de la CPU, la SSD, la RAM y otro hardware del servidor, lo que significa que NoSQL es la mejor opción si la escalabilidad es una consideración importante, especialmente cuando se aprovecha el alojamiento en la nube. Además, por un lado, SQL permite la interacción, ya que es un lenguaje de consulta declarativo. Una vez que se establece lo que se quiere mostrar, la base de datos extrae los resultados después de ensamblar un algoritmo internamente. Por otro lado, NoSQL requiere que uno sepa lo que quiere y que indique exactamente cómo generar la respuesta (MongoDB, N/D).
¿Cómo puede saber cuándo usar SQL y cuándo usar NoSQL? La estructura de datos debe definirse previamente antes de elegir un sistema de base de datos en lugar de otro. Hay casos en los que la coherencia de la información será necesaria al 100%, en los que el tipo de datos que forman parte de la misma colección no debe diferir. En este caso, la mejor opción es SQL. Hay otros escenarios en los que no hay mucho tiempo para implementar las validaciones de aplicaciones necesarias a fin de proporcionar a la aplicación el nivel de coherencia necesario. Al igual que en las bases de datos SQL, una parte importante de este trabajo la realiza el administrador de bases de datos, en NoSQL es responsabilidad exclusiva del equipo de desarrollo. En contextos en los que la estructura de los datos cambia constantemente y es muy variable, la mejor opción es un sistema NoSQL. Estos casos son cada vez más comunes hoy en día, especialmente con el crecimiento del Big Data y el Internet de las Cosas, en los que la gran cantidad de datos y la gran variedad de dispositivos hacen que los datos que gestionamos sean muy variables y casi increíblemente uniformes. Otro factor a tener en cuenta a la hora de decidir usar SQL o NoSQL es la escalabilidad. En los sistemas SQL, la escalabilidad horizontal, que es la capacidad de aumentar la capacidad del servicio de una aplicación, es difícil de implementar añadiendo diferentes nodos físicos. Esto se debe a la seguridad que ofrecen en cuanto a la coherencia de los datos, por lo que dividir los datos relacionados con otras tablas en diferentes nodos físicos es costoso. En los sistemas NoSQL, esto no supone ninguna dificultad. Cada registro contiene objetos complejos dentro de sus atributos; no está vinculado a otras estructuras de datos mediante una relación definida en un esquema establecido (Codehoven, N/Y).
Según Joaquín Kachinovsky, nuestro director de tecnología, NoSQL sigue siendo una opción poco común en comparación con SQL. «Según nuestra experiencia, NoSQL ha demostrado ser valioso en la administración de datos no estructurados para archivos de registro y archivos de configuración para algunos sistemas. Esto ha facilitado el almacenamiento y la recuperación de diferentes tipos de datos, independientemente de su naturaleza. Sin embargo, mi opinión personal es que SQL tiende a ser más adecuado para la mayoría de los escenarios. Mi recomendación es que se mantenga abierto a la posibilidad de usar NoSQL, pero no se apresure a hacerlo como si fuera la nueva fórmula mágica para sus proyectos. Las diferencias entre ambos son claras y cada uno tiene sus ventajas y desventajas. Además, muchos proyectos se benefician de mantener algunos datos en formato SQL y otros en formato NoSQL. No es necesario ceñirse a uno de ellos durante todo el proyecto».
Referencias:
Dawson, J. (2017, 9 de septiembre). Comprender la diferencia entre NoSQL y SQL. Compare la nube. Recuperado el 30 de diciembre de 2021, de https://www.comparethecloud.net/articles/understanding-the-difference-between-nosql-and-sql/
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