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SQL vs NoSQL diferencias exactas y saber cuándo usar NoSQL y SQL

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¿Qué son SQL y NoSQL y cuál es la diferencia exacta entre SQL y NoSQL? Aprenda cuándo usarlos con los pros y los contras de cada uno.

Cuando decimos ' SQL vs NoSQL , la necesidad principal es comprender el significado básico de ambos términos.

Una vez que comprendamos el significado de la media de SQL y NoSQL, podremos seguir adelante con su comparación fácilmente.

Bases de datos SQL Vs NoSQL

Lo que vas a aprender:

¿Qué es SQL?

Lenguaje de consulta estructurado, comúnmente abreviado como SQL , es un lenguaje de programación específico del dominio que se utiliza para almacenar, manipular y recuperar datos en RDBMS (Sistema de gestión de bases de datos relacionales).

Se utiliza principalmente para la gestión de datos estructurados donde tenemos una relación entre varias entidades y variables de los datos.

SQL

SQL consiste en varios tipos de declaraciones para consultar o manejar los datos almacenados en las bases de datos.

Este tipo de declaraciones se clasifican además como se muestra a continuación:

  • DDL (lenguaje de definición de datos): Estas son las consultas que se utilizan para la creación y modificación de esquemas. Los comandos DDL comunes en SQL incluyen CREATE, ALTER y DROP.
  • DML (lenguaje de manipulación de datos): Esta consulta se utiliza para realizar operaciones de selección, inserción, actualización y eliminación en la base de datos. Los comandos DML comunes en SQL son SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE.
  • DCL (lenguaje de control de datos): Estas consultas se utilizan para controlar el acceso y proporcionar autorización sobre la base de datos. Los comandos DCL comunes en SQL son GRANT y REVOKE.
  • TCL (lenguaje de control de transacciones): Estas consultas se utilizan para controlar y administrar transacciones para mantener la integridad de los datos. Los comandos comunes de TCL en SQL incluyen BEGIN, COMMIT y ROLLBACK.

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¿Qué es NoSQL?

NoSQL (también se refiere a No solo SQL, no SQL o no relacional) es una base de datos que le brinda una forma de administrar los datos que están en una forma no relacional, es decir, que no están estructurados de manera tabular y no poseen tabular relaciones.

NoSQL

NoSQL está ganando cada vez más popularidad a medida que se emplea en big data y aplicaciones en tiempo real. Sus estructuras de datos son completamente diferentes a las de las bases de datos relacionales.

NoSQL es una alternativa a las bases de datos relacionales convencionales en las que los datos se colocan en tablas y la estructura de los datos se diseña cuidadosamente antes de crear la base de datos. Es principalmente útil para trabajar con grandes conjuntos de datos distribuidos. Las bases de datos NoSQL son escalables, de alto rendimiento y de naturaleza flexible.

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También puede trabajar con una amplia variedad de modelos de datos.

Tipos de bases de datos NoSQL:

Básicamente, existen cuatro tipos de bases de datos NoSQL.

¡¡Vamos a discutir!!

# 1) Columna: La columna ancha almacena y organiza las tablas de datos como columnas en lugar de filas.

Pueden consultar un gran volumen de datos muy rápidamente que las bases de datos tradicionales. Se pueden emplear para motores de recomendación, catálogos, detección de fraudes, etc.

Ejemplos: Cassandra, HBase, Google BigTable, Scylla, Vertica, etc.

# 2) Documento: Las bases de datos de documentos, también conocidas como documentos, almacenan y mantienen los datos semiestructurados junto con su descripción en el formato del documento.

Cada documento tiene una clave única a través de la cual se aborda. Son útiles para la gestión de contenido y el manejo de datos de aplicaciones móviles. Se utilizan ampliamente junto con JSON y JavaScript. Las bases de datos de documentos también ofrecen una API y un lenguaje de consulta a través del cual se pueden obtener los documentos en función de su contenido.

Ejemplos: Apache, MongoDB, MarkLogic, CouchDB, BaseX, IBM Domino, etc.

# 3) Valor-clave: Las bases de datos de valores clave tienen su modelo de datos basado en una matriz asociativa (mapa o diccionario) en la que los datos han representado una colección de pares clave-valor. Son muy adecuados para la gestión de sesiones y el almacenamiento en caché en aplicaciones web.

Ejemplos: Aerospike, Berkeley DB, Apache enciende, Dynamo, Redis, Riak, ZooKeeper, etc.

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# 4) Gráfico: En las tiendas de gráficos, los datos se organizan como nodos y bordes.

Puede pensar en un nodo como un registro y en el borde como una relación entre los registros de la base de datos relacional. Este modelo admite una representación más rica de las relaciones de datos. Son útiles para sistemas de gestión de relaciones con los clientes, mapas de carreteras, sistemas de reservas, etc.

Ejemplos: AllegroGraph, InfiniteGraph, MarkLogic, Neo4j, IBM graph, Titan, etc.

Diferencia entre SQL y NoSQL

SQLNoSQL
Las bases de datos SQL son escalables verticalmente. Se pueden escalar aumentando la capacidad del hardware (CPU, RAM, SSD, etc.) en un solo servidor.Las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Se pueden escalar agregando más servidores a la infraestructura para administrar una gran carga y reducir el montón.
Las bases de datos SQL son principalmente bases de datos relacionales (RDBMS).Las bases de datos NoSQL son principalmente bases de datos distribuidas o no relacionales.
Una tecnología envejecida.Tecnología relativamente joven.
Las bases de datos SQL se basan en tablas en forma de filas y columnas y deben adherirse estrictamente a las definiciones de esquema estándar.
Son una mejor opción para aplicaciones que necesitan transacciones de varias filas.		Las bases de datos NoSQL pueden basarse en documentos, pares clave-valor, gráficos o columnas y no tienen que ceñirse a definiciones de esquema estándar.
Tienen un esquema predefinido bien diseñado para datos estructurados.Tienen el esquema dinámico para datos no estructurados. Los datos se pueden almacenar de forma flexible sin tener una estructura predefinida.
Las bases de datos SQL favorecen el esquema normalizado.Las bases de datos NoSQL favorecen el esquema desnormalizado.
Costoso de escalar.Más barato de escalar en comparación con las bases de datos relacionales.
Son una buena opción para consultas complejas ya que SQL tiene una interfaz estándar para manejar consultas.
La sintaxis de las consultas SQL es fija.		No es una buena opción para consultas complejas ya que no hay una interfaz estándar en NoSQL para manejar consultas.
Las consultas en NoSQL no son tan poderosas como las consultas SQL.
Se llama UnQL y la sintaxis para usar el lenguaje de consulta no estructurado variará de una sintaxis a otra.
Las bases de datos SQL no se adaptan bien al almacenamiento jerárquico de datos.Las bases de datos NoSQL se adaptan mejor al almacenamiento jerárquico de datos, ya que siguen el método de par clave-valor para almacenar los datos.
Desde una perspectiva comercial, las bases de datos SQL generalmente se clasifican como de código abierto o de código cerrado.Se clasifican según la forma en que almacenan los datos como almacén de valores-clave, almacén de documentos, almacén de gráficos, almacén de columnas y almacén XML.
Las bases de datos SQL siguen correctamente las propiedades de ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad).Las bases de datos NoSQL siguen correctamente el teorema CAP de Brewers (consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición).
Agregar nuevos datos en la base de datos SQL requiere que se realicen algunos cambios, como rellenar datos o alterar esquemas.Los nuevos datos se pueden insertar fácilmente en bases de datos NoSQL ya que no requieren ningún paso previo.
Se encuentra disponible un excelente soporte de proveedores y de la comunidad para todas las bases de datos SQL.Solo está disponible un soporte limitado de la comunidad para las bases de datos NoSQL.
La mejor opción para aplicaciones basadas en transacciones elevadas.Puede utilizar NoSQL para fines transaccionales pesados. Sin embargo, no es la mejor opción para esto.
No apto para almacenamiento de datos jerárquico.Adecuado para el almacenamiento de datos jerárquicos y el almacenamiento de grandes conjuntos de datos (por ejemplo, Big Data).
Ejemplo de bases de datos SQL: MySQL, Oracle, MS-SQL, SQLite.Ejemplos de bases de datos NoSQL: MongoDB, Apache CouchDB, Redis, HBase.

Seguridad SQL vs NoSQL

En primer lugar, es fundamental conocer el significado de la seguridad de la base de datos. Para que una base de datos almacene la información de manera segura, se requiere que brinde confidencialidad, integridad y disponibilidad, lo que se conoce colectivamente como CIA.

La confidencialidad significa que solo los usuarios o sistemas autorizados pueden acceder a los datos, la integridad es la precisión y la coherencia de los datos durante su vida útil y la disponibilidad significa que los datos deben estar disponibles siempre que se necesiten.

La mayoría de las bases de datos relacionales o SQL basadas en la empresa, como Oráculo y MSSQL tienen sólidas funciones de seguridad integradas. Cumplen con las propiedades ACID que garantizan transacciones de base de datos seguras y confiables.

RDBMS también tiene características como seguridad basada en roles, control de acceso a través de permisos a nivel de usuario, mensajes encriptados, soporte para control de acceso a filas y columnas, etc. Sin embargo, estas características de seguridad necesitan una tarifa de licencia significativa y afectan la velocidad del acceso a los datos. .

Para una aplicación que maneja un gran volumen de datos no estructurados, no podemos usar únicamente bases de datos basadas en SQL. Por ejemplo , Sitios de redes sociales. Estas aplicaciones tienen dos requisitos principales, es decir, escalabilidad y disponibilidad. Este requisito lo cumplen las bases de datos NoSQL.

Sin embargo, la seguridad de las bases de datos NoSQL no es tan sólida como la seguridad de las bases de datos relacionales. NoSQL no sigue estrictamente las propiedades de ACID. El de NoSQL se conoce como propiedades BASE (Básicamente disponibles, de estado suave, eventualmente consistentes).

En lugar de ser coherente después de cada transacción, aquí está bien que la base de datos esté finalmente en un estado coherente. Es posible que no siempre vea los datos actuales en las bases de datos NoSQL. Es posible que esté viendo los datos según la última instantánea tomada y una transacción simultánea puede interferir entre sí.

Esta condición de carrera inherente es un riesgo impuesto por las bases de datos NoSQL.

A diferencia de las bases de datos SQL, las bases de datos NoSQL tienen muy pocas funciones de seguridad incorporadas para permitir un acceso más rápido a los datos. Carecen de atributos de confidencialidad e integridad. Además, como no tienen un esquema fijo y bien definido, no puede segregar los permisos.

Por lo tanto, como las bases de datos NoSQL no brindan características de seguridad sólidas al final, tendrá que confiar en las características de seguridad de la aplicación que accede a los datos. Las bases de datos NoSQL son un objetivo más fácil para los ataques de seguridad en comparación con las bases de datos relacionales.

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¿Cuándo usar NoSQL?

A continuación se muestran los casos de uso en los que debería preferir utilizar bases de datos NoSQL:

  • Manejar un gran volumen de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
  • Donde sea necesario seguir prácticas modernas de desarrollo de software como Agile Scrum y si necesita entregar prototipos o aplicaciones rápidas.
  • Si prefiere la programación orientada a objetos.
  • Si su base de datos relacional no es lo suficientemente capaz de escalar su tráfico a un costo aceptable.
  • Si desea tener una arquitectura eficiente y escalable en lugar de una arquitectura costosa y monolítica.
  • Si tiene transacciones de datos locales que no necesitan ser muy duraderas.
  • Si va con datos sin esquema y desea incluir nuevos campos sin ninguna ceremonia.
  • Cuando su prioridad es la fácil escalabilidad y disponibilidad.

¿Cuándo evitar NoSQL?

A continuación se enumeran algunos consejos que lo guiarán sobre cuándo evitar NoSQL.

  • Si debe realizar consultas e informes complejos y dinámicos, debe evitar el uso de NoSQL, ya que tiene una funcionalidad de consulta limitada. Para tales requisitos, debería preferir solo SQL.
  • NoSQL también carece de la capacidad de realizar operaciones dinámicas. No puede garantizar propiedades ACID. En casos como transacciones financieras, etc., puede optar por bases de datos SQL.
  • También debe evitar NoSQL si su aplicación necesita flexibilidad en el tiempo de ejecución.
  • Si la coherencia es imprescindible y si no va a haber ningún cambio a gran escala en términos del volumen de datos, entonces optar por la base de datos SQL es una mejor opción.

También se debe tener en cuenta que las bases de datos NoSQL no admiten el lenguaje de consulta estructurado. El lenguaje de consulta puede variar de una base de datos a otra.

Pros y contras de cada uno

A continuación se enumeran los pros y los contras de SQL y NoSQL.

Ventajas de SQL:

  • Es muy adecuado para bases de datos relacionales.
  • Tiene un esquema predefinido que es útil en muchos casos.
  • La normalización se puede utilizar mucho aquí, por lo que también ayuda a eliminar la redundancia y organizar los datos de una mejor manera.
  • Las transacciones en bases de datos SQL cumplen con ACID, lo que garantiza seguridad y estabilidad.
  • Sigue estándares bien definidos como ISI y ANSI que son aceptados en todo el mundo.
  • Libre de código.
  • Velocidad inmejorable en la recuperación de registros de bases de datos con gran facilidad.
  • Utiliza un solo lenguaje estandarizado, es decir, SQL en diferentes RDBMS.

Contras de SQL:

  • El proceso de interconexión es complejo.
  • Como SQL es un objeto, ocupa espacio.
  • El manejo de Big Data es muy costoso ya que tendrá que aumentar el hardware para escalar.
  • Cuando se quita una tabla, la vista se vuelve inactiva.

Ventajas de NoSQL:

  • Capaz de manejar big data.
  • Como no tiene esquemas y no tiene tablas, ofrece un alto nivel de flexibilidad con los modelos de datos.
  • Es una base de datos de bajo costo y las bases de datos NoSQL de código abierto brindan soluciones muy asequibles para las pequeñas empresas.
  • Escalabilidad más fácil y de bajo costo. No es necesario aumentar el hardware para escalar. Solo necesita agregar más servidores al grupo, ya que NoSQL no tiene esquema y se basa en sistemas distribuidos.
  • Aquí no se requiere un modelado detallado de la base de datos. Por tanto, ahorra tiempo y esfuerzo.

Contras de NoSQL:

  • Los beneficios de NoSQL tienen el costo de relajar las propiedades del ACID. NoSQL ofrece solo consistencia eventual.
  • Relativamente menos apoyo de la comunidad.
  • Carece de estandarización, a diferencia de SQL, que a su vez crea algunos problemas durante la migración.
  • La interoperabilidad también es una preocupación en el caso de las bases de datos NoSQL.

Conclusión

Aprendimos la diferencia entre SQL vs NoSQL en detalle aquí. La elección de la base de datos dependerá de sus preferencias, requisitos comerciales, volumen y variedad de datos.

Las bases de datos NoSQL están ganando gran popularidad en estos días debido a su capacidad para integrar big data, bajo costo, fácil escalabilidad y características de código abierto. Sin embargo, todavía es una tecnología relativamente joven y carece de estandarización, a diferencia de SQL. La falta de conformidad con ACID también es una preocupación con NoSQL.

Espero que este artículo haya mejorado enormemente sus conocimientos sobre el concepto de SQL y NoSQL.

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