A día de hoy, encontramos múltiples Bases de Datos en el mercado y esto nos obliga a realizar comparaciones para descubrir cuál es la que mejor se adapta a nuestro entorno. El año pasado estuvimos viendo las mejores bases de datos de 2016 y, aunque estas no han variado demasiado, hoy veremos las mejores bases de datos de 2017.
Si estás interesado en seleccionar una base de datos, piensa que por un lado tienes las bases de datos relacionales y por otro lado las bases de datos NoSQL. Las bases de datos relacionales se mantuvieron en auge durante la época de los 70, mientras que las bases de datos NoSQL son relativamente nuevas, surgiendo hace aproximadamente 10 años. Aparte de estos dos tipos de bases, aparecen las bases de datos híbridas como por ejemplo SQL/noSQL, bases de datos in-memory o bases de datos as a service.
Una selección de tecnología de almacenamiento correcta, con un uso sencillo, seguro, con herramientas útiles y una comunidad que apoye el producto, va a marcar la diferencia a la hora de gestionar un negocio. Va a mejorar nuestra productividad y por lo tanto se convierte en algo vital para cualquier negocio. Por todos estos motivos, la monitorización de las bases de datos es prioritaria en cualquier instalación.
Mejores bases de datos
Si vas a contratar un nuevo técnico de soporte para tu equipo, lo más lógico es que realices un buen proceso de selección. Con las bases de datos ocurre lo mismo, es recomendable investigar los pros y contras de cada herramienta. No solo debemos pensar en qué momento se encuentra nuestra empresa, sino que hay que evaluar la base de datos pensando en qué lugar queremos estar.
Las preguntas que debemos formularnos antes de elegir una base de datos son las siguientes:
- ¿A cuántos clientes quiero dar servicio?
- ¿Qué tamaño de datos voy a necesitar gestionar?
- ¿Voy a necesitar implementar trabajos en “batch” que accederán a la base de datos?
- ¿Qué exigencia de tiempo de respuesta necesito dar a mis clientes?
- ¿Cómo voy a escalar mi base de datos según vaya aumentando el número de clientes y transacciones?
- ¿Cómo voy a monitorizar mi base de datos para evitar tiempos de indisponibilidad?
- ¿Necesito una base de datos relacional o una NoSQL?
- ¿Cómo se va a comportar la base de datos en caso de caída? ¿Cómo se comportan cuando hay un problema?
Antes de continuar, os dejamos un enlace a este artículo de comparativa de Bases de Datos NOSQL vs SQL, para que podáis conocer las principales diferencias de estos dos modelos. Y por fin el momento esperado; presentamos las que, para nosotros, son las mejores bases de datos de 2017, con sus principales características.
Mejores bases de datos Comerciales
A día de hoy, el mercado sigue estando dominado por DB2, SQL Server, Oracle e IBM. En sistemas operativos Windows SQL Server suele ser la opción más frecuente, mientras que en Mainframe o Unix/Linux, Oracle y DB2 son los líderes indiscutibles.
Microsoft SQL Server
Es una base de datos desarrollada por Microsoft y solo tiene compatibilidad con sistemas Windows. Hay muchos perfiles expertos en SQL Server y no es de difícil adquisición. La integración con Microsoft Azure ha mejorado mucho su flexibilidad y rendimiento. Además permite administrar información de otros servidores mejorando su usabilidad.
Benchmark: https://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/products/sql-server-benchmarks/industry.aspx
Oracle
Oracle es una base de datos que puede correr en casi cualquier sistema operativo. De Oracle destaca la abundancia de perfiles con experiencia en esta tecnología y la gran cantidad de herramientas que hay para su administración y monitorización.
Benchmark de Oracle: https://www.oracle.com/us/solutions/performance-scalability/index.html
IBM DB2
Es la segunda base de datos más utilizada en entornos Unix/Linux después de Oracle. Es claramente un indiscutible ganador en Mainframe. Hay perfiles profesionales para DB2 pero no tanto como para Oracle. Por otro lado, el perfil de DB2 Mainframe no tiene por qué saber moverse en DB2 linux/unix.
Benchmark de DB2: https://www-01.ibm.com/software/data/db2/performance.html
Teradata
Destaca sobre los demás tipos de bases de datos por su capacidad de almacenamiento y de análisis de datos. Suele ser utilizado en grandes instalaciones de Big Data.
SAP Sybase
Hace una década fue una de las bases de datos con más éxito; hoy en día ya está menos extendida, pero sigue destacando por su escalabilidad y rendimiento.
Informix
Durante 1990, la empresa Informix fue un sistema de bases de datos muy popular. Sin embargo, en el año 2000 tuvo varios tropiezos en su gestión, debilitando a la compañía; finalmente vendió los derechos a IBM, incluyendo la marca, sus planes y la base de datos. A día de hoy Informix y Ascential han dejado de existir como tal, ya que IBM dividió las herramientas y aplicaciones; ahora forman parte de IBM.
Mejores Bases de Datos de libre distribución relacionales
Dentro de las bases de datos relacionales libres, hay tres que destacan sobre el resto: estas son MySQL, María DB y PostgreSQL. Todas tienen en común varios beneficios: la existencia de una comunidad potente, la posibilidad de ver y modificar el código como sea necesario y el precio que tienen, ya que son gratuitas.
Bases de Datos NoSQL
Las bases de datos NoSQL han evolucionado para dar respuesta a distintos problemas y, aunque forman parte del mismo grupo, tienen muchas diferencias entre sí. Actualmente podemos dividirlas en cuatro grupos por su manera de modelar los datos.
NoSQL Orientados a Clave-Valor
Es el modelo de datos más sencillo y son ideales cuando se accede a datos por clave. La diferencia de este tipo de base de datos radica en la posibilidad de almacenar datos sin ningún esquema predefinido. Suelen ser muy eficientes para las lecturas y escrituras; además están diseñadas para escalar masivamente consiguiendo un tiempo de respuesta muy rápido. Los datos suelen almacenarse en estructuras complejas como BLOB. Algunos ejemplos de las bases de datos de este tipo serían las siguientes:
– Redis: Software libre.
– Riak: Destaca por su capacidad de ser una base de datos de Clave-valor, almacenamiento de documentos y preparada para la realización de búsquedas.
– Oracle NoSQL.
– Microsoft Azure Table Storage.
NoSQL Orientados a Documentos
Se guardan documentos que soportan diferentes formatos (JSON, XML). Se pueden cambiar esquemas sin necesidad de parar las bases de datos; los desarrolladores pueden meter documentos indexados y tienen acceso por el motor de base de datos. Su flexibilidad la convierte en una de las herramientas más versátiles; destacan Mongo DB y Couchbase Server.
Mongo DB
Es una de las bases de datos más populares a día de hoy. Tiene la posibilidad de trabajar con datos estructurados y no estructurados. Destaca por su gran capacidad de escalado y rendimiento. Además es una de las bases que más perfiles experimentados tiene, facilitando el proceso de aprendizaje y uso.
Permiten trabajar por pares de clave-valor y acceder a distintas partes de los datos almacenados.
Mongo DB no soporta atomicidad en las operaciones y garantiza integridad eventual. Los cambios se irán replicando a lo largo de todos los nodos, pero no se garantiza que todos los nodos tengan el mismo dato a la vez.
Couchbase Server
Base de datos libre creada en el proyecto Apache. Tampoco garantiza integridad de datos al 100%. Destaca por su gran consola de administración, con la que es posible acceder de una manera muy sencilla a un gran número de datos.
Mark Logic Server
Esta base de datos destaca sobre las anteriores por permitir integridad de datos y compatibilidad con XML, JSON y RDF.
Sistemas soportados: Windows, Solaris, Red Hat, Suse, CentOS, Amazon Linux y Mac os.
Elastic Search
Otras bases de datos a destacar son RavenDB, Apache Jena y Pivotal GemFire.
No SQL Orientados a Columnas
Estas base de datos son muy similares a las tablas de datos relacionales, en las que puedes mapear claves a valores y agruparlas en estructuras. Son utilizadas en entornos donde hay poca escritura y existe la necesidad de acceder a varias columnas de muchas filas. Son muy útiles en procesamiento y análisis de eventos, gestión de contenido y en análisis de datos.
Apache Cassandra
Esta base de datos fue creada por Facebook y ahora es de libre distribución. Está muy recomendada para gestionar las bases de datos con gran cantidad de datos. Actualmente cuenta con una versión Enterprise de Cassandra llamada Datastax Enterprise.
Datos soportados: ASCII, bigint, BLOB, Boolean, counter, decimal, double, float, int, text, timestamp, UUID, VARCHAR y varint.
Benchmark: https://vldb.org/pvldb/vol5/p1724_tilmannrabl_vldb2012.pdf
Apache Hbase
Fue diseñado para soportar grandes cantidades de accesos de lectura y escritura en tiempo real a grandes cantidades de datos. Una de sus ventajas es el correo sobre Hadoop y sobre el sistema de ficheros Hadoop.
Bases de datos orientadas a grafos No SQL
Este modelo está centrado en entidades y las relaciones de las mismas. Usa la teoría de grafos para enlazar las bases de datos. Todo elemento apunta a su elemento adyacente. Estas bases de datos son recomendadas si tus datos están muy relacionadas, como en redes sociales, detección de fraude, recomendaciones en tiempo real, etc. Aquí, la base de datos deberá estar normalizada donde cada estructura tendrá una columna y cada relación dos.
Neo4j
Soporta integridad de datos y alta disponibilidad y escalado en cluster. Además posee un buen panel de administración.
Infinite graph
No es de libre distribución.
Sistemas soportados: Mac OSx, Linux and Windows.
Benchmark: se puede pedir a Objectivity.
Modelo Híbrido
Cada vez son más las empresas que ofrecen soluciones híbridas en las que se utilizan varios motores de bases de datos para dar cabida a varios modelos NoSQL e incluso a motores relacionales.
Por ejemplo, CortexDB, Foundation DB y Orient DB ofrecen varios modelos NoSQL.
IBM ha extendido su base de datos DB2 para ofrecer la posibilidad de utilizar bases de datos NoSQL con BLU Acceleration. IBM DB2, en su versión extendida, permite almacenar datos en XML, JSON y almacenamiento en modo grafo.
Bases de datos As a Service
Las bases de datos As a Service se diferencian del resto por ofrecer sus servicios en la nube. Solo tienes que leer y escribir tus datos utilizando servicios ofrecidos por el proveedor. Probablemente, con el tiempo, esta va a ser una de las bases de datos más demandadas por su fácil uso.
Amazon SimpleDB
Base de datos que ofrece una interfaz de servicios web simple; sirve para almacenar y crear varios conjuntos de datos. Si quieres crear accesos a bases de datos sencillos, Amazon SimpleDB puede ser una buena opción.
Los datos son almacenados como textos y se generan estructuras formadas por pares de parámetro valor. Además los datos se indexan automáticamente, facilitando las búsquedas de información
No hay benchmark.
Listado de módulos de Pandora FMS para monitorización de Bases de Datos
| Base de Datos | Módulos y plugins |
| Oracle | Monitorización Oracle |
| DB2 | Monitorización DB2 |
| SQL Server | Monitorización SQL Server |
| Teradata | Monitorización Teradata Pandora FMS Enterprise |
| SAP Sybase | Monitorización Sybase |
| Informix | Monitorización Informix |
| MySQL | Monitorización MySQL conexiones activas MySQl Cluster MysQL Monitoring MySQL Performance MySQL Plugin MySQL Server Advanced Monitoring |
| Postgre SQL | Perl PostgreSQL Monitorización PostgreSQL Plugin Monitorización Postgre SQL Plugin Monitorización PostgreSQL Plugin Agentes |
| Mongo DB | Módulo Monitorización MongoDBPlugin Monitorización Mongo DB |
| Couchbase | Monitorización Couchbase con Pandora FMS Enterprise |
| Mark Logic Server | Monitorización MarkLogic con Pandora FMS Enterprise |
| Elastic Search | Monitorización Elastic Search con Pandora FMS Enterprise |
| Redis | Monitorización Redis con Pandora FMS Enterprise |
| Riak | Monitorización Riak con Pandora FMS Enterprise |
| Microsoft Azure Table Storage | Monitorización Azure con Pandora FMS Enterprise |
| Apache Cassandra | Monitorización Apache Cassandra |
| Apache Hbase | Monitorización Apache hbase |
| Neo4j | Monitorización Nwo4j con Pandora FMS Enterprise |
| Infinite graph | Monitorización Infinite Graph con Pandora FMS Enterprise |
| Amazon SimpleDB | Monitorización Amazon SimpleDB con Pandora FMS Enterprise |
Esperamos que este artículo os haya sido útil. Si queréis añadir alguna base de datos no dudéis en comentarnos.
Para finalizar, recordad que Pandora FMS es un software de monitorización flexible, capaz de monitorizar dispositivos, infraestructuras, aplicaciones, servicios y procesos de negocio.
¿Quieres conocer mejor qué es lo que Pandora FMS puede ofrecerte? Descúbrelo entrando aquí: https://pandorafms.com/es
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Además, recuerda que si cuentas con un número reducido de dispositivos para monitorizar puedes utilizar la versión OpenSource de Pandora FMS. Encuentra más información aquí: https://pandorafms.org/es/
No dudes en enviar tus consultas. ¡El equipo que se encuentra detrás de Pandora FMS estará encantado de atenderte!
El equipo de redacción de Pandora FMS está formado por un conjunto de escritores y profesionales de las TI con una cosa en común: su pasión por la monitorización de sistemas informáticos.
Pandora FMS’s editorial team is made up of a group of writers and IT professionals with one thing in common: their passion for computer system monitoring.
