NoSQL vs SQL: principales diferencias y cuándo elegir cada una de ellas

Hasta hace poco tiempo el modelo que se utilizaba por defecto para el desarrollo de aplicaciones era SQL. Sin embargo, en los últimos años NoSQL se ha convertido en una alternativa popular.

La gran variedad de datos que se almacenan hoy en día y la carga de trabajo que deben soportar los servidores obligan a los desarrolladores a tomar en cuenta otras opciones más flexibles y escalables. Las bases de datos NoSQL proporcionan un desarrollo ágil y facilidad para adaptarse a los cambios. Aún así, no pueden considerarse como un reemplazo de SQL ni son la elección más acertada para todo tipo de proyectos.

Elegir entre NoSQL vs SQL es una decisión importante, si queremos evitar que aparezcan dificultades técnicas durante el desarrollo de una aplicación. En este artículo nos proponemos explorar las diferencias entre estos dos sistemas de gestión de bases de datos y orientar al lector sobre el uso de cada uno de ellos, teniendo en cuenta las necesidades del proyecto y el tipo de datos que se van a manejar.

¿Qué es NoSQL?

El término NoSQL es la abreviatura de “Not only SQL” y se refiere a una categoría de DBMS que no utilizan SQL como lenguaje de consulta principal.

El boom de las BBDD NoSQL se inició en el año 2.000, coincidiendo con la llegada de la web 2.0. A partir de entonces las aplicaciones se volvieron más interactivas y comenzaron a manejar grandes volúmenes de datos, muchas veces no estructurados. Pronto las bases de datos tradicionales se quedaron cortas en cuanto a rendimiento y escalabilidad.

Las grandes empresas tecnológicas de la época decidieron buscar soluciones para abordar sus necesidades específicas. Google fue la primera en lanzar un DBMS distribuido y altamente escalable: BigTable, en el año 2005. Dos años después, Amazon anunció el lanzamiento de Dynamo DB (2007). Estas BBDD (y otras que fueron apareciendo) no utilizaban tablas ni un lenguaje estructurado, así que eran mucho más veloces en el procesamiento de datos.

Actualmente, el enfoque NoSQL se ha vuelto muy popular debido al auge del Big Data y de los dispositivos IoT, que generan enormes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados.

Gracias a su rendimiento y capacidad de manejar diferentes tipos de datos, NoSQL logró superar muchas limitaciones presentes en el modelo relacional. Netflix, Meta, Amazon o LinkedIn son ejemplos de aplicaciones modernas que utilizan BBDD NoSQL para gestionar información estructurada (transacciones y pagos), así como no estructurada (comentarios, recomendaciones de contenido y perfiles de usuario).

Diferencia entre NoSQL y SQL

NoSQL y SQL son dos sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) que se diferencian en la forma de almacenar, acceder y modificar la información.

El sistema SQL

SQL sigue el modelo relacional, formulado por E.F. Codd en 1970. Este científico inglés propuso sustituir el sistema jerárquico que utilizaban los programadores de la época por un modelo en el que los datos se almacenan en tablas y se relacionan entre sí mediante un atributo común conocido como “clave primaria”. Basándose en sus ideas, IBM creó SQL (Structured Query Language), el primer lenguaje diseñado específicamente para bases de datos relacionales. La compañía intentó sin éxito desarrollar su propio RDBMS, así que hubo que esperar a 1979, año del lanzamiento de Oracle DB.

Las bases de datos relacionales resultaron ser mucho más flexibles que los sistemas jerárquicos y resolvieron el problema de la redundancia, siguiendo un proceso conocido como “normalización” que permite a los desarrolladores expandir o modificar las BBDD sin tener que cambiar toda su estructura. Por ejemplo, una función importante en SQL es JOIN, la cual permite a los desarrolladores realizar consultas complejas y combinar datos de diferentes tablas para su análisis.

El sistema NoSQL

Las bases de datos NoSQL son todavía más flexibles que las relacionales ya que no tienen una estructura fija. En su lugar emplean una amplia variedad de modelos optimizados para los requisitos específicos de los datos que almacenan: hojas de cálculo, documentos de texto, emails, publicaciones en redes sociales, etc.

Algunos modelos de datos que utiliza NoSQL son:

• Clave-valor: Redis, Amazon DynamoDB, Riak. Organizan los datos en parejas de clave y valor. Son muy rápidas y escalables.
• Documentales: MongoDB, Couchbase, CouchDB. Organizan los datos en documentos, normalmente de formato JSON.
• Orientadas a grafos: Amazon Neptune, InfiniteGraph. Usan estructuras de grafos para realizar consultas semánticas y representan datos como nodos, bordes y propiedades.
• Orientadas a columnas: Apache Cassandra. Están diseñadas para almacenar datos en columnas en lugar de filas como ocurre en SQL. Las columnas se organizan de manera contigua para mejorar la velocidad de lectura y permitir una recuperación eficiente del subconjunto de datos.
• Bases de datos en memoria: Eliminan la necesidad de acceder a los discos. Se utilizan en aplicaciones que requieren tiempos de respuesta de microsegundos o que tienen picos altos de tráfico.

En resumen, para trabajar con bases de datos SQL los desarrolladores deben declarar antes la estructura y los tipos de datos que utilizarán. Por el contrario, NoSQL es un modelo de almacenamiento abierto que permite incorporar nuevos tipos de datos sin que esto implique la reestructuración del proyecto.

Base de datos relacional vs. no relacional

Para elegir entre un sistema de gestión de bases de datos SQL o NoSQL debemos estudiar detenidamente las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos.

Ventajas de las bases de datos relacionales

• Integridad de los datos: Las BBDD SQL aplican una gran variedad de restricciones con el fin de garantizar que la información almacenada sea precisa, completa y confiable en todo momento.
• Posibilidad de realizar consultas complejas: SQL ofrece a los programadores una gran variedad de funciones que les permiten realizar consultas complejas que involucran múltiples condiciones o subconsultas.
• Soporte: Los RDBMS existen desde hace décadas; han sido ampliamente probados y cuentan con documentación detallada y completa que describe sus funciones.

Desventajas de las bases de datos relacionales

• Dificultad para manejar datos no estructurados: Las BBDD SQL han sido diseñadas para almacenar datos estructurados en una tabla relacional. Esto significa que pueden tener dificultades a la hora de manejar datos no estructurados o semi-estructurados como documentos JSON o XML.
• Rendimiento limitado: No están optimizadas para realizar consultas complejas y rápidas en grandes conjuntos de datos. Esto puede resultar en tiempos de respuesta prolongados y periodos de latencia.
• Mayor inversión: Trabajar con SQL supone asumir el coste de las licencias. Además, las bases de datos relacionales escalan verticalmente, lo que implica que a medida que un proyecto crece es necesario invertir en servidores más potentes y con más memoria RAM para aumentar la carga de trabajo.

Ventajas de las bases de datos no relacionales

• Flexibilidad: Las BBDD NoSQL permiten almacenar y gestionar datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Los desarrolladores pueden cambiar el modelo de datos de forma ágil o trabajar con diferentes esquemas según las necesidades del proyecto.
• Alto rendimiento: Están optimizadas para realizar consultas rápidas y trabajar con grandes volúmenes de datos en contextos donde las BBDD relacionales encuentran limitaciones. Un paradigma de programación muy utilizado en bases de datos NoSQL como MongoDB es “MapReduce” que permite a los desarrolladores procesar enormes cantidades de datos en lotes, dividiéndolos en fragmentos más pequeños en diferentes nodos del clúster para analizarlos después.
• Disponibilidad: NoSQL utiliza una arquitectura distribuida. La información se replica en diferentes servidores remotos o locales para garantizar que siempre estará disponible.
• Evitan los cuellos de botella: En las BBDD relacionales, cada sentencia necesita ser analizada y optimizada antes de ejecutarse. Si hay muchas peticiones a la vez, puede producirse un cuello de botella, lo que limita la capacidad del sistema para seguir procesando solicitudes nuevas. En cambio, las bases de datos NoSQL distribuyen la carga de trabajo en varios nodos del clúster. Al no haber un único punto de entrada para las consultas, la posibilidad de que se produzcan cuellos de botella es muy escasa.
• Mayor rentabilidad: NoSQL ofrece una escalabilidad rápida y horizontal gracias a su arquitectura distribuida. En lugar de invertir en servidores caros, se añaden más nodos al clúster para ampliar la capacidad de procesamiento de datos. Además, muchas BBDD NoSQL son de código abierto lo que permite ahorrar los costes en licencias.

Desventajas de las bases de datos NoSQL

• Limitación a la hora de realizar consultas complejas: Las BBDD NoSQL carecen de un lenguaje de consulta estándar y pueden tener dificultades a la hora de realizar consultas complejas o que requieren la combinación de múltiples conjuntos de datos.
• Menor coherencia: NoSQL flexibiliza algunas de las restricciones de coherencia de las BBDD relacionales para lograr mayor rendimiento y escalabilidad.
• Menos recursos y documentación: Aunque NoSQL está en constante crecimiento, la documentación disponible es poca en comparación con la de las bases de datos relacionales que llevan más años en funcionamiento.
• Mantenimiento complejo: Algunos sistemas NoSQL pueden requerir un mantenimiento complejo por su arquitectura distribuida y a la variedad de configuraciones. Esto implica optimizar la distribución de los datos, equilibrar la carga o resolver problemas de red.

¿Cuándo utilizar bases de datos SQL y cuándo usar NoSQL?

La decisión de utilizar una base de datos relacional o una no relacional dependerá del contexto. Primero, debemos estudiar los requisitos técnicos de la aplicación como la cantidad y el tipo de datos que se van a utilizar.

En líneas generales, se recomienda utilizar bases de datos SQL en los siguientes casos:

• Si vamos a trabajar con estructuras de datos bien definidas, por ejemplo, un CRM o un sistema de gestión de inventario.
• Si estamos desarrollando aplicaciones empresariales donde la integridad de los datos es lo más importante: programas de contabilidad, sistemas bancarios, etc.

En cambio, NoSQL es la opción más interesante en estas situaciones:

• Si vamos a trabajar con datos no estructurados o semi-estructurados como documentos JSON o XML.
• Si necesitamos crear aplicaciones que procesan datos en tiempo real y requieren baja latencia, por ejemplo, juegos online.
• Cuando queremos almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data. En estos casos las BBDD NoSQL nos ofrecen escalabilidad horizontal y la posibilidad de distribuir la carga de trabajo en múltiples servidores.
• Cuando vamos a lanzar un prototipo de una aplicación NoSQL nos proporciona un desarrollo rápido y ágil.

En la mayoría de los casos, los desarrolladores back-end deciden utilizar una base de datos relacional, a menos que no sea factible porque la aplicación maneja una gran cantidad de datos desnormalizados o tiene necesidades de rendimiento muy elevadas.

En algunos casos es posible adoptar un enfoque híbrido y utilizar ambos tipos de bases de datos.

Comparación de SQL vs NoSQL

El CTO Mark Smallcombe publicó un artículo titulado “SQL vs NoSQL: 5 Critical Differences” donde detalla las diferencias entre estos dos DBMS.

A continuación, presentamos un resumen de los puntos esenciales de su artículo, junto con otras consideraciones importantes en la comparación de SQL vs NoSQL.

Forma de almacenar los datos

En las BBDD relacionales los datos se organizan en un conjunto de tablas formalmente descritas y se relacionan entre sí mediante identificadores comunes que facilitan el acceso, consulta y modificación.
Las BBDD NoSQL almacenan los datos en su formato original. No tienen una estructura predefinida y pueden utilizar documentos, columnas, grafos o un esquema clave-valor.

Lenguaje

Las BBDD relacionales utilizan el lenguaje de consulta estructurado SQL.
Las BBDD no relacionales tienen sus propios lenguajes de consulta y APIs. Por ejemplo, MongoDB utiliza MongoDB Query Language (MQL) que es similar a JSON y Cassandra utiliza Cassandra Query Language (CQL) que se parece a SQL, pero está optimizado para trabajar con datos en columnas.

Cumplimiento de las propiedades ACID

Las BBDD relacionales siguen las directrices ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) que garantizan la integridad y validez de los datos, aunque se presenten errores inesperados. Adoptar el enfoque ACID es una prioridad en las aplicaciones que manejan datos críticos, pero tiene un coste en cuanto a rendimiento ya que los datos deben escribirse en disco antes de ser accesibles.
Las BBDD NoSQL optan en su lugar por el modelo BASE (basic availability, soft state, eventual consistency), que prioriza el rendimiento frente a la integridad de los datos. Un concepto clave es el de “consistencia eventual”. En vez de esperar a que los datos se escriban en disco, se tolera cierto grado de inconsistencia temporal asumiendo que, aunque pueda haber un retraso en la propagación de los cambios, una vez finalizada la operación de escritura todos los nodos tendrán la misma versión de los datos. Este enfoque garantiza mayor rapidez en el procesamiento de datos y es ideal en aplicaciones donde el rendimiento es más importante que la coherencia.

Escalabilidad vertical u horizontal

Las BBDD relacionales escalan verticalmente aumentando la potencia del servidor.
Las BBDD no relacionales tienen una arquitectura distribuida y escalan de manera horizontal añadiendo servidores al clúster. Esta característica hace que NoSQL sea una opción más sostenible para el desarrollo de aplicaciones que gestionan un gran volumen de datos.

Flexibilidad y capacidad de adaptación a los cambios

Las BBDD SQL siguen esquemas rígidos de programación y requieren una planificación detallada ya que los cambios posteriores suelen ser difíciles de implementar.
Las BBDD NoSQL proporcionan un modelo de desarrollo más flexible, lo que permite una adaptación sencilla a los cambios sin tener que realizar migraciones complejas. Son una opción práctica en entornos ágiles donde los requisitos cambian con frecuencia.

Papel de Pandora FMS en la gestión de bases de datos

Pandora FMS proporciona a los equipos TI capacidades avanzadas para monitorear bases de datos SQL y NoSQL, incluyendo MySQL, PostgreSQL, Oracle y MongoDB, entre otras. Además, es compatible con entornos de virtualización y Cloud Computing (por ejemplo, Azure) para gestionar eficazmente servicios y aplicaciones en la nube.

Algunos ejemplos prácticos del uso de Pandora FMS en bases de datos SQL y NoSQL:

• Optimiza la distribución de los datos en NoSQL: Supervisa el rendimiento y la carga de trabajo en los nodos del clúster evitando sobrecargas en nodos individuales.
• Garantiza la disponibilidad de los datos: Replica la información en diferentes nodos minimizando así el riesgo de pérdidas.
• Envía alertas de rendimiento: Monitorea los recursos del servidor y envía alertas a los administradores cuando detecta errores de consulta o tiempos de respuesta lentos. Esto es especialmente útil en las BBDD SQL cuyo rendimiento depende de la potencia del servidor donde se almacenan los datos.
• Favorece la escalabilidad: Permite agregar o eliminar nodos del clúster y ajustar los requerimientos del sistema a la carga de trabajo en aplicaciones que funcionan con BBDD NoSQL.
• Reduce la latencia: Ayuda a los administradores a identificar y solucionar problemas de latencia en aplicaciones que trabajan con datos en tiempo real. Por ejemplo, permite ajustar configuraciones de las BBDD NoSQL, como el número de conexiones simultáneas o el tamaño del búfer de red, mejorando así la rapidez de las consultas.

Conclusión

Hacer una elección correcta del tipo de base de datos es clave para que no surjan contratiempos durante el desarrollo de un proyecto y ampliar las posibilidades de crecimiento en un futuro.

Históricamente, las BBDD SQL fueron la piedra angular de la programación de aplicaciones, pero la evolución de Internet y la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, empujaron a los desarrolladores a buscar alternativas fuera del modelo relacional. Las bases de datos NoSQL destacan por su flexibilidad y rendimiento, aunque no son una buena alternativa en entornos donde la integridad de los datos es lo primordial.

Es importante tomarse un tiempo para estudiar las ventajas e inconvenientes de estos dos DBMS. Además, debemos comprender que tanto las bases de datos SQL como NoSQL requieren un mantenimiento continuo para optimizar su rendimiento.

Pandora FMS proporciona a los administradores las herramientas necesarias para mejorar el funcionamiento de cualquier tipo de base de datos, haciendo que las aplicaciones sean más rápidas y seguras, lo que se traduce en una buena experiencia para los usuarios.