SQL vs. NoSQL: comparación completa de características, diferencias y más

Al elegir una base de datos, una de las decisiones más importantes que hay que tomar es si optar por una base de datos SQL o NoSQL.

En este artículo, analizaremos qué son SQL y NoSQL, y cuáles son las principales diferencias entre ellas. Más importante aún, te guiaremos sobre cuándo es mejor utilizar SQL o NoSQL.

Finalmente, discutiremos por qué necesitas contratar al personal técnico más capacitado para administrar y trabajar con tus bases de datos.

Al finalizar este artículo, sabrás qué tipo de base de datos se adapta mejor a tu empresa y objetivos. Luego, podrás contratar a los mejores desarrolladores de SQL o expertos en NoSQL, como los desarrolladores de MongoDB.

¿Qué es SQL?

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) es un lenguaje de programación creado a principios de la década de 1970. En ese entonces, el almacenamiento de datos era costoso, por lo que un objetivo clave de SQL era reducir la duplicación de los datos.

SQL se utiliza ampliamente para la gestión de datos en sistemas de gestión de bases de datos relacionales. SQL se usa ampliamente para la administración de datos en sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Este lenguaje permite realizar consultas en bases de datos relacionales, las cuales reconocen las relaciones entre los elementos almacenados.

Ejemplos de bases de datos relacionales SQL

• MySQL

• Oracle

• Microsoft SQL Server

• PostgreSQL

• Db2

• YugabyteDB

• CockroachDB

• Azure SQL Database

• Microsoft Access

• Ingres

• Sybase

• SQLite

¿Qué es NoSQL

Las bases de datos NoSQL son bases de datos no relacionales (a diferencia de las bases de datos SQL, que sí lo son). Surgieron a finales de la década de 2000, cuando la productividad del desarrollador se volvió más importante que los costos de almacenamiento.

Un punto crucial es que NoSQL no significa que estas bases de datos nunca usen SQL. (Existen bases de datos NoSQL que admiten y utilizan SQL). En cambio, es mejor pensar en NoSQL como "no solo SQL".

Ejemplos de bases de datos NoSQL

• Google Cloud BigTable

• Apache

• HBase

• Redis

• FaunaDB

• CouchDB

• MongoDB

• Cassandra

• Elasticsearch

• Neo4j

• HBase

• MariaDB

• Scylla

• ArangoDB

• InfiniteGraph

¿Cuáles son las diferencias entre SQL y NoSQL?

Examinemos las diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL:

¿Qué modelos de almacenamiento utilizan SQL y NoSQL?

Las bases de datos SQL utilizan tablas con columnas fijas (atributos) y filas (registros). Estas bases de datos siguen reglas específicas relacionadas con la integridad y la consistencia de los datos.

Sin embargo, las bases de datos NoSQL no se adhieren a este formato rígido. En cambio, suelen pertenecer a una de estas cuatro categorías:

• Almacenes de documentos: almacenan y codifican los datos en documentos en formatos como JSON, XML, YAML y BSON

• Bases de datos de grafos: estructuran los datos como nodos y relaciones para mostrar las conexiones entre los distintos elementos de datos

• Bases de datos orientadas a columnas: almacenan los datos en celdas agrupadas en un número ilimitado de columnas en lugar de filas

• Almacenes clave-valor: almacenan los datos como pares clave-valor, donde cada clave es un identificador único que se asigna a un valor asociado

¿Qué esquemas de bases de datos utilizan SQL y NoSQL?

SQL requiere un esquema rígido, predefinido, estático o fijo. Organiza los datos de manera tabular y relacional. Por lo tanto, es necesario estructurar y organizar los datos antes de construir una base de datos SQL.

Las bases de datos NoSQL tienen esquemas flexibles y dinámicos para datos no estructurados. Por lo tanto, no hay mucha necesidad de estructurar u organizar los datos antes de colocarlos en una base de datos NoSQL.

¿Qué tan escalables son las bases de datos SQL y NoSQL?

Tanto SQL como NoSQL son escalables, aunque la naturaleza de su escalabilidad es diferente.

Las bases de datos SQL se escalan "verticalmente". Si superas la capacidad actual del servidor, puedes aumentar la potencia de procesamiento del hardware actual migrando a un servidor más grande. Esto implica agregar memoria RAM, SSD o capacidad de CPU.

Por otro lado, las bases de datos NoSQL se escalan fácilmente "horizontalmente" agregando más servidores para manejar un mayor tráfico según sea necesario. Imagina esto como agregar más espacio a una casa construyendo una extensión en el mismo piso.

En general, el escalado horizontal proporciona mayor capacidad y potencia, lo que significa que las bases de datos NoSQL son la mejor opción si se tienen grandes conjuntos de datos que cambian con regularidad.

Aunque se pueden escalar horizontalmente las bases de datos SQL, esto no está bien soportado.

¿Es SQL más rápido que NoSQL?

Ni SQL ni NoSQL son intrínsecamente más rápidos. Su velocidad depende del contexto en el que se utilizan.

Las bases de datos SQL se diseñaron cuando el almacenamiento de datos era caro y la duplicación de datos podía hacer perder mucho dinero. Por lo tanto, las bases de datos SQL evitan la duplicación y la redundancia de datos.

Esto significa que las bases de datos SQL son más rápidas para consultas, uniones, actualizaciones, etc.

En contraste, las bases de datos NoSQL fueron diseñadas para datos no estructurados. Como se explicó anteriormente, estas pueden ser bases de datos orientadas a columnas, bases de datos de grafos, almacenes de documentos o almacenes clave-valor.

En las bases de datos NoSQL, los datos se almacenan juntos (no por separado, como en SQL). Esto significa que es más rápido realizar operaciones de lectura o escritura en una entidad de datos en comparación con las bases de datos SQL.

En esencia, SQL es ideal para proteger la validez de los datos, mientras que NoSQL es perfecto para cuando se necesita una disponibilidad rápida de grandes volúmenes de datos (big data).

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de NoSQL y SQL?

A continuación, veamos las ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL y SQL.Ventajas de SQL:

Ventajas de SQL

1. Amplia comunidad de usuarios

El lenguaje SQL existe desde la década de 1970. A pesar de tener más de 50 años, sigue siendo ampliamente utilizado en la actualidad. A lo largo de los años, ha atraído a una gran comunidad de expertos en SQL que comparten con entusiasmo sus conocimientos.

Los desarrolladores pueden encontrar fácilmente respuestas a sus preguntas y descubrir oportunidades de colaboración. También existen numerosos proveedores y consultores de SQL a los que recurrir en caso de necesitar ayuda adicional.

2. Esquema rígido y estandarizado

Si bien a primera vista esto podría parecer una desventaja, contar con un esquema inflexible resulta beneficioso cuando el objetivo es mantener la seguridad, la integridad de los datos, la consistencia y el cumplimiento normativo. Esto conduce a...

3. Cumplimiento ACID en bases de datos

ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) es un conjunto de propiedades de las bases de datos que garantizan la validez de los datos, incluso cuando se producen fallos de alimentación, errores u otros contratiempos.

Debido a la estructura rígida de las bases de datos relacionales de SQL, su cumplimiento de las normas ACID es alto.

SQL es la mejor opción para ejecutar aplicaciones cuando la integridad de los datos es primordial y no hay margen de error.

4. Lenguaje sencillo basado en palabras clave

Pocos lenguajes de programación son tan fáciles de usar como SQL. No se requiere codificación: puedes consultar y administrar bases de datos con palabras clave. SQL suele ser uno de los primeros lenguajes que los desarrolladores de back-end aprenden en la universidad debido a su simplicidad.

Desventajas de SQL

1. Costos continuos

Como se explicó anteriormente, las bases de datos SQL se escalan "verticalmente" si se excede la capacidad actual del servidor. Puedes aumentar la potencia de procesamiento agregando RAM, SSD o capacidad de CPU.

Sin embargo, esto requiere una inversión continua, ya que tendrás que gastar más a medida que crezcan tus datos.

2. Se vuelve lento con el tiempo

La ventaja de SQL de eliminar la duplicación y redundancia de datos es también su desventaja. A medida que la base de datos crece, las uniones entre las tablas pueden ralentizarla.

3. Planificación previa

SQL requiere un esquema rígido, predefinido, estático o fijo. Y una vez establecido, es difícil introducir cambios.

Esto significa que hay que dedicar mucho tiempo a la planificación antes de producir la base de datos.

Ventajas de NoSQL

1. Consultas rápidas

Con NoSQL, es más rápido ejecutar consultas sobre grandes conjuntos de datos. Si bien SQL también puede ser rápido, su velocidad se ve afectada a medida que crece la base de datos. Esto no sucede con las bases de datos NoSQL, ya que no requieren uniones (joins).

2. Resistentes y estables

Al distribuirse los datos NoSQL a través de múltiples regiones y servidores, no existe un único punto de fallo. Esto se traduce en un tiempo de inactividad cero y una disponibilidad continua.

3. Más rentable en comparación

Como las bases de datos NoSQL se pueden escalar horizontalmente agregando servidores, puedes expandirlas a un costo relativamente bajo. Deberías encontrar opciones asequibles independientemente de las necesidades de tu empresa.

4. Ágil

Las filas y columnas no limitan las bases de datos NoSQL, por lo que pueden manejar todo tipo de datos, como datos no estructurados, estructurados y polimórficos.

Esta flexibilidad te permite añadir nuevas funcionalidades y características según sea necesario, y puede realizar modificaciones fácilmente.

Desventajas de NoSQL

1. Curva de aprendizaje

No existe un lenguaje estándar para las consultas NoSQL. A diferencia de SQL, que tiene un lenguaje de programación fácil de aprender, la curva de aprendizaje para NoSQL puede ser bastante pronunciada.

Por ejemplo, si un desarrollador tiene experiencia con bases de datos de columnas anchas, es posible que le lleve mucho tiempo aprender a construir bases de datos de grafos.

2. Una comunidad de usuarios más pequeña

Si bien las bases de datos NoSQL llevan existiendo más de una década, su comunidad de usuarios aún está en crecimiento. Sin embargo, sigue siendo mucho menor en comparación con la comunidad de SQL. Esto significa que a los desarrolladores les puede resultar difícil encontrar respuestas a algunas de sus preguntas.

Además, hay muchos menos expertos y consultores a los que recurrir en comparación con SQL.

3. Problemas de consulta complejos

La flexibilidad de NoSQL es un arma de doble filo. Las consultas con NoSQL son menos eficientes que con SQL debido a la variedad de estructuras de datos.

Esto también podría significar que necesitarás invertir más recursos en personal técnico capacitado para ejecutar consultas complejas.

¿Google utiliza SQL o NoSQL?

Google es un gran ejemplo de una empresa que comprende sus objetivos y, por lo tanto, puede elegir la opción más adecuada a sus necesidades entre una base de datos SQL y una NoSQL.

Debido a que maneja conjuntos de datos masivos, ha optado por trabajar con una base de datos NoSQL. La compañía utiliza Bigtable, una base de datos NoSQL desarrollada internamente.

Bigtable es escalable a tamaños enormes, lo que la hace ideal para proyectos con grandes conjuntos de datos, como YouTube, Búsqueda de Google, Google Analytics, Google Finance y Google Earth.

Cuando usar SQL vs. NoSQL en tu empresa

Las bases de datos SQL son ideales cuando:

• Necesitas un alto nivel de seguridad e integridad de los datos

• Tienes datos altamente estructurados que no cambian con regularidad

• Necesitas realizar consultas ad hoc u otras consultas complejas

• No necesitas escalar horizontalmente

• Brindas soporte a sistemas transaccionales, como aplicaciones financieras o de contabilidad

Es mejor utilizar bases de datos NoSQL cuando:

• No se requiere un alto nivel de seguridad e integridad de los datos

• Se maneja una gran cantidad de datos no estructurados o semi-estructurados

• Los datos cambian con frecuencia y se necesita la flexibilidad de un esquema dinámico

• Buscas agilizar el desarrollo y ahorrar dinero utilizando un enfoque estructurado

• Necesitas escalar horizontalmente

Contratando a los mejores desarrolladores SQL y NoSQL

Como puedes ver, ninguna opción es mejor que la otra. Todo se trata de conocer las necesidades de tu empresa y luego contratar a los profesionales adecuados de acuerdo a ellas.

Atraer a los mejores desarrolladores SQL y NoSQL es fundamental para el éxito de tu compañía. Realizar evaluaciones sólidas de habilidades antes de las entrevistas es una excelente manera de identificar a los mejores talentos.

Puedes evaluar las habilidades de los candidatos en bases de datos SQL como Microsoft SQL Server y SQLite o bases de datos NoSQL como MongoDB.

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