Bases de datos no relacionales
¿Quieres iniciarte en el mundo de la Administración de Sistemas Informáticos en Red? ¿Alguna vez has trabajado con bases de datos? En el siguiente artículo vamos a explorar en detalle las bases de datos no relacionales y los diferentes tipos que existen. Analizaremos las ventajas y desafíos de su implementación así como los casos de uso más comunes. Además, examinaremos cómo las bases de datos no relacionales han transformado la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan sus datos, abriendo nuevas posibilidades en ámbitos como aplicaciones web y móviles, análisis de big data, internet de las cosas y mucho más. Sigue leyendo y no pierdas detalle.
¿Qué es una Base de datos no relacional?
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Una base de datos no relacional, también conocida como base de datos NoSQL (Not Only SQL), es un tipo de sistema de gestión de bases de datos diseñado para manejar y almacenar datos de manera flexible y escalable, sin seguir el modelo de tablas y relaciones de las bases de datos relacionales tradicionales.
A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos no relacionales permiten almacenar y recuperar datos de forma más libre y menos estructurada. Están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semi estructurados, como documentos, gráficos, clave-valor o columnas.
Las bases de datos no relacionales se utilizan en escenarios donde la escalabilidad, la velocidad y la flexibilidad son prioritarias. Son especialmente adecuadas para aplicaciones web y móviles con grandes cantidades de datos y altos requerimientos de rendimiento, como redes sociales, sistemas de gestión de contenido y aplicaciones en tiempo real.
Ventajas de las Bases de datos no relacionales
Las bases de datos no relacionales ofrecen varias ventajas significativas en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales:
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Escalabilidad horizontal
Estas bases de datos están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en múltiples servidores. Permiten una fácil escalabilidad horizontal, lo que significa que se pueden agregar nuevos servidores para aumentar la capacidad de almacenamiento y el rendimiento sin interrupciones significativas.
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Flexibilidad de esquema
A diferencia de las bases de datos relacionales, las no relacionales no tienen un esquema fijo y estricto. Esto significa que pueden almacenar datos no estructurados o semi estructurados, como documentos JSON o XML, sin necesidad de definir una estructura rígida de tablas y relaciones, lo que facilita la adaptación a cambios en los requisitos de datos sin requerir modificaciones en el esquema existente.
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Alto rendimiento
Otra de sus ventajas principales es que están optimizadas para operaciones de lectura y escritura rápidas. Al evitar operaciones costosas, como las joins en las bases de datos relacionales, pueden lograr un rendimiento significativamente mejor en escenarios con altas cargas de trabajo y grandes volúmenes de datos.
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Manejo de datos no estructurados
Son ideales para almacenar y gestionar datos no estructurados o semi estructurados, como documentos, imágenes, videos o información en formato de clave-valor. Pueden adaptarse fácilmente a diferentes tipos de datos y permiten una mayor flexibilidad en la forma en que se almacenan y consultan.
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Alta disponibilidad y tolerancia a fallos
Asimismo, una base de datos no relacional está diseñada para ser altamente disponible y tolerante a fallos. ¿Cómo pueden conseguirlo? Utilizando técnicas como la replicación de datos y la distribución en múltiples nodos para garantizar que estén siempre disponibles y que no se produzcan interrupciones del sistema en caso de fallos o mantenimiento.
Tipos de Bases de datos no relacionales
Existen varios tipos de bases de datos no relacionales, cada uno de ellos diseñado para manejar diferentes escenarios de uso. A continuación, vamos a mencionar algunos de los más comunes:
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Bases de datos de documentos
Este tipo de bases de datos almacenan y recuperan datos en forma de documentos. Los documentos suelen estar en formatos como JSON (JavaScript Object Notation) o XML (eXtensible Markup Language). A cada documento se puede acceder mediante una clave única y su estructura interna puede variar de uno a otro. Ejemplos populares de bases de datos de documentos son MongoDB, CouchDB y Elasticsearch.
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Bases de datos de clave-valor
En las bases de datos clave-valor los datos se almacenan y recuperan utilizando pares clave-valor. Esto es, cada valor está asociado a una clave única que permite su acceso eficiente. Las bases de datos de clave-valor son muy rápidas y escalables, pero suelen ofrecer funcionalidades limitadas en comparación con otros tipos. Ejemplos conocidos son Redis, Amazon DynamoDB y Apache Cassandra.
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Bases de datos de columnas
Estas bases de datos no relacionales almacenan los datos en columnas en lugar de en filas, lo que permite una alta compresión y una recuperación eficiente de subconjuntos de datos. Son especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren un acceso rápido a conjuntos de datos específicos. Ejemplos notables incluyen Apache HBase, Apache Cassandra y Google Bigtable.
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Bases de datos de gráficos
Por último, las bases de datos de gráficos, que están diseñadas para almacenar y consultar relaciones complejas entre entidades. Utilizan estructuras de datos de grafo, como nodos y bordes, para representar las relaciones y permitir consultas de grafos eficientes. Son adecuadas para casos de uso que implican análisis de redes sociales, recomendaciones o navegación de relaciones complejas. ¿Quieres ejemplos? Neo4j, Amazon Neptune y Apache Giraph.
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