Al desarrollar un nuevo proyecto de software, lo más importante es elegir las herramientas adecuadas, y una de las herramientas más importantes es el motor de la base de datos.
A continuación, exploraremos los pros y los contras de los motores de base de datos SQL frente a NoSQL, ayudándole a tomar una decisión informada que sea mejor para su proyecto. Aunque es similar al debate de PC contra Mac, este artículo se esforzará por ser lo más objetivo y no sesgado posible.
Sin entrar en las diferencias entre motores específicos, las bases de datos SQL relacionales siguen siendo los motores de base de datos más utilizados en todo el mundo. Desarrollado a lo largo de la década de 1970, SQL se lanzó por primera vez como lenguaje en 1979 y todavía hoy sigue siendo el lenguaje dominante para la comunicación con bases de datos relacionales.
Dado que SQL es el estándar industrial de facto, los desarrolladores que están bien versados en él pueden realizar una transición fácil entre trabajar con diferentes motores de base de datos.
Las bases de datos relacionales requieren un esquema predefinido que consta de tablas y columnas, y cada registro es una fila dentro de una tabla. Aunque los esquemas se pueden modificar fácilmente en cualquier momento, esto requiere una planificación previa para garantizar que todos los datos necesarios se ajusten correctamente a la base de datos. Las columnas pueden ser uno de una multitud de varios tipos de datos, incluidas cadenas, números enteros, flotantes, elementos de texto grandes, blobs binarios, etc.
El diseño estructurado de las bases de datos relacionales le permite crear fácilmente relaciones padre-hijo entre tablas.
Por ejemplo, la columna "id" dentro de la tabla "usuarios" está vinculada al "ID de usuario" de la tabla "notas". Con la compatibilidad con la conexión en cascada, cuando se elimina o actualiza una fila principal, todas las filas secundarias también se verán afectadas. Esto ayuda no solo a garantizar siempre la integridad estructural, sino que también permite un rendimiento y una velocidad óptimos al realizar consultas en varias tablas.
Sin embargo, diseñar y administrar correctamente un esquema de base de datos grande puede ser una tarea en sí misma, y muchos desarrolladores han optado por no hacerlo. Con grandes bases de datos, modificar el esquema también puede llevar mucho tiempo y requerir una preparación adecuada.
Por otro lado, el diseño estructurado puede prestarse a un camino más fácil para otros desarrolladores que trabajan con el software, ya que pueden ver claramente cómo está estructurada la base de datos.
Con MongoDB liderando el paquete por un margen saludable, las bases de datos NoSQL han ganado una gran popularidad en los últimos años. Esto se atribuye principalmente a su estructura sin esquema, lo que significa que no hay un esquema de base de datos predefinido, y a su uso de objetos JSON para registros que brindan familiaridad a los desarrolladores.
En lugar de tablas y filas, las bases de datos NoSQL utilizan colecciones y documentos. No es necesario predefinir el esquema de la base de datos, sino que todo se crea automáticamente sobre la marcha. Por ejemplo, si intenta insertar un documento en una colección inexistente, en lugar de arrojar un error, la colección se creará automáticamente sobre la marcha.
Los documentos son objetos JSON , que proporcionan una gran familiaridad, ya que los desarrolladores ya utilizan JSON a diario. Dado que los documentos no tienen una estructura definida, todos y cada uno de los datos pueden almacenarse en ellos y pueden diferir entre los documentos.
Esto proporciona una gran flexibilidad, ya que no solo se ahorra tiempo al no crear y administrar un esquema de base de datos, sino que puede agregar datos arbitrarios en cualquier documento individual sin que se produzca un error debido a las limitaciones de la base de datos.
Aunque NoSQL proporciona una gran flexibilidad y familiaridad, la única desventaja es su falta de soporte para restricciones que causan menos integridad estructural que sus contrapartes SQL. Sin un soporte sólido para las relaciones entre colecciones o en cascada, puede generar problemas como que los registros secundarios huérfanos queden en la base de datos después de que se haya eliminado su registro principal y una optimización reducida para el manejo de registros relacionados en múltiples conjuntos de datos.
El diseño sin estructura también puede provocar errores adicionales no detectados dentro del software. Por ejemplo, si un desarrollador comete un error tipográfico y pone "amont" en el código en lugar de "amount", una base de datos NoSQL lo aceptará sin arrojar un error o advertencia.
Como es habitual cuando se trata de desarrollo de software, la respuesta es, depende.
Por ejemplo, si necesita almacenar más datos no estructurados, como registros de seguros, finanzas educativas o genealogía, NoSQL sería una excelente opción, ya que su estructura sin esquema le permite insertar datos arbitrarios adicionales en documentos.
Sin embargo, si necesita registros más grandes que abarquen varias tablas con prioridad en la integridad estructural y el rendimiento de las consultas, entonces SQL es probablemente una mejor opción.
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