Cuando ejecutas una base de datos en tu propio ordenador o servidor, tienes que hacer un montón de trabajo. Tienes que gestionar las copias de seguridad, instalar actualizaciones de seguridad y asegurarte de que el servidor no se quede sin memoria. Esto se conoce como "alojamiento en servidores propios".

Un servicio de base de datos gestionada te quita de encima todo este trabajo. Pagas a un proveedor de servicios en la nube para que ejecute la base de datos por ti. Se encargan de las tareas más pesadas, como configurar la infraestructura, mantener el software actualizado y asegurarse de que el sistema esté siempre online. De esta forma, puedes centrarte en escribir el código de tu aplicación en lugar de preocuparte por la infraestructura de tu servidor.

Aunque una hoja de cálculo como Hojas de cálculo de Google o Excel es ideal para que la consulten personas, se vuelve lenta y desordenada cuando miles de personas intentan usarla al mismo tiempo. Las bases de datos se crean de forma diferente. Para funcionar, utilizan tres partes principales:

1. Los datos: es la información en sí. Puede tratarse de elementos sencillos, como texto (nombres y correos), números (precios) o elementos complejos, como imágenes e incrustaciones de IA.
2. La consulta: así es como "pides" información a la base de datos. Para ello, se usa un lenguaje como SQL (Structured Query Language) para indicar a la base de datos exactamente lo que se necesita. Por ejemplo, puedes pedir "todos los usuarios que se hayan registrado en la última semana".
3. El sistema de gestión de bases de datos (DBMS): es el software que actúa como gestor. Se encarga de las peticiones, vela por la seguridad de los datos y organiza el almacenamiento de la información. Algunos ejemplos son PostgreSQL, MySQL y MongoDB.

Elegir la base de datos adecuada depende de la forma de tus datos.

Las bases de datos relacionales, también conocidas como bases de datos SQL, representan los datos en tablas estructuradas. Si necesitas asegurarte de que una transacción bancaria se complete o falle por completo, puedes decidir usar una base de datos relacional debido a su estricto cumplimiento de las propiedades ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad).

Las bases de datos NoSQL ofrecen flexibilidad. Almacenan datos como documentos, gráficos o pares clave-valor. Como no requieren un esquema rígido, suelen ser una buena opción para aplicaciones que cambian rápidamente, como las aplicaciones móviles, los feeds de redes sociales o los sistemas de gestión de contenido en tiempo real.

Son las formas más sencillas de bases de datos NoSQL. Almacenan los datos como una clave única emparejada con un valor. Como son rápidas y sencillas, los desarrolladores pueden usarlas para almacenar en caché datos de sesión o preferencias de usuario, entre otras cosas. 

Estos actúan como un diccionario. Tienes una clave (como un nombre de usuario) y un valor (los datos del perfil). Son increíblemente rápidos porque no tienen que buscar en tablas complejas para encontrar lo que quieres.

Las bases de datos de documentos almacenan datos en formatos flexibles, a menudo JSON. Pueden ser útiles cuando la estructura de tus datos cambia con frecuencia, como en un sistema de gestión de contenido en el que las diferentes entradas de blog pueden tener distintos atributos.

Una base de datos vectorial almacena información como vectores matemáticos, lo que permite a los ordenadores comprender mejor el "significado" de los datos en lugar de limitarse a buscar coincidencias exactas de palabras clave. Esta es la tecnología que impulsa la IA generativa moderna y las funciones de búsqueda.

Las bases de datos de gráficos se centran en las relaciones entre los puntos de datos. En lugar de tablas, almacenan los datos como nodos y aristas. Por ejemplo, en una red social, una "persona" es un nodo y la acción "seguir" es una rama. Si estás creando un motor de recomendaciones que se basa en conexiones complejas, una base de datos de grafos puede ayudarte a consultar esos enlaces mucho más rápido que una base de datos relacional estándar.

Las bases de datos de series temporales están especializadas en almacenar puntos de datos indexados por tiempo. Están diseñadas para datos de mayor volumen con marcas de tiempo, como las lecturas de sensores de dispositivos de IoT, los registros de servidores o las actualizaciones del mercado de valores. Estas bases de datos destacan en el "muestreo descendente", que es el proceso de tomar datos antiguos de alta frecuencia y comprimirlos en resúmenes más amplios para ahorrar espacio.

Puedes colocar tu base de datos en varios sitios:

On-premise: ejecutas la base de datos en tu propio hardware físico en tu oficina o centro de datos. Esto te da un control total, pero requiere que te encargues tú mismo de toda la seguridad y el mantenimiento.

Híbrido: es una combinación de on-premise y nube. Por ejemplo, podrías conservar los datos sensibles on-premise por motivos de seguridad y usar la nube para los datos de tus aplicaciones públicas.

Nube: tu base de datos reside en los servidores de un proveedor de servicios en la nube. Esta suele ser la opción más popular porque es fácil de escalar verticalmente si tu aplicación se hace popular de repente. Las bases de datos en la nube pueden ofrecer varias ventajas:

• Elasticidad: puedes aumentar tu almacenamiento o potencia de procesamiento al instante.
• Accesibilidad: tu equipo puede gestionar la base de datos desde cualquier parte del mundo
• Mantenimiento: el proveedor de servicios en la nube gestiona el hardware subyacente, las actualizaciones y los parches de seguridad.

Cuando se migra entre opciones de implementación (por ejemplo, al pasar de una configuración on-premise a un servicio en la nube gestionado, o de un entorno híbrido a una solución totalmente nativa de la nube), el objetivo debe ser cambiar la infraestructura, no solo el formato de los datos. Planifica cuidadosamente la migración de tu base de datos para asegurar la integridad de los datos, minimizar el tiempo de inactividad y gestionar los cambios de conectividad. 

Antes, los desarrolladores solían mantener los datos de aplicaciones estándar y los datos de IA aislados en silos de bases de datos independientes. Esto obligaba a los desarrolladores a mover grandes cantidades de datos de un lado a otro entre su base de datos y un motor de IA independiente, lo que hacía que las aplicaciones fueran más lentas y difíciles de mantener. Hoy en día, la tendencia es la integración. Queremos que nuestras bases de datos entiendan y procesen datos, incluida la información generada por IA, en el mismo lugar.

A grandes rasgos, las bases de datos modernas se están volviendo "inteligentes" al añadir estas funciones de IA básicas:

• Búsqueda vectorial y semántica: las bases de datos almacenan los datos como "vectores" (listas de números que representan el significado). De esta forma, tu aplicación puede encontrar resultados basándose en lo que significan, no solo en las palabras clave que coinciden. Si buscas "canino", puedes encontrar "perro".
• Generación aumentada por recuperación (RAG): tu base de datos proporciona información privada y actualizada a un modelo de IA antes de que responda a una pregunta. De esta forma, la IA ofrece respuestas más precisas y fundamentadas.
• Funciones y búsquedas multimodales: las bases de datos ahora pueden almacenar y relacionar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes y audio. Puedes buscar en estos formatos, por ejemplo, para encontrar descripciones de texto o precios que coincidan con la foto de un producto concreto.
• De lenguaje natural a SQL: esta función traduce preguntas en lenguaje natural, como "Muéstrame todos los clientes de alto valor", al código exacto necesario para obtener esa información.
• Búsqueda híbrida: combina la búsqueda tradicional por palabras clave con la búsqueda semántica. Es muy eficaz porque usa la coincidencia exacta para términos específicos (como el ID de un producto) y, al mismo tiempo, usa vectores para encontrar elementos relacionados en función de la intención.

Al usar una base de datos que admita estas herramientas, puedes buscar el nombre de un usuario, su historial y sus preferencias en una sola consulta, lo que simplifica tu pila tecnológica y ayuda a tu aplicación a ofrecer experiencias más rápidas e inteligentes.

A continuación, te mostramos cómo podrías hacer una búsqueda híbrida en Python, combinando una palabra clave específica y un concepto semántico:

Antes de decantarte por una arquitectura concreta, hazte estas preguntas para determinar qué tipo de base de datos se adapta mejor a las necesidades de tu proyecto.

Aunque tu base de datos funcione bien con tu aplicación actual, la IA presenta nuevas exigencias. Antes de empezar a desarrollar tu próxima función de IA, hazte estas preguntas para ver si tu configuración actual está realmente preparada para la tarea:

• ¿Puede mi base de datos almacenar datos vectoriales de alta dimensión junto con mis datos normales?
• En caso afirmativo: puedes mantener la sencillez de tu arquitectura usando tu base de datos actual para la IA.
• En caso negativo: puede que tengas que añadir una base de datos de vectores o un complemento especializado a tu pila.
• ¿Mi base de datos ofrece una búsqueda de similitud integrada?
• En caso afirmativo: tu sistema puede encontrar rápidamente coincidencias "significativas" sin código adicional.
• En caso negativo: debes crear o gestionar una "capa de búsqueda" independiente para convertir tus datos en algo que la IA pueda entender.
• ¿Mi base de datos es capaz de procesar datos sin moverlos a otro sitio?
• En caso afirmativo: ahorras en costes de transferencia de datos y reduces la latencia de tus respuestas de IA.
• En caso negativo: puede que experimentes cuellos de botella en el rendimiento al tener que mover constantemente datos de un lado a otro para usar un modelo de IA externo.
• ¿Mi base de datos gestiona diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio) en un solo lugar?
• En caso afirmativo: puedes crear aplicaciones de IA complejas y "multimodales" con un lenguaje de consulta unificado.
• En caso negativo: puede que tengas que unir varias bases de datos, lo que dificulta el mantenimiento de tu código.
• ¿Con qué facilidad puede mi base de datos actualizar sus "conocimientos" a medida que llegan nuevos datos?
• En caso afirmativo: tus funciones de IA pueden reflejar los cambios en tiempo real de forma instantánea a medida que se actualizan tus datos.
• En caso negativo: tus respuestas de IA podrían estar desactualizadas o ser imprecisas hasta que vuelvas a indexar manualmente el contenido, lo que lleva mucho tiempo.
• ¿Mi base de datos ofrece controles de acceso y seguridad sólidos para las consultas de IA?
• En caso afirmativo: puedes crear aplicaciones de IA de forma segura que solo muestren a los usuarios la información que tienen permiso para ver.
• En caso negativo: corres el riesgo de que se produzca una "filtración de datos", en la que tu IA podría compartir accidentalmente información restringida con la persona equivocada.