¿Qué es una base de datos NoSQL?

El término NoSQL, acrónimo de “no solo SQL”, se refiere a las bases de datos no relacionales que almacenan datos en un formato no tabular, en lugar de hacerlo en tablas relacionales basadas en reglas, como lo hacen las bases de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL usan un modelo de esquema flexible que admite una amplia variedad de datos no estructurados, como documentos, pares clave-valor, columnas amplias y gráficos.

Las organizaciones eligen bases de datos NoSQL por su flexibilidad, alto rendimiento, escalabilidad horizontal y facilidad de desarrollo.

Descubre cómo las bases de datos NoSQL de Google Cloud Bigtable, Memorystore y Firestore pueden ayudarte a mejorar tus aplicaciones y proporcionar experiencias excelentes para los clientes sin preocuparte por la escalabilidad, la confiabilidad ni los cambios frecuentes en los datos.

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Cinco tipos de bases de datos NoSQL

Existen cinco tipos principales de bases de datos NoSQL:

Bases de datos de documentos

Las bases de datos de documentos, también llamadas bases de datos orientadas a documentos o almacén de documentos, se usan para almacenar y consultar datos semiestructurados. Los datos se almacenan en un documento similar a JSON, parecido a los objetos de datos que los desarrolladores usan en el código de la aplicación, lo que facilita la creación y actualización de aplicaciones sin hacer referencia a un esquema principal. Las bases de datos de documentos son las más usadas para plataformas de blogs, comercio electrónico, analítica en tiempo real y sistemas de administración de contenido.

Bases de datos de pares clave-valor

Las bases de datos de pares clave-valor, también conocidas como almacenes de clave-valor, son el tipo más simple de bases de datos NoSQL. Los datos se almacenan en una estructura de “par clave-valor”, en la que una clave única se empareja con un valor como una cadena, un número, un booleano u objetos complejos. Puedes usar la clave para almacenar o recuperar su valor asociado. Los almacenes clave-valor se usan con mayor frecuencia para las preferencias del usuario, los carritos de compras y los perfiles de usuario en aplicaciones web.

Bases de datos orientadas a columnas

Las bases de datos orientadas a columnas o almacenes de columnas anchas almacenan y leen datos en filas y se organizan como un conjunto de columnas. Si bien es similar al formato tabular de bases de datos relacionales, los nombres de las columnas y el formato en los almacenes de columnas anchas pueden variar entre filas de una misma tabla. Son óptimas para casos de uso de análisis, en los que es posible que debas consultar columnas específicas en una base de datos y agregar el valor de una columna determinada con rapidez. Los almacenes de columna ancha se usan con mayor frecuencia para catálogos, detección de fraude y motores de recomendaciones.

Bases de datos de grafos

Las bases de datos de gráficos organizan los datos como nodos en un gráfico, con un enfoque en las relaciones entre los elementos de datos. Las conexiones entre nodos (bordes) se almacenan como elementos de primera clase, lo que permite representaciones más detalladas de las relaciones de datos y ofrece almacenamiento y navegación más simplificados. Las bases de datos de gráficos se usan con mayor frecuencia en sistemas que mapean relaciones, incluidas las plataformas de redes sociales, los sistemas de reserva, los sistemas de detección de fraudes y las aplicaciones logísticas.

Bases de datos en memoria

Las bases de datos en memoria almacenan datos en memoria a fin de proporcionar latencia ultrabaja para las aplicaciones en tiempo real. Redis y Valkey son ejemplos de bases de datos NoSQL en la memoria. Las bases de datos en memoria se usan con mayor frecuencia para el almacenamiento en caché, la mensajería, la transmisión y el análisis en tiempo real.

¿Cómo funciona NoSQL?

Las funciones de NoSQL son únicas de la base de datos que eliges. Sin embargo, por lo general, comparten varias cualidades similares de alto nivel:

Siguen esquemas flexibles que no requieren que determines ni declares un esquema fijo para tus datos, por lo que son ideales para datos semiestructurados y no estructurados.
Escalan de forma horizontal, con distribuciones de rango o hash, en lugar de tener que depender del escalamiento vertical para agregar capacidad.
Están optimizados para modelos de datos y patrones de carga de trabajo específicos, como pares clave-valor, columnas amplias o en la memoria.
Suelen mostrar coherencia en algún punto posterior (por ejemplo, modelo de coherencia eventual) en lugar de seguir las propiedades ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad) más estrictas de las bases de datos relacionales y SQL.
Por lo general, no admiten transacciones entre fragmentos ni modos de aislamiento flexibles

Estas funciones hacen que las bases de datos no relacionales sean ideales para las aplicaciones que requieren gran escala, confiabilidad, alta disponibilidad y cambios de datos frecuentes.

Ventajas de NoSQL

Modelo de datos y esquema flexibles

Las bases de datos NoSQL almacenan muchos tipos diferentes de datos y ofrecen esquemas flexibles, ideales para datos semiestructurados y no estructurados. Puedes adaptarlos fácilmente a nuevos tipos de datos y desarrollar el esquema para que cumpla con los requisitos cambiantes de los datos.

Desarrollo ágil

La flexibilidad de NoSQL complementa el desarrollo ágil de apps. Una base de datos NoSQL puede almacenar muchos tipos de datos en su formato nativo y permite que el modelo de datos se defina y adapte a medida que lo usas, de modo que los desarrolladores puedan comenzar a trabajar con rapidez, dedicar menos tiempo a la transformación de datos e iterar rápidamente.

Escalabilidad

A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL facilitan el aumento de la capacidad a medida que los datos y el tráfico crecen; en la mayoría de los casos, sin tiempo de inactividad. Las bases de datos basadas en la nube son aún más fáciles de escalar según la demanda, y ofrecen funciones de ajuste de escala automático y modelos de precios flexibles.

Almacenamiento de datos masivo

NoSQL está diseñado para administrar conjuntos de datos grandes y complejos, lo que permite a las organizaciones adoptarlos para casos de uso de macrodatos, analítica en tiempo real y de IoT.

Alta disponibilidad

Las arquitecturas de datos NoSQL se distribuyen por diseño y no tienen un punto único de fallo. También proporcionan una replicación sencilla, lo que los hace más resistentes a las interrupciones no planificadas.

Consultas más rápidas

A diferencia de las bases de datos relacionales, que se normalizan para reducir la duplicación de datos, NoSQL está optimizado para realizar consultas rápidas. Por lo general, NoSQL no requiere uniones complejas, lo que significa que las consultas de bases de datos muestran resultados más rápido.

Desventajas de NoSQL

Si bien las bases de datos NoSQL han ganado una gran popularidad en los últimos años, existen algunas desventajas de usarlas en bases de datos relacionales. Aún son relativamente nuevas y pueden carecer de la madurez de las bases de datos relacionales. En general, el NoSQL viene con menos experiencia para los desarrolladores, menos herramientas y productos disponibles y menos asistencia si surgen problemas sin documentar.

Además, NoSQL no tiene lingua franca como SQL: cada base de datos puede tener su propio lenguaje para consultar y administrar datos. Estos lenguajes suelen ser similares, pero no totalmente compatibles con el estándar SQL.

En muchos casos, las bases de datos NoSQL no cuentan con las protecciones de integridad de los datos y un alto nivel de coherencia de datos que son estándar en las bases de datos SQL. Sin embargo, algunos, como Firestore y MongoDB, sí admiten transacciones ACID.

Por lo general, las bases de datos NoSQL no son una buena opción para las aplicaciones que ejecutan consultas y uniones complejas. Administrar índices y consultas en varios nodos sería lento y es posible que no muestren resultados coherentes.

Sin embargo, los modelos de coherencia eventual son suficientes para la mayoría de los casos de uso de NoSQL, en los que un pequeño retraso de milisegundos no importa. Para muchas aplicaciones, la alta disponibilidad y la velocidad superan con creces la necesidad de una coherencia global sólida.

SQL frente a NoSQL: casos de uso y ejemplos

Entonces, ¿por qué las organizaciones usan bases de datos NoSQL no relacionales para algunas aplicaciones, pero siguen usando bases de datos relacionales de SQL para otras? Elegir la base de datos adecuada a menudo depende de tu caso de uso. Aquí te mostramos cuándo usar SQL o NoSQL

Las bases de datos SQL se destacan en la administración de datos relacionales y estructurados, además de consultas complejas. Las bases de datos SQL son compatibles con ACID, por lo que son adecuadas para la información transaccional.

Casos de uso de SQL:

Transacciones financieras
Análisis de datos de atención médica
Información del cliente y de las transacciones

Las bases de datos NoSQL se destacan en los casos de uso que requieren una gran cantidad de usuarios distribuidos en todo el mundo a fin de ofrecer experiencias altamente personalizadas. Estas aplicaciones interactivas se entregan mejor con la agilidad de las bases de datos NoSQL.

Las bases de datos NoSQL priorizan la alta disponibilidad, ofrecen un rendimiento coherente, escalan horizontalmente rápido sin tiempo de inactividad y pueden controlar grandes volúmenes de distintos tipos de datos.

Estas funciones de las bases de datos NoSQL hacen que las bases de datos no relacionales sean ideales para las aplicaciones que requieren gran escala, confiabilidad y alta disponibilidad.

Entre los usos más comunes de NoSQL, se incluyen los siguientes:

Aplicaciones web, de IoT y para dispositivos móviles
Aplicaciones web en tiempo real
Personalización, recomendaciones y experiencias en tiempo real para los clientes
Administración de inventarios y catálogos
Detección de fraudes y autenticación de identidad
Tecnología de anuncios