Desarrollado por EF Codd desde IBM en la década de 1970, el modelo de base de datos relacional permite que cualquier tabla se relacione con otra mediante un atributo común. En lugar de usar estructuras jerárquicas para organizar los datos, Codd propuso un cambio a un modelo de datos en el que estos últimos se almacenan, se consultan y se relacionan en tablas sin reorganizar las tablas que los contienen.

Considera la base de datos relacional como una colección de archivos de hojas de cálculo que ayudan a las empresas a organizar, administrar y relacionar datos. En el modelo de base de datos relacional, cada “hoja de cálculo” es una tabla que almacena información, representada como columnas (atributos) y filas (registros o tuplas). 

Los atributos (columnas) especifican un tipo de datos, y cada registro (o fila) contiene el valor de ese tipo de datos específico. Todas las tablas de una base de datos relacional tienen un atributo conocido como clave primaria, que es un identificador único de una fila, y cada fila se puede usar para crear una relación entre tablas diferentes mediante una clave externa (una referencia a una clave primaria de otra tabla existente).

Veamos cómo funciona el modelo de base de datos relacional en la práctica:

Supongamos que tienes una tabla de clientes y una de pedidos.

La tabla Cliente contiene datos sobre el cliente:

• ID de cliente (clave primaria)
• Nombre del cliente
• Dirección de facturación
• Dirección de envío 

En la tabla de clientes, el ID del cliente es una clave primaria que identifica de forma única a ese cliente en la base de datos relacional. Ningún otro cliente tendría el mismo ID de cliente. 

La tabla Pedido contiene información transaccional sobre un pedido:

• ID de pedido (clave primaria)
• ID de cliente (clave externa)
• Fecha del pedido 
• Fecha de envío
• Estado del pedido

Aquí, la clave primaria para identificar un pedido específico es el ID de pedido. Puedes conectar un cliente con un pedido mediante el uso de una clave externa para vincular el ID de cliente de la tabla de clientes. 

Las dos tablas ahora están relacionadas según el ID de cliente compartido, lo que significa que puedes consultar ambas tablas para crear informes formales o usar los datos en otras aplicaciones. Por ejemplo, un administrador de sucursal de venta minorista podría generar un informe sobre todos los clientes que realizaron una compra en una fecha específica o averiguar qué clientes tenían pedidos con una fecha de entrega retrasada en el último mes. 

La explicación anterior debe ser simple. Sin embargo, las bases de datos relacionales también se destacan por mostrar relaciones muy complejas entre los datos, lo que permite hacer referencia a los datos en más tablas, siempre y cuando los datos cumplan con el esquema relacional predefinido de la base de datos. 

Dado que los datos se organizan como relaciones predefinidas, puedes consultarlos de forma declarativa. Una consulta declarativa es una forma de definir lo que deseas extraer del sistema sin expresar cómo debería calcularse el resultado. Esto es fundamental para un sistema relacional, en lugar de otros sistemas.

Ahora que comprendes cómo funcionan las bases de datos relacionales, puedes comenzar a conocer los diversos sistemas de administración de bases de datos relacionales que usa el modelo de base de datos relacional. Un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) es un programa que se usa para crear, actualizar y administrar bases de datos relacionales. Algunos de los RDBMS más conocidos son MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server y Oracle Database. 

Las bases de datos relacionales basadas en la nube, como Cloud SQL, Cloud Spanner y AlloyDB se volvieron cada vez más populares, ya que ofrecen servicios administrados para el mantenimiento de las bases de datos, parches, administración de capacidades, aprovisionamiento y asistencia de infraestructura. 

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La principal diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales (bases de datos NoSQL) es la forma en que se almacenan y organizan los datos. Las bases de datos no relacionales no almacenan datos de manera tabular y basada en reglas. En su lugar, almacenan datos como archivos individuales y no conectados, y se pueden usar para tipos de datos complejos y no estructurados, como documentos o archivos de rich media.

A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL siguen un modelo de datos flexible, por lo que son ideales para almacenar datos que cambian con frecuencia o para aplicaciones que manejan tipos de datos diversos.