Visión general
- Comprenda qué son las bases de datos SQL y NoSQL.
- Repase la diferencia destacada entre las bases de datos SQL y No SQL.
- Esta no es una lista exhaustiva. Siéntase libre de agregar cualquier otra diferencia entre SQL y NoSQL en los comentarios
Introducción
No puede dejar de aprender sobre bases de datos en ciencia de datos. De hecho, necesitamos familiarizarnos bastante con cómo manejar bases de datos, cómo ejecutar consultas rápidamente, etc. como profesionales de la ciencia de datos. ¡No hay forma de evitarlo!
Hay dos cosas que debe saber: aprenda todo lo que pueda sobre la administración de bases de datos y luego descubra cómo hacerlo de manera eficiente. Créame, recorrerá un largo camino en el dominio de la ciencia de datos.
Como ingeniero de datos, está obligado a trabajar con todo tipo de bases de datos, especialmente SQL y NoSQL. Sin embargo, la mayoría de nosotros ya tenemos una experiencia considerable con bases de datos SQL. Donde fallamos es cuando tenemos que hacer la transición a bases de datos NoSQL, y puede ser un poco intimidante al principio, para ser honesto, el comienzo siempre es el más difícil.
Entonces, para aplanar el obstáculo para usted, hablaremos sobre algunas diferencias clave entre estos dos tipos de bases de datos en este artículo. Esto le dará una descripción general de los dos y le facilitará comenzar su viaje. ¡Vamos a empezar!
Tabla de contenido
- ¿Qué son las bases de datos SQL?
- ¿Qué son las bases de datos NoSQL?
- Diferencia entre bases de datos SQL y NoSQL
- Diseño de esquemas
- Estructura de datos
- Velocidad
- Escalada
- Uso
- Dirección principal, guía principal
¿Qué son las bases de datos SQL?
SQL es un lenguaje de consulta estándar que ayuda a consultar bases de datos relacionales. Por lo tanto, estas bases de datos también se denominan a menudo bases de datos SQL.
La principal ventaja de las bases de datos sobre los sistemas de almacenamiento de archivos normales es que reduce la redundancia de datos en gran medida, facilita el intercambio de datos entre varios usuarios y garantiza la seguridad de los datos que pueden ser de inmensa importancia para una organización.
Cada base de datos contiene varias tablas, que contienen datos en forma de filas y columnas. Y cada tabla está relacionada con otras tablas dentro de la base de datos.
¿Qué son las bases de datos NoSQL?
NoSQL o Not only SQL aparecieron en escena a finales de la década de 2000. Se trata de bases de datos flexibles, escalables, rentables y sin esquema.
Nacieron de la necesidad de manejar grandes cantidades de datos que generamos en el mundo actual, que vienen en diferentes variedades y se generan a un ritmo acelerado.
En comparación con las bases de datos SQL, son de varios tipos: basadas en documentos, basadas en valores clave, basadas en columnas amplias, basadas en gráficos. Cada uno tiene sus pros y sus contras.
Ahora profundicemos y veamos algunas de las diferencias clave entre las bases de datos SQL y NoSQL.
Diferencia entre bases de datos SQL y NoSQL
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Diseño de esquemas
Bases de datos SQL están bases de datos relacionales que almacenan datos en varias tablas relacionadas. Estas tablas son relaciones. Cada relación está organizada en filas y columnas. Cada fila es un tupla y tiene un registro, y cada columna es un atributo por lo que cada registro suele tener un valor. Las tablas de la base de datos se relacionan mediante las claves SQL.
Las columnas de la tabla contienen cierto tipo de datos. Si un registro contiene datos con cualquier otro tipo de datos, la base de datos arrojará un error. Además, un registro debe contener el mismo número de valores que el número de columnas de la tabla o debe proporcionar un valor NULL explícitamente. Los ejemplos más populares de bases de datos SQL son MySQL, PostgreSQL y Oracle.
Hay 4 tipos de bases de datos NoSQL: basadas en documentos, basadas en valores clave, basadas en columnas amplias y basadas en gráficos.
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Bases de datos basadas en documentos
Estas bases de datos almacenan datos en documentos similares a JSON. Cada documento tiene un formato de clave-valor, lo que significa que los datos están semiestructurados. Incluso si falta un valor dentro de un documento para una clave, la base de datos no arrojará un error. Un ejemplo popular es MongoDB.
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Bases de datos de valores-clave
Estas bases de datos almacenan datos en formato clave-valor. Tanto las claves como los valores pueden ser cualquier cosa, desde cadenas hasta valores complejos. Las claves se almacenan en estructuras de índices eficientes y pueden localizar los valores de forma rápida y única. Esto los hace ideales para aplicaciones que requieren una rápida recuperación de datos. Amazon DynamoDB es un ejemplo de estas bases de datos.
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Bases de datos amplias basadas en columnas
Esta base de datos almacena los datos en registros similares a cualquier base de datos relacional, pero tiene la capacidad de almacenar una gran cantidad de columnas dinámicas. Es decir, el número de valores de columna para filas puede variar en dichas bases de datos. Agrupa las columnas lógicamente en familias de columnas. Casandra es un ejemplo popular.
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Bases de datos basadas en gráficos
Usan nodos para almacenar entidades de datos como lugares, productos, etc. y bordes para almacenar la relación entre ellos. No hay límite para el número y el tipo de relaciones que puede tener un nodo. Neo4j es un ejemplo de estas bases de datos.
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Estructura de datos
Determinar la estructura o el esquema de la base de datos antes de agregar cualquier dato es un requisito previo para las bases de datos SQL. Esto significa que este tipo de base de datos solo puede almacenar datos estructurados. Esto hace que sea muy inflexible para manejar datos del mundo real que se transmiten a un ritmo feroz. Actualizar el esquema aquí requeriría mucho tiempo y esfuerzo y necesitaría actualizar muchas relaciones.
Bases de datos NoSQL por otro lado, no tienen una estructura fija. Pueden manejar cualquier tipo de datos: estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto significa que incluso si los datos entrantes tienen un número diferente de atributos, la base de datos podrá manejarlos sin ningún error. Esto hace que las bases de datos NoSQL sean muy populares porque podemos cambiar fácilmente el esquema sin mucha interrupción.
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Velocidad
No existe una diferencia real entre los dos cuando se trata de velocidad. Ambos funcionarán igualmente bien en la mayoría de los escenarios. Sin embargo, puede notar algunas diferencias cuando se trata de manejar consultas complejas y grandes conjuntos de datos.
Bases de datos SQL requieren que el almacenamiento de los datos esté en forma normalizada para evitar la redundancia de datos. Aunque esto reduce la cantidad de almacenamiento requerido por la base de datos y asegura una fácil actualización de los registros, puede tener algún efecto en la consulta de la base de datos. Por ejemplo, realizar consultas complejas como uniones en una base de datos que contiene varias tablas puede resultar bastante agotador, especialmente cuando el tamaño de los datos se vuelve bastante significativo. Las bases de datos NoSQL superan esta desventaja.
Bases de datos NoSQL no importa si hay una duplicación de datos porque el almacenamiento no es un problema con las bases de datos NoSQL. Los datos en las bases de datos NoSQL generalmente se almacenan de una manera optimizada para consultas. Esto significa que puede almacenar datos de la misma manera que los necesitaría después de realizar una consulta. Esto descarta todo el problema de las uniones y hace que la tarea de consultar sea mucho más rápida.
Por ejemplo, las bases de datos SQL requieren que mantenga dos tablas separadas para la información de los empleados y la información del departamento, vinculándolas con una clave externa, tal vez la identificación del departamento.
Sin embargo, en el caso de las bases de datos NoSQL, como MongoDB, puede almacenar la información completa sobre el empleado, incluida la información del departamento, dentro del mismo documento, aunque puede realizar algunos anidamientos de valores si lo desea.
Nota: aún puede realizar uniones en bases de datos NoSQL.
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Escalada
Las bases de datos SQL se ejecutan en máquinas tradicionales. Esto significa que se ejecutan en un solo servidor. Ahora, si excede la capacidad actual de su servidor, tendría que usar una CPU más potente, agregar más RAM, apilar el almacenamiento, etc. Esto es escala vertical. Esto puede resultar bastante caro, especialmente si tienes que lidiar con Big Data (del orden de TB, GB, PB, etc.)
Por otro lado, las bases de datos NoSQL ofrecen escala horizontal. Esto significa que si se queda sin capacidad, simplemente puede agregar una máquina al clúster (un grupo de máquinas trabajando juntas). Estas máquinas suelen ser mucho más baratas y se las conoce como hardware básico. Esta capacidad de las bases de datos NoSQL tiene otra ventaja importante además de la construcción de capacidad más barata que es la distribución de datos.
Las bases de datos NoSQL generalmente se ejecutan en varias máquinas interconectadas, lo que se conoce como clúster. Los datos se distribuyen entre las máquinas dentro del clúster. Cada máquina almacenará una parte de los datos.
Ahora debes preguntarte cómo es esto beneficioso.
Bueno, distribuir datos nos ofrece la capacidad de replicar datos y oferta Tolerancia a fallos. Es decir, una parte de los datos se puede replicar y almacenar en varias máquinas.
Si una máquina falla, los datos que contiene estarán presentes en alguna otra máquina en el clúster y se pueden usar sin el conocimiento del usuario, ofreciendo así tolerancia a fallas. Obviamente, esto no es posible con las bases de datos SQL porque el almacenamiento de todos los datos está en la misma máquina.
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Dirección principal, guía principal
Un gran beneficio de Bases de datos SQL es su habilidad para manejar procesamiento transaccional. Estos procesos modifican el contenido de una base de datos. Las propiedades ACID de las bases de datos SQL gobiernan:
- Atomicidad – Las transacciones se realizan de una en una o no ocurren en absoluto.
- Consistencia – Esto asegura que la base de datos no quede en la mitad de un estado completo. Si se produce un error, se asegura de que se produzcan los cambios de reversión.
- Aislamiento – Las transacciones ocurren de forma independiente. Ninguna transacción tiene acceso a ninguna otra transacción.
- Durabilidad – Los cambios realizados en la base de datos a través de transacciones al finalizar se comprometen en la base de datos y las actualizaciones no se pierden.
Bases de datos NoSQL por otro lado, no proporcionan propiedades ACID por completo. En cambio, el teorema CAP los gobierna:
- Consistencia – Esto significa que el usuario deberían poder ver los mismos datos sin importar a qué nodo / máquina se conecten en el sistema / clúster. Entonces, si un dato se ha escrito en un nodo, debe replicarse en todas sus réplicas.
- Disponibilidad – Esto significa que cada solicitud del usuario debe obtener una respuesta del sistema. Ya sea que el usuario quiera leer o escribir, el usuario debe obtener una respuesta incluso si la operación no tuvo éxito.
- Tolerancia de partición – La partición ocurre cuando un nodo no puede recibir ningún mensaje de otro nodo en el sistema. Pudo haber sido debido a una falla de la red, falla del servidor o cualquier otra razón. Por lo tanto, la tolerancia de partición asegurará que el sistema aún pueda funcionar incluso si hay una partición en el sistema.
Sin embargo, las bases de datos NoSQL tienen que hacer un intercambio entre consistencia y disponibilidad cuando ocurre una partición. Esto se debe a que, en un sistema del mundo real, es probable que la partición se produzca debido a una falla de la red o alguna otra razón. Por lo tanto, cuando ocurre una partición, una base de datos NoSQL tiene que renunciar a la consistencia o la disponibilidad. Por eso, una base de datos distribuida NoSQL se caracteriza como CP o AP.
Nota: las bases de datos NoSQL no son tan rígidas cuando se trata de CAP. La mayoría ofrece opciones para equilibrar la coherencia y la disponibilidad. Por lo tanto, la elección no siempre es tan en blanco y negro.
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Uso
La propiedad ACID hace que las bases de datos SQL sean de enorme importancia en los campos donde las transacciones son extremadamente importantes. La banca es un ejemplo en el que las transacciones de dinero deben manejarse correctamente, especialmente en el caso de una transferencia fallida, cuya falla puede costar una fortuna.
Además, si sus datos estarán estructurados y no cambiarán, no hay razón para usar bases de datos NoSQL. ¡Siempre puede aprovechar las capacidades de sus bases de datos SQL y, por supuesto, su conocimiento estelar de SQL!
Sin embargo, si está buscando trabajar con un gran volumen de datos sin una estructura establecida, las bases de datos NoSQL son la mejor opción. Pero incluso las bases de datos NoSQL pueden tener un caso de uso de amplio alcance dependiendo de la estructura inherente y su preferencia de las propiedades del teorema CAP.
Mientras que, por un lado, ElasticSearch almacena datos de registro, Cassandra, por otro lado, es utilizado por muchos sitios web de redes sociales. Sin embargo, ¡todo esto al final del día está ayudando a manejar el volumen, la velocidad y la variedad de Big Data!
Notas finales
En este artículo, discutimos las principales diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL. Esta de ninguna manera es una lista exhaustiva de diferencias entre las dos bases de datos. Pero con suerte, ¡tienes una buena descripción de los dos!
De cara al futuro, te recomiendo que pruebes el Curso de SQL para ciencia de datos y los siguientes artículos sobre SQL y NoSQL:
