¿Cuáles son las diferencias entre los motores de bases de datos? Una visión general para principiantes

Si SQL es un lenguaje estándar, ¿por qué existen bases de datos como MySQL, SQL Server, Oracle y PostgreSQL? ¿Importan sus diferencias? Este artículo explica en qué se diferencian y por qué es útil saberlo, aunque no seas un experto en bases de datos.

Mi marido es probador de software. De vez en cuando utiliza SQL para extraer datos de una base de datos , por ejemplo para comprobar si un usuario con acceso a tres proyectos abiertos ve la lista correcta o para modificar datos con fines de prueba. No es un principiante, pero tampoco un experto.

Hace poco preguntó : "¿Por qué hay tantas bases de datos: MySQL, SQL Server, Oracle, PostgreSQL? ¿No es SQL sólo un lenguaje?" Es una pregunta justa. Mucha gente asume que SQL funciona igual en todas partes, pero las bases de datos tienen diferencias clave que afectan a la forma en que almacenan, recuperan y gestionan los datos.

En este artículo, explicaré estas diferencias desde la perspectiva de una persona ajena a las bases de datos. Aprenderás qué diferencia a estas bases de datos, por qué es importante saber con cuáles has trabajado y por qué los empleadores preguntan por ellas. Si acaba de iniciarse en SQL, consulte el curso SQL para principiantes para sentar unas bases sólidas. Y si te estás preparando para una entrevista de trabajo, puede que te resulten útiles las preguntas de la entrevista SQL para probadores de software.

¿Qué es un DBMS?

MySQL, SQL Server, Oracle y PostgreSQL son todos Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD). Piense en un DBMS como un sistema operativo para bases de datos - ayuda a almacenar, organizar y recuperar datos.

Del mismo modo que puede navegar por Internet, escribir documentos o enviar correos electrónicos tanto en Windows como en Mac, puede ejecutar consultas SQL -como SELECT, INSERT o UPDATE - en distintos DBMS de forma similar.

Sin embargo, la gestión de una base de datos , al igual que la de un sistema operativo , varía . La configuración de seguridad, el ajuste del rendimiento y las herramientas de administración difieren de un DBMS a otro.

Veamos ahora en qué se diferencian estos motores de bases de datos.

Diferencias en los dialectos de SQL

Las principales bases de datos utilizan SQL, pero cada una tiene su propia variante. Los comandos básicos - SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY - funcionan igual en todas partes, pero los detalles pueden variar.

Por ejemplo, ORDER BY se comporta de forma diferente en las distintas bases de datos. En PostgreSQL, MySQL y SQL Server, los valores NULL aparecen primero en orden ascendente, mientras que Oracle los coloca en último lugar. La mayoría de las bases de datos ordenan el texto teniendo en cuenta mayúsculas y minúsculas, lo que significa que "apple" va antes que "APPLE", pero SQL Server ordena por defecto teniendo en cuenta mayúsculas y minúsculas.

Otra diferencia está en las uniones. MySQL no soporta FULL OUTER JOIN, que sí está disponible en PostgreSQL, SQL Server y Oracle.

Incluso la selección de un número limitado de filas varía. SQL Server utiliza la palabra clave TOP, mientras que PostgreSQL y MySQL utilizan LIMIT. Si desea encontrar los cinco productos más caros, deberá escribir consultas diferentes en función de la base de datos.

Estas diferencias adquieren importancia a la hora de escribir algo más que consultas sencillas. Siempre es mejor comprobar la sintaxis de la base de datos con la que se trabaja.

Diferencias en las funciones SQL

Mientras que las funciones comunes como COUNT y AVG funcionan igual en todas las bases de datos, las funciones de uso menos frecuente pueden variar.

Por ejemplo, la concatenación de texto difiere entre bases de datos. El estándar SQL utiliza || para unir valores de texto:

SELECT 'Hello' || ' ' || 'World';

Pero en SQL Server y MySQL, || no funciona. En su lugar, se utiliza la función CONCAT:

SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World');

Las funciones de longitud de cadenas también difieren. MySQL y PostgreSQL utilizan LENGTH, mientras que SQL Server utiliza LEN.

Las mayores diferencias aparecen en las funciones de fecha y hora, donde cada base de datos tiene su propio enfoque. Conocer estas diferencias es importante a la hora de escribir consultas en varios sistemas.

Diferentes herramientas

Cada base de datos tiene sus propias herramientas de gestión y consulta de datos. SQL Server utiliza SQL Server Management Studio (SSMS), MySQL viene con el cliente de línea de comandos mysql, Oracle proporciona sqlplus y Oracle SQL Developer, y PostgreSQL ofrece psql o pgAdmin.

También existen herramientas universales como DBeaver, que permiten conectarse a varias bases de datos. Sin embargo, es necesario saber con qué base de datos se trabaja para poder utilizar las funciones y la sintaxis adecuadas.

Si sólo trabajas con una base de datos, te sentirás cómodo con sus herramientas. Pero si cambias a otra base de datos en un nuevo trabajo, tendrás que aprender a utilizar la nueva interfaz. No es difícil, pero hay que tenerlo en cuenta.

Diferentes tipos de datos y cómo afectan a las consultas

Las bases de datos almacenan números, texto y fechas de forma diferente, lo que puede afectar al funcionamiento de las consultas. Los tipos enteros varían en rango - MySQL y PostgreSQL tienen TINYINT (1 byte) para números muy pequeños, mientras que la opción más pequeña de SQL Server es SMALLINT (2 bytes). Oracle utiliza un enfoque diferente con su tipo NUMBER, que puede almacenar tanto enteros como decimales, ofreciendo flexibilidad pero requiriendo una definición precisa.

El almacenamiento de texto también difiere. MySQL y PostgreSQL utilizan VARCHAR para texto de longitud variable, mientras que NVARCHAR de SQL Server está optimizado para Unicode. VARCHAR2 de Oracle se comporta de forma ligeramente diferente en indexación y almacenamiento.

El manejo de fecha y hora es lo que más varía. PostgreSQL y MySQL ofrecen TIMESTAMP con o sin zonas horarias. SQL Server distingue entre DATETIME, DATETIME2, y SMALLDATETIME, mientras que el tipo DATE de Oracle incluye tanto la fecha como la hora, a diferencia de los sistemas donde DATE representa sólo un día de calendario. Estas diferencias pueden afectar al funcionamiento de los filtros y las comparaciones, que a veces requieren un formato adicional.

Para los escritores de consultas, comprender estas diferencias ayuda a evitar errores. Un filtro DATE puede devolver resultados inesperados si la base de datos trata las fechas de forma diferente, y la ordenación del texto puede depender de si el sistema distingue entre mayúsculas y minúsculas o si utiliza Unicode por defecto. Aunque la sintaxis SQL es similar en todas las bases de datos, la forma en que se almacenan y procesan los datos puede cambiar la forma en que deben escribirse las consultas.

Diferentes aspectos internos

Las bases de datos relacionales funcionan de forma diferente entre bastidores, lo que afecta a la forma en que almacenan, gestionan y protegen los datos. Estas diferencias son más importantes para los administradores y desarrolladores que para quienes escriben las consultas.

Un aspecto clave es cómo se almacenan los datos. Todas las bases de datos organizan la información en tablas, pero la forma en que guardan los datos en el disco y los recuperan puede variar. Algunas bases de datos se centran en la velocidad, mientras que otras dan prioridad a la coherencia o la seguridad de los datos.

Los métodos decopia de seguridad y recuperación también difieren. Todas las bases de datos permiten guardar una copia de los datos, pero las herramientas y procesos para hacerlo varían. En algunas bases de datos, las copias de seguridad son automáticas, mientras que en otras requieren una configuración manual. La restauración de datos perdidos también puede funcionar de forma diferente.

La gestión de usuarios y los permisos determinan quién puede acceder a los datos o modificarlos. Algunas bases de datos ofrecen un control detallado, que permite a los administradores establecer normas sobre una tabla o incluso una sola columna, mientras que otras tienen una configuración de acceso más sencilla.

Los límites de almacenamiento definen la cantidad de datos que puede manejar una base de datos. Algunas bases de datos están optimizadas para aplicaciones pequeñas, mientras que otras están diseñadas para almacenar grandes cantidades de datos para grandes empresas.

El control de concurrencia garantiza que varios usuarios puedan trabajar con la base de datos al mismo tiempo sin causar conflictos. Algunas bases de datos se encargan de ello permitiendo que distintos usuarios vean diferentes versiones de los datos, mientras que otras utilizan bloqueos para evitar conflictos.

El escalado y la replicación ayudan a las bases de datos a gestionar más usuarios o conjuntos de datos más grandes. Algunas bases de datos pueden dividir la carga de trabajo entre varios servidores, mientras que otras copian los datos en distintas ubicaciones para mejorar el rendimiento y la fiabilidad. El equilibrio de carga ayuda a distribuir las peticiones de forma eficaz para que el sistema no se ralentice cuando se utiliza mucho.

Estas diferencias no cambian el funcionamiento de las consultas SQL, pero afectan a la forma de gestionar, proteger y escalar una base de datos para satisfacer las distintas necesidades.

Resumen

Aunque todas las bases de datos relacionales utilizan SQL, difieren en la forma en que almacenan los datos, gestionan las consultas, administran a los usuarios y se escalan. Para los analistas de datos y los probadores de software, estas diferencias rara vez tienen importancia. Pero para los ingenieros de datos, los administradores de bases de datos y los desarrolladores, elegir el motor de base de datos adecuado puede afectar al rendimiento, la seguridad y la administración. Incluso si no gestionas bases de datos, saber con cuáles has trabajado puede ser útil , sobre todo en las entrevistas.

¿Quieres dominar SQL en diferentes motores de bases de datos? El paquete Todo, para siempre Paquete SQL en LearnSQL.es te da acceso de por vida a cursos de SQL que cubren MySQL, PostgreSQL, SQL Server y más. Es la forma perfecta de desarrollar tus habilidades SQL y trabajar con confianza con cualquier base de datos.