Explicación de los tipos de bases de datos

Como estudiante o especialista en informática, puedes estar seguro de que las bases de datos serán un elemento clave de tu vida profesional. Por eso, necesitarás conocer los distintos tipos de bases de datos disponibles: qué hacen, cuándo utilizarlas y en qué se diferencian. Eso es lo que trataremos en este artículo.

Las redes sociales, la banca online, el comercio electrónico, los asistentes de inteligencia artificial e incluso tu teléfono móvil no podrían existir sin una base de datos. Las bases de datos son esenciales para mantener los datos accesibles y seguros en cualquier producto digital moderno.

El volumen de datos creados y consumidos en todo el mundo crece constantemente. Nos encontramos en la era del zettabyte, lo que significa que el total de datos digitales del mundo ha superado el zettabyte, es decir, ¡un billón de gigabytes! Según Statista, el volumen de datos alcanzará los 181 zettabytes en 2025.

La demanda de datos crece, y poco a poco van apareciendo nuevos tipos de bases de datos. En este artículo, explicaré los principales tipos de bases de datos -relacionales, NoSQL, en la nube y vectoriales- y sus características.

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Tipos de bases de datos: La base de datos relacional

Las bases de datos relacionales son las viejas y fiables, ¡la madre de todas las bases de datos! Su origen se remonta a los años 70, cuando un informático de IBM llamado Edgar F. Codd presentó el concepto de "modelo relacional" para la gestión de bases de datos. La revolucionaria idea de Codd consistía en estructurar los datos en tablas vinculadas entre sí (relaciones) que pudieran consultarse y manipularse fácilmente mediante un lenguaje estandarizado. Poco después, este lenguaje pasó a conocerse como SQL(Structured Query Language) y las bases de datos relacionales se convirtieron en la principal tecnología de bases de datos.

Cómo se estructuran las bases de datos relacionales

El componente central de una base de datos relacional es la tabla; cada tabla consta de filas y columnas (algo similar a una hoja de cálculo). Esta estructura tabular permite almacenar, recuperar y gestionar los datos de forma eficaz. También permite establecer relaciones entre tablas almacenando referencias a tablas ajenas en una columna.

Cada tabla representa una entidad específica (por ejemplo, clientes, pedidos o productos). También conocidas como registros, las filas contienen las entradas de datos reales de una tabla. Cada fila representa una única instancia de la entidad descrita por la tabla: por ejemplo, en una tabla de customerscada fila representaría a un único cliente.

Las columnas representan los atributos (detalles) de los datos almacenados en una tabla. Cada columna puede tener un tipo de datos específico (como entero, texto o fecha). En la tabla customerslas columnas pueden contener identificadores de clientes, nombres, correos electrónicos y números de teléfono.

Trabajar con bases de datos relacionales

Es mucho más fácil trabajar directamente con bases de datos relacionales si se conoce SQL. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje estándar utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. Permite a los usuarios comunicarse con las bases de datos y realizar consultas enormes y complejas sobre sus datos. Gracias a SQL, se pueden realizar cinco tipos de operaciones en bases de datos relacionales: consultas, actualizaciones, inserciones, eliminaciones y gestión de tablas.

Las consultas SQL se utilizan para recuperar datos específicos de una o varias tablas. Por ejemplo, una consulta puede encontrar todos los clientes que realizaron una compra en el último mes. A una consulta se le pueden aplicar todo tipo de filtros: filtrar por atributos específicos, establecer límites de tamaño, ordenar la salida, etc.

Luego están las actualizaciones. Las actualizaciones permiten modificar datos existentes, como el nombre o la dirección de un cliente o el estado de un pedido. Las inserciones se utilizan para añadir nuevas filas de datos a una tabla, por ejemplo, añadir un nuevo cliente a la tabla customers.

Los datos que pueden insertarse en una base de datos también pueden borrarse. Los borrados son comandos SQL que eliminan datos de las tablas, por ejemplo, borrando registros obsoletos.

Por último, se pueden realizar operaciones de gestión de tablas para modificar la estructura de la propia base de datos creando, alterando y eliminando tablas, columnas, filas y otros objetos de la base de datos.

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Usos y puntos fuertes de las bases de datos relacionales

Una de las principales características (y puntos fuertes) de las bases de datos relacionales es su capacidad para proporcionar secuencias fiables de operaciones; éstas se denominan transacciones. En realidad, las bases de datos relacionales utilizanpropiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) para ayudar a garantizar la integridad de los datos.

Las bases de datos relacionales son robustas y pueden manejar consultas y transacciones complejas; por eso se han convertido en las bases de datos favoritas de muchos sectores. En finanzas, las bases de datos relacionales son las preferidas para gestionar grandes cantidades de datos transaccionales con gran fiabilidad. En sanidad, las bases de datos relacionales garantizan la coherencia y seguridad de los historiales de los pacientes. En las plataformas de comercio electrónico, gestionan modelos de datos complejos que equilibran inventarios de productos, datos de clientes y procesamiento de pedidos (entre otras áreas de negocio).

Las bases de datos relacionales también son excelentes para proteger y conservar los datos. Su modelo relacional proporciona integridad a los datos gracias a claves primarias, claves externas, restricciones únicas y otras características. De este modo, los datos almacenados siguen siendo precisos y coherentes.

La temprana adopción de las bases de datos relacionales y sus constantes mejoras las convierten en un actor esencial en la gestión de datos y en el mundo de la informática en general. Si quieres saber más sobre ellas, te recomiendo que leas el excelente artículo de Luke Hande ¿Qué es una base de datos SQL?

Tipos de Bases de Datos: Bases de datos NoSQL

Las bases de datosNoSQL -también conocidas como no-SQL, No Sólo SQL o bases de datos no relacionales- aparecieron a principios de la década de 2000 como respuesta a las limitaciones de las bases de datos relacionales tradicionales.

Con el nacimiento de la Web 2.0, toda la industria tecnológica cambió. Aparecieron nuevo hardware, lenguajes de programación y modelos de arquitectura. Empezaron a surgir los servicios en la nube, y el volumen, la velocidad y la variedad de los datos aumentaron exponencialmente. En consecuencia, las bases de datos relacionales tradicionales tuvieron dificultades para satisfacer la flexibilidad y la demanda a gran escala de las aplicaciones modernas. Esto condujo al desarrollo de las bases de datos NoSQL.

Las bases de datos NoSQL manejan datos no estructurados utilizando un esquema flexible; las entradas de la base de datos pueden tener una estructura diferente. Imagina que quieres que los usuarios de tu juego digital guarden información crucial: puntos, niveles, puntos de control, objetos encontrados, etc. El tamaño y el tipo de datos varían en función de cada jugador, por lo que encajan perfectamente en una base de datos NoSQL. Pero existen múltiples tipos de bases de datos NoSQL, como veremos.

Tipos de bases de datos NoSQL

Existen cuatro tipos de bases de datos NoSQL:

Las bases de datos clave-valor son el tipo más simple de base de datos NoSQL. En este tipo de base de datos, los datos se almacenan como una colección de pares clave-valor. Cada clave es única, y su valor relacionado puede ser una cadena, un número, un objeto JSON o incluso un objeto binario. Los almacenes clave-valor son ideales para el almacenamiento en caché, la gestión de sesiones y las preferencias de los usuarios. Las bases de datos clave-valor más famosas son Redis, Amazon DynamoDB y Riak, entre otras.

Las bases de datos de documentos gestionan datos en formatos de documento, principalmente JSON, BSON y XML. En este contexto, un documento es una unidad que contiene datos jerárquicos con estructura y tamaño variables. Las bases de datos de documentos son ideales para aplicaciones que requieren esquemas flexibles, como los sistemas de gestión de contenidos, las plataformas de blogs y las herramientas de análisis en tiempo real. MongoDB, Apache CouchDB y Amazon DocumentDB son bases de datos de documentos muy conocidas.

Las bases de datos de columnas organizan los datos en filas y columnas. Pero a diferencia de las bases de datos relacionales, las columnas se agrupan en familias. Cada familia de columnas puede contener un número ilimitado de columnas, y las filas pueden tener diferentes columnas. Las bases de datos con familias de columnas son adecuadas para aplicaciones analíticas, de series temporales y de almacenamiento de datos en las que las operaciones de lectura y escritura deben ser muy eficientes. Algunos ejemplos de bases de datos de columnas son Apache Cassandra, Apache HBase y ScyllaDB.

Las bases de datos de grafos utilizan estructuras de grafos con nodos, aristas y propiedades para representar y almacenar datos. Son perfectas para aplicaciones con relaciones y redes complejas, como redes sociales, motores de recomendación y sistemas de detección de fraudes. Las bases de datos gráficas más populares son Neo4j, Amazon Neptune y OrientDB.

Casos de uso de bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL son perfectas para aplicaciones en tiempo real que requieren baja latencia y alto rendimiento. Por ejemplo, las plataformas de juegos en línea utilizan bases de datos NoSQL para garantizar un acceso rápido a los datos y actualizaciones para las sesiones de usuario y tablas de clasificación.

Dado que pueden manejar grandes cantidades de datos no estructurados, las bases de datos NoSQL son ideales para el análisis de Big Data. Pueden almacenar y procesar datos de múltiples fuentes (como redes sociales, sensores y registros), lo que permite a las empresas obtener información y tomar decisiones basadas en datos.

Tipos de bases de datos: Bases de datos en la nube

Desde principios de la década de 2000, la computación en nube ha experimentado un crecimiento exponencial. Servicios en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform cubren ahora casi todos los aspectos del desarrollo tecnológico, incluidas las bases de datos. Las bases de datos en la nube, o bases de datos que se ejecutan en plataformas de computación en la nube, se han convertido en esenciales para las empresas que desean migrar sus operaciones a la nube.

Ventajas de las bases de datos en la nube

Las bases de datos en la nube tienen muchas ventajas, y la escalabilidad encabeza la lista. La escalabilidad permite aumentar o reducir los recursos en función de la demanda. Permite gestionar los picos de carga durante un evento concreto (por ejemplo, un evento viral, una campaña de marketing, etc.) sin tiempo de inactividad, al tiempo que se ahorran costes durante las horas de menor uso. Además, muchas bases de datos en nube ofrecen funciones de escalado automático que ajustan los recursos en los momentos de menor actividad (en el caso de las empresas, suele ser por la noche o los fines de semana), evitando así cualquier intervención manual durante las horas de mayor demanda.

Las bases de datos en nube también ofrecen una gran flexibilidad. Las plataformas en nube admiten bases de datos relacionales, NoSQL y vectoriales, entre otras. Además, los servicios en nube permiten desplegar una base de datos determinada en varias configuraciones (región, zona) y admiten copias de seguridad y réplicas.

Las bases de datos en nube también son rentables. Funcionan con un modelo de precios de pago por uso, en el que las empresas sólo pagan por los recursos que utilizan. Esto elimina la necesidad de grandes inversiones iniciales en hardware e infraestructura. El mantenimiento, los parches y las actualizaciones corren a cargo del proveedor de servicios en la nube, lo que reduce la carga operativa y los costes para las empresas.

Por último, una gran ventaja del uso de bases de datos en la nube es la accesibilidad. Los proveedores de servicios en la nube ofrecen centros de datos en todo el mundo, lo que permite a las empresas desplegar bases de datos cerca de sus usuarios para reducir la latencia y mejorar el rendimiento. Se puede acceder a las bases de datos en la nube desde cualquier lugar con conexión a Internet, lo que facilita el trabajo y la colaboración a distancia de los equipos técnicos internacionales.

Tipos de bases de datos: Bases de datos vectoriales

Lasbases de datos vectoriales están diseñadas específicamente para manejar vectores de datos de alta dimensión y tipos de datos complejos (como imágenes o audio) o cualquier tipo de datos que se puedan vectorizar. Las bases de datos vectoriales se utilizan sobre todo en los ámbitos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Bases de datos vectoriales frente a bases de datos tradicionales

A diferencia de las bases de datos tradicionales, las bases de datos vectoriales se utilizan para gestionar y consultar datos basados en vectores. Esto es crucial para tareas impulsadas por la IA como el reconocimiento de imágenes, el Procesamiento del Lenguaje Natural y los sistemas de recomendación.

Las bases de datos vectoriales difieren de las tradicionales en muchos aspectos. La principal es la estructura de los datos. Las bases de datos tradicionales suelen manejar datos estructurados organizados en tablas con filas y columnas; las bases de datos vectoriales están diseñadas para manejar y almacenar datos no estructurados en forma de vectores de alta dimensión. Estos vectores suelen representar incrustaciones de datos, como imágenes o audio generados por modelos de aprendizaje automático.

Otra diferencia significativa es el mecanismo de consulta. Las bases de datos tradicionales utilizan SQL para consultar los datos; las bases de datos vectoriales utilizan algoritmos de búsqueda del vecino más próximo y otras medidas de similitud vectorial para encontrar y recuperar los datos más similares a un vector determinado. Esto es crucial para tareas como la búsqueda semántica y la comparación de similitudes.

Por último, está cómo se optimizan las bases de datos. Las bases de datos tradicionales están optimizadas para las operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete) y el cumplimiento de las normas ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) para garantizar la integridad y fiabilidad de los datos. Las bases de datos vectoriales están optimizadas para realizar búsquedas rápidas y escalables y comparaciones de similitudes en grandes conjuntos de datos de vectores de alta dimensión.

SQL: Una habilidad fundamental en todos los tipos de bases de datos

A pesar de las diferencias entre los distintos tipos de bases de datos, hay algo que permanece constante: ¡la importancia de SQL!

Originalmente desarrollado para bases de datos relacionales, SQL ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta versátil que también es relevante en la consulta y gestión de datos en otros sistemas de bases de datos. Si quieres dedicarte a la gestión o el análisis de datos, necesitas dominar SQL.

Algunas bases de datos NoSQL -como Amazon DynamoDB y Google Cloud Bigtable- ofrecen capacidades de consulta similares a SQL. Estos sistemas permiten a los usuarios realizar operaciones familiares en estructuras de datos NoSQL utilizando SQL. En Amazon DynamoDB, por ejemplo, puede utilizar la API de DynamoDB o PartiQL (un lenguaje de consulta compatible con SQL) para consultar un elemento de una tabla.

Además, algunas bases de datos vectoriales proporcionan extensiones SQL o capacidades de consulta similares a SQL para facilitar la interacción con datos vectoriales. Esto permite a los científicos e ingenieros de datos utilizar comandos SQL conocidos para gestionar y consultar vectores de datos de alta dimensión.

Sea como sea, el uso de SQL está muy extendido. Según la encuesta Stack Overflow Developer Survey 2023, es más probable que los desarrolladores profesionales utilicen SQL que otras tecnologías de bases de datos: de las 10 tecnologías de bases de datos más utilizadas en 2023, 6 son bases de datos relacionales.

Fuente: Stack Overflow Developer Survey 2023

A pesar de la diversidad de tecnologías de bases de datos, SQL sigue siendo una habilidad fundamental para cualquiera que trabaje en la gestión o el análisis de datos. Dominar SQL también abre un amplio abanico de oportunidades profesionales en el mundo de los datos. A medida que las bases de datos sigan desempeñando un papel esencial en la tecnología, SQL seguirá siendo una herramienta vital que permitirá a los expertos realizar operaciones con sus datos.

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