La mayoría de las bases de datos se pueden clasificar como relacionales o no relacionales. Las no relacionales se suelen denominar NoSQL, que significa Not Only SQL. La diferencia entre ambos tipos de bases de datos radica en cómo almacenan la información y qué tipo de aplicaciones pueden tener. 

Las bases de datos no relacionales se usan, entre otras cosas, para Cloud Computing y Big Data. A lo largo de este artículo veremos las características de este tipo de bases de datos y cómo se relacionan con Big Data. 

El análisis de datos se ha asentado como una tecnología muy importante, tanto ahora mismo como de cara al futuro. Quédate con nosotros y descubre todo lo que necesitas saber sobre bases de datos no relacionales y Big Data. 

 

Diferencias entre bases de datos relacionales y no relacionales

Una de las principales diferencias entre bases de datos no relacionales y bases de datos relacionales es que las primeras almacenan los datos de forma no tabular y, por tanto, tienden a ser más flexibles que las bases de datos relacionales. 

Por lo general, una base de datos relacional guarda la información en tablas que contienen piezas y unos tipos de datos específicos. Por ejemplo, una empresa puede guardar la información de sus clientes en una tabla y los detalles de los pedidos de cada uno de ellos en otra distinta. Esto se conoce como conjunto de datos estructurados. 

Este tipo de conjunto de datos tiende a ser muy preciso y organizado y funcionan mejor cuando la información que contienen no cambia demasiado. Este nivel de exactitud suele ser importante para ámbitos como el financiero, por ejemplo. 

Las bases de datos no relacionales funcionan más rápido que las relacionales

Por otra parte, las bases de datos no relacionales almacenan sus datos de forma no tabular y pueden basarse en estructuras de datos como documentos. Un documento puede contener información variada y en distintos formatos, es lo que conocemos como conjuntos de datos no estructurados. 

La capacidad que tienen las bases de datos no relacionales para digerir y organizar la información (en paralelo) de estos conjuntos de datos hace que sean mucho más flexibles que las relacionales. 

En este punto es donde radica la importancia de este tipo de bases de datos de cara a Big Data. Profundizaremos ahora en ello, pero la capacidad de las no relacionales para organizar grandes cantidades de datos complejos y hacerlo en paralelo es fundamental para el análisis de datos en Big Data.  

 

Bases de datos no relacionales y Big Data

En Big Data es necesario poder consultar la información de manera eficiente para entregar resultados con los que poder trabajar. En este sentido, las bases de datos no relacionales son la opción natural para el desarrollo del análisis de datos. 

Se trata de un tipo de almacenamiento que ofrece tanto seguridad como agilidad en el tratamiento de conjuntos de datos no estructurados. Además, son más fáciles de administrar que las relacionales y, a la larga, pueden generar menos costes para las empresas que se decantan por ellas. 

En un contexto en el que la complejidad de los datos es mayor, este tipo de bases de datos dan la flexibilidad necesaria para el trabajo con Big Data. Además, combinadas con tecnologías de Cloud Computing su escalabilidad es toda la que se necesita para el trabajo en Big Data. 

 

¿Cuáles son las ventajas de estas bases de datos en Big Data?

Como ya hemos dicho, en Big Data se suele trabajar con conjuntos de datos no estructurados. La información que se recopila y almacena es variada y proviene de fuentes diversas por lo que la flexibilidad de este tipo de bases de datos es fundamental para el trabajo con Big Data. Además, cuentan con una serie de ventajas específicas: 

Organización de conjuntos de datos no estructurados

Para Big Data, la capacidad de organización de conjuntos de datos no estructurados y el trabajo en paralelo con grandes cantidades de información son fundamentales. 

En este sentido la escala y la velocidad que proporcionan las bases de datos no relacionales son ventajas cruciales para el análisis de datos. 

Expansión de la base de datos

Los datos no son algo estático, se mueven, transforman y cambian bastante a menudo. Cada vez que se recopila información, una base de datos no relacional puede absorber nuevas entradas de datos, aumentando y expandiendo la base de datos existente. 

Además, esto lo hace incluso cuando la información no se ajusta a los tipos de datos de lo ya existente y almacenado en ella. La expansión y la modificación de la información almacenada es una gran ventaja para Big Data. 

Distintas estructuras de datos

Los datos recopilados y almacenados en bases de datos no relacionales toman distintas formas: desde números hasta fotos, vídeos o historiales de mensajes. 

En Big Data se necesita de una gran capacidad para almacenar todos estos formatos, comprender cómo se relacionan y realizar consultas detalladas. Las bases de datos no relacionales son capaces de todo esto independientemente del formato en el que esté la información. 

 

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