En los últimos años, la cantidad de información de las empresas ha aumentado exponencialmente. Esto ha hecho que el análisis de datos requiera cada vez de una mayor especialización y, al mismo tiempo, esto hace necesario que se avance en cuanto a herramientas y tecnologías. En este contexto nacen campos como el Big Data o Data Science, que necesitan de otras formas de organizar la información. Por eso, es interesante que, si te interesa desarrollarte como profesional en alguno de estos campos hagas una comparativa NoSQL vs SQL.

En este artículo vamos a ver estos dos tipos de acceso a bases de datos y haremos una comparativa entre sus principales características y aplicaciones. De esta manera, tendrás una idea general de cómo se trabaja en estos momentos en distintos ámbitos del análisis de datos. Eso sí, si quieres se analista vas a tener que llegar un poco más lejos, por eso también es importante que conozcas algunas opciones formativas, ya sean máster o curso de Big Data, o alguna de sus especializaciones.

Introducción a las bases de datos: SQL vs. NoSQL

Antes de hacer la comparativa SQL vs. NoSQL, hay que definir qué significa cada una de ellas. Cuando hablamos de SQL, hacemos referencia a un lenguaje de consulta de bases de datos relacionales, es decir, sistemas de organización de datos que se basan en unas reglas predefinidas. Al contrario, NoSQL hace referencia a bases de datos no relacionales, que son aquellas que emplean un modelo más flexible y permiten el uso de datos no estructurados, es decir, facilitan la acumulación de distintos tipos y formatos de información.

En general, para el trabajo en análisis para Big Data, se suelen usar bases de datos NoSQL, es decir, no relacionales. Esto se debe a que la cantidad de información que se maneja hoy es enorme y el uso de sistemas de bases distribuidas que admiten datos es mucho más eficiente y barato a largo plazo.

Los sistemas NoSQL ofrecen una marco más dinámico, flexible y escalable que hace que sean la elección preferente de muchas empresas 

Por otra parte, tenemos SQL, que es un lenguaje estandarizado para interactuar con bases de datos relacionales. Estas estructuran los datos en tablas con filas y columnas mediante un esquema fijo y diseñado con anterioridad. Este sistema permite garantizar la integridad de los datos en todo momento y realizar consultas complejas que facilitan el análisis y manipulación de los datos.

Características principales de las bases de datos SQL

Como decimos SQL es un sistema para la gestión y consulta de bases de datos relacionales que están basadas en la estructuración de sus datos en tablas. Estas son las principales características que presenta este sistema:

Esquema fijo. Las bases de datos SQL necesitan que exista un esquema que defina la estructura de los datos antes de que estos se añadan a la base de datos. Esto hace que sea necesario especificar el tipo de datos y las relaciones que existen entre ellos.

Integridad de datos. Las bases de datos SQL garantizan la integridad de los datos utilizando diversos métodos de validación. Esto asegura que los datos sean precisos y consistentes.

Transacciones ACID. SQL da soporte para transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Esto significa que las operaciones que se hagan en la base de datos van a ser completas, consistentes y duraderas.

Lenguaje de consulta. SQL se usa indistintamente para hablar de las bases de datos relacionales y para hacer referencia al lenguaje de consulta. Este es un sistema potente que permite realizar consultas complejas para recuperar, manipular y analizar datos.

Normalización de datos. En este tipo de bases de datos se usan técnicas de normalización para organizar los datos en tablas y minimizar la redundancia y la duplicación de información.

Soporte para índices. SQL permite crear índices en las tablas para mejorar el rendimiento de las consultas, especialmente en tablas grandes. Gracias a esto se pueden acelerar las búsquedas y recuperar datos de manera rápida.

Escalabilidad vertical. Tradicionalmente, las bases de datos SQL escalan verticalmente, es decir, lo hacen en un mismo sistema, añadiendo más recursos, como más CPU, RAM o memoria en disco. No obstante, también existen algunas opciones para escalar a sistemas distribuidos como en NoSQL.

Explorando las ventajas de las bases de datos NoSQL

Algunas de las ventajas de NoSQL respecto a SQL seguro que las puedes ir intuyendo por lo que hemos ido mencionando de ambos sistemas. Estas vienen dadas por las principales características que tienen los sistemas NoSQL, que las hacen más adecuadas en aplicaciones modernas que requieren escalabilidad, flexibilidad y un mayor rendimiento. Aunque no son la solución óptima para todos los casos de uso, si tienen una serie de ventajas y características que tienes que conocer:

• Escalabilidad horizontal. Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar horizontalmente y distribuyen la carga de trabajo mediante múltiples servidores. Esto facilita la administración de grandes volúmenes de datos y el manejo de cargas de trabajo distribuidas sin que esto afecte al rendimiento.
• Esquema flexible. Al contrario de lo que sucede en SQL, en NoSQL se usan esquemas de diseño flexibles. Esto permite que los datos pueden ser almacenados sin una estructura fija, lo que facilita que se pueda adaptar a cambios de manera más ágil.
• Alto rendimiento. Las bases de datos NoSQL están optimizadas para el rendimiento y pueden manejar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo distribuidas de manera eficiente.
• Modelos de datos variados. Una de las características y ventajas fundamentales de NoSQL es que admite todo tipo de datos, desde texto plano hasta imágenes o vídeos. Esto facilita que los desarrolladores puedan optimizar el rendimiento en función de las necesidades específicas de los datos.
• Facilidad de administración. En general, las bases de datos NoSQL son más fáciles de administrar que las bases de datos SQL, especialmente en entornos distribuidos.

Casos de uso comparativos: SQL vs. NoSQL en la práctica

Hemos hecho una comparativa directa de NoSQL vs SQL en la que definimos sus características y ventajas, pero también es importante determinar cómo se aplica esto en el aspecto práctico. LA elección entre bases de datos relacionales o no relacionales depende de los requisitos específicos de cada proyecto. Son varios los factores que tener en cuenta, desde la escalabilidad que necesite hasta el tipo de datos de los que se nutre. Teniendo esto en cuenta, podemos resumir varios escenarios de uso para NoSQL y SQL.

Usos prácticos de bases NoSQL

• Aplicaciones web y móviles con una gran cantidad de usuarios concurrentes y mucho volumen de datos
• Datos no estructurados o semiestructurados, que son comunes en aplicaciones web modernas y sistemas de gestión de contenido
• Desarrollo de aplicaciones que funcionan en tiempo real y requieren una baja latencia, como, por ejemplo, redes sociales
• Entornos de trabajo de análisis de datos para Big Data en los que se usan datos masivos, como, por ejemplo, en aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT)

Casos de uso de bases SQL

• Aplicaciones transaccionales, como pueden ser sistemas de gestión de inventario, reservas o procesamiento de transacciones online.
• En el desarrollo de aplicaciones analíticas en las que sea necesario realizar consultas complejas y análisis de datos, como, por ejemplo, en Business Intelligence.
• Para la creación de aplicaciones con relaciones complejas que necesitan ser representadas y consultadas de manera eficiente.

¡Fórmate en Análisis de Datos para Big Data en Tokio School!

Conocer las diferencias que existen entre las bases de datos NoSQL y las bases de datos SQL es fundamental para empezar en el trabajo en análisis de datos. No obstante, tan solo es arañar la superficie de un campo mucho más complejo. Si quieres destacar y llevar tu carrera profesional al siguiente nivel, vas a tener que especializarte y formarte adecuadamente. Esto puedes hacerlo de la mano de los mejores, de la mano Tokio School.

Somos una escuela especializada en el ámbito tecnológico y, dentro de nuestro catálogo, tenemos diversas formaciones en el campo del Análisis de Datos. Con nuestro curso de Big Data vas a poder formarte para trabajar como arquitectod e datos, data scientist, consultor o desarrollador de Big Data. Lo harás en una preparación práctica y flexible impartida por profesionales del sector. ¿Qué más necesitas saber? Rellena el formulario e ¡impulsa ahora tu carrera profesional!