Bases de datos relacionales y orientadas a documentos, ¿cuál debo usar?

Las bases de datos están detrás de prácticamente cualquier aplicación o sitio web. Permiten guardar información y consultarla cuando sea necesario para eventualmente mostrársela al usuario. De esta manera, la información se mantiene siempre dinámica. Por otro lado hay varias tipos de bases de datos relacionales y orientadas a documentos, aquí analizaremos sus características.

Nota: para reducir la redundancia en el artículo, el término “base de datos” es intercambiable con el de “sistema gestor de base de datos (DBMS)”.

La manera “tradicional” de almacenar es usando Oracle, MySQL o SQL Server, ya que ofrecen una gran velocidad, seguridad e integridad de la información, implementando el modelo relacional. Son tecnologías probadas y eficientes, pero puede llegar el momento en el que esto no sea suficiente para ofrecer un servicio ágil.

Cuando la cantidad de usuarios e información comienzan a crecer, la velocidad con la que se consulta y modifica los datos se ve afectada. Por lo tanto, es probable que se necesite alguna otra manera de almacenarlos, de manera que nuestra aplicación se mantenga siempre rápida.

Las bases de datos orientadas a documentos son parte de las llamadas bases de datos no relacionales (NoSQL). A diferencia de las bases de datos relacionales, su principal enfoque es la desnormalización de los datos para mantener una gran velocidad, además de ser muy flexible con la estructura de cada uno de sus elementos.

Es importante comparar las ventajas y desventajas de estas tecnologías, para determinar si necesitamos alguna o ambas para mantener un rendimiento óptimo de los sistemas.

Comparativa

Bases de datos relacionales

Su principal enfoque es mantener la información íntegra y coherente en todo momento, teniendo varias maneras de validar que no haya errores.

Ejemplos: Oracle, MySQL, MS SQL Server, PostgreSQL, SQLite.

Ventajas

Integridad de la información
Alto nivel de configuración por medio de los sistemas gestores de bases de datos
Se puede consultar eficientemente la información necesaria
Menor redundancia de datos, lo cual reduce el almacenamiento requerido por las bases de datos
Al existir desde hace más de 40 años, conseguir soporte y documentación de calidad es sencillo.

Desventajas

Modificar la estructura de la base de datos consume tiempo
Se requiere más planeación para ajustarlas a las necesidades de los negocios
Al estar normalizada la información, hacer los joins reduce la velocidad de las consultas

Bases de datos orientadas a documentos

Su principal enfoque es la consulta rápida de información, además de ser flexible y permitir un desarrollo de sistemas más rápido.

Ejemplos: Azure Cosmos DB, ArangoDB, BaseX, Clusterpoint, CouchDB, DocumentDB, IBM Domino, MarkLogic, MongoDB, Firestore.

Ventajas

Mayor velocidad al consultar la información
Su estructura no es fija, por lo que es fácil de modificar. Los documentos pueden variar entre sí
Se adapta rápidamente a las necesidades de la empresa y mercado
Útil para manejar cantidades enormes de información (Big Data)

Desventajas

Debido a que su enfoque es la desnormalización, hay redundancia de datos
Al no usar joins, cualquier operación que se asemeje tiene que ser realizada por el cliente
La consistencia de los datos es menor
Es una tecnología relativamente reciente, por lo que hay menos soporte y documentación

Conclusión

Ambas tienen ventajas y desventajas que pueden ser mitigadas usando diferentes estrategias de optimización, pero esto a su vez consume tiempo y requiere conocimientos avanzados. Debido a esto es importante saber decidir cuál de estas tecnologías es preferible para nuestro proyecto (o si pueden implementarse ambas). Por lo tanto:

Usa una base de datos SQL en caso de que: