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

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:

  1. La consistencia de los datos es primordial para el proyecto
  2. La estructura de la información no cambia mucho a lo largo del tiempo
  3. Se necesite soporte rápido y eficaz en caso de errores

Usa una base de datos NoSQL en caso de que:

  1. La estructura de la información cambie constantemente
  2. Se requiera un desarrollo rápido, sin necesidad de una estructura compleja
  3. Se maneje una enorme cantidad de información

Usa ambas sí: tu sistema o servicio necesita consistencia y flexibilidad en componentes distintos.

 

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