NoSQL: Modelos de base de datos no relacionales

NoSQL (también conocido como "no solo SQL"), de sus siglas en inglés Not Only SQL, es una categoría amplia de sistemas de gestión de bases de datos que difieren del modelo clásico de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) en varios aspectos importantes.

La principal diferencia es que las bases de datos NoSQL no utilizan SQL (Structured Query Language) como lenguaje principal de consultas. En su lugar, utilizan modelos de datos alternativos y lenguajes de consulta específicos para cada tipo de base de datos NoSQL.

Otra diferencia clave es que las bases de datos NoSQL no requieren un esquema fijo y predefinido para almacenar los datos. A diferencia de las bases de datos relacionales, donde los datos se organizan en tablas con relaciones establecidas entre ellas, las bases de datos NoSQL pueden almacenar datos de forma más flexible, como documentos, gráficos, pares clave-valor o columnas.

Además, las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser escalables horizontalmente, lo que significa que pueden distribuirse en múltiples servidores para manejar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo intensivas.

Otra característica común de las bases de datos NoSQL es que no garantizan completamente ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad), que son las propiedades de las transacciones en las bases de datos relacionales. En cambio, muchas bases de datos NoSQL priorizan la disponibilidad y la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos.

En resumen, las bases de datos NoSQL se diferencian de las bases de datos relacionales en su lenguaje de consulta, modelo de datos flexible, escalabilidad horizontal y enfoque de consistencia y disponibilidad. Estas bases de datos se han vuelto populares para aplicaciones web y móviles que manejan grandes volúmenes de datos y requieren flexibilidad y rendimiento.

Características de NoSQL

Estas son algunas de las características principales de las bases de datos NoSQL:

NoSQL no implica necesariamente Big Data

Aunque el NoSQL se asocia comúnmente con el Big Data, no todas las aplicaciones de NoSQL están relacionadas con grandes volúmenes de datos. Las bases de datos NoSQL también son adecuadas para aplicaciones que requieren flexibilidad en el modelo de datos, alta disponibilidad o baja latencia, independientemente del tamaño de los datos.

No utilizan SQL, aunque en parte pueden simularlo

A diferencia de las bases de datos relacionales que utilizan SQL como lenguaje principal de consultas, las bases de datos NoSQL no se basan en SQL. Sin embargo, algunas bases de datos NoSQL proporcionan lenguajes de consulta similares a SQL o tienen extensiones para admitir consultas similares.

Modelos de datos flexibles

A diferencia de las bases de datos relacionales, que utilizan tablas con filas y columnas, las bases de datos NoSQL pueden utilizar diferentes modelos de datos, como clave-valor, documentos, columnas y grafos. Estos modelos permiten almacenar y consultar datos con estructuras más flexibles y adaptarse mejor a los diferentes tipos de información.

Escalabilidad horizontal

Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalar horizontalmente, lo que significa que se pueden distribuir en múltiples servidores o nodos para manejar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo intensivas. Esto permite una mayor capacidad de almacenamiento y un mejor rendimiento al agregar más servidores según sea necesario.

Alta disponibilidad y tolerancia a fallos

Las bases de datos NoSQL suelen ofrecer mecanismos de replicación y distribución para garantizar la alta disponibilidad de los datos. Al replicar los datos en múltiples nodos, se pueden evitar los puntos únicos de fallo y permitir la recuperación en caso de que falle algún nodo.

Rendimiento optimizado

Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ofrecer un rendimiento alto y escalable en entornos distribuidos. Al evitar características más complejas de las bases de datos relacionales, como las transacciones ACID completas y las operaciones JOIN costosas, se puede lograr un rendimiento óptimo en escenarios con grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo intensivas.

Flexibilidad en esquemas y consultas

Las bases de datos NoSQL no requieren un esquema fijo y predefinido, lo que significa que los datos pueden almacenarse sin una estructura rígida. Además, muchas bases de datos NoSQL ofrecen lenguajes de consulta específicos que se adaptan a los modelos de datos que utilizan, lo que facilita la manipulación y recuperación de información.

Nodos interconectados trabajando en paralelo (MapReduce)

Muchas bases de datos NoSQL utilizan el paradigma de programación MapReduce, donde los nodos interconectados trabajan en paralelo para procesar y analizar grandes conjuntos de datos. Esto permite un procesamiento rápido y distribuido de la información.

Los nodos no necesitan grandes capacidades de hardware

En las bases de datos NoSQL, los nodos individuales no requieren hardware costoso o de alta capacidad. En cambio, se pueden utilizar nodos de hardware estándar o incluso computadoras de menor capacidad, lo que permite una implementación más rentable.

Modelo de computación distribuida

El NoSQL se basa en un modelo de computación distribuida, donde los datos se almacenan y procesan en múltiples nodos distribuidos en una red. Esto permite un mayor rendimiento, alta disponibilidad y tolerancia a fallos en comparación con los sistemas centralizados.

Reducción de costes

El uso de bases de datos NoSQL puede reducir los costes en comparación con las bases de datos relacionales. La escalabilidad horizontal permite agregar nodos de hardware más económicos en lugar de invertir en servidores más potentes y costosos. Además, algunas bases de datos NoSQL son de código abierto, lo que elimina los costes de licencia.

Las bases de datos NoSQL han ganado popularidad en los últimos años debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, escalar horizontalmente y ofrecer un rendimiento óptimo en aplicaciones web, sistemas distribuidos y entornos de Big Data.

Orígenes del concepto NoSQL

La historia de NoSQL se remonta a finales de la década de 1990, cuando Carlo Strozzi utilizó el término para referirse a su base de datos de código abierto que no ofrecía un lenguaje SQL pero seguía el modelo relacional. Sin embargo, fue en 2009 cuando el término "NoSQL" adquirió popularidad gracias a Eric Evans, un empleado de Rackspace.

En ese momento, Johan Oskarsson de Last.fm estaba organizando un evento para discutir bases de datos distribuidas de código abierto, y Evans decidió utilizar el término "NoSQL" para describir el creciente número de bases de datos no relacionales y distribuidas que no garantizaban ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad), una característica clave de las bases de datos relacionales tradicionales.

El objetivo de NoSQL era abordar los desafíos y requisitos de escalabilidad de las aplicaciones web y los sistemas distribuidos que manejaban grandes volúmenes de datos y necesitaban un alto rendimiento. Estas bases de datos NoSQL ofrecían modelos de datos flexibles, permitían una fácil escalabilidad horizontal y estaban diseñadas para manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados.

Desde entonces, el término NoSQL ha evolucionado para abarcar una amplia gama de bases de datos y modelos de datos, incluyendo bases de datos de documentos, bases de datos clave-valor, bases de datos de columnas y bases de datos de grafos. Muchas empresas líderes en tecnología, como Google, Amazon, Facebook y Twitter, han adoptado y contribuido al desarrollo de bases de datos NoSQL para satisfacer sus necesidades de escalabilidad y rendimiento.

En resumen, el término NoSQL surgió como una forma de describir un conjunto diverso de bases de datos no relacionales y distribuidas que desafiaban los enfoques tradicionales de las bases de datos relacionales y proporcionaban soluciones escalables y flexibles para el manejo de grandes volúmenes de datos en entornos de aplicaciones web y distribuidas.

La tecnología que se ha venido utilizando hasta ahora no estaba preparada para procesar datos no estructurados provenientes de diferentes fuentes de información. Éstos son almacenados de forma no estructurada al ser conjuntos de datos con distintos formatos. Son los muy utilizados en diferentes proyectos de Big data, que manejan grandes volúmenes de datos.

¿Qué tipo de archivos puede procesar NoSQL?

NoSQL puede procesar diversos tipos de archivos, ya que su enfoque flexible y sin esquemas fijos permite adaptarse a diferentes formatos de datos. Algunos de los tipos de archivos procesados por NoSQL incluyen:

Publicaciones de redes sociales: NoSQL es ampliamente utilizado para almacenar y procesar datos generados por redes sociales, como publicaciones, comentarios, perfiles de usuario, etc. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y estructuras variables es especialmente útil en este contexto.
Archivos en formato texto: Los datos en formato de texto plano pueden ser almacenados y procesados eficientemente en bases de datos NoSQL, como documentos de texto, archivos de configuración, entre otros.
Emails: Los correos electrónicos y sus metadatos pueden ser almacenados y gestionados en bases de datos NoSQL, lo que permite búsquedas y análisis más rápidos y flexibles.
Archivos CSV (Hojas de cálculo): Los datos tabulares en formato CSV son adecuados para ser almacenados en bases de datos NoSQL, especialmente en bases de datos orientadas a documentos, donde cada registro puede representar una fila de la hoja de cálculo.
Vídeo, Audio e Imágenes: Aunque los archivos multimedia en sí no se almacenan directamente en las bases de datos NoSQL, se pueden gestionar sus metadatos y enlaces a ubicaciones de almacenamiento.
Web logs: Los registros generados por servidores web y aplicaciones pueden almacenarse en bases de datos NoSQL para su análisis posterior y monitoreo del rendimiento.
JSON (JavaScript Object Notation): NoSQL es especialmente compatible con JSON, un formato de datos ampliamente utilizado para el intercambio de información en aplicaciones web y APIs. Las bases de datos NoSQL orientadas a documentos son ideales para almacenar y consultar datos JSON.
XML (eXtensible Markup Language): Aunque XML no es tan común como JSON, algunas bases de datos NoSQL pueden manejarlo, permitiendo la flexibilidad en el formato de datos.
PDF (Portable Document Format): Los documentos PDF pueden almacenarse en bases de datos NoSQL, aunque se requiere un procesamiento especializado para extraer y analizar su contenido.
Bases de Datos (BBDD): Las propias bases de datos NoSQL pueden ser utilizadas para almacenar y gestionar datos, ya que cada implementación específica puede tener su propia forma de almacenamiento y consulta.

Ventajas del NoSQL

Una de las principales ventajas es que las bases de datos NoSQL suelen ser open source, o lo que es lo mismo, código abierto. Por lo tanto, al tener disponible el código fuente de estos sistemas, se pueden personalizar y adaptar a las necesidades de cada proyecto.

Otra de las características es su capacidad de manejar enormes cantidades de datos, gracias a su idea no estructurada y su escalabilidad horizontal.

Uno de sus principales atractivos es su capacidad adaptación y su flexibilidad para con los diferentes proyectos. Estas bases de datos tienen la capacidad de almacenar y procesar distintos y diversos tipos de documentos por lo que les permite adaptarse al proyecto.

Por otro lado, los sistemas NoSQL presentan una reducción de costes respecto a otros sistemas, lo que les hace encajar en los presupuestos que manejan proyectos de este tipo.

Desventajas del NoSQL y los modelos no relacionales

El NoSQL es una tecnología relativamente nueva, lo que hace que sus sistemas no sean lo suficientemente robustos. El hecho de que sean sistemas de código abierto es por esta razón. La comunidad aún está desarrollando soluciones para los problemas a los que se enfrentan algunos proyectos.

Esta es una de las razones por las que muchas empresas, aún dudan y cuestionan la idoneidad del NoSQL para ser aplicado en sus proyectos. Ya que no son lo suficiente maduros, y los proveedores de estos sistemas aún no prestan soporte.

Por otro lado, al primar la capacidad de almacenamiento y optimización del rendimiento en el procesamiento de las consultas sobre la rigurosidad y el concepto ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad), hacen que estos sistemas sean descartados en proyectos de minería de datos. La minería de datos necesita un mínimo de garantías en la fiabilidad y calidad de sus datos, por lo que en muchas ocasiones, se decanta por los sistemas de bases de datos relacionales.

Tampoco podemos olvidar que existe una gran inexperiencia de esta tecnología respecto a otras. En muchas ocasiones los sistemas aún se encuentran en una fase muy temprana y son sistemas muy adaptados a cada proyecto y distintos entre sí, lo que hace que carezcan de estándares y una normalización que los hace incompatibles con otras herramientas.

Principales inconvenientes

Falta de soporte para transacciones ACID: La mayoría de los sistemas NoSQL no garantizan completamente las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) que ofrecen las bases de datos relacionales. Esto significa que pueden tener limitaciones en la consistencia de los datos y no garantizar operaciones atómicas en todas las circunstancias. Esto puede ser problemático en aplicaciones que requieren una alta integridad de los datos.

Menor madurez y menor ecosistema

Comparado con los sistemas de bases de datos relacionales tradicionales, los sistemas NoSQL son relativamente nuevos y pueden tener una menor madurez en términos de características, herramientas y ecosistema de soporte. Esto puede dificultar la adopción y la resolución de problemas técnicos.

Dificultad en operaciones complejas

Los modelos no relacionales, como el modelo de clave-valor o el modelo de documentos, pueden tener dificultades para realizar operaciones complejas que involucran relaciones complejas entre los datos, como operaciones JOIN. La falta de soporte para estas operaciones puede requerir cambios en el diseño de la aplicación y puede aumentar la complejidad del desarrollo.

Menos flexibilidad en consultas ad-hoc

Los sistemas NoSQL están optimizados para consultas específicas y tienen un lenguaje de consulta limitado en comparación con SQL en las bases de datos relacionales. Esto puede limitar la flexibilidad de las consultas ad-hoc y puede requerir un diseño de datos más cuidadoso para satisfacer las necesidades de consulta específicas.

Menor consistencia inmediata

Algunos modelos no relacionales, como las bases de datos de tipo clave-valor distribuidas, pueden ofrecer una consistencia eventual en lugar de una consistencia inmediata. Esto significa que los datos pueden tardar un tiempo en propagarse a través del sistema y pueden existir inconsistencias temporales entre los nodos. Si la consistencia inmediata es crítica en una aplicación, esto puede ser una desventaja.

Requerimientos de aprendizaje y desarrollo

Los modelos no relacionales y las bases de datos NoSQL pueden requerir un enfoque diferente y un conjunto de habilidades distintas para el desarrollo y la administración en comparación con las bases de datos relacionales. Esto puede requerir tiempo y recursos adicionales para aprender y adaptarse a estos nuevos paradigmas.

Otras desventajas respecto a los sistemas de bases de datos relacionales son:

Alta necesidad de redundancia.
Altas latencias.
Reducen la “impedancia de datos”.

Herramientas NoSQL y sus ecosistemas

Podemos clasificar las herramientas NoSQL dependiendo de los documentos que se pretenden almacenar y procesar, estos son:

Bases de datos orientados a documentos.
Sistemas de clave – valor.
Sistemas de bases de datos orientados a grafos.

NoSQL orientado a documentos

Estos sistemas permiten almacenar datos con estructura compleja que se almacenan y recuperan en forma de documento. Son muy útiles para interactuar con la programación orientada a objetos. Algunos de estos son:

Sistemas NoSQL orientados a grafos

Estos sistemas se basan en estructuras matemáticas de grafos y conjunto de nodos interconectados por aristas. Un ejemplo podrían ser los mapas de autovías o carreteras. Son muy difíciles de procesar por los sistemas de bases de datos relacionales.

Algunas de sus aplicaciones pueden ser calcular recorridos entre nodos, recomendadores o análisis de redes sociales por ejemplo. Algunas de estas herramientas son:

Sistemas Clave – Valor

Los sistemas clave – valor permiten asociar una clave, a modo de identificador único a un valor determinado. EStas claves se añaden a cualquier elemento, pueden ser objetos simples u objetos compuestos complejos. Son muy eficientes y rápidas para las recuperaciones de datos en los que la estructura del objeto no es demasiado relevante. Algunos de estos sistemas son:

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