Las bases de datos relacionales y no relacionales representan dos formas distintas de almacenar y gestionar datos.

Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas, con filas y columnas fijas, y utilizan SQL para vincular datos relacionados entre varias tablas. Destacan en el manejo de datos estructurados, como registros financieros y sistemas de inventario. Las bases de datos no relacionales adoptan un enfoque diferente. Ofrecen formatos de datos flexibles que pueden manejar diversos tipos de información, desde documentos y pares clave-valor hasta gráficos y columnas. Esto las hace más adecuadas para datos no estructurados, como contenidos de redes sociales, archivos multimedia y flujos de contenidos XML y JSON.

Las principales distinciones son:

• Estructura: la relacional utiliza tablas fijas; la no relacional utiliza otras estructuras y otros formatos flexibles.
• Tipos dedatos: las relacionales funcionan mejor con datos estructurados; las no relacionales manejan tipos de datos variados.
• Coherencia: la relacional garantiza una coherencia inmediata; la no relacional puede cambiar algo de coherencia por rapidez y flexibilidad.
  

En este artículo, desglosaremos los puntos fuertes, los puntos débiles y los casos de uso de cada tipo de base de datos.

Las empresas actuales trabajan, principalmente, con tres tipos de datos y cada uno de ellos requiere un enfoque específico de almacenamiento y gestión:

1. Datos estructurados: es la forma más tradicional de información empresarial que encaja en tablas organizadas con filas y columnas definidas (bases de datos relacionales). Algunos ejemplos son los registros de ventas, las bases de clientes y los datos financieros, por lo que resulta idónea para las operaciones empresariales básicas y la elaboración de informes.
2. Datos semiestructurados: es la información que contiene algunos elementos organizativos, pero que no encaja perfectamente en tablas rígidas de bases de datos (el modelo de base relacional es el más adecuado). Si se piensa en los mensajes de correo electrónico, los archivos XML y los datos de los sensores IoT, se trata de un tipo de dato que combina elementos organizados y de forma libre, al tiempo que mantiene una estructura suficiente para un análisis eficaz.
3. Datos no estructurados: es la categoría de más rápido crecimiento que incluye información sin una organización predefinida, como publicaciones en redes sociales, imágenes, vídeos y comentarios de los clientes. Este tipo requiere soluciones de almacenamiento especializadas y un modelo de datos flexible (normalmente no relacional) para extraer información significativa.

Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) es un programa informático que controla las bases, gestiona el almacenamiento, la recuperación y la seguridad de los datos.

Una base de datos en sí no es más que datos organizados almacenados en un disco: no se puede "ver" directamente. Hay que pensar en ello como si fuera el contenido de un archivador cerrado en una habitación sellada. Aquí es donde entra en juego el Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD).

El SGBD actúa como medio para:

• Ver los datos (como abrir el archivador).
• Trabajar con los datos (como añadir, modificar o eliminar archivos).
• Proteger los datos (como tener un candado y una llave).
• Organizar los datos (como tener etiquetas y carpetas).

Los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) son de dos tipos principales. Los SGBD relacionales utilizan SQL (lenguaje de consulta estructurado) para manejar datos estructurados en tablas. Los SGBD no relacionales, también denominados NoSQL, emplean métodos de consulta especializados basados en su modelo de datos, desde consultas de documentos hasta operaciones de recorrido de grafos.

InterSystems IRIS, por ejemplo, admite varios enfoques y ofrece:

• Consultas SQL para operaciones de datos tradicionales.
• Consultas de documentos para datos de tipo documental.
• Consultas de objetos para datos orientados a objetos.
• Consultas de vectores y columnas en tipos de datos específicos.
• Procesamiento analítico de alta velocidad.
• Compatibilidad nativa con varios modelos.

La elección del DBMS adecuado depende de los tipos de datos, las necesidades de escalabilidad y los requisitos de rendimiento. Hay un pequeño número de sistemas, como InterSystems IRIS, que admiten modelos de bases de datos relacionales y no relacionales para mayor flexibilidad.

Como ya hemos visto, las bases de datos relacionales utilizan tablas para almacenar datos y gestionar las relaciones entre piezas de información. Se basan en un enfoque estructurado para organizar y recuperar datos de forma eficaz.

El modelo relacional es el fundamento de las bases de datos relacionales. Organiza los datos en tablas con filas y columnas, de forma muy parecida a una hoja de cálculo de excel. Cada fila representa un registro, mientras que cada columna representa un atributo específico de ese registro. Las tablas se vinculan mediante claves. Las claves primarias identifican, de forma exclusiva, cada fila de una tabla, mientras que las claves externas establecen conexiones entre tablas. Esta estructura permite relaciones de datos complejas y consultas eficientes.

Las bases de datos relacionales admiten la normalización de datos, un proceso que reduce su redundancia y mejora su integridad al dividir las tablas grandes en otras más pequeñas y específicas.

SQL es el lenguaje estándar para trabajar con bases de datos relacionales. Facilita a los usuarios crear, leer, actualizar y borrar datos en tablas.

Algunos comandos SQL comunes incluyen:

• SELECT: Recuperar datos de una o varias tablas.
• INSERT: Añadir nuevos registros a una tabla.
• ACTUALIZAR: Modificar registros existentes.
• DELETE: Eliminar registros de una tabla.

SQL también admite operaciones complejas como:

• Unir tablas.
• Filtrado de datos con cláusulas WHERE.
• Ordenación de resultados con ORDER BY.
• Agrupación de datos con GROUP BY.

Las propiedades ACID son características clave de las bases de datos relacionales que garantizan la fiabilidad de los datos:

• Atomicidad: Todas las partes de una transacción tienen éxito o fracasan juntas. Esto significa que si cualquier parte de una operación de base de datos falla, toda la operación se deshace como si nunca hubiera ocurrido.
• Coherencia: los datos siguen siendo válidos según las normas definidas. Esto significa que todas las operaciones de la base de datos deben seguir restricciones, formatos y relaciones preestablecidos, garantizando que los datos sean precisos y lógicos.
• Aislamiento: las transacciones concurrentes no interfieren entre sí. Esto significa que cuando varios usuarios o procesos acceden simultáneamente a la base de datos, sus operaciones se gestionan como si se produjeran una tras otra, lo que evita conflictos de datos.
• Durabilidad: las transacciones realizadas son permanentes, incluso tras fallos del sistema. Esto significa que una vez que se confirma que una transacción se ha completado, los cambios se guardan permanentemente en el almacenamiento y no se perderán, incluso si el sistema se bloquea inmediatamente después.

Estas propiedades ayudan a mantener la integridad de los datos y a evitar su corrupción en entornos multiusuario.

Al considerar un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), las organizaciones pueden elegir entre soluciones de código abierto y plataformas empresariales:

Open-Source RDBMS:

• PostgreSQL: funciones avanzadas y gran fiabilidad.
• MySQL: muy utilizado para aplicaciones web.

Estos sistemas ofrecen una sólida funcionalidad para las necesidades básicas de bases de datos. Sin embargo, las empresas modernas a menudo requieren soluciones más completas.

InterSystems IRIS va más allá de las capacidades tradicionales de RDBMS al ofrecer:

• Soporte de bases de datos multimodelo (relacionales y no relacionales).
• Capacidad translingüística para OLTP y OLAP (transacciones y análisis).
• Análisis de alto rendimiento integrados.
• Tratamiento avanzado de datos sanitarios.
• Escalabilidad de nivel empresarial.
• Plataforma de desarrollo unificada.
• Funciones de interoperabilidad nativas.

Aunque las soluciones de código abierto funcionan bien para las necesidades básicas, InterSystems IRIS ofrece una plataforma completa que elimina la necesidad de mantener varios sistemas de bases de datos.

Lo gestiona todo, desde el simple almacenamiento de datos hasta el análisis complejo, dentro de un entorno único y fiable.

Las bases de datos no relacionales ofrecen soluciones flexibles de almacenamiento de datos que difieren de los modelos tradicionales basados en tablas. Estos sistemas manejan diversos tipos de datos y se adaptan bien a grandes conjuntos de datos.

Las bases de datos no relacionales, también conocidas como bases de datos NoSQL, almacenan datos en formatos distintos a las tablas. Pueden gestionar datos no estructurados como correos electrónicos, vídeos e imágenes.

Los sistemas NoSQL no requieren un esquema fijo, lo que significa que los distintos registros pueden tener campos o estructuras diferentes sin necesidad de actualizar toda la base de datos, del mismo modo que se puede añadir una nueva columna a una sola fila de la hoja de cálculo sin cambiar todas las demás.

Estas bases de datos son perfectas para gestionar big data y sitios web con mucho tráfico, ya que suelen procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y eficiente.

Existen varios tipos de bases de datos no relacionales:

Almacenes de clave-valor

Los almacenes de clave-valor son el tipo más sencillo de base de datos no relacional. Funcionan como un diccionario básico, almacenando datos en pares en los que cada clave única conecta con un valor específico.

Puede pensarse en ellas como en una tabla de consulta gigante, perfecta para operaciones rápidas como la gestión de sesiones de usuario, el almacenamiento de preferencias o la gestión de datos en caché.

Bases de datos de documentos

Las bases de datos de documentos adoptan un enfoque más flexible al almacenar datos en registros de estilo JSON. A diferencia de las estructuras de tablas rígidas, cada documento puede contener diferentes campos e información anidada.

Esto las hace idóneas para sistemas de gestión de contenidos, perfiles de usuario y catálogos de productos donde las estructuras de datos pueden variar entre entradas.

Bases de datos gráficas

Las bases de datos gráficas son excelentes para manejar información conectada mediante el uso de nodos y relaciones. Están diseñadas específicamente para datos que implican relaciones complejas, lo que las hace perfectas para redes sociales o sistemas de recomendación donde es crucial comprender las conexiones entre puntos de datos.

Las bases de datos no relacionales suelen seguir el modelo BASE:

• Básicamente disponible: la base de datos sigue funcionando aunque fallen algunas partes, priorizando el tiempo de actividad sobre la coherencia perfecta.
• Estado blando: los valores de la base de datos pueden cambiar con el tiempo incluso sin nuevas entradas, ya que las actualizaciones pueden producirse en distintos momentos en todo el sistema.
• Coherencia a largo plazo: aunque los datos pueden diferir temporalmente entre las distintas partes de la base de datos, se sincronizarán y serán coherentes con el tiempo, como ocurre con la bandeja de entrada del correo electrónico, que puede mostrar un número distinto de mensajes en el teléfono y en el ordenador antes de sincronizarse.
  

Este enfoque difiere del modelo ACID utilizado en las bases de datos relacionales. BASE prioriza la disponibilidad y la tolerancia a las particiones sobre la coherencia estricta. En los sistemas BASE, los datos pueden no ser inmediatamente coherentes en todos los nodos. Se vuelve consistente con el tiempo. Esta compensación permite mejorar la escalabilidad y el rendimiento en sistemas distribuidos.

El modelo BASE se adapta a aplicaciones que pueden tolerar cierto retraso de los datos. Es menos adecuada para sistemas que requieren coherencia en tiempo real, como las transacciones bancarias.

Uno de los mayores retos de la gestión de datos empresariales es mantener la precisión y la rapidez a medida que aumentan los datos. Los sistemas de bases de datos deben gestionar con eficacia volúmenes de datos y cargas de usuarios cada vez mayores. Los diferentes enfoques para escalar y optimizar el rendimiento pueden afectar a las capacidades del sistema.

El escalado vertical significa añadir más potencia a un único servidor, como actualizar un ordenador con mejores procesadores y más memoria. Aunque este enfoque funciona bien para un crecimiento inmediato, acaba por alcanzar límites físicos y resulta cada vez más caro, como si se tratara de hacer un ordenador infinitamente potente.

El escalado horizontal adopta un enfoque diferente al distribuir los datos entre varios servidores, cada uno de los cuales gestiona una parte de la carga de trabajo. En lugar de una máquina muy potente, se cuenta con muchas máquinas normales trabajando juntas. Este enfoque ofrece un potencial de crecimiento casi ilimitado, ya que pueden añadirse más servidores según sea necesario. Es especialmente útil para manejar grandes cantidades de datos o muchos usuarios simultáneos.

Las bases de datos no relacionales pueden sobresalir en el escalado horizontal renunciando a la coherencia transaccional.

Aunque las bases de datos relacionales pueden lograr el almacenamiento distribuido de datos mediante técnicas como el sharding (división de datos entre servidores), este proceso suele ser más complejo y difícil de gestionar. InterSystems IRIS dispone de sharding y de otros métodos como mirroring (tanto síncrono como asíncrono) y la característica única de mantener sincronizadas las cachés distribuidas. Esto se denomina Enterprise Cache Protocol (ECP).

La capacidad de escalar horizontalmente es cada vez más importante a medida que crecen las aplicaciones, especialmente para casos de uso que implican big data o aplicaciones de alto tráfico donde la carga de trabajo debe distribuirse entre muchas máquinas.

La integridad de los datos es vital para mantener información fiable en las bases.

Una base relacional utiliza restricciones para aplicar reglas y mantener la exactitud de los datos. Entre ellas figuran:

• Restricciones de clave primaria: garantizar identificadores únicos para cada registro.
• Comprobar restricciones: validar los datos antes de añadirlos a la base.
• Restricciones no nulas: exigen que determinados campos tengan un valor

Las bases de datos no relacionales gestionan la precisión de los datos de forma diferente. A menudo se basan en comprobaciones a nivel de aplicación en lugar de en restricciones integradas.

Algunas bases de datos NoSQL ofrecen operaciones atómicas para mantener la exactitud de los datos durante las actualizaciones, evitando cambios parciales o incompletos en los datos.

La integridad referencial es una característica clave de las bases de datos relacionales, que mantiene las relaciones entre tablas mediante claves externas. Esto garantiza que:

• Los datos de las tablas relacionadas son coherentes.
• Se evitan los registros huérfanos.
• Las actualizaciones y supresiones se gestionan correctamente en las tablas relacionadas.
  

Las bases no relacionales no suelen aplicar la integridad referencial a nivel de base de datos. En su lugar, pueden utilizar:

• Lógica de aplicación para mantener las relaciones.
• Estructuras de datos desnormalizadas para reducir la necesidad de relaciones complejas.

Este enfoque puede ofrecer más flexibilidad, pero requiere una gestión cuidadosa para evitar incoherencias en los datos.

Las bases de datos relacionales y no relacionales responden a necesidades diferentes en la gestión moderna de datos. Cada tipo se adapta mejor a escenarios específicos, desde plataformas de comercio electrónico a complejos sistemas de análisis.

Las plataformas de comercio electrónico suelen utilizar ambos tipos de bases de datos. Las bases de datos relacionales gestionan pedidos, pagos e inventarios. Las bases de datos no relacionales gestionan catálogos de productos y datos sobre el comportamiento de los usuarios.

Las aplicaciones de big data suelen favorecer las bases de datos no relacionales. Pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos no estructurados. Se utilizan para:

• Análisis del comportamiento de los clientes.
• Motores de recomendación.
• Sistemas de detección del fraude.

Las herramientas de inteligencia empresarial suelen utilizar bases de datos relacionales por lo bien que ejecutan consultas complejas y mantienen la integridad de los datos. También son apropiadas para generar informes y cuadros de mando.

Para los análisis en tiempo real, suelen preferirse las bases de datos no relacionales. Pueden ingerir y procesar flujos de datos con rapidez. Esto es útil para:

• Sistemas de control.
• Datos de dispositivos IoT.
• Análisis del sentimiento en las redes sociales.
  

Algunas empresas utilizan una mezcla de ambas. Pueden almacenar los datos brutos en una base de datos no relacional y, a continuación, trasladar los datos procesados a una base de datos relacional para un análisis más profundo.

La gestión de las necesidades de datos actuales requiere una solución que vaya más allá de las bases de datos tradicionales. InterSystems IRIS combina lo mejor de los enfoques relacional y no relacional en una plataforma unificada.

¿Por qué elegir InterSystems IRIS?

• Gestiona cualquier tipo de dato, desde historiales estructurados de pacientes hasta imágenes médicas no estructuradas.
• Procesa transacciones y análisis en el mismo sistema.
• Escala fácilmente a medida que crecen tus necesidades de datos.
• Crea aplicaciones con IA sin integraciones complejas.
• Conecta sistemas de datos previamente aislados.
• ¿Tiene su base de datos en las instalaciones, en la nube o en ambas?
  

Tanto si se trata de crear aplicaciones sanitarias, gestionar transacciones financieras o analizar big data, InterSystems IRIS proporciona las herramientas necesarias para el éxito.