¿Qué es una base de datos relacional y por qué es necesaria?

Las bases de datos impulsan, prácticamente, a todas las organizaciones modernas. Son tan omnipresentes que, a menudo, las damos por sentadas.

Sin embargo, entender cómo funcionan estos sistemas cruciales y por qué son tan importantes es clave para aprovechar todo su potencial. Este artículo pretende desmitificar uno de los tipos más comunes de bases de datos: la base de datos relacional. Exploraremos sus fundamentos, ventajas y por qué sigue siendo la base de la gestión de datos para empresas de todo el mundo.

Una base de datos relacional organiza los datos en tablas estructuradas con filas y columnas. Cada cuadro, también llamado relación, representa a una persona o idea concreta. Las filas de una tabla corresponden a registros individuales y las columnas a los detalles de esos registros.

Las bases de datos relacionales ofrecen una forma estructurada y eficaz de almacenar, recuperar y gestionar grandes volúmenes de datos. Garantizan la integridad y coherencia de los datos mediante relaciones entre tablas y el uso de claves primarias y externas. Además, su uso del lenguaje de consulta estructurado (SQL) permite potentes funciones de consulta, lo que facilita la gestión de operaciones y análisis de datos complejos. Esto significa que las empresas pueden almacenar datos con confianza, recuperarlos rápidamente y tomar decisiones empresariales más inteligentes.

Si una organización pierde tiempo y dinero tratando de cribar un sinfín de datos, puede que sea una candidata ideal para una base de datos relacional. Esta guía explica las ventajas de las bases de datos relacionales y cómo pueden ayudar a las empresas a seguir siendo competitivas.

Si se desea ver la potencia de un modelo de datos relacional, no es necesario buscar más allá de la versátil hoja de cálculo. Si un usuario se siente cómodo utilizando hojas de cálculo para ordenar filas de datos, ya tiene una idea de por qué los modelos de bases de datos relacionales son tan eficaces.

Del mismo modo, las bases de datos relacionales funcionan dividiendo varias formas de datos en tablas intuitivas para estructurar la información. Proporcionan una forma estándar de representar y consultar datos que puede ser utilizada por cualquier aplicación. El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el más utilizado para las consultas en bases de datos.

En el modelo de base de datos relacional, las estructuras de datos (como tablas de datos, índices y vistas) también permanecen separadas de las estructuras de almacenamiento físico.

Aunque es similar a una hoja de cálculo en términos de organización, una base de datos relacional es mucho más compleja. Estas estructuras permiten obtener información valiosa sobre el rendimiento del negocio y la relación entre grandes volúmenes de datos.

Las bases de datos relacionales suelen organizar los datos en una tabla (a veces denominada "relación"). Cada tabla representará una entidad específica de la empresa, como clientes o pedidos concretos.
Por ejemplo, una empresa dedicada al cuidado de la piel puede tener varias tablas dedicadas a distintos clientes y sus pedidos. Estas tablas podrían centrarse en la cantidad de pedidos o de clientes que compran un producto específico y constar de filas y columnas (también conocidas como registros y atributos, respectivamente). Cada fila tendrá un registro único, mientras que cada columna tendrá un atributo específico.

Para continuar con la metáfora anterior, un negocio de cuidado de la piel tiene una tabla dedicada a varios clientes. Esa tabla podría tener columnas que indicaran la actividad de compra de productos para el acné, el eczema y la piel seca. Cada fila podría contener un registro único, como la solicitud de un reembolso.

El mayor atractivo de los sistemas avanzados de bases de datos es lo fácil que resulta recuperar información en poco tiempo. SQL es actualmente el lenguaje estándar para interactuar con una base de datos relacional.

Conocido como Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado), este lenguaje facilita que los administradores de bases de datos realizacen operaciones como actualizar, gestionar y consultar datos. SQL está estandarizado tanto por ANSI como por ISO, lo que garantiza la compatibilidad entre distintos sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Los datos en bruto son increíblemente difíciles de cribar y, para colmo, esto lleva bastante tiempo. Las claves principales y externas proporcionan una identificación que garantiza que los datos no se mezclen entre sí. También pueden reducir la redundancia de datos (o demasiadas copias de los mismos datos).

Una clave principal es un identificador único para cada registro de una tabla, que garantiza que no haya dos filas con el mismo valor clave primario. Distingue de forma exclusiva cada fila de una tabla.

Una clave externa es un campo (o grupo de campos) de una tabla que identifica una fila de otra tabla. Esto permite vincular las dos tablas. Esta relación mantiene igual la clave primaria de la tabla referenciada; el valor del campo de clave externa debe coincidir con un valor de la clave primaria de la tabla referenciada.

Un concepto clave en las bases de datos relacionales es la transacción. En términos de bases de datos, una transacción es una secuencia de una o más operaciones realizadas como una unidad de trabajo. Piense que se trata de un conjunto de instrucciones que deben completarse juntas para que la base de datos sea precisa y coherente.

¿Qué es una transacción de base de datos?

Imaginemos que realizamos una transferencia desde la cuenta de ahorros a la cuenta corriente. Este proceso consta de dos pasos:

1. Deducir dinero de la cuenta de ahorro;
2. Añadir esa misma cantidad a la cuenta corriente.

En una base de datos relacional, estos dos pasos se ejecutarían como una única transacción. De este modo se garantiza que ambos pasos se completen con éxito o que ninguno lo haga. Nadie quiere ver cómo sale su dinero de su cuenta de ahorros y no aparece en la cuenta corriente o viceversa.
¿Por qué son importantes las transacciones?

Las transacciones son cruciales para mantener la integridad y exactitud de los datos. Garantizan que la base de datos se mantenga en un estado coherente, incluso cuando se realizan varias operaciones simultáneamente o si algo sale mal durante el proceso.

A continuación, se indican algunas implicaciones clave de las transacciones en las bases de datos relacionales:

1. Integridad de los datos: las transacciones ayudan a mantener la exactitud y coherencia de los datos. Si alguna parte de una transacción falla, se anula toda la transacción, lo que evita actualizaciones parciales que podrían provocar incoherencias en los datos.
2. Control de concurrencia: las transacciones permiten a varios usuarios trabajar simultáneamente con los mismos datos sin interferir entre sí. Esto es especialmente importante en sistemas en los que muchos usuarios necesitan acceder a los datos y modificarlos al mismo tiempo.
3. Recuperación de errores: si se produce un fallo del sistema en medio de una transacción, la base de datos puede recuperar su estado coherente anterior. Esto evita la pérdida de datos y garantiza la fiabilidad de la base de datos.
4. Simplifica las operaciones complejas: las transacciones permiten agrupar varias operaciones, lo que simplifica los procesos complejos y garantiza que se ejecuten correctamente como una unidad.

Mediante el uso de transacciones, las bases de datos relacionales proporcionan una forma sólida y fiable de gestionar los datos, garantizando que sigan siendo precisos y coherentes incluso en entornos complejos y de alto tráfico.

Mientras que una base de datos relacional almacena la información en tablas, columnas y filas, una base de datos no relacional (a veces llamada base de datos NoSQL) está menos estructurada. Sin embargo, esto no significa necesariamente que sea una opción peor (o mejor) para la organización.

Empecemos por el principio. Las bases de datos relacionales están muy estructuradas y presentan un alto grado de integridad de los datos. Estas bases garantizan que los datos no se dupliquen, pierdan o utilicen indebidamente. Proporcionan un alto nivel de seguridad y ofrecen tiempos de respuesta muy rápidos. Las bases de datos relacionales también utilizan un esquema fijo. Para cualquier aplicación que requiera un gran volumen de consultas o transacciones complejas, son las más adecuadas.

Una base de datos no relacional también puede proporcionar una gran cantidad de datos, pero con menos organización. Este enfoque los mantiene flexibles y escalables para las empresas que crecen demasiado rápido para verse limitadas. Las bases de datos no relacionales almacenan datos en diversos formatos, como pares clave-valor, documentos, almacenes de columnas anchas o gráficos, en función del tipo específico de base de datos NoSQL.

Esta flexibilidad les permite manejar con eficacia datos no estructurados o semiestructurados. A diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL pueden escalarse horizontalmente con facilidad, añadiendo más servidores para gestionar cargas crecientes, lo que las hace ideales para aplicaciones de datos a gran escala. También permiten diseñar el modelo de datos de forma que cambie a medida que la organización lo modifica. Esto es especialmente útil para el desarrollo rápido y las necesidades cambiantes de datos.

Una base de datos no relacional es la más adecuada para empresas que manejan grandes volúmenes de diferentes tipos de datos, como plataformas de redes sociales y de comercio electrónico o sistemas de gestión de contenidos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico que necesite almacenar perfiles de clientes, catálogos de productos, contenidos generados por usuarios y datos transaccionales puede beneficiarse significativamente de una base de datos NoSQL.

El esquema dinámico y la escalabilidad horizontal permiten a la empresa manejar un alto volumen de lecturas y escrituras de forma eficiente, soportar una amplia gama de formatos de datos y adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio sin tiempos de inactividad o reestructuraciones significativas.

Una base de datos relacional se parece bastante a un modelo vectorial, ya que ambos buscan relaciones entre grandes volúmenes de datos. Lo que las diferencia es, sobre todo, la forma en que organizan los puntos de datos, así como el tipo de datos.

Las bases de datos vectoriales trabajan tanto con datos estructurados como con datos no estructurados (aunque normalmente son no estructurados). Con la ayuda de las incrustaciones vectoriales, cualquier usuario puede recuperar datos rápidamente. Es más, son capaces de encontrar conexiones reveladoras entre puntos de datos.

Mientras que un modelo de base de datos relacional sigue utilizando una estructura similar a la de una hoja de cálculo, las bases de datos vectoriales convierten los datos en representaciones numéricas. Por ello, las bases de datos vectoriales también son útiles para entrenar programas de inteligencia artificial y machine learning. Estos datos ayudan a crear herramientas digitales más sutiles para comprender el comportamiento humano.

Las bases de datos son herramientas versátiles que pueden aplicarse de numerosas maneras para resolver distintos retos de gestión de datos. Comprender estos patrones de aplicación puede ayudar a aprovechar mejor las bases de datos para las necesidades de la empresa. He aquí algunos patrones comunes:

1. Sistemas transaccionales (OLTP): Los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) están diseñados para gestionar aplicaciones orientadas a las transacciones. Suelen utilizarse en operaciones cotidianas donde es crucial procesar con rapidez numerosas transacciones pequeñas. Algunos ejemplos son los sistemas bancarios, las plataformas de comercio electrónico y los sistemas de reservas.
2. Sistemas analíticos (OLAP): los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) están optimizados para consultas complejas y análisis de datos. Suelen utilizarse en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos en busca de perspectivas y tendencias. Los almacenes de datos suelen entrar en esta categoría.
3. Sistemas de gestión de contenidos: las bases de datos son fundamentales para los sistemas de gestión de contenidos (CMS), ya que almacenan artículos, archivos multimedia, datos de usuario y metadatos. Este patrón es común en plataformas de publicación, wikis y sistemas de gestión de documentos.
4. Motores de búsqueda: aunque no siempre son bases de datos relacionales tradicionales, los sistemas de bases de datos especializados impulsan los motores de búsqueda. Están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y ofrecer resultados de búsqueda rápidos y pertinentes.
5. Sistemas de caché: algunas bases de datos se utilizan como cachés de alta velocidad para almacenar datos a los que se accede con frecuencia. Este patrón mejora el rendimiento de la aplicación al reducir la carga de los almacenes de datos primarios.
6. Datos de series temporales: las bases de datos optimizadas para datos de series temporales se utilizan en aplicaciones que manejan grandes volúmenes de información con fecha y hora, como sensores IoT, sistemas de comercio financiero y herramientas de supervisión.
7. Bases de datos de gráficos: estas bases de datos especializadas se utilizan para almacenar y consultar datos interconectados. Son especialmente útiles para las redes sociales, los motores de recomendación y los sistemas de detección de fraudes.

Comprender estos patrones facilita elegir la solución de base de datos adecuada para las necesidades específicas de la organización. Muchos sistemas modernos de gestión de bases de datos, como InterSystems IRIS, están diseñados para soportar múltiples patrones, lo que permite una gestión de datos flexible y eficaz en diversos casos de uso.

Las bases de datos relacionales son un activo increíble para las empresas por la eficacia con que almacenan y organizan los datos. Las empresas pueden conocer mejor a sus clientes, lo que ayudará a tomar decisiones más inteligentes en el futuro. A continuación, se enumeran algunas de las ventajas de utilizar un sistema de gestión de bases de datos relacionales.

Las bases de datos relacionales son útiles para garantizar que los datos sean siempre precisos y coherentes en toda la base. Cuando un solo dato perdido puede causar un efecto dominó en toda la empresa, estas bases ahorran tiempo y dinero. Esta integridad de los datos se mantiene constante mediante restricciones y reglas.

También tiene lo que se conoce como "integridad referencial". Este término hace referencia al modo en que la base de datos mantiene las relaciones lógicas entre cada tabla. Las claves foráneas pueden hacer referencia correctamente a las claves primarias, lo que ayuda a los usuarios a sacar conclusiones precisas entre conjuntos de datos.

Otra ventaja de un sistema de base de datos relacional es la complejidad y flexibilidad de las consultas. Gracias a SQL, es posible ejecutar consultas complejas que pueden unir varias tablas, agregar datos y filtrar resultados. Asimismo, los usuarios pueden crear consultas sobre la marcha y recuperar datos específicos según sea necesario, ahorrando un tiempo que puede dedicarse a otras operaciones empresariales.

Existen muchas herramientas que ayudan a introducirse en las bases de datos y analizar los datos. Entre ellas se incluyen las plataformas de inteligencia empresarial de código abierto, herramientas de visualización de datos y soluciones de extracción, transformación y carga (ETL), que pueden manipular los datos de diversas maneras.

Entre las opciones de código abierto más populares se encuentran Apache Superset para inteligencia empresarial, Grafana para visualización de datos y Apache NiFi para procesos ETL. Estas herramientas permiten a los usuarios interactuar más fácilmente con las bases de datos, transformando los datos brutos en información práctica e informes visualmente atractivos, sin necesidad de conocimientos avanzados de SQL.

Cuando una empresa se expande rápidamente, encontrar nuevas soluciones de almacenamiento de datos resulta laborioso y tedioso. Las bases de datos relacionales son capaces de manejar volúmenes de datos muy grandes, así como numerosos usuarios simultáneos.

Su rápido rendimiento también hace que tareas complejas como la indexación, el almacenamiento en caché y la optimización de consultas sean mucho más eficientes. La recuperación de datos no sólo es más precisa, sino que no lleva tanto tiempo.

Según estudios recientes, el coste de las filtraciones de datosha aumentado de 3,86 a 4,24 millones de dólares, una cifra que no parece que vaya a disminuir pronto. Los sistemas de bases de datos relacionales ofrecen un mayor nivel de seguridad que puede dar tranquilidad a los usuarios y a los clientes.

El modelo relacional proporciona sistemas de control de acceso granular. Esto permite a los administradores definir más claramente las funciones y permisos de los usuarios, restringiendo el acceso a datos confidenciales.

Del mismo modo, las funciones de cifrado ayudan a proteger los datos tanto en reposo como en tránsito. Tanto si los datos no se utilizan como si se consultan, se puede estar tranquilo sabiendo que es improbable que caigan en malas manos.

Por último, pero no por ello menos importante, el modelo relacional proporciona independencia de datos para reducir el riesgo de errores costosos. Hay dos tipos de los que se benefician las empresas: la independencia lógica de los datos y la independencia física de los datos.

La independencia lógica de los datos garantiza que los cambios en el esquema lógico no afectarán al almacenamiento físico de los datos.

Por otro lado, la independencia de los datos físicos garantiza que los cambios en el almacenamiento físico no afectarán al esquema lógico. Este enfoque ofrece una mayor flexibilidad a la hora de almacenar datos, gestionar la base de datos y realizar cambios. Si se produce un error, puede mitigarse el daño más fácilmente.

Aunque los sistemas de gestión de bases de datos relacionales son bastante útiles para las empresas con grandes cantidades de datos, no son perfectos. Las pequeñas empresas y las empresas de nueva creación pueden encontrar un reto en la complejidad y la falta de escalabilidad.

Las bases de datos relacionales tienen un diseño de esquema complejo, que requiere una planificación cuidadosa para funcionar con eficacia. Comparemos este enfoque con, por ejemplo, un lago de datos: una colección directa y desestructurada de datos sin procesar.

La naturaleza práctica y laboriosa de una base de datos relacional puede ser demasiado para los modelos de negocio más pequeños. Asegurarse de que las tablas normalizadas no son innecesarias y mantienen la integridad también puede ser un reto.

Las bases de datos relacionales no están optimizadas para almacenar y consultar datos no estructurados. Por tanto, no podrá almacenar documentos de texto, imágenes o multimedia.

Si su empresa maneja habitualmente grandes volúmenes de datos de distintos tipos, un lago de datos o una base de datos vectorial pueden resultar más atractivos.

Aunque las bases de datos relacionales no son imposibles de ampliar, puede que no se adapten a una empresa en rápida evolución. Las bases de datos relacionales pueden escalarse verticalmente (por ejemplo, añadiendo más recursos a una sola máquina). Sin embargo, se enfrentan a limitaciones a la hora de escalar horizontalmente (como la distribución de datos entre varias máquinas).

Hay muchos sistemas de gestión de bases de datos relacionales entre los que elegir, pero algunos se adaptan mejor a determinados modelos de negocio.

Una empresa muy grande puede preferir uno por su enfoque multimodal, mientras que una empresa más pequeña puede necesitar flexibilidad.

• MySQL: este RDBMS de código abierto es popular por su fiabilidad, rendimiento y facilidad de uso.
• PostgreSQL: su avanzado RDBMS de código abierto es bien conocido por sus sólidas funciones y su estricto cumplimiento de las normas SQL.
• InterSystems IRIS: el sistema de gestión de bases de datos de InterSystems ofrece un enfoque multimodal para apoyar a las empresas a escala.

InterSystems IRIS ofrece mucho más que bases de datos relacionales. Es un sistema de gestión de bases de datos multimodelo que admite varios modelos de datos como los relacionales, de documentos, clave-valor y gráficos.

Esto significa que no sólo admite la creación de bases de datos relacionales, sino que también proporciona capacidades para gestionar diferentes tipos de datos, todo ello dentro de una única plataforma.

Con un sólido soporte para SQL y capacidades de consulta avanzadas, InterSystems IRIS permite a las empresas definir y controlar los datos relacionales de forma eficaz.

La flexibilidad de la plataforma en la gestión de esquemas permite realizar ajustes sin problemas a medida que evolucionan las necesidades empresariales, lo que garantiza que la estructura de la base de datos permanezca alineada con los objetivos organizativos.

Una ventaja clave de InterSystems IRIS es su énfasis en la optimización del rendimiento, especialmente con datos a gran escala. A diferencia de soluciones como PostgreSQL, que tienen dificultades con conjuntos de datos cada vez mayores, InterSystems IRIS mantiene un alto rendimiento incluso cuando procesa terabytes de datos.

Gracias a funciones como la fragmentación inteligente de datos y la ejecución optimizada de consultas, InterSystems IRIS garantiza que el rendimiento de la base de datos aumente de forma lineal con el crecimiento de los datos.

Este enfoque del rendimiento se complementa con sólidas funciones de alta disponibilidad, como la agrupación en clústeres y la replicación de datos. Estas características garantizan que haya poco tiempo de inactividad y que se pueda acceder a los datos importantes sin interrupción.

InterSystems IRIS también ofrece medidas de seguridad completas, con control de acceso basado en funciones y cifrado de datos. Estas medidas protegen la información importante y ayudan a cumplir las normas.