Base de datos No relacionales y en la nube.pdf

Base de datos No relacionaes como MONGO DB, y tambien base de datos en la NUBE

1. Bases de Datos No
Relacionales: SQL vs NoSQL y
Bases de Datos en la Nube
Una comparativaactualizadasobrela importanciade estastecnologías
eneldesarrolloy la gestiónde datos, explorandolas tendenciasen
escalabilidady flexibilidad.Tambienlas diferenciasentre las bases de
datos SQL y NoSQL, sus aplicaciones, y el impacto transformador de las
bases de datos en la nube.

2. ¿Qué es una Base de Datos SQL?
Las bases de datos SQL, también conocidas como relacionales, estructuran los datos en tablas con filas y columnas
interconectadas por relaciones definidas. Utilizan el lenguaje estándar SQL para todas sus operaciones. Sus propiedades
ACID(Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) aseguran la integridad y fiabilidad de las transacciones.
Son ideales para sistemas que requieren alta consistencia, como:
•Sistemas financieros
•Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP)
•Sistemas de Gestión de Relaciones con Clientes (CRM)

3. Bases de Datos Relacionales (SQL)
•Modelo tabular:Datos organizados en tablas con filas y columnas,
siguiendo una estructura rígida y predefinida.
•Esquemas fijos:Requieren un esquema estrictamente definido antes
de almacenar datos, garantizando la integridad.
•Lenguaje SQL estándar:Utilizan Structured Query Language (SQL)
para definir y manipular datos, facilitando consultas complejas.
•Transacciones ACID:Garantizan Atomicidad, Consistencia,
Aislamiento y Durabilidad, asegurando la fiabilidad de las
transacciones.
•Escalabilidad vertical limitada:Se escalan aumentando la capacidad
del hardware (CPU, RAM), lo que puede ser costoso y tiene límites
físicos.

4. ¿Qué es una Base de Datos NoSQL?
Las bases de datos NoSQL rompen con el modelo relacional, ofreciendo diversos enfoques para almacenar datos,
incluyendo:
Modelo Documento
Almacenan datos en documentos JSON o XML, flexibles y sin
esquema fijo. Ideales para CMS o catálogos.
Clave-Valor
Datos almacenados como pares clave-valor, ofreciendo alta
velocidad para almacenar y recuperar. Perfectas para cachés o
sesiones de usuario.
Columna Ancha
Organizan los datos en familias de columnas, permitiendo
flexibilidad. Adecuadas para grandes datos distribuidos como
series temporales.
Grafos
Representan datos como nodos y relaciones, optimizadas para
consultas de conexiones complejas. Usadas en redes sociales o
sistemas de recomendación.

5. Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)
Las bases de datos NoSQL ofrecen esquemas dinámicos, ideales para datos semiestructurados y no
estructurados. Su escalabilidad horizontal mediante shardingy replicación permite manejar enormes
volúmenes de datos de manera eficiente. Adoptan el modelo BASE(Básicamente Disponible, Estado
Suave, Consistencia Eventual), priorizando la disponibilidad y la tolerancia a fallos sobre la consistencia
estricta.
Su esquema flexible se adapta a datos no estructurados y su escalabilidad horizontal permite manejar
volúmenes masivos de información. Ejemplos populares incluyen MongoDB, Cassandra y DynamoDB.

6. Diferencias Clave entre SQL y NoSQL

7. Diferencias Clave entre SQL y NoSQL
SQL: Estructura y Consistencia
•Datos estructurados:Requieren un esquema
predefinido, ideal para datos homogéneos y
relacionales.
•Relaciones definidas:Fuerte integridad referencial
entre tablas.
•Alta consistencia:Garantizan la integridad de los datos
mediante transacciones ACID.
•Lenguaje:SQL es el estándar, poderoso para consultas
complejas.
•Uso principal:Sistemas transaccionales, finanzas,
donde la consistencia es crítica.
NoSQL: Flexibilidad y Escalabilidad
•Datos flexibles:Manejan datos semi y no
estructurados, sin un esquema fijo.
•Sin esquema fijo:Permite evolucionar el modelo de
datos rápidamente.
•Alta disponibilidad y escalabilidad:Diseñadas para
distribuir datos y escalar horizontalmente.
•Lenguajes:Varían según el tipo de base de datos (MQL,
Cypher, APIs específicas).
•Uso principal:Big data, IoT, tiempo real, redes sociales,
donde la velocidad y el volumen son clave.

8. Modelos de Consistencia: ACID vs BASE
ACID (SQL)
Atomicidad (Atomicity)
Todas las operaciones de una transacción se completan o ninguna se realiza.
Consistencia (Consistency)
La base de datos pasa de un estado válido a otro, manteniendo la integridad.
Aislamiento (Isolation)
Las transacciones concurrentes no interfieren entre sí, como si se ejecutaran
secuencialmente.
Durabilidad (Durability)
Una vez que una transacción se ha confirmado, sus cambios son permanentes y resisten
fallos.
BASE (NoSQL)
Básicamente Disponible (Basically Available)
El sistema sigue funcionando incluso si hay fallos en algunos nodos, priorizando la
disponibilidad.
Estado Suave (Soft State)
El estado de la base de datos puede cambiar con el tiempo, incluso sin entrada.
Consistencia Eventual (Eventually Consistent)
Los datos se vuelven consistentes en algún momento, pero no necesariamente de
inmediato. Permite mayor escalabilidad.
La elección entre ACID y BASE depende del balance entre la necesidad de consistencia estricta, la disponibilidad y la escalabilidad requerida por la aplicación. Las transacciones ACID son cruciales
en sistemas bancarios, mientras que BASE es idóneo para aplicaciones de alto volumen donde una ligera demora en la consistencia es aceptable.

9. Ventajas y Limitaciones
SQL: Fiabilidad y
Consistencia
Ofrecen alta fiabilidad y
consistencia de datos, esenciales
para operaciones críticas. Sin
embargo, su rigidez puede ser
una limitación para datos
cambiantes o no estructurados.
NoSQL: Flexibilidad y
Rendimiento
Proporcionan una flexibilidad
excepcional y un alto
rendimiento para grandes
volúmenes de datos y esquemas
variables. La consistencia es
eventual, lo que puede requerir
consideraciones adicionales.
Elección Estratégica
La selección entre SQL y NoSQL
debe basarse en el tipo de datos,
los requisitos de consistencia, el
volumen esperado y las
necesidades de escalabilidad del
proyecto.

10. Ventajas y Casos de Uso de NoSQL
Flexibilidad
Maneja datos heterogéneos y en
evolución rápida, ideal para modelos
de datos cambiantes.
Escalabilidad Horizontal
Capacidad para manejar grandes
volúmenes de datos y alta
concurrencia mediante la adición de
más servidores.
Rendimiento
Optimizado para lecturas y escrituras
rápidas, crucial en entornos de big
data y tiempo real.
Casos de Uso Comunes:Análisis en tiempo real, IoT (Internet de las Cosas), redes sociales, catálogos de productos dinámicos,
sistemas de recomendación y personalización de contenido.
Éxito de Disney+:La plataforma de streaming Disney+ utiliza bases de datos NoSQL para gestionar la personalización de
contenido y la entrega a sus más de 150 millones de usuarios a nivel global, demostrando la capacidad de NoSQL para manejar
un tráfico masivo y datos complejos.

11. Bases de Datos en la Nube: Conceptos Clave
Las bases de datos en la nube son servicios gestionados que permiten a las empresas almacenar, acceder y gestionar sus
datos sin la necesidad de infraestructuras locales. Proveedores como AWS, Azure y Google Cloud ofrecen una variedad de
opciones con características clave:
Servicios Gestionados
Eliminan la carga de mantenimiento y gestión de la
infraestructura.
Escalabilidad Automática
Ajustan recursos según la demanda, garantizando
alta disponibilidad.
Reducción de Costos
Minimizan gastos en hardware, energía y personal
de TI.
Integración Completa
Se conectan fácilmente con otras herramientas y
servicios cloud para análisis y desarrollo.

12. Bases de Datos en la Nube
Permitena las empresas delegar la gestión del hardware y el
mantenimiento, centrándose en el desarrollo y la innovación.
•Escalabilidad automática:Adaptación dinámica a las
necesidades de carga de trabajo, sin intervención manual.
•Alta disponibilidad:Redundancia y recuperación ante
desastres integradas, garantizando el acceso continuo a los
datos.
•Modelo de pago por uso:Se paga solo por los recursos
consumidos, optimizando los costos operativos.
•Integración fácil:Compatibilidad con herramientas de
desarrollo modernas y APIs RESTful para una implementación
ágil.
•Soporte híbrido:Ofrecen opciones para bases de datos SQL y
NoSQL en plataformas líderes como AWS, Google Cloud y
Oracle Cloud.

13. Beneficios de la Nube para Bases de Datos
1
Recuperación Automática
Plan de continuidad en el negocio
2
Seguridad Integrada
Cifrado de datos y cumplimiento normativo
3
Escalado Instantáneo
Adaptación dinámica a la demanda
Las bases de datos en la nube ofrecen ventajas operativas y estratégicas. El escalado instantáneopermite a las aplicaciones crecer sin
interrupciones. La replicación globaly la recuperación ante desastres automáticaaseguran la disponibilidad de los datos en todo momento.
Además, la seguridad integraday el cumplimiento normativoreducen la carga de gestión de riesgos.
Oracle NoSQL Cloud:Este servicio es un ejemplo claro de los beneficios de la nube, ofreciendo replicación activa en múltiples
regiones y garantizando transacciones ACID, combinando la flexibilidad de NoSQL con la robustez de las garantías de consistencia.

14. Ejemplos de Servicios en la Nube para SQL y NoSQL
Servicios SQL en la Nube
•Amazon RDS:Soporta motores como MySQL, PostgreSQL,
Oracle, SQL Server.
•Google Cloud SQL:Ofrece PostgreSQL, MySQL, SQL Server
gestionados.
•Azure SQL Database:Versión gestionada de SQL Server, con
alta compatibilidad.
Estos servicios permiten migrar bases de datos relacionales
existentes con mínima refactorización y aprovechar las
ventajas de la nube.
Servicios NoSQL en la Nube
•Amazon DynamoDB:Base de datos clave-valor y de
documentos de alto rendimiento y escalabilidad.
•Google Firestore:Base de datos de documentos para
aplicaciones móviles y web en tiempo real.
•Oracle NoSQL Database Cloud Service:Base de datos clave-
valor y de documentos con garantías de rendimiento y
disponibilidad.
Estos servicios están diseñados para baja latencia, alta
disponibilidad y soporte multimodelo, facilitando el desarrollo
ágil y el despliegue global de aplicaciones modernas.

15. Opciones Populares de Bases NoSQL en la Nube
Las principales plataformas en la nube ofrecen soluciones NoSQL robustas, cada una con sus fortalezas:
AWS DynamoDB
Una base de datos de clave-valor y documentos
con alta disponibilidad, escalabilidad masiva y
rendimiento garantizado, ideal para
aplicaciones de baja latencia.
Azure Cosmos DB
Una base de datos multi-modelo distribuida
globalmente, con soporte para APIs de
MongoDB, Cassandra, SQL y más, ofreciendo
consistencia configurable y escalabilidad
elástica.
Google Cloud Bigtable y Datastore
Bigtable es un servicio NoSQL de columnas
anchas optimizado para grandes conjuntos de
datos analíticos. Datastore es una base de
datos de documentos para aplicaciones
móviles y web.
La elección depende de factores como los requisitos de precios, rendimiento y los casos de uso específicos de cada proyecto.

16. Beneficios de Usar Bases de
Datos en la Nube
Adoptar bases de datos en la nube ofrece una serie de ventajas estratégicas
para las empresas modernas, permitiendo mayor agilidad y seguridad.
•Implementación Rápida:Puesta en marcha en minutos, no en semanas.
•Actualizaciones Automáticas:Los proveedores gestionan parches y mejoras.
•Seguridad Avanzada:Cifrado, controles de acceso y cumplimiento
normativo.
•Replicación Geográfica:Alta disponibilidad y recuperación ante desastres.
•Soporte Global:Ideal para aplicaciones distribuidas con usuarios en todo el
mundo.
•Flexibilidad Total:Escala recursos hacia arriba o hacia abajo según la
demanda real, pagando solo por lo que usas.

17. Resumen: SQL vs NoSQL y Bases en la Nube
SQL NoSQL Bases de Datos en la Nube
Ideal para datos estructurados y
transacciones críticas que requieren
alta consistencia.
Perfecto para datos variados (no
estructurados/semi-estructurados),
escalabilidad masiva y rapidez en
operaciones.
Potencian ambas opciones,
ofreciendo gestión simplificada,
escalabilidad elástica y alta
disponibilidad.
Requiere un esquema predefinido y
es menos flexible a cambios.
Ofrece un esquema flexible,
adaptándose a la evolución de los
datos.
Proporcionan seguridad avanzada,
replicación global y reducción de
costos operativos.
La decisión debe basarse en el tipo de datos, el volumen esperado y los requisitos específicos de consistencia y rendimiento
del proyecto.

18. PARA TERMINAR:
•Complementariedad:SQL y NoSQL no son excluyentes, sino complementarios. La elección depende
de la estructura de los datos, la necesidad de consistencia y los requisitos de escalabilidad del
proyecto.
•NoSQL para el futuro:Las bases de datos NoSQL son esenciales para manejar grandes volúmenes de
datos no estructurados y para aplicaciones modernas que demandan alta concurrencia y flexibilidad.
•La Nube, un Imperativo:La adopción de bases de datos en la nube es clave para lograr flexibilidad,
rendimiento óptimo, alta disponibilidad y una significativa reducción de costes operativos y de
infraestructura.
•Elección Estratégica:Una comprensión profunda de cada tecnología permite tomar decisiones
informadas, optimizando el rendimiento y la eficiencia de las arquitecturas de datos.