¿Qué es una Base de Datos NoSQL?

NoSQL es un enfoque de diseño de bases de datos que permite el almacenamiento y consulta de datos fuera de las estructuras tradicionales de las bases de datos relacionales. Estas bases de datos no requieren un esquema fijo, lo que significa que pueden adaptarse rápidamente a cambios en los datos sin necesidad de reestructuraciones complejas. Además, las bases de datos NoSQL suelen ser distribuidas, lo que garantiza la disponibilidad y fiabilidad de los datos al replicarlos en varios servidores.

Tipos de Bases de Datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL se pueden clasificar en varias categorías, cada una optimizada para diferentes tipos de aplicaciones:

1. Bases de Datos de Clave-Valor: Almacenan datos como pares de clave-valor, lo que permite un acceso rápido y eficiente. Ejemplos incluyen Redis y DynamoDB. Redis se utiliza comúnmente para la gestión de sesiones en aplicaciones web, donde se almacena información de sesión del usuario para un acceso rápido. Redis es usado por muchos como base de datos de lecturas en soluciones CQRS. Un ejemplo es la plataforma Spryker. Dentro de la arquitectura de esta solución, se utiliza Redis para volcar información de solo lectura con la idea de acelerar las consultas. Un ejemplo de uso interesante dentro de WATA Factory es en el uso de esta tecnología como bus de mensajería para aplicaciones Django.
2. Bases de Datos Documentales: Utilizan documentos (generalmente en formato JSON) para almacenar datos, lo que las hace ideales para aplicaciones web y móviles. MongoDB es un ejemplo popular. En Wata Factory tuvimos la oportunidad de trabajar con esta tecnología gracias a la colaboración de Diego Freniche en una de las WATA Academies celebrada en nuestras instalaciones de Jerez de la Frontera. En este taller tuvimos la oportunidad de trabajar con herramientas 100% online lo que mejoro significativamente la experiencia.
3. Bases de Datos de Columnas: Almacenan datos en columnas en lugar de filas, lo que permite un procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos. Cassandra y HBase son ejemplos destacados. En concreto Cassandra se utiliza en plataformas de análisis a gran escala para procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
4. Bases de Datos de Grafos: Están diseñadas para gestionar relaciones complejas entre datos, como las que se encuentran en redes sociales. Neo4j es un ejemplo común. Se emplea en motores de recomendación, ya que puede manejar consultas complejas para determinar relaciones entre usuarios y productos.

Ventajas de las Bases de Datos NoSQL

• Escalabilidad horizontal: Las bases de datos NoSQL se diseñan para escalar fácilmente añadiendo más servidores en lugar de mejorar el hardware de un solo servidor, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
• Alta disponibilidad y tolerancia a fallos: Gracias a su arquitectura distribuida, estas bases de datos replican datos en múltiples nodos, lo que garantiza la disponibilidad incluso ante fallos de hardware o red.
• Flexibilidad en el modelo de datos: NoSQL no requiere un esquema fijo, lo que facilita almacenar diferentes tipos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) sin necesidad de modificar un esquema predefinido.
• Velocidad y rendimiento: Al no depender de costosas operaciones de JOIN o transacciones complejas, las bases de datos NoSQL suelen ofrecer una alta velocidad para leer y escribir grandes volúmenes de datos, especialmente en aplicaciones que manejan grandes cantidades de información en tiempo real.
• Optimización para grandes datos (Big Data): Las bases de datos NoSQL son ideales para manejar datos masivos y crecientes en entornos de Big Data, como redes sociales, análisis de comportamiento de usuarios o IoT, donde el volumen, la variedad y la velocidad de los datos requieren soluciones robustas y escalables.

Desafíos y Consideraciones

Aunque las bases de datos NoSQL ofrecen muchas ventajas, también presentan algunos desafíos que deben ser considerados antes de su adopción.

1. Un reto importante es la falta de soporte completo para transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad), lo que puede limitar su uso en aplicaciones que requieren una alta consistencia de datos, como sistemas financieros o transacciones críticas. En muchos casos, las bases de datos NoSQL priorizan la disponibilidad y la partición (según el teorema CAP), sacrificando la consistencia en favor del rendimiento y la escalabilidad, lo que puede resultar en consistencia eventual, un modelo que no garantiza que todas las lecturas sean inmediatas y perfectamente actualizadas.
2. Otro aspecto importante es la complejidad en la elección del tipo de base de datos NoSQL adecuado. A diferencia de las bases de datos relacionales, que son más generalistas, NoSQL incluye varios tipos como ya hemos visto antes (clave-valor, documentales, de columnas, de grafos), cada uno optimizado para casos de uso específicos. Esto significa que los equipos de desarrollo deben entender profundamente sus necesidades para elegir la base de datos más apropiada, lo cual puede ser un desafío si los requisitos cambian con el tiempo o si la aplicación crece en complejidad.
3. Además, hay que tener en cuenta las consideraciones de integración y migración. Migrar de una base de datos relacional a NoSQL puede requerir una reestructuración significativa del modelo de datos y del código de la aplicación. Asimismo, la curva de aprendizaje puede ser pronunciada para desarrolladores y administradores de bases de datos que no están familiarizados con los nuevos paradigmas NoSQL.
4. Finalmente, algunos sistemas NoSQL carecen de herramientas maduras para la gestión y monitorización en comparación con las bases de datos relacionales, lo que puede aumentar la dificultad de mantenimiento en entornos de producción a gran escala.

Estos retos ponen de relieve la importancia de una planificación cuidadosa, un análisis exhaustivo de los requisitos de la aplicación y una formación adecuada a la hora de implantar bases de datos NoSQL en entornos de producción.

Conclusión

Las bases de datos NoSQL han revolucionado la manera en que gestionamos y almacenamos datos, ofreciendo una flexibilidad y escalabilidad que las bases de datos relacionales tradicionales no pueden igualar. Con la creciente demanda de aplicaciones web y móviles que manejan grandes volúmenes de datos en tiempo real, las bases de datos NoSQL se han convertido en una opción popular por su rendimiento y facilidad de uso.

En WATA Factory, aunque esta tecnología no se utilice comúnmente en aplicaciones típicas, siempre estamos atentos a las posibles ventajas y mejoras que estas herramientas puedan ofrecernos.

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Si buscas en internet sobre las diferencias entre MySQL y PostgreSQL, en prácticamente todas las comparativas se hace referencia a que MySQL tiene mejor rendimiento y PostgreSQL es mucho más rico en cuanto a funcionalidades.

Si bien es cierto, a medida que ha ido pasando el tiempo, MySQL ha ido ganando en funcionalidades, así como PostgreSQL ha ido mejorando en rendimiento. Esto último debido también, en parte, a los avances y mejoras conseguidas en el sector del hardware.

En WATA Factory nos hemos preguntado cómo de importantes son estas diferencias a efectos prácticos, sin entrar en batallas como cuántos microsegundos de diferencia hay entre una u otra, ó la cantidad de funcionalidades avanzadas que al final nunca utilizamos en nuestro día a día.

MySQL: principales diferencias

Con MySQL podemos seleccionar diferentes motores de bases de datos para cada tabla: InnoDB y MyISAM. Éste último es el que ha acompañado a MySQL desde sus inicios, y el culpable de esa fama de “rápido”.

En gran medida la velocidad MyISAM es debida a que no tiene restricciones de integridad referencial, disparadores ni otras características. Si bien estas funcionalidades son más que útiles, pueden llegar a ralentizar las inserciones o actualizaciones al tener que comprobarse en cada operación. InnoDB, en cambio, sí incorpora este tipo de funcionalidades y por tanto ya no resultaría tan rápido en las inserciones o actualizaciones.

Otro aspecto es el tema de bloqueos. En MyISAM, al manipular los datos a través de sentencias INSERT, UPDATE o DELETE, se produce un bloqueo a nivel de tabla. En InnoDB o en PostgreSQL, los bloqueos se producen a nivel de tupla. Es por eso que si nuestra aplicación tiene grandes operaciones de INSERT, UPDATE o DELETE que afectan a un considerable número de tuplas en la tabla, MyISAM se muestra bastante más eficiente. Por el contrario si tenemos muchas pequeñas operaciones concurrentes, InnoDB funciona mejor al bloquear solo la tupla afectada, mejorando la concurrencia.

Puede que pensemos que un motor de BD que llamamos relacional y que no provee de claves foráneas sirve de bien poco, a la par que es un riesgo para la integridad de los datos. No obstante, pongámonos en el caso de una solución típica de Business Intelligence, donde tendríamos un modelo de estrella con una tabla central con pocas relaciones, y que va a ser cargada mediante procesos masivos. Es posible que contar con un motor de BD sin claves foráneas y con bloqueo de tabla sea una ventaja a tener en cuenta. Teniendo en mente que además de poder combinar los dos motores de BD en un mismo esquema, también podemos combinarlo con otras tablas transaccionales en el mismo esquema.

Una idea que algunos sugieren es usar un MySQL con InnoDB para desarrollo y luego pasar las tablas a MyISAM una vez puesto en producción. Para hacer esto, evidentemente, hay que tener muy claro lo que se está haciendo y controlar todo el proceso con mimo. La idea es controlar la integridad de los datos durante el desarrollo pero acelerar las consultas una vez puesto en producción.

En resumen, si vamos a usar MySQL en nuestro desarrollo, nos deberíamos plantear si realmente vamos a sacar partido de MyISAM. Si no es así, puede que sea mejor optar por otros motores.

PostgreSQL y sus características

Si bien MySQL ha ido incorporando, y sigue incorporando, cada vez más funcionalidades, es cierto que PostgreSQL desde un principio ha destacado por ser un sistema de gestión de bases de datos relacional más completo y libre. Para muchos es percibido como el Oracle del software libre. Salvando las distancias, claro.

Entre las funcionalidades destaca su PL/pgSQL muy similar al PL/SQL de Oracle. Mediante el uso de este lenguaje podemos añadir complejidad propia de los lenguajes procedimentales en nuestros SQL: bucles, condicionales, funciones… Los disparadores, por mencionar un ejemplo, pueden llegar a adquirir una complejidad considerable.

A nivel de SQL, PostgreSQL incorpora también la funciones de ventana que nos permiten consultas SQL complejas, más que útiles sobre todo en aplicaciones de índole estadístico. Igualmente, con su sistema de Reglas (Rules), podemos afinar bastante la ejecución de consultas y sentencias de manipulación de datos, alterando la forma en que el comando es procesado por el motor de base de datos.

Hay otros aspectos destacables como la herencia entre tablas y las vistas materializadas. Aunque entrar al detalle daría para otros muchos artículos.

En definitiva, con PostgreSQL tenemos un abanico de posibilidades más amplio a la hora de realizar el desarrollo para una nueva aplicación, por lo que estaríamos menos limitados que si usamos MySQL, algo muy interesante en aquellos proyectos en los que se prevea que un mantenimiento evolutivo a largo o medio plazo.

MySQL vs PostgreSQL en WATA Factory

En WATA Factory siempre evaluamos, para cada proyecto, qué motor de base de datos usar dependiendo de factores como si se trata de un proyecto a largo plazo, tipo de aplicación o número de usuarios concurrentes, entre otros.

A efectos prácticos, si no hay ningún requerimiento específico en cuanto a rendimiento, como ocurre en la mayoría de aplicaciones que vamos a desarrollar, preferimos PostgreSQL, que ofrece funcionalidades muy interesantes que nos podrían ser útiles a futuro, sin que haya grandes diferencias a efectos prácticos.

No obstante también hemos tenido que abordar el desarrollo de proyectos de basados en CMS como Drupal, WordPress o Joomla.

Evidentemente, en estos casos, lo mejor es siempre usar el recomendado por la comunidad que desarrolla estos CMS, que normalmente será MySQL.

Esto es así porque este tipo de desarrollos suele estar sujeto a unos requerimientos específicos en cuanto a posicionamiento o SEO, por lo que un MySQL con MyISAM puede ser una buena alternativa.

En el caso de Drupal además, aunque en la documentación se indique que soporta MySQL y PostgreSQL, hay veces que al instalar módulos de terceros, éstos han sido desarrollados y probados principalmente en MySQL. Así que, evidentemente, dependiendo de la versión Drupal y los módulos a usar en nuestra web, la elección que probablemente nos dé menos quebraderos de cabeza será MySQL.

Si somos nosotros los que estamos desarrollando ese software de terceros, es muy posible que nos pueda venir bien un motor como MySQL fácilmente adaptable y extendido. Por otra parte, si luego decidiéramos que nuestro producto soportara ambos sistemas de base de datos, sería más fácil si partimos de MySQL y lo adaptamos a PostgreSQL que al contrario.

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