Recopilar y analizar datos se ha convertido en uno de los principales objetivos de cualquier empresa. A partir de estos, se puede obtener información de valor que permite adaptar las estrategias comerciales del negocio a las necesidades y preferencias de los consumidores, para que tengan mayor éxito y así se consigan incrementar las ventas y los beneficios. Sin embargo, existen diferentes formas de almacenar lo que se recopila para su posterior análisis. La base de datos no relacional, o base de datos NoSQL, es una de ellas, y en este artículo te contamos qué son y cuáles son las ventajas de apostar por ellas.
Una base de datos no relacional es un sistema de almacenamiento y recuperación de datos que no utiliza el lenguaje SQL para sus consultas. Si bien puede utilizarlo, no lo emplean como herramienta para esta finalidad. Solo como elemento de apoyo.
Tampoco se basan en el modelo de tablas interconectadas o de registros y campos, sino que adoptan enfoques más flexibles para el almacenamiento de datos, como documentos, gráficos o familias de columnas. Estas estructuras dinámicas permiten gestionar grandes volúmenes de información y adaptarse con mayor facilidad a las demandas cambiantes de esta era digital.
Además, pueden gestionar datos no estructurados o semiestructurados. Y son una fuente de datos valiosa cuando se trabaja con procesos ETL para los sistemas de inteligencia empresarial o análisis de datos. Otra aplicación es el diseño y desarrollo de aplicaciones web modernas, que lleva a cabo un Full Stack Developer.
La alternativa a las bases de datos no relacionales son las relacionales, que son las que se basan en tablas y en relaciones predefinidas con lenguaje SQL, y que se emplean para volúmenes de datos más pequeños. Las BB.DD. no relacionales tampoco cumplen con el estándar ACID, que siguen las relacionales. Sus siglas significan atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad.
Estas quieren decir que una transacción tiene lugar de manera completa de una vez para que suceda; que la base de datos es consistente antes y después de la transacción; que puede haber múltiples transacciones independientes y que los cambios se producen incluso si el sistema falla.
Para entender mejor el funcionamiento de una base de datos no relacional, te dejamos a continuación sus características:
Una base de datos no relacional tiene el don de expandirse sin límites verticales. Esta característica permite la carga entre múltiples servidores y tiene como ventaja principal el manejo fluido de enormes volúmenes de datos. Como ya indicamos, estos pueden adaptarse con facilidad a crecimientos inesperados, sin que por ello se comprometa el rendimiento.
Su capacidad para ajustarse a estructuras de datos cambiantes ofrece libertad creativa. La agilidad para incorporar nuevos tipos de datos o modificar esquemas sin reestructuraciones completas es una ventaja de gran relevancia cuando se opera en entornos en constante evolución.
Las NoSQL son como sastres expertos, diseñadas para trabajar excepcionalmente bien con datos no estructurados o semiestructurados. Por ejemplo, pueden trabajar con imágenes, texto o datos demográficos. La optimización para tareas específicas equivale a un rendimiento óptimo para cada tipo de información.
La capacidad de replicar datos y distribuirlos en múltiples nodos garantiza una mayor resistencia ante fallos. Es decir, que incluso si un nodo falla, la base de datos seguirá operativa. Con ello, se evitan las interrupciones en la disponibilidad de la información.
Al estar diseñadas para escalar horizontalmente, las BB.DD. no relacionales pueden ser más rentables en comparación con las soluciones relacionales. Estas últimas emplean actualizaciones que pueden tener un coste muy elevado. Por el contrario, las no relacionales usan la expansión gradual.
Algunas herramientas destacadas en el ámbito de bases de datos no relacionales son MongoDB, que está orientada a documentos que se almacenan en BSON. Esta es una representación binaria de JSON, que no usa tablas ni sigue un esquema.
Otros ejemplos son Neo4j, que está especializada en bases de datos de grafos; y Cassandra, que destaca por la gestión eficiente de grandes cantidades de datos distribuidos.