Bases de datos relacionales vs no relacionales en AWS

Las bases de datos en AWS se categorizan principalmente en relacionales y no relacionales, cada una con características específicas que se adaptan a diferentes necesidades. Dominar esta clasificación es fundamental tanto para tu rol como arquitecto como para completar con éxito tu certificación.

¿Qué son las bases de datos gestionadas en AWS?

AWS ofrece diferentes servicios gestionados y completamente administrados, facilitando así la operación y mantenimiento. Una opción interesante son las bases de datos serverless, que permiten simplificar el manejo dependiendo del caso de uso específico. Estas alternativas gestionadas suelen aplicarse en proyectos donde avanzar más rápidamente o mantener la agilidad tecnológica es prioritario.

¿Cuáles son las bases de datos relacionales de AWS?

En AWS, las bases de datos relacionales presentan un modelo compuesto por tablas y esquemas rígidos. Sus características fundamentes incluyen:

• Relaciones mediante llaves o llaves foráneas entre tablas.
• Alta consistencia y transaccionalidad siguiendo el principio ACID: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.
• Escalabilidad vertical, que implica incrementar los recursos en un único servidor.

AWS ofrece diferentes opciones bajo este modelo:

• RDS (Relational Database Service): Incluye varios motores tanto open source como comerciales.
• Aurora: Otra alternativa dentro del mismo esquema de bases de datos relacionales, que combina rendimiento empresarial con simplicidad.

¿Qué opciones ofrece AWS para bases de datos no relacionales?

En contraste, las bases de datos no relacionales ofrecen estructuras más flexibles y adaptables. Estas bases de datos proporcionan:

• Documentos, claves valor, grafos y otros tipos flexibles.
• Posibilidad de mantener una consistencia fuerte o eventual.
• Escalabilidad horizontal, permitiendo distribuir la base de datos en varios servidores.

Las soluciones no relacionales de AWS incluyen:

• DynamoDB: Base de datos conocida por su rendimiento y flexibilidad en modelos no relacionales.
• DocumentDB: Compatible con MongoDB, proporciona una estructura documental ágil.
• Keyspaces: Compatible con Cassandra, ideal para almacenamiento clave-valor optimizado.
• Neptune: Especializada en datos en forma de grafos.
• Timestream: Orientada a datos de series temporales.
• ElasticCache: Base de datos en memoria, adecuada principalmente para cachés.

AWS presenta una amplia gama de servicios en estas categorías, cada uno adecuado para diferentes demandas y características particulares.

¿Cómo elegir el mejor servicio para tu empresa?

Al seleccionar qué tipo de base de datos utilizar, considera los siguientes factores clave:

• ¿Necesitas alto desempeño?
• ¿Es importante poder realizar un escalamiento horizontal?
• ¿Qué tan estructurados o flexibles son los datos con los que trabajas?

En el caso de Nexia Bank, por ejemplo, estos podrían ser aspectos esenciales a considerar para asegurar una operación óptima.

¿Tienes clara la diferencia entre estos tipos de bases de datos? Deja tus comentarios o dudas y continuemos explorando juntos.