Por qué gigantes tech migraron a NoSQL

Curso de Base de Datos NoSQL

Contenido del curso

Fundamentos de Bases de Datos NoSQL

Manipulación de Datos en MongoDB

Tipos de Bases de Datos NoSQL

Pasos Futuros

17
Bases de Datos NoSQL en Inteligencia Artificial
01:59 min

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Por qué gigantes tech migraron a NoSQL

Curso de Base de Datos NoSQL

Clase 1 de 17

Clase 1 / 17

Las bases de datos NoSQL son una alternativa a las bases de datos relacionales tradicionales, diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos, escalabilidad y flexibilidad en el modelado de datos.

🚀 ¿Qué es NoSQL?

NoSQL (Not Only SQL) es un tipo de base de datos que no sigue el modelo relacional basado en tablas y esquemas rígidos. En su lugar, ofrece estructuras más flexibles como:

Documentos
Claves-valor
Columnas anchas
Grafos

🔥 Características Clave

✅ Escalabilidad horizontal: Se distribuyen fácilmente en múltiples servidores. ✅ Alto rendimiento: Optimizadas para lecturas y escrituras rápidas. ✅ Modelo de datos flexible: No requieren esquemas predefinidos. ✅ Alta disponibilidad: Diseñadas para tolerancia a fallos y replicación automática.

🔍 Tipos de Bases de Datos NoSQL

1️⃣ Bases de Datos de Documentos

Almacenan datos en formato JSON, BSON o XML.
📌 Ejemplo: MongoDB, CouchDB

2️⃣ Bases de Datos Clave-Valor

Datos almacenados como un par clave-valor.
📌 Ejemplo: Redis, DynamoDB

3️⃣ Bases de Datos de Columnas Anchas

Almacenan datos en columnas en lugar de filas, ideales para Big Data.
📌 Ejemplo: Apache Cassandra, HBase

4️⃣ Bases de Datos de Grafos

Diseñadas para representar relaciones complejas entre datos.
📌 Ejemplo: Neo4j, ArangoDB

📌 ¿Cuándo Usar NoSQL?

✅ Cuando necesitas escalabilidad y rendimiento en grandes volúmenes de datos. ✅ Cuando los datos son semiestructurados o no estructurados. ✅ Para aplicaciones en tiempo real (chats, redes sociales, IoT). ✅ Para almacenar y consultar relaciones complejas en bases de datos de grafos.

⚖️ ¿SQL o NoSQL?

CaracterísticaSQLNoSQLEstructuraTablas y esquemas rígidosModelos flexibles (documentos, clave-valor, etc.)EscalabilidadVertical (mejor hardware)Horizontal (más servidores)ConsultasSQL (JOINs, ACID)API flexible, sin necesidad de JOINsCasos de usoFinanzas, ERP, CRMBig Data, redes sociales, IoT

🎯 Conclusión

Las bases de datos NoSQL son ideales para aplicaciones modernas que requieren escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, no reemplazan a SQL, sino que complementan su uso en distintos escenarios.

Cuando utilizar Bases de Datos Relacionales y No Relacionales?

Bases de Datos Relacionales (SQL)

Ejemplos: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server

🔹 Características principales

Organizan la información en tablas con filas y columnas.
Se basan en relaciones (llaves primarias y foráneas).
Utilizan el lenguaje SQL (Structured Query Language) para las consultas.
Garantizan consistencia, integridad y transacciones seguras (ACID).

✅ Cuándo utilizarlas

Los datos son estructurados y tienen un formato fijo (por ejemplo, productos con nombre, precio, categoría, etc.).
Existen relaciones claras entre las entidades (clientes, pedidos, facturas).
Necesitas consultas complejas (JOIN, filtros, agregaciones).
Requieres alta consistencia (los datos deben ser siempre correctos y sincronizados).
Transacciones bancarias o financieras, donde no puede haber errores o duplicados.

💡 Ejemplo

Un sistema de facturación del SENA:

Tablas: Aprendiz, Instructor, Ficha, Programa.
Relaciones: Un programa tiene muchas fichas, cada ficha tiene varios aprendices, un instructor puede tener varias fichas.

⚙️ Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)

Ejemplos: MongoDB, Firebase Firestore, Cassandra, Redis

🔹 Características principales

No usan tablas, sino documentos, pares clave-valor, grafos o columnas.
No requieren un esquema fijo (flexibles).
Están diseñadas para gran escala, alta velocidad y disponibilidad.
Prefieren escalabilidad horizontal (fácil distribuir en varios servidores).

✅ Cuándo utilizarlas

Los datos son no estructurados o semiestructurados (JSON, texto, multimedia).
La estructura de los datos cambia con frecuencia.
Se necesitan altos volúmenes de datos o alta velocidad de lectura/escritura.
La aplicación debe ser escalable (ej. redes sociales, juegos, IoT).
No se requiere consistencia total inmediata (es aceptable una sincronización eventual).

💡 Ejemplo

Una red social:

Colección Usuarios con documentos JSON: cada usuario puede tener campos distintos (algunos con fotos, otros sin ellas, distintos intereses).
Colección Publicaciones que crece rápidamente y se consulta por usuario o tema.