Tipos de bases de datos

• Una base de datos es una colección organizada de datos estructurados, almacenados electrónicamente en un sistema informático.
• Las bases de datos permiten gestionar y acceder a los datos de manera eficiente.
• Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) son el software que interactúa con los usuarios, las aplicaciones y la base de datos para capturar y analizar los datos.
• Los DBMS proporcionan funciones para administrar la seguridad, la integridad de los datos, el acceso concurrente y la recuperación de fallos.

Tipos de bases de datos

• Bases de datos relacionales: Almacenan datos en tablas con filas y columnas, definiendo relaciones entre ellas.
• Bases de datos NoSQL: Diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados con alta escalabilidad y flexibilidad.
• Bases de datos orientadas a objetos: Representan la información en forma de objetos, como en la programación orientada a objetos.
• Bases de datos gráficas: Utilizan estructuras de grafos para representar y almacenar datos, enfocándose en las relaciones entre los datos.

Bases de Datos NoSQL

• NoSQL (Not Only SQL) es un enfoque de diseño de bases de datos que permite almacenar y recuperar datos modelados de forma diferente a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos relacionales.
• Las bases de datos NoSQL son muy útiles para aplicaciones de tiempo real, macrodatos y software móvil.
• Ofrecen flexibilidad, escalabilidad y un alto rendimiento.

Características de las bases de datos NoSQL

• Esquema flexible: No requieren un esquema predefinido, permitiendo almacenar datos con diferentes estructuras.
• Escalabilidad horizontal: Pueden escalarse fácilmente añadiendo más nodos al sistema.
• Alto rendimiento: Optimizadas para operaciones de lectura y escritura rápidas.
• Soporte para diferentes modelos de datos: Pueden almacenar datos en diferentes formatos como documentos, grafos, clave-valor, etc.

Modelos de datos NoSQL

• Documentos: Almacenan datos en documentos semiestructurados, típicamente en formato JSON o XML.
  • MongoDB y Couchbase son ejemplos de bases de datos de documentos.
• Clave-Valor: Almacenan datos como pares clave-valor, donde la clave es un identificador único y el valor es el dato asociado.
  • Redis y Memcached son ejemplos de bases de datos clave-valor.
• Columnas: Almacenan datos en familias de columnas, que son agrupaciones de columnas relacionadas.
  • Cassandra y HBase son ejemplos de bases de datos de columnas.
• Grafos: Almacenan datos en nodos y aristas, donde los nodos representan entidades y las aristas representan las relaciones entre ellas.
  • Neo4j es un ejemplo de base de datos de grafos.

Modelos de Datos

• Un modelo de datos es una descripción abstracta de cómo se representan y se acceden los datos dentro de una base de datos.
• Incluye la estructura de los datos, las operaciones que se pueden realizar sobre los datos y las restricciones de integridad.
• Los modelos de datos sirven como planos para el diseño de bases de datos.

Tipos de Modelos de Datos

• Modelo Relacional: Organiza los datos en tablas con filas y columnas, estableciendo relaciones entre las tablas mediante claves primarias y foráneas; es el modelo más común para las bases de datos tradicionales.
• Modelo Entidad-Relación (ER): Utilizado para diseñar bases de datos, representa las entidades (objetos) y las relaciones entre ellas; es un modelo conceptual que se utiliza para entender y comunicar los requisitos de la base de datos.
• Modelo Orientado a Objetos: Representa los datos como objetos, combinando datos y comportamientos (métodos), permitiendo modelar sistemas complejos de manera más natural.
• Modelo Jerárquico: Organiza los datos en una estructura de árbol, donde cada elemento tiene un padre y puede tener múltiples hijos; es un modelo simple pero limitado en su capacidad para representar relaciones complejas.
• Modelo de Red: Similar al modelo jerárquico, pero permite que un elemento tenga múltiples padres, ofreciendo más flexibilidad que el modelo jerárquico, aunque puede ser más complejo de implementar.

ACID vs BASE

• ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) es un conjunto de propiedades que garantizan la fiabilidad de las transacciones en las bases de datos relacionales.
  • Atomicidad: Una transacción se trata como una sola unidad de trabajo; o se completan todas las operaciones, o ninguna.
  • Consistencia: Una transacción solo puede llevar la base de datos de un estado válido a otro.
  • Aislamiento: Las transacciones se ejecutan de forma aislada entre sí, como si fueran las únicas que operan en la base de datos.
  • Durabilidad: Una vez que una transacción se ha completado, sus cambios son permanentes y no se pierden, incluso en caso de fallo del sistema.
• BASE (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent) es un conjunto de propiedades que priorizan la disponibilidad y la escalabilidad sobre la consistencia inmediata.
  • Basically Available: El sistema está disponible la mayor parte del tiempo.
  • Soft State: El estado del sistema puede cambiar con el tiempo, incluso sin entrada.
  • Eventually Consistent: Con el tiempo, el sistema alcanza un estado consistente.
• Las bases de datos NoSQL a menudo utilizan un modelo BASE para lograr alta disponibilidad y escalabilidad, sacrificando la consistencia inmediata.

Ventajas de las bases de datos NoSQL

• Escalabilidad: Fáciles de escalar horizontalmente para manejar grandes volúmenes de datos.
• Flexibilidad: No requieren un esquema predefinido, permitiendo almacenar diferentes tipos de datos.
• Rendimiento: Optimizadas para operaciones de lectura y escritura rápidas.
• Disponibilidad: Ofrecen alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Desventajas de las bases de datos NoSQL

• Consistencia: Pueden sacrificar la consistencia inmediata para lograr alta disponibilidad.
• Complejidad: Pueden ser más complejas de gestionar que las bases de datos relacionales tradicionales.
• Madurez: Algunas tecnologías NoSQL son menos maduras que las bases de datos relacionales.
• Estándares: Menos estándares en comparación con las bases de datos relacionales.

Casos de uso de las bases de datos NoSQL

• Redes sociales: Almacenamiento de perfiles de usuario, relaciones, posts, etc.
• Comercio electrónico: Gestión de catálogos de productos, carritos de compra, historial de pedidos.
• Aplicaciones móviles: Almacenamiento de datos de usuario, configuraciones, historial de uso.
• Internet de las cosas (IoT): Recopilación y análisis de datos de sensores y dispositivos.
• Macrodatos (Big Data): Almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.