La importancia de conocer en tipo de bases de datos.
Es importante entender que a la hora de desarrollar una aplicación de software, el tipo de base de datos que seleccionemos para esta, será crucial para desarrollar una aplicación exitosa. Actualmente no enfrentamos a una alta gama de base de datos, pero lo importante es elegir una que realmente se alinee de forma correcta con nuestro proyecto. En el caso de un software completo, este suele utilizar diferentes bases de datos, las cuales se adaptan a una función específica en las necesidades de la aplicación.
En este artículo explicaremos a fondo sobre las diferentes bases de datos y analizaremos la forma de seleccionar las bases de datos correctas para los software más complejos y la toma de decisiones informadas cuando nos enfrentamos al escoger las bases de datos indicadas para los diferentes componentes de nuestras aplicaciones. Además haremos un repaso acerca de los factores que influyen en el rendimiento y costo de la base de datos, así escogeremos las opciones más viables y seguras para nuestra aplicación, mientras equilibramos las compensaciones esenciales.
Entendiendo los diferentes tipo de bases de datos
Es importante conocer los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el mercado para tomar buenas decisiones sobre nuestros proyectos. A continuación te enseñaremos los tipos de bases de datos que existen y sus características comparando sus casos de usos.
Base de datos Relacionales
Las bases de datos relacionales están basadas en el modelo tradicional racional, el cual organiza los datos en tablas con filas. A continuación te mostramos las bases de datos estándar más usadas para el desarrollo de aplicaciones, debido a su fuerte consistencia, su compatibilidad con consultas complejas y la adherencia a las propiedades ACID que traduce (Automaticidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), Entre las características claves de la bases de datos incluyen:
Organizaciones de datos estructurados: Los datos en bases de datos relacionales son almacenados en tablas con un esquema predefinido, esto impone una estructura consistente en toda la base de datos, facilitando la gestión y mantenimiento de los datos, esto principalmente cuando se trata de una cantidad de datos estructurados.
Relaciones e integridad referencial:Aquí las relaciones entre base de datos relacional y tablas son definidas mediante claves externas y primarias, lo que garantiza la integridad referencial. Esta característica permite que la consulta de datos relacionados sea eficiente y admite relaciones de datos complejos.
Compatibilidad con SQL: SQL es un lenguaje estructurado utilizado en las bases de datos relacionales para funciones específicas como: consultar, manipular y administrar datos. El lenguaje SQL es altamente adaptado y permite a los desarrolladores realizar consultas complejas y manipulaciones de datos.
Transacciones y propiedades de ACID:Las bases de datos relacionales también admiten transacciones, estas transacciones son un conjunto de operaciones relacionadas entre sí, dependiendo de su actividad tiene éxito o fallan en conjunto. esto garantiza que se mantengan las propiedades ACID, garantizando la consistencia y durabilidad de los datos.
Indexación y optimización:Las bases de datos relacionales ofrecen técnicas de indexación y estrategias de optimización de consultas, esto ayuda a que los procesos sean más óptimos mejora el rendimiento de las consultas y reduce el consumo de recursos.
Las Bases relacionales de datos también tienen algunos Drawbacks:
Escalabilidad limitada:escalar base de datos relacionales horizontalmente puede ser un reto, especialmente cuando se compara con alguna base de datos NoSQL que están diseñadas para entornos distribuidos
Rigidez: El esquema predefinido en una base de datos relacional puede hacer difícil el adaptar los cambios requeridos, ya que altera el esquema puede requerir modificaciones significativas en los datos y las aplicaciones existente
Inconvenientes de rendimiento con grandes conjuntos de datos:Ya que el volumen de datos crece, las bases de datos relacionales pueden experimentar problemas de rendimiento, particularmente cuando se alinean con consultas complejas y manipulación de datos a gran escala.
Ineficaces para datos no estructurados o semi - estructurados: Las bases de datos relacional están diseñadas para datos estructurados, que no pueden ser adecuados administrar datos no estructurados o semiestructurados, además de datos de redes sociales o datos de sensores