SQL vs NoSQL ¿Cuál debo usar?

SQL es un sistema de gestión de bases de datos relacional, multihilo y multiusuario con más de seis millones de instalaciones; usado por muchos sitios web grandes y populares, como Wikipedia, Google (no para búsquedas), Facebook, Twitter, Flickr, y YouTube.

La diferencia conceptual entre SQL y NoSQL, es que resuelven escenarios completamente diferentes y excluyentes el uno del otro; ya que para lo que resulta ideal SQL, no lo es NoSQL y al revés.

Diferencias:

• SQL permite combinar de forma eficiente diferentes tablas para extraer información relacionada, mientras que NoSQL no lo permite o muy limitadamente.
• NoSQL permite distribuir grandes cantidades de información; mientras que SQL facilita distribuir bases de datos relacionales.
• SQL permite gestionar los datos junto con las relaciones existentes entre ellos; en NoSQL no existe este tipo de utilidades.
• NoSQL permite un escalado horizontal sin problemas – por su capacidad de distribución-; mientras que escalar SQL resulta más complicado.

ANALOGÍA DIDÁCTICA

Las bases de datos SQL asemejan a la transmisión automática en los vehículos, y las NoSQL, a la manual. Una vez que se cambia a NoSQL, el usuario en el responsable de una gran cantidad de trabajo que en SQL, el sistema se encargaría de forma automática.

Asimismo, las bases de datos NoSQL permiten ganar más rendimiento del sistema mediante la eliminación de una gran cantidad de comprobaciones de integridad, realizado por bases de datos relacionales, a partir del nivel de base de datos. Aquí esto se compara a que, empleando transmisión manual, el usuario puede sacar más rendimiento fuera del vehículo, frente a la automática.

Sin embargo, una de las más grandes ventajas de SQL es que, al igual que la mayoría de los usuarios de vehículos de transmisión automática; la mayoría de los sitios web, requieren más rapidez y menos experiencia.

¿CUÁNDO USAR SQL?

No existe una respuesta concreta, porque se presume que cualquier cosa que se deba guardar, debe ser en una base de datos relacional. Sin embargo los programadores podrían sugerir que en gaming o desarrollos de animación, no sería necesario.

En la mayoría de las opiniones, una base de datos relacional puede ser usada los siguientes ámbitos:

• Educación: para estructurar información, y aportar conocimiento lógico al estudiante.
• Desarrollos web: para mantener jerarquía de datos, siempre y cuando la capacidad de concurrencia, almacenamiento y mantenimiento no sean de considerable dificultad y la información sea consistente.
• Negocios: inteligencia y análisis de negocios, son temas que requieren el uso de SQL para facilitar el consumo de la información y la identificación de patrones en los datos.
• Empresarial: porque tanto el software a la medida y el software empresarial, poseen la característica de mantener información con estructura consistente.

¿CUÁNDO USAR NOSQL?

Básicamente se utilizan en:

• Redes sociales: casi obligatorio.
• Desarrollo Web: debido a la poca uniformidad de la información que se encuentra en Internet; aun cuando también puede emplearse SQL.
• Desarrollo Móvil: debido a la tendencia – en crecimiento- de Bring Your Own Device.
• BigData: debido a la administración de grandísimas cantidades de información y su evidente heterogeneida.
• Cloud (XaaS): “Everything as a service”; NoSQL puede adaptarse casi a cualquier necesidad del cliente, y sus particularidades.

Por defecto, Facilcloud distribuye la edición Express del sistema de gestión de base de datos relacional, desarrollado por Microsoft, Microsoft SQL, la cual tiene algunas pequeñas limitaciones, pero son completamente gratis. Una vez se conecta el nodo remoto requerido, se ejecuta la herramienta del SQL Server Management Studio, utilizando el correspondiente atajo dentro de la carpeta en el escritorio.

Adicional, en la nube elástica de Facilcloud podrás seleccionar el tipo de base de dato que desees, en las opciones para SQL se encuentran MSSQL 2012, MariaDB, MySql, Perconadb y PostgreSQL; entre las bases de datos NoSQL se encuentran Cassandra, CouchDB, MongoDB, Neo4j, OrientDB y Redis.