Diferencias entre SQL y NoSQL - Guia para Elegir Base de Datos

Tipos de Bases de Datos

Las bases de datos se dividen principalmente en dos tipos: SQL (relacional) y NoSQL (no relacional). Ninguna es mejor que la otra, lo importante es elegir segun el proposito.

SQL (Base de Datos Relacional)

Caracteristicas

• Almacena datos en tablas (filas y columnas)
• Define el esquema (estructura de datos) previamente
• Lenguaje de consulta estandarizado mediante SQL
• Garantia de transacciones mediante propiedades ACID

-- Definicion de tabla
CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE orders (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  user_id INTEGER REFERENCES users(id),
  total DECIMAL(10, 2),
  status VARCHAR(20)
);

-- Consulta usando relaciones
SELECT u.name, o.total
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.status = 'completed';

Propiedades ACID

Bases de Datos Representativas

NoSQL

Tipos y Caracteristicas

1. Tipo Documento

Almacena datos en documentos similares a JSON.

// Ejemplo de MongoDB
{
  "_id": "user_123",
  "name": "Alice",
  "email": "alice@example.com",
  "orders": [
    { "id": "ord_1", "total": 5000, "items": [...] },
    { "id": "ord_2", "total": 3000, "items": [...] }
  ],
  "preferences": {
    "theme": "dark",
    "language": "ja"
  }
}

Ejemplos representativos: MongoDB, CouchDB, Firestore

2. Tipo Clave-Valor

Almacena datos en pares simples de clave y valor.

user:123:name → "Alice"
user:123:email → "alice@example.com"
session:abc123 → { "userId": 123, "expires": "..." }

Ejemplos representativos: Redis, Amazon DynamoDB, etcd

3. Tipo Columnar

Almacena datos por columnas en lugar de filas. Adecuado para agregacion de grandes volumenes de datos.

flowchart TB
    subgraph RowBased["Almacenamiento basado en filas"]
        R1["user_1 | Alice | alice@ex.com"]
        R2["user_2 | Bob | bob@ex.com"]
    end

    subgraph ColumnBased["Almacenamiento por columnas"]
        C1["name → Alice, Bob, ..."]
        C2["email → alice@ex.com, bob@ex.com, ..."]
    end

    RowBased --> ColumnBased

Ejemplos representativos: Apache Cassandra, HBase, ClickHouse

4. Tipo Grafo

Almacena datos como relaciones de nodos y aristas.

(Alice)--[FOLLOWS]-->(Bob)
(Alice)--[LIKES]-->(Post1)
(Bob)--[WROTE]-->(Post1)

Ejemplos representativos: Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB

Teorema CAP

Teorema que establece que en un sistema distribuido, solo se pueden satisfacer 2 de las siguientes 3 propiedades simultaneamente.

flowchart TB
    subgraph CAP["Teorema CAP"]
        C["Consistency<br/>(Consistencia)"]
        A["Availability<br/>(Disponibilidad)"]
        P["Partition Tolerance<br/>(Tolerancia a particiones)"]

        CP["CP: MongoDB, Redis Cluster"]
        AP["AP: Cassandra, CouchDB"]
        CA["CA: RDBMS de nodo unico"]

        C --- CP
        P --- CP
        A --- AP
        P --- AP
        C --- CA
        A --- CA
    end

Ejemplos de Clasificacion

• CP: MongoDB, Redis Cluster
• AP: Cassandra, CouchDB
• CA: RDBMS de nodo unico (dificil de lograr en entornos distribuidos)

Tabla Comparativa

Seleccion segun Caso de Uso

Casos Adecuados para SQL

Datos con relaciones complejas (E-commerce, CRM)
Se requiere fuerte consistencia de datos (Finanzas, gestion de inventario)
Muchas consultas y agregaciones complejas
El esquema es estable

Casos Adecuados para NoSQL

Se requiere gran volumen de lectura/escritura (Redes sociales, IoT)
El esquema cambia frecuentemente
Se requiere escalado horizontal
Datos geograficamente distribuidos

Ejemplos Concretos

Persistencia Poliglota

Enfoque que utiliza multiples bases de datos en una sola aplicacion.

flowchart LR
    App["Aplicacion E-commerce"]
    App --> PG["PostgreSQL<br/>Productos, Pedidos, Clientes"]
    App --> Redis["Redis<br/>Sesiones, Cache"]
    App --> ES["Elasticsearch<br/>Busqueda de productos"]
    App --> Mongo["MongoDB<br/>Resenas de productos, Contenido"]

Resumen

La eleccion de base de datos se basa en las caracteristicas de los datos, requisitos de escalabilidad y requisitos de consistencia. SQL y NoSQL tienen una relacion de compensacion, ninguno es mejor que el otro. Usarlos adecuadamente segun el proposito y combinar multiples bases de datos cuando sea necesario permite lograr una arquitectura optima.