Davinia de la Rosa es profesora del máster en Programación Aplicada a BIM y en este artículo nos habla de las distintas bases de datos que debemos tener en cuenta en función del proyecto a realizar.
SQL Server, MySQL, Firebase, MongoDB, Oracle, PostgreSQL…tenemos todo un mundo de nombres y siglas cuando nos disponemos a almacenar los datos de una aplicación, pero ¿cuál es la que debo usar?, ¿cuál es la mejor para mi proyecto?, ¿qué diferencias hay?
A continuación vamos a hablar de una clasificación que es básica y muy importante para poder empezar a tomar una decisión con el conocimiento necesario.
Bases de datos relacionales
Son aquellas en las que lo más importante es la integridad y exactitud de la información. Cuando queremos restringir mucho la información para garantizar que la información que extraemos cuando consultamos los datos es correcta y veraz, se realiza una inversión temporal, dado que realizar muchas comprobaciones conlleva un mayor tiempo.
Para poder garantizar la integridad de la información almacenada, se utilizan herramientas del tipo clave primaria o clave foránea.
En resumen, la corrección de los datos, si mi Base de Datos está bien diseñada y desarrollada, está garantizada, pero esto conlleva tiempo, por lo que podemos decir que este tipo de Base de Datos es eficiente, pero no rápida.
Algunas de las Bases de Datos ya mencionadas, que entran en esta clasificación son MySQL, SQL Server, Oracle y PostgreSQL.
Este tipo de base de datos es, como podemos imaginar, ideal para entidades bancarias, software de gestión empresarial (SAP, Odoo, etc.), tiendas online, etc.
Bases de Datos NoSQL
Hablamos de un tipo mucho menos restrictivo pero preparado para almacenar un mayor volumen de datos a mayor velocidad aunque en esta ocasión se sacrificaría la exactitud o completitud de la información.
La idea, en este caso, sería “guarda la información, que ya luego la analizaremos, porque no tenemos tiempo de comprobarla, es demasiada”.
Para entender mejor qué son las Bases de Datos de Big Data, podemos tomar a Google como ejemplo: ¿sabes cuántas búsquedas nos cuenta el propio Google que se hacen por segundo?, nada más y nada menos que 68.000, por lo que Google que no tiene tiempo de comprobar si han guardado todos los datos de las búsquedas, almacena toda la información lo más rápido posible usando una Base de Datos NoSQL y con otras herramientas de software la analiza en cuanto puede.
En caso de que se pierdan 200 búsquedas o no se almacenen correctamente, no tendría mayor importancia ya que con el resto de información se podrían analizar los datos y la fiabilidad sería aceptable. Lo mismo sucede con las redes sociales, si Facebook "traspapela" un "me gusta", no es vital ya que el usuario podrá volver a ponerlo.
Algunas de las mencionadas, de este tipo, son Firebase y MongoDB.
En resumen, Big Data, a grandes rasgos, conlleva salvar un volumen muy elevado de datos que posteriormente habrá que gestionar y analizar. A la hora de gestionar estos datos, podríamos utilizar Bases de Datos NoSQL o podríamos combinar éstas con las bases de datos relacionales. Esta decisión se debe tomar en base a las dos cuestiones ya comentadas, corrección en la información y tiempo.
Para tomar la decisión de qué tipo de base de datos debemos utilizar, podemos empezar buscando las particularidades de cada una, ya que dentro de esta clasificación y explicación tan básica, hay muchas más cuestiones que tener en cuenta.
