¶ Evolución de las bases de datos
- Jerárquicas: es un refinamiento del fichero indexado.
- En red: introduce mejoras al modelo jerárquico a costa de aumentar el nivel de complejidad.
- Relacional: representan la información en forma de entidades y relaciones, mediante tablas bidimensionales. Es el modelo más extendido gracias a Oracle, IBM, Microsoft y SAP Sybase.
- Orientadas a objetos: aparecieron sobre los años 90 (Versant, db4o, IterSystems, Objectivity), con la idea de poder almacenar imágenes, audio y video.
- Objeto-Realacional: bases de datos relacionales que han incorporado diversas capacidades de las bases de datos orientdas a objetos. Oracle, MS SQL Server, etc.
- Documental: almacenamiento e indexación de grandes documentos.Orientadas al documento: gestiona datos provenientes de ficheros de lenguajes de marcas: XML, JSON.
- Multidimensional: orientadas al tratamiento de información mediante algoritmos de IA (Intelingencia Artificial)
- Deductivas: alamcenan reglas de inferencia.
¶ Tipos de bases de datos
𝗦𝗤𝗟 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: ¡Piense en esto como la receta clásica! Las bases de datos SQL como MySQL u Oracle utilizan tablas para almacenar datos. Es el enfoque tradicional, probado y comprobado.
𝗡𝗼𝗦𝗤𝗟 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: ¡Bienvenido a la cocina moderna! Las bases de datos NoSQL abandonan las tablas rígidas y ofrecen flexibilidad y velocidad. Diferentes tipos se adaptan a diferentes gustos:
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𝗞𝗲𝘆-𝗩𝗮𝗹𝘂𝗲: Como un simple postre, se trata de pares. Cada «clave» te lleva directamente a su «valor». Redis es una superestrella aquí.
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𝗗𝗼𝗰𝘂𝗺𝗲𝗻𝘁: Imagine almacenar recetas completas, no solo ingredientes. Eso es lo que hace MongoDB: almacena ‘documentos’ completos.
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𝗖𝗼𝗹𝘂𝗺𝗻𝗮𝗿: ¡El plato favorito del Big Data! Estas bases de datos, como Cassandra, almacenan datos por columnas, ideales para el análisis de datos.
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𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵: ¡Para datos tan interconectados como los espaguetis! Neo4j es una opción popular para estas bases de datos interconectadas.
𝗡𝗲𝘄𝗦𝗤𝗟 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: Imagina tomar la receta de la abuela (SQL) y darle un giro moderno (escalabilidad de NoSQL). Eso es NewSQL, como CockroachDB.
𝗦𝗽𝗮𝘁𝗶𝗮𝗹 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: amantes de los mapas, ¡esta es para ti! Perfecto para almacenar datos geográficos como mapas (PostGIS).
𝗧𝗶𝗺𝗲-𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: piense en un álbum de fotos con marca de tiempo, donde cada punto de datos tiene una marca de tiempo. ¡InfluxDB hace esto brillantemente!
𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁-𝗢𝗿𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: ¿Codificación en objetos? ¡Almacenar en objetos! Estas bases de datos coinciden con su estilo de programación orientada a objetos.
¶ Tipos de base de datos que debes conocer
- Bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, Oracle, SQL Server):
- Utiliza tablas estructuradas para almacenar datos.
- Ofrece integridad de datos y capacidades de consulta complejas.
- Conocido por el cumplimiento de ACID , lo que garantiza transacciones confiables.
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ACID es un acrónimo que significa: 🔹 A — Atomicidad (Atomicity) Definición: Una transacción debe ser todo o nada. Si alguna parte de la transacción falla, todo se revierte. Ejemplo: Si estás transfiriendo dinero de una cuenta a otra, ambas operaciones (quitar de una cuenta y sumar a otra) deben completarse. Si una falla, la otra también debe revertirse. 🔹 C — Consistencia (Consistency) Definición: Una transacción lleva a la base de datos de un estado válido a otro estado válido, respetando todas las reglas y restricciones (como claves primarias, foráneas, constraints, etc.). Ejemplo: Si una tabla requiere que una columna no tenga valores nulos, una transacción no puede dejar esa columna con NULL. 🔹 I — Aislamiento (Isolation) Definición: Las transacciones que ocurren al mismo tiempo deben ejecutarse como si fueran secuenciales, es decir, sin interferirse entre sí. Ejemplo: Si dos personas están comprando el último producto en stock, el sistema debe asegurarse de que solo una lo obtenga, sin que la otra transacción vea un estado intermedio. 🔹 D — Durabilidad (Durability) Definición: Una vez que una transacción ha sido confirmada (commit), sus efectos persisten incluso ante fallos del sistema (como caídas de energía o reinicios). Ejemplo: Si haces un pago y el sistema se apaga justo después del «Pago confirmado», el pago seguirá registrado al encender el sistema. |
- Bases de datos de documentos (por ejemplo, CouchDB, MongoDB):
- Almacena datos como documentos JSON, proporcionando esquemas flexibles que pueden adaptarse a diferentes estructuras.
- Popular para datos semiestructurados o no estructurados.
- Comúnmente utilizado en la gestión de contenido y la fragmentación automatizada para la escalabilidad.
- Bases de datos en memoria (por ejemplo, Apache Geode, Hazelcast):
- Se centra en el procesamiento de datos en tiempo real con transacciones de baja latencia y alta velocidad.
- Se utiliza con frecuencia en escenarios como aplicaciones de juegos y operaciones de alta frecuencia donde la velocidad es crítica.
- Bases de datos de grafos (por ejemplo, Neo4j, OrientDB):
- Lo mejor para manejar relaciones y redes complejas, como redes sociales o gráficos de conocimiento.
- Características como el reconocimiento de patrones y el recorrido los hacen adecuados para analizar estructuras de datos conectadas.
- Bases de datos de series temporales (por ejemplo, Timescale, InfluxDB):
- Optimizado para datos temporales, datos de IoT y recuperación rápida.
- Ideal para aplicaciones que requieren compresión de datos y análisis de tendencias a lo largo del tiempo, como los registros de monitoreo.
- Bases de datos espaciales (por ejemplo, PostGIS, Oracle, Amazon Aurora):
- Se especializa en datos geográficos y consultas basadas en la ubicación.
- Comúnmente utilizado para aplicaciones que involucran mapas, SIG y análisis de datos geoespaciales, incluidas las ciencias de la tierra.
Los diferentes tipos de bases de datos están optimizadas para tareas específicas. Las bases de datos relacionales sobresalen en la gestión de datos estructurados, mientras que las bases de datos de documentos, gráficos, en memoria, series temporales y espaciales tienen distintas fortalezas adecuadas para las aplicaciones modernas basadas en datos.
