Tipos de bases de datos

Una base de datos es un conjunto estructurado de datos organizados que se almacenan, gestionan y a los que se accede electrónicamente. Las bases de datos facilitan la búsqueda de información específica, el análisis de tendencias, la generación de informes y la integridad de los datos. Las bases de datos suelen gestionarse mediante un sistema de gestión de bases de datos (SGBD), una aplicación informática que proporciona una interfaz para que los usuarios y las aplicaciones interactúen con los datos almacenados en la base de datos.

Esta página tratará:

• ¿Cuáles son los tipos de bases de datos?
• Ejemplos de bases de datos
• Conclusión
• PREGUNTAS FRECUENTES
  

¿Cuáles son los tipos de bases de datos?

Existen muchos tipos diferentes de bases de datos porque los distintos tipos de datos y requisitos de las aplicaciones exigen distintos enfoques para el almacenamiento y la recuperación de datos. Cada tipo de base de datos está optimizado para casos de uso, modelos de datos, necesidades de escalabilidad y características de rendimiento específicos. Como se verá más adelante, es habitual que una base de datos concreta pertenezca a más de una categoría. Además, las bases de datos multimodelo como Couchbase están diseñadas específicamente para soportar múltiples modelos de datos para aumentar la versatilidad y minimizar la complejidad, la gestión, la dispersión de datos y los costes.

Bases de datos relacionales

Una base de datos relacional es un repositorio digital estructurado para almacenar y organizar datos, y suele utilizarse para alimentar diversas aplicaciones, como sistemas empresariales y web. Las bases de datos relacionales emplean tablas para almacenar datos, donde cada tabla consta de filas (registros) y columnas (campos). Las relaciones entre tablas se establecen mediante claves, lo que garantiza la integridad de los datos y permite una consulta eficaz. Para gestionar y manipular los datos se suele utilizar SQL (lenguaje de consulta estructurado), que permite a los usuarios recuperar, insertar, actualizar y eliminar información. Las bases de datos relacionales ofrecen una forma coherente y lógica de gestionar y acceder a los datos, lo que las convierte en una herramienta vital para manejar información estructurada en una amplia gama de sectores y contextos.

Bases de datos NoSQL

Una base de datos NoSQL (no sólo SQL) es un SGBD que se aleja de las bases de datos relacionales tradicionales al emplear una estructura flexible y sin esquemas. Están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, como contenidos de redes sociales, datos de sensores y multimedia. A diferencia de las bases de datos relacionalesLas bases de datos NoSQL utilizan varios modelos de datos -basados en documentos, clave-valor, SQL++, familia de columnas y basados en gráficos- para optimizar el rendimiento y la escalabilidad. Destacan en entornos distribuidos y en la nube, ofreciendo escalabilidad horizontal y alta disponibilidad. Aunque ofrecen ventajas como velocidad, escalabilidad y flexibilidad, las bases de datos NoSQL carecen del rigor estructurado de las bases de datos relacionales tradicionales, y no todas son compatibles. ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) transacciones en varios documentos.

Bases de datos en la nube

Bases de datos en la nube son sistemas de bases de datos alojados en plataformas de computación en nube que permiten a los usuarios almacenar, gestionar y acceder a sus datos a través de Internet en lugar de en servidores locales. Las bases de datos en nube ofrecen una gran escalabilidad al permitir a los usuarios añadir o reducir recursos para adaptarse fácilmente a cargas de trabajo cambiantes. También proporcionan accesibilidad global, permitiendo a los usuarios acceder a los datos desde cualquier lugar con conexión a Internet. Estas bases de datos se presentan en varios modelos, incluidos los relacionales y NoSQL, y pueden adaptarse a diversas estructuras de datos y necesidades de aplicación. Los proveedores de bases de datos en la nube se encargan de la gestión de la infraestructura, las copias de seguridad y el mantenimiento, liberando a los usuarios de las complejidades de la gestión del hardware. La tecnología en la nube ha revolucionado la gestión de datos al permitir un acceso fluido a los mismos, una alta disponibilidad y una gestión simplificada para empresas de todos los tamaños.

Base de datos como servicio (DBaaS)

Una DBaaS es una solución de computación en nube que proporciona a los usuarios un entorno de base de datos gestionado. En una DBaaS, el proveedor de servicios se encarga de las tareas de mantenimiento de la base de datos, como la instalación, la configuración, el escalado, las copias de seguridad y las actualizaciones. Los usuarios pueden acceder a la base de datos y gestionarla mediante una interfaz basada en web o API sin preocuparse de la infraestructura subyacente. Este modelo permite a las organizaciones centrarse en sus datos y aplicaciones en lugar de en las complejidades operativas de la gestión de bases de datos. Las ofertas DBaaS se adaptan a varios tipos de bases de datos, incluidas las relacionales y las NoSQL, y proporcionan almacenamiento flexible, potencia informática y escalabilidad. Este enfoque a menudo mejora la eficiencia, reduce los costes y acelera los procesos de desarrollo para las empresas mediante la externalización de las complejidades de la gestión de bases de datos a expertos en la nube.

Bases de datos distribuidas

Una base de datos distribuida es un conjunto de bases de datos interconectadas repartidas en múltiples ubicaciones físicas o sistemas informáticos. A diferencia de una base de datos centralizada, que almacena todos los datos en un solo lugar, una base de datos distribuida divide y almacena los datos de forma descentralizada. Las organizaciones suelen utilizar estos sistemas cuando varios usuarios o aplicaciones necesitan almacenar, acceder y actualizar grandes cantidades de datos en ubicaciones geográficamente dispersas. Esta arquitectura ofrece varias ventajas, como una mayor escalabilidad, tolerancia a fallos y mejor rendimiento. Las bases de datos distribuidas también aumentan la eficiencia al permitir que se acceda a los datos y se manipulen simultáneamente desde múltiples nodos. Sin embargo, la descentralización puede hacer más compleja y difícil la gestión de la coherencia de los datos, la sincronización y la comunicación en red.

Bases de datos en memoria

En base de datos en memoria es un tipo de DBMS que almacena y manipula los datos principalmente en la memoria principal del ordenador (RAM) en lugar de almacenarlos en disco. De este modo, los tiempos de acceso y recuperación de los datos son mucho más rápidos, ya que el acceso a los datos desde la memoria es mucho más rápido que la lectura desde los discos. Las bases de datos en memoria son especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren respuestas de baja latencia, transacciones de alta velocidad y procesamiento rápido de datos en tiempo real. Aunque proporcionan unas ventajas de rendimiento excepcionales, la RAM disponible limita la cantidad de datos que pueden manejar. Las organizaciones suelen elegir las bases de datos en memoria para el almacenamiento en caché, el análisis en tiempo real y las aplicaciones que exigen un procesamiento rápido de las consultas.

Bases de datos integradas

Una base de datos incrustada es un sistema de bases de datos autónomo integrado directamente en el código base de una aplicación, lo que elimina la necesidad de un servidor de bases de datos independiente. Está estrechamente vinculada a la aplicación y reside en su espacio de memoria. Este enfoque reduce la complejidad, proporciona un acceso más rápido a los datos y simplifica el despliegue porque la base de datos se convierte en parte integral de la distribución de la aplicación. Las bases de datos integradas se utilizan habitualmente en aplicaciones de escritorio, aplicaciones móviles y escenarios de usuario único en los que el almacenamiento ligero de datos y el acceso local tienen prioridad sobre la escalabilidad y las capacidades de red de las bases de datos cliente-servidor tradicionales.

Bases de datos documentales

Una base de datos de documentos es un tipo de base de datos NoSQL que almacena y gestiona datos en un formato flexible y semiestructurado, a menudo utilizando documentos JSON. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, que utilizan tablas y filas, las bases de datos de documentos almacenan los datos como documentos autónomos, cada uno de los cuales contiene diversos atributos y valores. Cada documento puede contener diversos tipos de datos, como texto, números, matrices y estructuras anidadas. Este diseño sin esquemas posibilita modelos de datos dinámicos y adaptables que permiten a los desarrolladores almacenar, recuperar y actualizar fácilmente datos complejos, jerárquicos o no estructurados. Las bases de datos de documentos son idóneas para aplicaciones que requieren escalabilidad, agilidad y ciclos de desarrollo rápidos, como sistemas de gestión de contenidos, análisis en tiempo real y plataformas de comercio electrónico.

Bases de datos clave-valor

Una base de datos clave-valor es un tipo de base de datos NoSQL que almacena y recupera datos como pares de claves y valores asociados. Cada clave es un identificador único, y su valor correspondiente puede ser un elemento de datos simple, una estructura de datos más compleja o incluso un objeto binario. Este diseño favorece un acceso rápido y eficaz a los datos, ya que la recuperación se basa en búsquedas directas de claves. Las bases de datos clave-valor destacan en escenarios que requieren operaciones de lectura y escritura de alta velocidad, como el almacenamiento en caché, los análisis en tiempo real y la gestión de sesiones. Sin embargo, pueden carecer de las funciones avanzadas de consulta y relación de las bases de datos relacionales tradicionales, lo que las hace más adecuadas para casos de uso en los que la estructura de datos es simple y predefinida, y la velocidad es una preocupación primordial.

Bases de datos gráficas

Una base de datos de grafos es un tipo especializado de base de datos diseñado para almacenar y gestionar datos interconectados de forma eficiente. Representa los datos como nodos (entidades) y aristas (relaciones), formando una estructura de grafo. Cada nodo puede contener atributos, mientras que las aristas definen conexiones y propiedades entre nodos. Este diseño hace que las bases de datos de grafos sean ideales para manejar relaciones complejas y consultar patrones de datos que implican conexiones, como las redes sociales, los sistemas de recomendación y los grafos de conocimiento. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos de grafos destacan por su capacidad para recorrer las relaciones y permitir una consulta de datos más rápida e intuitiva. Permiten a las aplicaciones descubrir perspectivas y establecer conexiones que podrían ser difíciles o lentas de conseguir con otros modelos de bases de datos.

Bases de datos columnares

Una base de datos columnar es un tipo de sistema de gestión de bases de datos diseñado para optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos. A diferencia de las bases de datos tradicionales basadas en filas, que almacenan y recuperan los datos en filas, las bases de datos columnares organizan los datos verticalmente, agrupando y almacenando juntos los valores de cada columna. Esta arquitectura mejora la compresión de datos y minimiza las operaciones de E/S, lo que se traduce en un rendimiento más rápido de las consultas y una mejora de la analítica de datos. Las bases de datos columnares son especialmente adecuadas para cargas de trabajo analíticas que implican consultas y agregaciones complejas sobre grandes conjuntos de datos. Destacan en situaciones en las que las operaciones de lectura intensiva, como la elaboración de informes y el análisis de datos, son más frecuentes que las operaciones de escritura. Las bases de datos columnares son idóneas para aplicaciones de almacenamiento de datos, inteligencia empresarial y análisis de datos.

Bases de datos jerárquicas

Una base de datos jerárquica es un modelo de almacenamiento de datos en el que la información se organiza en una estructura similar a un árbol, en la que cada elemento de datos tiene un padre y potencialmente varios hijos. Este modelo representa las relaciones padre-hijo de forma similar a un árbol genealógico. Cada padre puede tener varios hijos, pero un hijo sólo puede tener un padre. La recuperación de datos en una base de datos jerárquica suele implicar la navegación a través de niveles de relaciones padre-hijo. Aunque son adecuadas para determinadas aplicaciones con jerarquías estrictas, como los sistemas de archivos, las bases de datos jerárquicas pueden ser menos flexibles para relaciones de datos más complejas en comparación con otros modelos de bases de datos, como las bases de datos relacionales o documentales.

Bases de datos orientadas a objetos

Una base de datos orientada a objetos es un tipo de SGBD diseñado para almacenar y gestionar estructuras de datos complejas como objetos, encapsulando tanto los datos como los métodos que operan sobre ellos. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, que utilizan tablas con filas y columnas, las bases de datos orientadas a objetos representan entidades del mundo real y sus relaciones de forma más natural. En este contexto, los objetos pueden incluir atributos (datos) y métodos (funciones) que definen su comportamiento. Este enfoque es especialmente beneficioso para aplicaciones con modelos de datos complejos, ya que permite modelar mejor los escenarios del mundo real y es compatible con conceptos como la herencia, la encapsulación y el polimorfismo de la programación orientada a objetos. Las bases de datos orientadas a objetos son idóneas para sistemas multimedia, sistemas de información geográfica y aplicaciones complejas en las que las estructuras de datos son intrínsecamente jerárquicas o están interconectadas.

Ejemplos de bases de datos

La siguiente lista muestra ejemplos de los tipos de bases de datos enumerados anteriormente:

Ejemplos de bases de datos relacionales: Microsoft SQL Server, MySQL, base de datos Oracle

Ejemplos de bases de datos NoSQL: CouchbaseApache Cassandra, MongoDB™, Redis

Ejemplos de bases de datos en la nube: Amazon DynamoDB, Couchbase Capella™, MongoDB Atlas.

Ejemplos de base de datos como servicio: Amazon DynamoDB, Couchbase CapellaAtlas MongoDB

Ejemplos de bases de datos distribuidas: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase

Ejemplos de bases de datos en memoria: Couchbase, Memcached, Redis

Ejemplos de bases de datos integradas: Couchbase LiteSAP HANA Cloud, SQLite

Ejemplos de bases de datos documentales: Amazon DynamoDB, Couchbase, Elasticsearch, MongoDB

Ejemplos de bases de datos clave-valor: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase, Redis

Ejemplos de bases de datos gráficas: Amazon Neptune, JanusGraph, Neo4j

Ejemplos de bases de datos columnares: Amazon Redshift, Apache Cassandra, ClickHouse

Ejemplos de bases de datos jerárquicas: Sistema de gestión de la información de IBM, RDM Mobile, Registro de Windows

Ejemplos de bases de datos orientadas a objetos: IBM Db2, InterSystems IRIS, ObjectStore

Conclusión

Los dos tipos principales de bases de datos son las relacionales (SQL) y las no relacionales (NoSQL). Estas dos categorías incluyen una amplia variedad de subcategorías que a veces se solapan. Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas estructuradas y son adecuadas para consultas y transacciones complejas. Las bases de datos NoSQL almacenan los datos en formatos más flexibles y son ideales para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados con gran escalabilidad. Para elegir el mejor tipo de base de datos, hay que tener en cuenta factores como la estructura de los datos, la complejidad de las consultas, la escalabilidad y los requisitos del proyecto. Una base de datos relacional puede ser preferible si las relaciones entre los datos están bien definidas y la coherencia es crucial. Para datos dinámicos que evolucionan rápidamente o aplicaciones a gran escala, es probable que una base de datos NoSQL sea más adecuada por su agilidad y escalabilidad.

Couchbase es único porque combina lo mejor de SQL y NoSQL en una potente base de datos multimodelo que reduce la complejidad y el coste total de propiedad.

Recursos adicionales:

Por qué elegir NoSQL

Guía del desarrollador de bases de datos

¿Qué es SQL?

Base de datos frente a almacén de datos

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PREGUNTAS FRECUENTES

¿Una hoja de cálculo es una base de datos?

Una hoja de cálculo puede parecer una simple base de datos porque organiza la información en filas y columnas, pero no es una verdadera base de datos. Una base de datos sólo contiene datos en bruto y no puede formatearse como una hoja de cálculo. Además, las bases de datos tradicionales ofrecen funciones más avanzadas, como relaciones entre datos, indexación y consultas, de las que suelen carecer las hojas de cálculo.

¿Qué tipo de información se almacena en una base de datos?

Las bases de datos almacenan información como texto, números, imágenes, etc. Se utilizan distintos tipos de bases de datos para almacenar distintos tipos de datos. Una base de datos relacional utiliza tablas para almacenar datos estructurados con relaciones definidas, por ejemplo, datos financieros, datos de gestión de inventarios y registros sanitarios. Las bases de datos NoSQL almacenan diversos tipos de datos, como documentos, pares clave-valor, gráficos, etc., para aplicaciones que requieren flexibilidad para datos no estructurados o semiestructurados.

¿Qué base de datos debo aprender?

La base de datos que debe aprender depende de sus objetivos específicos y del tipo de aplicaciones en las que pretenda trabajar. Para elegir tu base de datos, investiga las necesidades de tus proyectos y la idoneidad de la base de datos en cuanto a escalabilidad, modelo de datos y requisitos de consulta. Aunque las bases de datos relacionales siguen siendo las más utilizadas, las bases de datos NoSQL son el tipo de base de datos que crece con más rapidez, sobre todo la subcategoría de bases de datos documentales.

¿Debo elegir una base de datos relacional o no relacional?

La elección entre una base de datos relacional o no relacional depende de los requisitos de su proyecto. Las bases de datos relacionales son adecuadas para datos estructurados, consultas complejas y cumplimiento de ACID. Las bases de datos no relacionales (NoSQL) pueden ser mejores para datos no estructurados o semiestructurados, escalabilidad y flexibilidad. Evalúe su modelo de datos, necesidades de rendimiento y requisitos de escalabilidad antes de tomar una decisión.