NoSQL es un tipo de sistema de gestión de bases de datos (DBMS) que está diseñado para manejar y almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que utilizan tablas con esquemas predefinidos para almacenar datos, las bases de datos NoSQL utilizan modelos de datos flexibles que pueden adaptarse a los cambios en las estructuras de datos y son capaces de escalar horizontalmente para manejar cantidades crecientes de datos.

El término NoSQL originalmente se refería a bases de datos no SQL o no relacionales, pero desde entonces el término ha evolucionado para significar no solo SQL, ya que las bases de datos NoSQL se han expandido para incluir una amplia gama de diferentes arquitecturas de bases de datos y modelos de datos.

Las bases de datos NoSQL generalmente se clasifican en cuatro categorías principales:

1. Bases de datos de documentos: Estas bases de datos almacenan datos como documentos semiestructurados, como JSON o XML, y pueden consultarse utilizando lenguajes de consulta orientados a documentos.
2. Tiendas de valores clave: Estas bases de datos almacenan datos como pares clave-valor y están optimizadas para operaciones de lectura/escritura simples y rápidas.
3. Tiendas de la familia de columnas: Estas bases de datos almacenan datos como familias de columnas, que son conjuntos de columnas que se tratan como una sola entidad. Están optimizados para consultas rápidas y eficientes de grandes cantidades de datos.
4. Bases de datos de gráficos: Estas bases de datos almacenan datos como nodos y bordes y están diseñadas para manejar relaciones complejas entre datos.

Las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo en aplicaciones donde hay un gran volumen de datos que deben procesarse y analizarse en tiempo real, como análisis de redes sociales, comercio electrónico y juegos. También se pueden utilizar para otras aplicaciones, como sistemas de gestión de contenidos, gestión de documentos y gestión de relaciones con los clientes.

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Sin embargo, es posible que las bases de datos NoSQL no sean adecuadas para todas las aplicaciones, ya que es posible que no proporcionen el mismo nivel de coherencia de datos y garantías transaccionales que las bases de datos relacionales tradicionales. Es importante evaluar cuidadosamente las necesidades específicas de una aplicación al elegir un sistema de gestión de bases de datos.

No SQL Originalmente refiriéndose a no SQL o no relacional es una base de datos que proporciona un mecanismo para el almacenamiento y recuperación de datos. Estos datos se modelan con medios distintos a las relaciones tabulares utilizadas en las bases de datos relacionales. Estas bases de datos surgieron a finales de los años 1960. , pero no obtuvo el apodo de NoSQL hasta un aumento de popularidad a principios del siglo XXI. Las bases de datos NoSQL se utilizan en aplicaciones web en tiempo real y big data y su uso está aumentando con el tiempo.

• Los sistemas NoSQL a veces también se denominan No solo SQL para enfatizar el hecho de que pueden admitir lenguajes de consulta similares a SQL. Una base de datos NoSQL incluye simplicidad de diseño, escalamiento horizontal más simple a grupos de máquinas, tiene y un control más preciso sobre la disponibilidad. Las estructuras de datos utilizadas por las bases de datos NoSQL son diferentes de las utilizadas de forma predeterminada en las bases de datos relacionales, lo que hace que algunas operaciones sean más rápidas en NoSQL. La idoneidad de una determinada base de datos NoSQL depende del problema que debería resolver.
• Las bases de datos NoSQL, también conocidas no solo como bases de datos SQL, son un nuevo tipo de sistema de gestión de bases de datos que tiene , ganado popularidad en los últimos años. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados y pueden adaptarse a cambios dinámicos en el modelo de datos. Esto hace que las bases de datos NoSQL sean una buena opción para las aplicaciones web modernas, el análisis en tiempo real y el procesamiento de big data.
• Las estructuras de datos utilizadas por las bases de datos NoSQL a veces también se consideran más flexibles que las tablas de bases de datos relacionales. Muchas tiendas NoSQL comprometen la coherencia a favor de la disponibilidad, la velocidad, , y tolerancia de partición. Las barreras para una mayor adopción de almacenes NoSQL incluyen el uso de lenguajes de consulta de bajo nivel, la falta de interfaces estandarizadas y enormes inversiones previas en bases de datos relacionales existentes.
• La mayoría de las tiendas NoSQL carecen de verdaderas transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), pero algunas bases de datos, como MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner (aunque técnicamente es una base de datos NewSQL), Symas LMDB y OrientDB las han creado. central en sus diseños.
• La mayoría de las bases de datos NoSQL ofrecen un concepto de coherencia eventual en el que los cambios de la base de datos se propagan a todos los nodos, por lo que las consultas de datos podrían no devolver datos actualizados de inmediato o podrían dar como resultado una lectura de datos que no sea precisa, lo cual es un problema conocido como lecturas obsoletas. También, tiene algunos sistemas NoSQL pueden presentar pérdida de escrituras y otras formas de pérdida de datos. Algunos sistemas NoSQL proporcionan conceptos como el registro de escritura anticipada para evitar la pérdida de datos.
• Un ejemplo sencillo de una base de datos NoSQL es una base de datos de documentos. En una base de datos de documentos, los datos se almacenan en documentos en lugar de tablas. Cada documento puede contener un conjunto diferente de campos, lo que facilita la adaptación a los requisitos de datos cambiantes.
• Por ejemplo, tomemos una base de datos que contenga datos sobre los empleados. En una base de datos relacional, esta información podría almacenarse en tablas, con una tabla para la información de los empleados y otra tabla para la información del departamento. En una base de datos de documentos, cada empleado se almacenaría como un documento separado, con toda su información contenida dentro del documento.
• Las bases de datos NoSQL son un tipo relativamente nuevo de sistema de gestión de bases de datos que tiene a Ganó popularidad en los últimos años debido a su escalabilidad y flexibilidad. Están diseñados para manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados y pueden manejar cambios dinámicos en el modelo de datos. Esto hace que las bases de datos NoSQL sean una buena opción para las aplicaciones web modernas, el análisis en tiempo real y el procesamiento de big data.

Características clave de NoSQL:

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1. Esquema dinámico: Las bases de datos NoSQL no tienen un esquema fijo y pueden adaptarse a estructuras de datos cambiantes sin necesidad de migraciones o modificaciones de esquema.
2. Escalabilidad horizontal: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para escalarse agregando más nodos a un clúster de bases de datos, lo que las hace adecuadas para manejar grandes cantidades de datos y altos niveles de tráfico.
3. Basado en documentos: Algunas bases de datos NoSQL, como MongoDB, utilizan un modelo de datos basado en documentos, donde los datos se almacenan en un formato semiestructurado sin esquema, como JSON o BSON.
4. Basado en valores clave: Otras bases de datos NoSQL, como Redis, utilizan un modelo de datos clave-valor, donde los datos se almacenan como una colección de pares clave-valor.
5. Basado en columnas: Algunas bases de datos NoSQL, como Cassandra, utilizan un modelo de datos basado en columnas, donde los datos se organizan en columnas en lugar de filas.
6. Distribuido y alta disponibilidad: Las bases de datos NoSQL a menudo están diseñadas para tener alta disponibilidad y manejar automáticamente fallas de nodos y replicación de datos en múltiples nodos en un clúster de bases de datos.
7. Flexibilidad: Las bases de datos NoSQL permiten a los desarrolladores almacenar y recuperar datos de una manera flexible y dinámica, con soporte para múltiples tipos de datos y estructuras de datos cambiantes.
8. Actuación: Las bases de datos NoSQL están optimizadas para un alto rendimiento y pueden manejar un gran volumen de lecturas y escrituras, lo que las hace adecuadas para big data y aplicaciones en tiempo real.

Ventajas de NoSQL: Hay muchas ventajas de trabajar con bases de datos NoSQL como MongoDB y Cassandra. Las principales ventajas son la alta escalabilidad y la alta disponibilidad.

1. Alta escalabilidad: Las bases de datos NoSQL utilizan fragmentación para el escalado horizontal. Particionar datos y colocarlos en varias máquinas de tal manera que se conserve el orden de los datos es fragmentación. El escalado vertical significa agregar más recursos a la máquina existente, mientras que el escalado horizontal significa agregar más máquinas para manejar los datos. El escalado vertical no es tan fácil de implementar, pero el escalado horizontal sí lo es. Ejemplos de bases de datos de escalamiento horizontal son MongoDB, Cassandra, etc. NoSQL puede manejar una gran cantidad de datos debido a la escalabilidad, a medida que los datos crecen. NoSQL escala el auto para manejar esos datos de manera eficiente.
2. Flexibilidad: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejar datos no estructurados o semiestructurados, lo que significa que pueden adaptarse a cambios dinámicos en el modelo de datos. Esto hace que las bases de datos NoSQL sean una buena opción para aplicaciones que necesitan manejar requisitos de datos cambiantes.
3. Alta disponibilidad: el auto , La función de replicación en las bases de datos NoSQL la hace altamente disponible porque, en caso de cualquier falla, los datos se replican al estado consistente anterior.
4. Escalabilidad: Las bases de datos NoSQL son altamente escalables, lo que significa que pueden manejar grandes cantidades de datos y tráfico con facilidad. Esto los convierte en una buena opción para aplicaciones que necesitan manejar grandes cantidades de datos o tráfico.
5. Actuación: Las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejar grandes cantidades de datos y tráfico, lo que significa que pueden ofrecer un rendimiento mejorado en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales.
6. Rentabilidad: Las bases de datos NoSQL suelen ser más rentables que las bases de datos relacionales tradicionales, ya que suelen ser menos complejas y no requieren hardware o software costosos.
7. Agilidad: Ideal para un desarrollo ágil.

Desventajas de NoSQL: NoSQL tiene las siguientes desventajas.

1. Falta de estandarización: Hay muchos tipos diferentes de bases de datos NoSQL, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. Esta falta de estandarización puede dificultar la elección de la base de datos adecuada para una aplicación específica.
2. Falta de cumplimiento de ACID: Las bases de datos NoSQL no son totalmente compatibles con ACID, lo que significa que no garantizan la coherencia, integridad y durabilidad de los datos. Esto puede ser un inconveniente para las aplicaciones que requieren sólidas garantías de coherencia de los datos.
3. Enfoque estrecho: Las bases de datos NoSQL tienen un enfoque muy limitado ya que están diseñadas principalmente para almacenamiento pero proporcionan muy poca funcionalidad. Las bases de datos relacionales son una mejor opción en el campo de la gestión de transacciones que NoSQL.
4. Fuente abierta: NoSQL es un base de datos base de datos de código abierto. Todavía no existe un estándar confiable para NoSQL. En otras palabras, es probable que dos sistemas de bases de datos sean desiguales.
5. Falta de soporte para consultas complejas: Las bases de datos NoSQL no están diseñadas para manejar consultas complejas, lo que significa que no son adecuadas para aplicaciones que requieren análisis o informes de datos complejos.
6. Falta de madurez: Las bases de datos NoSQL son relativamente nuevas y carecen de la madurez de las bases de datos relacionales tradicionales. Esto puede hacerlas menos confiables y menos seguras que las bases de datos tradicionales.
7. Reto de gestión: El objetivo de las herramientas de big data es hacer que la gestión de una gran cantidad de datos sea lo más sencilla posible. Pero no es tan fácil. La gestión de datos en NoSQL es mucho más compleja que en una base de datos relacional. NoSQL, en particular, tiene fama de ser difícil de instalar y aún más complicado de administrar a diario.
8. La GUI no está disponible: Las herramientas en modo GUI para acceder a la base de datos no están disponibles de manera flexible en el mercado.
9. Respaldo: La copia de seguridad es un gran punto débil para algunas bases de datos NoSQL como MongoDB. MongoDB no tiene ningún método para realizar copias de seguridad de datos de manera consistente.
10. Tamaño de documento grande: Algunos sistemas de bases de datos como MongoDB y CouchDB almacenan datos en formato JSON. Esto significa que los documentos son bastante grandes (BigData, ancho de banda de red, velocidad) y tener nombres clave descriptivos en realidad resulta perjudicial ya que aumentan el tamaño del documento.

Tipos de base de datos NoSQL: Los tipos de bases de datos NoSQL y el nombre del sistema de base de datos que cae en esa categoría son:

seleccionar como

1. Bases de datos de gráficos : Ejemplos: Amazon Neptune, Neo4j
2. Almacén de valores clave: Ejemplos: Memcached, Redis, Coherence
3. Columna: Ejemplos: Hbase, Big Table, Accumulo
4. Basado en documentos: Ejemplos: MongoDB, CouchDB, Cloudant

¿Cuándo se debe utilizar NoSQL?

1. Cuando es necesario almacenar y recuperar una gran cantidad de datos.
2. La relación entre los datos que almacenas no es tan importante
3. Los datos cambian con el tiempo y no están estructurados.
4. No se requiere soporte de restricciones y uniones a nivel de base de datos.
5. Los datos crecen continuamente y es necesario escalar la base de datos con regularidad para manejarlos.

En conclusión, las bases de datos NoSQL ofrecen varios beneficios sobre las bases de datos relacionales tradicionales, como escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Sin embargo, también tienen varios inconvenientes, como la falta de estandarización, la falta de cumplimiento de ACID y la falta de soporte para consultas complejas. Al elegir una base de datos para una aplicación específica, es importante sopesar cuidadosamente los beneficios y los inconvenientes para determinar cuál es la mejor opción.