Sin SQL

Understanding SQL and its Limitations

SQL, abreviatura de Structured Query Language, es la herramienta que utilizan los desarrolladores para interactuar con las bases de datos relacionales tradicionales. Si no está familiarizado con lo que es una base de datos relacional, puede considerarla como una colección de hojas de cálculo interconectadas. Cada fila de esta «hoja de cálculo» es un registro y cada columna representa un tipo de datos. Si bien SQL se destaca por sus datos estructurados y consistentes, puede ser rígido e inadecuado para tipos de datos variados o no estructurados. Esta configuración funciona perfectamente para gestionar datos bidimensionales. Sin embargo, las cosas se complican más cuando necesitamos añadir más capas a los datos.

Imagina, por ejemplo, que tienes una tabla (como una hoja de cálculo) con los detalles de los empleados y quieres añadir la capacidad de almacenar varias direcciones de correo electrónico para cada persona. Puede ampliar la tabla original añadiendo nuevos campos para 'Email1', 'Email2', 'Email3', etc. O puedes crear una nueva tabla específica para almacenar todas las direcciones de correo electrónico y vincularlas a la persona correcta mediante un identificador único.

Este segundo enfoque ilustra una relación de «uno a muchos»: una persona puede tener varias direcciones de correo electrónico. Ayuda a mantener los datos más organizados y adaptables a los cambios. Sin embargo, tenga en cuenta las implicaciones de rendimiento de esta configuración. Si desea recuperar los detalles de una persona específica junto con sus direcciones de correo electrónico asociadas, el servidor SQL tendrá que escanear la tabla de personas para localizar el registro correcto y, a continuación, examinar la tabla de direcciones de correo electrónico. Esto duplica de manera efectiva el tiempo que se tarda en consultar los datos, lo que puede afectar al rendimiento general del sistema.

Complexities of Data Management in Traditional Systems

Ahora imagine administrar una base de datos compleja que contiene millones de registros. Cambiar o modificar estas tablas directamente no es posible debido a su tamaño y volumen. En cambio, para incluir nuevos tipos de datos, tendría que crear tablas nuevas y vincularlas mediante identificadores únicos. Esto es válido incluso cuando la relación entre los datos es de uno a uno.

Por ejemplo, supongamos que tiene una tabla de empleados que almacena nombres y apellidos. Surge un nuevo requisito empresarial que exige que registre la fecha de nacimiento de cada empleado. En lugar de añadir directamente un campo «DOB» a la tabla existente, tendrá que crear una nueva tabla «DOB» y conectarla a la tabla de empleados mediante un identificador único.

A medida que surjan requisitos empresariales adicionales, como almacenar los números de carné de conducir o las identificaciones de los pasaportes, acabarás creando más tablas. Esto convierte la tabla inicial de una sola «persona» en una red de cuatro tablas interconectadas. Además, cada vez que necesite recuperar información completa sobre una persona, el sistema tendrá que revisar todas estas tablas, lo que dará como resultado un proceso cuatro veces más lento de lo que era originalmente. Esto puede afectar significativamente a la eficiencia de las consultas de datos y al rendimiento general del sistema.

Las soluciones de ITSM y ERP tradicionales pueden ralentizarse con el tiempo, en gran parte debido al aumento de los datos que gestionan, junto con la cantidad de personalizaciones implementadas. Esta combinación puede afectar exponencialmente al rendimiento del sistema, haciendo que la recuperación y el procesamiento de datos sean significativamente más lentos.

Exploring the Advantages of NoSQL

Por otro lado, Nexoid emplea la tecnología NoSQL, que, a pesar de su nombre, técnicamente no es una base de datos en el sentido convencional. Más bien, es un sistema para almacenar documentos. Pueden gestionar aplicaciones de alta velocidad y en tiempo real y escalar horizontalmente, distribuyendo los datos en varios servidores a medida que aumenta el volumen de datos. Estos documentos se alojan en lo que se denomina «índices», que puede considerarse similar a las carpetas de su ordenador o a las tablas de una base de datos tradicional. Cada registro de datos se almacena como un archivo individual.

Los datos de estos archivos se almacenan en un formato conocido como JSON, una alternativa más compacta al XML. Si no está familiarizado con ellos, puede pensar que son similares a los documentos de texto. En cierto sentido, cada registro de datos tiene su propio documento único.

Los datos se almacenan en estos documentos como «objetos». Por ejemplo, un objeto básico puede contener información sencilla, como el nombre y los apellidos de una persona. Dentro de este objeto básico, es posible que tenga otro objeto denominado «direcciones de correo electrónico», que a su vez puede contener varias direcciones de correo electrónico. La ventaja clave aquí es que todos los datos relevantes se almacenan en un solo archivo, lo que permite una única operación de recuperación.

Otra ventaja importante de NoSQL es su flexibilidad. A diferencia de una base de datos SQL estructurada, las estructuras de datos de un sistema NoSQL no necesitan ser uniformes. Incluso podría tener diferentes estructuras de datos dentro del mismo índice.

Además, los sistemas NoSQL no solo son más eficientes desde el punto de vista de las consultas, sino que también ofrecen una mayor eficiencia en términos de almacenamiento. Las bases de datos SQL tradicionales suelen requerir que todas las tablas estén alojadas en el mismo servidor para permitir consultas filtradas en varias tablas. Por el contrario, los sistemas NoSQL pueden distribuir «registros» o archivos en varios servidores sin afectar el rendimiento, incluso para conjuntos de datos grandes. Este aspecto de escalabilidad le da a NoSQL una ventaja significativa a la hora de gestionar grandes cantidades de datos.