El otro día alguien en Reddit se hacía la pregunta: ¿Estoy utilizando la base de datos correcta?

Y entonces procedí a hacerme yo mismo la pregunta 😂.

Me di cuenta que muchas veces he dado por sentado el tipo de base de datos que necesitamos para un proyecto y no nos detenemos a estudiar bien cuáles son las alternativas que existen y que mejor se alinean a los requerimientos.

Hablemos un poco sobre los tipos de base de datos y sobre sus posibles casos de uso.

1. Relacionales

Esta es la forma más tradicional de guardar información.

Se trata de una base de datos que organiza los datos en tablas estructuradas con filas que representan registros y columnas que almacenan los campos de datos.

Se destacan en la gestión y consulta de información estructurada, lo que las hace ideales para tareas que requieren una organización precisa de los datos.

Definitivamente debes evitar este tipo de base de datos a la hora de manejar información no estructurada ya que uno de los mayores retos de esta es manejarse en entornos donde los datos sean cambiantes.

2. Columnares

La diferencia de esta con respecto a las bases de datos relacionales es que en vez de guardar los registros como filas, esta lo hace en columnas.

Este diseño aumenta su rendimiento para procesos analíticos donde son habituales las consultas complejas en grandes conjuntos de datos.

También se destacan en entornos que se requiera un acceso rápido y frecuente a columnas de datos específicas, por ejemplo para el análisis de clientes o datos financieros.

3. Documentos

Cuando queremos manejar datos no estructurados, las bases de datos de documentos son las favoritas por su capacidad de almacenar datos en formatos semi-estructurados como JSON.

Su enfoque sin esquema facilita el desarrollo y la iteración rápida, lo que permite adaptarse sin problemas a la evolución de los requisitos de datos. Sin embargo, esta misma flexibilidad a veces puede complicar la tarea de garantizar la coherencia e integridad de los datos, sobretodo el sistemas complejos o de gran escala.

4. Clave - Valor

Esta es una forma sencilla de almacenar datos en la que estos se manejan utilizando una clave única para cada valor.

Esta simplicidad las hace muy eficaces para operaciones de insertar, actualizar o leer datos.

Normalmente son utilizadas para conjuntos de datos más pequeños, por ejemplo para almacenamiento en caché o la gestión de sesiones donde la velocidad y la simplicidad son primordiales

5. Grafos

El enfoque de estas base de datos hace incapie en el almacenamiento y la consulta de datos altamente conectados.

Aquí los datos son representados como nodos y las relaciones son representadas como aristas. Se utiliza la teoría de grafos para recorrer estas conexiones de la forma más eficiente posible.

Esta base de datos se recomienda para aplicaciones que impliquen relaciones complejas como redes sociales, sistemas de recomendaciones o sistemas de detección de fraude donde hay que navegar por un mar de conexiones de datos.

6. Series temporales

Esta es la mejor opción para gestionar datos secuenciales con fechas y hora, vitales en campos como el IoT y los sistemas de monitorización.

Son expertas en el almacenamiento, la consulta y el análisis de grandes conjuntos de datos a lo largo del tiempo, por lo que son ideales para aplicaciones que requieren análisis de tendencias, previsiones y perspectivas en tiempo real.

7. Vectores

Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial utilizan este tipo de almacenamiento.

Las bases de datos vectoriales utilizan un modelo de espacio vectorial para manejar datos de alta dimensión y entonces se pueden realizar consultas complejas y reconocer patrones.

Su principal fortaleza reside en el soporte de la lA y el aprendizaje automático, ofreciendo una visión profunda y resultados de búsqueda relevantes, ideales para sistemas de recomendación y funcionalidades de búsqueda complejas.

Para finalizar

Cada una de estas bases de datos tienen su especialidad:

• Relacionales: Para datos estructurados.
• Columnares: Para análisis.
• Documentos: Para flexibilidad de datos no estructurados.
• Clave-Valor: Para un acceso simple y rápido a los datos.
• Grafos: Para relaciones complejas.
• Series temporales: Para datos con fecha y hora.
• Vectoriales: Para escenarios de AI y ML

Utilizar el tipo de base de datos adecuado puede cambiar por completo el rendimiento de la aplicación. La elección correcta depende de las necesidades específicas del proyecto.

Comprender estas diferencias permite que los equipos elijan la base de datos adecuada para su aplicación o sistema, una decisión clave para garantizar la gestión eficaz de los datos, la escalabilidad y la fiabilidad y el rendimiento generales del sistema.

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Nos vemos en la edición #16

La próxima vez que vayas a utilizar una base de datos, estudia mejor cual te conviene más 😉.

Recuerda que si quieres hablar de algo en particular puedes sugerir el tema respondiendo este correo.

Hasta pronto 👊🏼

Nicolás Leal.