NoSQL (no solo SQL) representa una desviación de los sistemas tradicionales de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) y constituye una clase más amplia de sistemas de bases de datos que emplean enfoques alternativos y no relacionales para el almacenamiento y la consulta de datos. Diseñadas para abordar las crecientes demandas de las aplicaciones modernas con uso intensivo de datos, las bases de datos NoSQL son conocidas por su escalabilidad, capacidad para manejar datos no estructurados y facilidad de uso. En el contexto del modelado de datos, las bases de datos NoSQL presentan diferencias en la forma en que se estructuran y consultan los datos en comparación con sus contrapartes SQL.
El modelado de datos en bases de datos NoSQL normalmente implica el uso de uno o más de los siguientes cuatro modelos de datos principales:
- Orientado a documentos: almacenamiento de estructuras de datos jerárquicas, como el formato JSON o BSON, que permiten la representación de relaciones de datos complejas y anidadas. Los ejemplos incluyen MongoDB, Couchbase y RavenDB.
- Valor-clave: centrándose en el almacenamiento y la gestión de matrices asociativas, donde se pueden direccionar pares clave-valor individuales. Los ejemplos incluyen Redis, Amazon DynamoDB y Riak.
- Familia de columnas: utiliza un diseño de almacenamiento en columnas en el que las columnas se agrupan como familias de columnas y se dividen en varios nodos. Los ejemplos incluyen Apache Cassandra, Google BigTable y ScyllaDB.
- Basado en gráficos: aprovechar la teoría de grafos para gestionar el almacenamiento y la recuperación de puntos de datos y sus relaciones en una estructura similar a un gráfico. Los ejemplos incluyen Neo4j, Amazon Neptune y ArangoDB.
Las bases de datos NoSQL han sido adoptadas por organizaciones que se ocupan de big data, procesamiento en tiempo real y sistemas distribuidos a gran escala. Son particularmente adecuados para manejar datos no estructurados, semiestructurados o polimórficos, que normalmente representan una parte importante de los datos generados por las aplicaciones web, móviles y de IoT modernas.
El auge de las bases de datos NoSQL se puede atribuir a varios factores clave. En primer lugar, abordan eficazmente las limitaciones de los RDBMS tradicionales en términos de escalabilidad y rendimiento. A medida que el volumen, la velocidad y la variedad de datos generados por las aplicaciones continúan creciendo, las bases de datos NoSQL ofrecen inherentemente escalabilidad horizontal a través de la partición y replicación de datos en múltiples nodos en un sistema distribuido. Esta capacidad de arquitecturas de escalamiento horizontal, en lugar de escalamiento vertical, permite que las bases de datos NoSQL se adapten a la rápida expansión de los requisitos de almacenamiento de datos y mantengan altos niveles de rendimiento y disponibilidad. En segundo lugar, las bases de datos NoSQL proporcionan modelos de datos flexibles que pueden adaptarse a los cambios en los requisitos de las aplicaciones a lo largo del tiempo sin la necesidad de procesos de migración de bases de datos complejos y costosos. Esta agilidad es particularmente valiosa en las prácticas modernas de desarrollo de software ágil, donde los ciclos de desarrollo iterativos y las actualizaciones frecuentes son comunes. Por último, las bases de datos NoSQL suelen presentar una interfaz de programación y consulta más sencilla y fácil de usar para los desarrolladores, lo que facilita la creación rápida de prototipos y acorta el tiempo de comercialización de nuevas aplicaciones y funciones.
Debido a estas ventajas, las bases de datos NoSQL han ganado popularidad entre los desarrolladores y las organizaciones de software en los últimos años. Según una encuesta de 2021 realizada por Stack Overflow, MongoDB es actualmente la base de datos NoSQL más popular, con un 32,8% de los desarrolladores informando su uso, seguida de Redis con un 26,9% y Elasticsearch con un 16,6%. Además, las bases de datos NoSQL han sido respaldadas por los principales proveedores de nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud y Microsoft Azure, que ofrecen servicios NoSQL administrados, incluidos Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore y Azure Cosmos DB, respectivamente.
A medida que el panorama del modelado de datos continúa evolucionando, es probable que las bases de datos NoSQL ganen más terreno como alternativa o complemento a los RDBMS tradicionales. En algunos casos, las organizaciones pueden adoptar una estrategia de persistencia políglota, empleando una combinación de bases de datos SQL y NoSQL para abordar diferentes requisitos de aplicaciones. Por ejemplo, una empresa podría utilizar un RDBMS como PostgreSQL para procesamiento e informes transaccionales, mientras aprovecha MongoDB para almacenar datos jerárquicos complejos y Elasticsearch para análisis y búsqueda de texto.
Cuando se trata de modelado de datos para bases de datos NoSQL en AppMaster, los clientes tienen una gran cantidad de opciones a su disposición. AppMaster admite una variedad de bases de datos NoSQL para el back-end, lo que permite a los usuarios integrar fácilmente sus aplicaciones con estas soluciones de almacenamiento de datos. Además, con las capacidades de modelado de datos visuales que ofrece la plataforma, los usuarios pueden crear y modificar sus modelos de datos sin escribir una sola línea de código. La capacidad de representar y manipular visualmente modelos de datos en bases de datos NoSQL, combinada con el potente conjunto de herramientas no-code de AppMaster, acelera significativamente el proceso de desarrollo de aplicaciones y permite a los usuarios crear aplicaciones escalables basadas en datos de forma más rápida y rentable que nunca. .
