Tipos de bases de datos: Cuáles existen, cuándo usarlos y ejemplos

Elegir una base de datos para nuestro proyecto, es una tarea de vital importancia. Si queremos optimizarlo al máximo, debemos tener en cuenta todos los tipos de bases de datos y elegir la que mejor se adecue a nuestras necesidades. Existen varios tipos de bases de datos, podemos clasificarlas según su modelo, su contenido o su variabilidad de información. En este artículo, veremos los diferentes tipos de bases de datos y algunos consejos para elegir la que más nos convenga. ¡Vamos a descubrirlos!

Tipos de Bases de Datos

Según el modelo de datos

Esta categoría se refiere a cómo las bases de datos organizan y la estructura lógica que adoptan.  La mayoría de los modelos de datos se pueden representar mediante un diagrama de base de datos.

Bases de datos relacionales

Las bases de datos relacionales se basan en el modelo relacional, donde los datos se organizan en tablas, con filas y columnas, que pueden estar relacionadas entre sí a través de claves primarias y ajenas. Las relaciones son una conexión lógica entre las tablas, basada en su interacción. Utilizan SQL (Structured Query Language) para definir, manipular y consultar datos. Este modelo permite relacionar tablas a través de un atributo común, de esta manera no es necesario organizar la base de datos de manera jerárquica.

Cuándo usarlas

• Cuando los datos son estructurados y se requiere mantener integridad referencial.
• Para aplicaciones que requieren transacciones complejas y consistencia ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad).
• Cuando se necesitan reportes y consultas SQL complejas.

Ejemplos

• MySQL: Popular en aplicaciones web y sistemas de gestión de contenido.
• PostgreSQL: Conocido por su robustez y compatibilidad con SQL estándar.
• Oracle Database: Usado en grandes corporaciones para aplicaciones empresariales.
• Microsoft SQL Server: Utilizado en aplicaciones de Microsoft y entornos empresariales.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL (No SQL o Not only SQL) están diseñadas para manejar datos no estructurados o semiestructurados y son más escalables que las bases de datos relacionales. No siguen un esquema fijo y permiten la manipulación de grandes volúmenes de datos muy rápido. Es decir, los datos se almacenan en esquemas flexibles, por ejemplo JSON, fácilmente escalables.

Cuándo Usarlas:

• Cuando se requiere escalabilidad horizontal (escalar añadiendo más máquinas en lugar de mejorar las existentes).
• Para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos.
• Cuando se prioriza la velocidad sobre la consistencia estricta.

Subtipos

Bases de Datos de Documentos: Almacenan datos en formato de documentos, generalmente JSON, BSON o XML. No es necesario recorrer todas las columnas al realizar una consulta. Para aplicaciones que manejan datos semiestructurados.

Bases de Datos de Claves-Valor: Almacenan datos como pares clave-valor, así proporciona acceso rápido y eficiente a los datos mediante una clave única. Tanto las claves como los valores pueden ser cualquier tipo de datos, desde objetos simples a complejos. Para cachés, sesiones de usuario y aplicaciones donde la velocidad de acceso es crítica.

Bases de Datos de Columnas: Almacenan datos en columnas en lugar de filas, lo que permite compresión de datos y acceso rápido a grandes volúmenes. Para aplicaciones analíticas y BigData.

Bases de Datos de Grafos: Diseñadas para representar y gestionar relaciones complejas entre entidades mediante nodos y aristas. Los nodos se enlazan mediante aristas, sin necesidad de hacer uso de referencias mediante índices. Para aplicaciones que manejan redes sociales, sistemas de recomendación o cualquier aplicación que requiera análisis de grafos.

Ejemplos por subtipo

• Bases de datos de documentos: MongoDB, CouchDB.
• Bases de datos de claves-valor: Redis, Amazon DynamoDB.
• Bases de datos de columnas: Apache Cassandra, HBase.
• Bases de datos de grafos: Neo4j, Amazon Neptune.

Bases de datos orientadas a objetos

Las bases de datos orientadas a objetos almacenan datos en forma de objetos, como en la programación orientada a objetos. Esto permite manipular los conjuntos de datos más rápido y son capaces de manejar grandes volúmenes de datos.

Cuándo Usarlas:

• Para aplicaciones que utilizan un modelo de programación orientada a objetos y requieren un mapeo directo entre las estructuras de la aplicación y la base de datos.
• Cuando se manejan datos complejos como CAD/CAM, datos multimedia o simulaciones científicas.

Ejemplos:

• db4o: Un motor de base de datos orientado a objetos embebido.
• ObjectDB: Usado en aplicaciones Java para almacenamiento de objetos.

Según la arquitectura o diseño de implementación

Esta categoría agrupa las bases de datos según su configuración de infraestructura y forma de operar.

Bases de datos distribuidas

Las bases de datos distribuidas almacenan datos en múltiples nodos o ubicaciones físicas, ofreciendo escalabilidad, una gran tolerancia a fallos y alta disponibilidad.

Cuándo Usarlas:

• Para aplicaciones que requieren alta disponibilidad y escalabilidad geográfica.
• En sistemas que necesitan tolerancia a fallos y consistencia eventual.

Ejemplos:

• Google Spanner: Base de datos distribuida globalmente con soporte para transacciones ACID.
• Apache Cassandra: Usada para aplicaciones distribuidas y alta disponibilidad.

Bases de datos en memoria

Las bases de datos en memoria almacenan datos en la RAM, lo que permite un acceso extremadamente rápido a los datos.

Cuándo Usarlas:

• Para aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real y baja latencia.
• En sistemas de trading financiero, análisis de datos en tiempo real, y juegos online.

Ejemplos:

• Redis: Usado para caché y gestión de sesiones.
• SAP HANA: Base de datos en memoria para aplicaciones empresariales y análisis de big data.
• Memcached: Utilizado para almacenar en caché datos y objetos en RAM para acelerar aplicaciones web.

Bases de datos híbridas

Las bases de datos híbridas combinan características de bases de datos relacionales y NoSQL.

Cuándo Usarlas:

• Para aplicaciones que requieren flexibilidad y necesitan manejar tanto datos estructurados como no estructurados.
• En sistemas donde se necesita tanto consistencia ACID como escalabilidad horizontal.

Ejemplos:

• CosmosDB: Servicio de base de datos global de Microsoft Azure que admite múltiples modelos de datos.
• Oracle Database 21c: Ofrece características híbridas con soporte para JSON y datos relacionales.

Bases de datos como servicio (DBaaS)

Las bases de datos como servicio (DBaaS) son bases de datos gestionadas en la nube, ofrecidas como un servicio por proveedores de nube como AWS o Microsoft Azure. Permiten a las empresas concentrarse en la gestión de aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura de la base de datos.

Cuándo Usarlas:

• Cuando se busca reducir los costos y la complejidad de la gestión de infraestructura de bases de datos.
• Para aplicaciones que necesitan una implementación rápida y escalar según la demanda.

Ejemplos:

• Amazon RDS: Servicio de base de datos gestionado por AWS que soporta múltiples motores de bases de datos.
• Google Cloud SQL: Servicio de base de datos gestionado por Google Cloud Platform.
• Azure SQL Database: Base de datos como servicio de Microsoft Azure.

Según la variabilidad de la información

También podemos clasificar los diferentes tipos de bases de datos por la variabilidad de la información. Esta clasificación depende de cómo las bases de datos manejan la dinámica del cambio en los datos.

Bases de datos estáticas

Los datos almacenados no cambian o lo hacen raramente, es decir, es prácticamente solo de lectura. Se utilizan principalmente para fines de análisis o históricos.

• Ejemplos: Data Warehouses.

Bases de datos dinámicas

Al contrario que con las estáticas, los datos cambian frecuentemente, soportan operaciones de escritura y actualización continuas.

Ejemplos: CRM, sistemas ERP.

Consejos para elegir entre los diferentes tipos de bases de datos

Plantearse las siguientes preguntas puede ayudarnos a tomar la decisión más adecuada:

¿Cuál es la estructura de mis datos?

• ¿Están bien estructurados en un esquema fijo o son más bien flexibles y semiestructurados?

¿Cuáles son los requisitos de escalabilidad y rendimiento?

• ¿Necesitas escalar horizontalmente? Si es que sí, debes seleccionar una base de datos que pueda escalar de acuerdo con tus necesidades futuras, como las bases de datos distribuidas que permiten escalar horizontalmente.

¿Qué nivel de consistencia y tolerancia a fallos necesito?

• Comprobar necesidad de consistencia ACID para las transacciones.

¿Cuál es mi presupuesto y cuál es la relación coste-beneficio?

• ¿Qué opción me ofrece el mejor equilibrio entre coste y funcionalidad? Evalúa el TCO (Costo Total de Propiedad) considerando tanto los costos iniciales como los recurrentes y compara distintas opciones en función de la relación coste-beneficio.

¿Qué requerimientos de seguridad y cumplimiento tengo que cumplir?

• ¿Existen regulaciones específicas que necesite considerar al almacenar mis datos? Asegúrate de que la base de datos cumpla con las normativas y ofrezca funciones de seguridad robustas como cifrado, autenticación y control de acceso.

Tabla resumen de tipos de bases de datos

Tipo	Cuándo usarla	Ejemplos
Relacionales	Datos estructurados, integridad referencial, transacciones ACID.	MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server
NoSQL	Grandes volúmenes de datos no estructurados. Prioriza velocidad.	MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Neo4j
Documentos	Datos semiestructurados.	MongoDB, CouchDB
Clave-Valor	Acceso rápido, cachés.	Redis, Amazon DynamoDB
Columnas	Aplicaciones analíticas.	Cassandra, HBase
Grafos	Redes sociales, análisis de grafos.	Neo4j, Amazon Neptune
Orientadas a objetos	Datos complejos como CAD/CAM.	db4o, ObjectDB
En memoria	Tiempo real, baja latencia.	Redis, SAP HANA, Memcached
Distribuidas	Alta disponibilidad, tolerancia a fallos.	Google Spanner, Apache Cassandra
Híbridas	Flexibilidad, consistencia ACID y escalabilidad.	Cosmos DB, Oracle Database 21c
As a Service	Reducción de costos de infraestructura.	Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL Database

Conclusión

Ahora que tienes toda la información acerca de los distintos tipos de bases de datos, te será más fácil elegir el mejor para tu proyecto. Si necesitas más información acerca de bases de datos, te recomendamos los artículos de cómo limpiar la base de datos de PrestaShop o cómo saber en qué tabla de una base de datos SQL se encuentra una columna específica. Ahora es tu turno. ¿Qué base de datos has elegido? ¡Te leemos en comentarios!