Login  |Hazte alumno gratis

Bases de Datos Relacionales y NoSQL

Publicada el por networknomad

Módulo 5: Análisis de Datos y Business Intelligence

Curso de introducción al rol de Analista

En el análisis de sistemas, el conocimiento de bases de datos es crucial para el manejo de grandes volúmenes de información y para asegurar la integridad y disponibilidad de los datos en sistemas complejos. La elección entre bases de datos relacionales y NoSQL depende de factores como la estructura de los datos, las necesidades de escalabilidad y el tipo de consultas. Aquí se cubre una introducción a las bases de datos SQL, con enfoque en MySQL y PostgreSQL, y a bases de datos NoSQL como MongoDB.

1. Introducción a SQL (práctica en MySQL/PostgreSQL)

SQL (Structured Query Language) es el lenguaje utilizado para gestionar y manipular datos en bases de datos relacionales. Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas, siguiendo un esquema definido de filas y columnas, lo que permite un alto grado de integridad de datos y soporte para relaciones complejas.

  • Características Clave de SQL:
    • Consultas básicas: Las consultas SQL básicas incluyen SELECT para seleccionar datos, INSERT para agregar nuevos registros, UPDATE para modificar registros y DELETE para eliminar registros.
    • Joins: Los JOIN se utilizan para combinar datos de dos o más tablas basadas en una condición común, lo que es fundamental para trabajar con datos en bases relacionales.
    • Transacciones: Las transacciones agrupan una serie de operaciones de tal manera que todas ellas se ejecutan de forma atómica. Si alguna falla, se revierte todo, manteniendo la integridad de los datos.
    • Integridad Referencial: Mediante el uso de claves primarias y foráneas, se pueden definir relaciones entre tablas, asegurando que los datos se mantengan consistentes.
  • MySQL y PostgreSQL:
    • MySQL: Popular por su simplicidad y eficiencia en aplicaciones web, MySQL es fácil de aprender y está optimizado para consultas rápidas. Es ampliamente utilizado para aplicaciones de comercio electrónico y sistemas de gestión de contenido.
    • PostgreSQL: Conocido por su soporte avanzado de transacciones y manejo de datos complejos, PostgreSQL es ideal para aplicaciones que requieren un procesamiento de datos más complejo y que necesitan funciones avanzadas como el soporte a JSON, índices personalizados y optimización de consultas.
  • Ejemplo Práctico en MySQL/PostgreSQL:
    • Crear una base de datos:
      CREATE DATABASE sistema_ventas;
    • Crear tablas y definir relaciones:
      CREATE TABLE clientes ( id INT PRIMARY KEY, nombre VARCHAR(100), email VARCHAR(100) ); CREATE TABLE pedidos ( id INT PRIMARY KEY, cliente_id INT, fecha DATE, FOREIGN KEY (cliente_id) REFERENCES clientes(id) );
    • Ejecutar consultas básicas:
      SELECT * FROM clientes; INSERT INTO pedidos (cliente_id, fecha) VALUES (1, '2024-10-26');

2. Bases de Datos NoSQL: MongoDB (estructura, consultas básicas)

Las bases de datos NoSQL, a diferencia de las relacionales, no siguen un esquema rígido y permiten mayor flexibilidad en la estructura de los datos. Esto las hace adecuadas para sistemas que manejan grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados. MongoDB, un sistema de base de datos NoSQL, es particularmente popular por su esquema orientado a documentos y su capacidad de escalabilidad horizontal.

  • Características Clave de MongoDB:
    • Estructura de Documentos: MongoDB almacena datos en formato de documento JSON, lo cual permite almacenar datos semiestructurados y jerárquicos.
    • Escalabilidad: A diferencia de las bases de datos relacionales, MongoDB es altamente escalable horizontalmente, lo que facilita su distribución en varios servidores.
    • Consultas Rápidas: Permite realizar consultas rápidas y eficientes en grandes volúmenes de datos no estructurados, sin requerir operaciones de JOIN.
  • Estructura y Organización:
    • Bases de Datos y Colecciones: En MongoDB, una base de datos contiene múltiples colecciones (equivalentes a tablas en SQL), y cada colección contiene documentos.
    • Documentos: Los documentos en MongoDB son registros en formato JSON, permitiendo una estructura flexible y dinámica.
  • Ejemplo Práctico en MongoDB:
    • Conectar y Crear una Base de Datos:javascriptCopiar códigouse sistema_ventas;
    • Crear Documentos en una Colección:
      db.clientes.insertOne({ nombre: "Juan Pérez", email: "juan.perez@example.com" }); db.pedidos.insertOne({ cliente_id: 1, fecha: new Date("2024-10-26") });
    • Consultas Básicas:
      • Obtener todos los clientes:javascriptCopiar códigodb.clientes.find();
      • Buscar pedidos por cliente_id:
        db.pedidos.find({ cliente_id: 1 });

Conclusión

El conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL es fundamental para un analista, dado que permite elegir la mejor solución de almacenamiento de datos en función de las necesidades del sistema. SQL es ideal para sistemas que requieren integridad y relaciones complejas entre los datos, mientras que NoSQL, representado aquí por MongoDB, es más adecuado para entornos con grandes volúmenes de datos no estructurados y una necesidad de escalabilidad horizontal. Las prácticas en MySQL/PostgreSQL y MongoDB aseguran que el analista esté bien preparado para trabajar en una variedad de proyectos y entender los compromisos asociados con cada tipo de tecnología de base de datos.

← Anterior Siguiente →