{"id":5567,"date":"2025-05-16T09:56:45","date_gmt":"2025-05-16T07:56:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=5567"},"modified":"2025-05-16T14:39:56","modified_gmt":"2025-05-16T12:39:56","slug":"presente-futuro-las-bases-datos-relacionales-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/presente-futuro-las-bases-datos-relacionales-big-data\/","title":{"rendered":"Modelos de bases de datos relacionales"},"content":{"rendered":"

Como ya sabr\u00e1s existen diferentes modelos y <\/span>tipos de bases de datos<\/span><\/a> y algunos de ellos han crecido en popularidad en los \u00faltimos tiempos mientras que otros han ido perdiendo el inter\u00e9s de los usuarios. Es el caso, por ejemplo, de los <\/span>modelos de bases de datos relacionales<\/span><\/b> frente a las bases de datos NoSQL.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las bases de datos relacionales?<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Las bases de datos relacionales <\/span>son una forma de organizar y almacenar informaci\u00f3n en tablas <\/span><\/b>que se parecen mucho a una hoja de c\u00e1lculo. Cada tabla contiene datos sobre un tipo espec\u00edfico de informaci\u00f3n, por ejemplo, una tabla para clientes, otra para productos y otra para pedidos. Dentro de cada tabla, <\/span>los datos est\u00e1n organizados en filas<\/span><\/b> (cada fila representa un registro, como un cliente espec\u00edfico) <\/span>y columnas<\/span><\/b> (cada columna representa un dato espec\u00edfico, como el nombre o la direcci\u00f3n del cliente).<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Lo que hace especial a este tipo de base de datos es que <\/span>las tablas pueden estar conectadas entre s\u00ed por medio de relaciones<\/span><\/b>. Por ejemplo, un pedido puede estar relacionado con un cliente mediante un campo en com\u00fan, como el ID del cliente. Estas conexiones <\/span>permiten consultar y combinar datos f\u00e1cilmente<\/span><\/b> sin necesidad de repetir la informaci\u00f3n. Las bases de datos relacionales <\/span>usan un lenguaje llamado SQL (Structured Query Language)<\/span><\/b> para buscar, agregar o modificar los datos. Son ampliamente utilizadas porque son claras, organizadas y permiten manejar grandes cantidades de informaci\u00f3n de forma eficiente.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ventajas de las bases de datos relacionales<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Las bases de datos relacionales tienen varias ventajas frente a otros modelos, especialmente cuando se trata de organizar y consultar datos estructurados:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Estructura clara y coherente<\/span><\/b>: Al usar tablas con filas y columnas, el modelo relacional es f\u00e1cil de entender y organizar. Esto ayuda a mantener los datos bien ordenados y evita redundancias gracias a la posibilidad de relacionar diferentes tablas.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    1. Flexibilidad para hacer consultas<\/span><\/b>: Con SQL, se pueden hacer b\u00fasquedas complejas y combinar datos de m\u00faltiples tablas de forma r\u00e1pida y precisa. Esto no siempre es tan f\u00e1cil en otros modelos como los basados en documentos o en grafos.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
        \n
      1. Integridad y consistencia de los datos<\/span><\/b>: Las bases relacionales permiten establecer reglas (como claves primarias y for\u00e1neas) que aseguran que los datos est\u00e9n completos y conectados correctamente, reduciendo errores y duplicaciones.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
          \n
        1. Amplio soporte y madurez<\/span><\/b>: Este modelo lleva d\u00e9cadas en uso, por lo que existen muchas herramientas, documentaci\u00f3n y profesionales capacitados. Adem\u00e1s, los sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos relacionales (como MySQL, PostgreSQL u Oracle) son muy estables y confiables.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

          Limitaciones de las bases de datos relacionales<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

          Es conocido por todos que cada vez se generan m\u00e1s y m\u00e1s datos, y <\/span>el escalado vertical <\/span><\/b>(scale-up) que ofrecen las bases de datos relacionales, en principio<\/span>, no parece una buena soluci\u00f3n respecto al escalado horizontal<\/span><\/b> (scale-out) de los entornos distribuidos de las principales bases de datos NoSQL.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Bas\u00e1ndonos en esto y viendo que el incremento de volumen de datos avanza a una velocidad mayor que el incremento de capacidad del hardware,\u202f<\/span>es normal pensar que tarde o temprano, las bases de datos relacionales se van a quedar cortas<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Para analizar c\u00f3mo afrontan hoy en d\u00eda y qu\u00e9 opciones de futuro planean las bases de datos relacionales respecto a estos problemas, vamos a diferenciar los dos tipos de entornos que principalmente existen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Por un lado, tenemos\u202f<\/span>entornos datawarehouse (DW)<\/span><\/b>, entornos anal\u00edticos donde la informaci\u00f3n se carga en batches y se transforma quedando generalmente est\u00e1tica para favorecer el reporting y explotaci\u00f3n de la misma.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Por otro lado, tenemos los\u202f<\/span>entornos transaccionales (OLTP)<\/span><\/b>, entornos operacionales donde la informaci\u00f3n est\u00e1 viva, y en los cuales se favorece el rendimiento de estas frecuentes modificaciones.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Entornos datawarehouse<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

          Hoy en d\u00eda, la apuesta en este tipo de entornos de las bases de datos relacionales es claramente el\u202f<\/span>almacenamiento de la informaci\u00f3n de forma columnar<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          A diferencia del almacenamiento tradicional de la informaci\u00f3n en este tipo de bases de datos en forma de registros, el almacenamiento de la informaci\u00f3n de cada columna de forma conjunta<\/span>\u202fofrece un ratio de compresi\u00f3n de tama\u00f1o de los datos superior al 80% en la mayor\u00eda de casos<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Debido a esta significativa compresi\u00f3n es m\u00e1s f\u00e1cil mantener esos datos en memoria, a\u00f1adido a la capacidad de procesar la informaci\u00f3n en batches de registros, ofrece un rendimiento muy competitivo sobre todo en consultas de agregaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Tanto SQL Server, desde la versi\u00f3n 2012, como Oracle, desde la 12c, ofrecen sus tecnolog\u00edas columnstore integradas en su propio motor de base de datos.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Bas\u00e1ndose en esta tecnolog\u00eda, y hablando de cantidades ingentes de datos, no se quedan atr\u00e1s y ofrecen soluciones en la nube distribuidas en entornos de procesamiento masivo en paralelo (MPP).<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Respecto a\u202f<\/span>SQL Server<\/span><\/b>\u202ftenemos Azure SQL <\/span>Data warehouse<\/span><\/a>, anteriormente conocido como SQL Server Parallel Data Warehouse.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

           <\/p>\n

          \"Azure

          Gr\u00e1fico sobre SQL Data Warehouse<\/p><\/div>\n

           <\/p>\n

          Hablando de\u202f<\/span><\/span>Oracle<\/span><\/span>, han anunciado la versi\u00f3n para <\/span>datawarehouses<\/span> de su nueva base de datos Oracle 18c para <\/span>Diciembre<\/span> de 2017, distribuida y aut\u00f3noma tanto en <\/span>cloud<\/span> privada como p\u00fablica.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          \"Informaci\u00f3n

          Informaci\u00f3n sobre la versi\u00f3n de de Oracle 18c .<\/p><\/div>\n

          <\/h2>\n

          Entornos transaccionales<\/h3>\n

          En este tipo de entornos, tanto para relacionales como para NoSQL, el objetivo es claro, mantener los datos en memoria y evitar accesos a disco.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Debido a que, tanto la velocidad de acceso como de escritura es mucho mayor en memoria que en disco, el \u00fanico uso de la memoria para realizar las operaciones en este tipo de entornos es cr\u00edtica para el buen rendimiento de las mismas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Hoy en d\u00eda SQL Server, desde la versi\u00f3n 2014,<\/span>\u202fofrece su tecnolog\u00eda en memoria (In-Memory OLTP)<\/span><\/b>\u202fintegrada en el motor de base de datos.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

           <\/p>\n

          \"Caracter\u00edstica

          Caracter\u00edstica In-Memory oltp de SQL Server extra\u00eddo del blog DBA Consulting.<\/p><\/div>\n

           <\/p>\n

          Respecto a Oracle, se puede aplicar su\u202f<\/span>tecnolog\u00eda de almacenamiento columnar<\/span><\/b>\u202fde la que habl\u00e1bamos antes, ya que tambi\u00e9n reside en memoria, pero en entornos puramente OLTP se recomienda usar otro producto aparte llamado\u202f<\/span>Oracle TimesTen<\/span><\/b>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Como opciones de futuro, Oracle ha anunciado la versi\u00f3n para entornos OLTP de su nueva base de datos Oracle 18c para Junio del 2018, distribuida y aut\u00f3noma tanto en cloud privada como p\u00fablica.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Respecto a SQL Server de momento no parece haber ninguna soluci\u00f3n distribuida para este tipo de entornos, aunque viendo casos de uso en una sola m\u00e1quina\u202f<\/span>se han registrado 1.200.000 batches\/seg<\/span><\/a>, una cifra bastante aceptable para un entorno OLTP.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          \u202f<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          En este art\u00edculo hemos repasado las principales caracter\u00edsticas existentes de las principales <\/span>bases de datos<\/span><\/a> relacionales para afrontar el constante incremento de volumen de datos que experimentamos. Tambi\u00e9n hemos visto como afrontan su futuro apostando por entornos distribuidos y, claramente especializados en diferentes tipos de entornos, principalmente como soluciones en la nube.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          \u00bfQuieres m\u00e1s informaci\u00f3n? Contacta con\u202f<\/span>Hiberus Tecnolog\u00edas Diferenciales<\/span><\/a>\u202fy estaremos encantados de ayudarte.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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          \u00bfQuieres m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios de Big Data?<\/p>\n

          Contacta con nuestro equipo de expertos en Data & Analytics<\/p>\n <\/div>\n

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