Las 8 bases de datos más populares

Las bases de datos impulsan casi todas las plataformas digitales del planeta:desde sitios web, blogs, redes sociales y servicios de transmisión. La mayoría de los usuarios finales conocen bases de datos como MySQL como una herramienta para almacenar datos. Esa es una descripción bastante precisa, aunque fundamental, de lo que es una base de datos. Sin embargo, son mucho más que eso.

Los diferentes tipos de bases de datos

El término general base de datos a menudo confunde dos componentes separados y distintos:la base de datos y el Sistema de gestión de bases de datos (DBMS). La base de datos almacena los datos y el DBMS es la herramienta, o conjunto de herramientas, que utiliza para administrar los datos. El DBMS se aborda aquí porque comprende las herramientas que permiten a los administradores de bases de datos comunicarse con la base de datos para que puedan administrarla y gobernarla por completo.

Los sistemas de gestión de bases de datos se dividen en tres capas:

Cliente :realiza solicitudes a través de la línea de comandos o una pantalla GUI utilizando consultas SQL válidas.
Servidor :Responsable de toda la funcionalidad lógica del servidor.
Almacenamiento :maneja el almacenamiento de datos.

Dentro de esas capas hay herramientas como un controlador de subprocesos, un lenguaje de consulta, un analizador, un optimizador, un caché de consultas, un búfer, un caché de metadatos de tabla y un caché de claves. Estas piezas se unen para formar un poderoso sistema para administradores, usuarios y software para almacenar y recuperar datos.

Un aspecto crucial del DBMS es el lenguaje de consulta. Este es el lenguaje especial utilizado para interactuar con una base de datos. Es un lenguaje muy particular y debe ser utilizado de acuerdo a las especificaciones establecidas por el DBMS. Algunos DBMS tienen sus propios lenguajes de consulta patentados, pero los más populares son:

SQL - El lenguaje de consulta estructurado es uno de los lenguajes de consulta más utilizados en el mercado y es utilizado por MS SQL y MySQL.
XQuery - Utiliza el formato de archivo XML para extraer y manipular datos.
OQL - El lenguaje de consulta de objetos es el lenguaje predeterminado para las bases de datos orientadas a objetos que a menudo se usan en casos de uso de Big Data.
SQL/XML - Una combinación de SQL y XQuery y admite instrucciones SQL en datos XML.
GraphQL - Un lenguaje de código abierto capaz de trabajar con API y también un tiempo de ejecución que se puede usar para consultas contra datos existentes.
LINQ - Language Integrated Query extrae y procesa datos de varias fuentes, como documentos XML y bases de datos relacionales.

Bases de datos relacionales y no relacionales

Los DBMS utilizan dos tipos principales de bases de datos:relacionales y no relacionales. La distinción entre estos dos es importante, ya que ayudan a definir el mejor caso de uso para una base de datos.

Una base de datos relacional es aquella que almacena información en tablas que contienen datos relacionados. Lo que da nombre a una base de datos relacional es que se pueden establecer relaciones entre dos o más tablas. Las relaciones correlacionan filas que pertenecen a dos tablas diferentes en una tercera tabla. Las bases de datos relacionales se utilizan mejor cuando los datos que contienen no cambian con frecuencia y cuando la precisión de los datos es crucial.

Las bases de datos no relacionales (también llamadas bases de datos NoSQL) almacenan su información en forma no tabular. En cambio, las bases de datos no relacionales almacenan datos en modelos de datos, de los cuales los cuatro tipos más comunes son:

Orientado a documentos - los datos se almacenan como documentos JSON.
Valor-clave - los datos se almacenan en pares de claves.
Gráfico - los datos se almacenan en una estructura de nodo-borde-nodo.
Columna ancha - los datos se almacenan en un formato tabular con columnas flexibles que pueden variar de una fila a otra.

Debido a que almacenan datos de esta manera, las bases de datos no relacionales son mucho más flexibles. Pueden almacenar una amplia variedad de diferentes tipos de datos. Esto los hace ideales cuando es necesario almacenar cantidades masivas de datos complejos, como cuando se trabaja con aplicaciones Big Data.

Qué buscar en una base de datos

La primera pregunta que debe hacerse es:"¿Debo usar una base de datos relacional o no relacional?" Una base de datos relacional se utiliza mejor para instancias que requieren ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), precisión de datos, normalización y simplicidad, pero no requieren escalabilidad, flexibilidad y alto rendimiento. Un buen ejemplo de un caso de uso de una base de datos relacional es un sitio web dinámico basado en una base de datos como WordPress.

Por otro lado, una base de datos no relacional se utiliza mejor cuando la flexibilidad, la velocidad y la escalabilidad de los datos son cruciales. Un buen ejemplo de un caso de uso de una base de datos no relacional es una aplicación basada en la nube que depende del escalado masivo.

Ocho bases de datos populares

Esta lista de las ocho bases de datos más populares se divide en 4 bases de datos relacionales y 4 no relacionales.

Bases de datos relacionales

Las siguientes son las bases de datos relacionales más populares en el mercado actual.

Oráculo

La base de datos Oracle se desarrolló originalmente en 1977, lo que la convierte en la base de datos más antigua de la lista. A partir de enero de 2022, Oracle ocupa el primer puesto como el sistema de gestión de bases de datos relacionales más utilizado en el mundo (con una puntuación en el ranking de Statista de 1266,89).

Oracle Database viene en cinco ediciones:

Empresa - incluye todas las funciones de DBMS, así como la opción Oracle Real Application Clusters para alta disponibilidad.
Personal - incluye todas las funciones, menos la opción Oracle Real Application Clusters.
Estándar - incluye funcionalidad básica.
Exprés - versión limitada ligera y gratuita para Windows y Linux.
Oracle Lite - para casos de uso de dispositivos móviles.

La razón principal por la que Oracle Database ocupa el primer lugar en participación de mercado es que es una de las bases de datos relacionales más escalables. Lo logra dividiendo su arquitectura entre lo lógico y lo físico. Al hacer esto, la ubicación de los datos se vuelve irrelevante y transparente, lo que permite una estructura más modular que se puede modificar sin afectar la base de datos en sí. Al construir Oracle Database de esta manera, es posible compartir recursos para lograr una red de datos mucho más flexible.

Algunas de las características destacadas de Oracle Database incluyen:

Real Application Clustering (RAC) y portabilidad que hace posible escalar sin perder rendimiento y consistencia de datos.
Caché de memoria eficiente.
Particionamiento de alto rendimiento, que permite dividir tablas más grandes en numerosas partes.
Copias de seguridad en caliente, en frío e incrementales mediante la herramienta Recovery Manager.
Herramientas para controlar el acceso y uso de datos.

Las ventajas de Oracle Database incluyen:

Utiliza el lenguaje de consulta SQL.
Alto rendimiento.
Portátil (puede ejecutarse en casi 20 protocolos de red y numerosas plataformas de hardware).
El almacenamiento en jaula de instancias permite ejecutar la administración de varias bases de datos desde un único servidor.
Numerosas ediciones para adaptarse mejor a su negocio y/o caso de uso.
Clustering para escalabilidad, equilibrio de carga, redundancia y rendimiento.
Recuperación de fallas a través de la herramienta RMAN (Recovery Manager).
Compatibilidad con PL/SQL.

Las desventajas de Oracle Database incluyen:

Propietario - Oracle no es de código abierto.
Complejidad - Es una de las bases de datos relacionales más complejas del mercado.
Coste - Oracle Database puede ser hasta 10 veces más costoso que MS SQL.

Descubra cómo usar Oracle Database Express Edition con Linode.

MySQL

MySQL es una de las bases de datos relacionales de código abierto más populares del mercado. Según DB-Engines, MySQL ocupa el puesto número 2, detrás de Oracle Database, en sus bases de datos más utilizadas en el mercado.

Lanzado en mayo de 1995, MySQL es maduro y confiable. Es una de las opciones más confiables disponibles. Escrito en C y C++, MySQL se ejecuta en Linux, Solaris, macOS, Windows y FreeBSD, y tiene licencia GPLv2.

MySQL es una base de datos relacional y no se escala en la medida de una base de datos no relacional, pero admite subprocesos múltiples, lo que hace posible escalarla de manera que pueda manejar más de 50 millones de filas con un archivo predeterminado. límite de tamaño de 4 GB, con un límite teórico de 8 TB.

Algunas de las características destacadas de MySQL incluyen:

Seguridad - Utiliza una sólida capa de seguridad de datos para proteger los datos confidenciales y todas las contraseñas están encriptadas.Roll-Back - Permite revertir las transacciones. Memoria eficiente - Tiene muy poca fuga de memoria.Productivo - Utiliza disparadores, procedimientos almacenados y vistas para una mayor productividad. Particionamiento - Admite particiones para mejorar el rendimiento de bases de datos muy grandes.GUI - MySQL Workbench GUI administra la base de datos.

Las ventajas de usar MySQL incluyen:

Gratis - esta es una base de datos gratuita y de código abierto que se puede instalar en tantas instancias de servidor como necesite.
Familiaridad - MySQL utiliza el lenguaje de consulta SQL, por lo que los administradores de bases de datos familiarizados con el lenguaje se ponen al día rápidamente con este DBMS. MySQL también sigue la típica arquitectura cliente/estructura.
Velocidad - Es una de las bases de datos relacionales más rápidas, gracias a un motor de almacenamiento único.
Integración - MySQL disfruta de la integración en miles de aplicaciones de terceros, como sistemas de blogs, CRM, HRM, ERP y muchos otros tipos de aplicaciones.

Aprenda a instalar una instancia de MySQL en un servidor Linode.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server es el DBMS desarrollado por Microsoft. Esta base de datos es una solución propietaria, pero se puede instalar tanto en Linux como en Windows. MS SQL Server se lanzó por primera vez el 24 de abril de 1989 y ahora se ofrece en cinco ediciones diferentes:

Estándar - Funcionalidad principal requerida para la mayoría de las aplicaciones.
Internet - Opción de bajo costo que difiere de la edición estándar en términos de memoria máxima permitida para el grupo de búfer y capacidad informática máxima.
Empresa - Admite una amplia gama de funciones de almacenamiento de datos e incluye funciones avanzadas como compresión de datos, seguridad mejorada y soporte para datos de mayor tamaño.
Desarrollador - Diseñado para desarrolladores e incluye la capacidad de crear vistas, funciones y procedimientos almacenados.
Exprés - Limitado a individuos o pequeñas organizaciones y no incluye ninguna funcionalidad avanzada.

MS SQL Server funciona con el lenguaje de consulta SQL y utiliza el sistema operativo SQL Server (SQLOS), que administra la memoria y los recursos de E/S, los trabajos y el procesamiento de datos.

Las ventajas de Microsoft SQL Server incluyen:

Soporte nativo para Visual Studio - La compatibilidad con la programación de datos está integrada en Visual Studio, por lo que los administradores de bases de datos pueden crear, ver y editar esquemas de bases de datos.
Servicio de búsqueda de texto completo - Permite búsquedas de consultas basadas en palabras.
Compatibilidad con varias versiones - Permite la instalación de múltiples versiones de MS SQL Server en una máquina.
Fácil instalación - Se puede instalar con un solo clic.
Restauración y recuperación de datos - Herramientas integradas para la recuperación de datos.
Soporte - MS SQL Server tiene una comunidad masiva de usuarios con mucha ayuda y soporte disponible de varias fuentes.

Las desventajas de MS SQL son pocas, pero cualquiera que esté pensando en adoptar esta plataforma de base de datos debería tenerlas en cuenta. Esas desventajas incluyen:

Precios costosos y confusos.
Interfaz de usuario deficiente.
Solo otorga control parcial sobre las bases de datos.

PostgreSQL

PostgreSQL (también llamado Postgres) es otro sistema de administración de bases de datos gratuito y de código abierto que originalmente sirvió como sucesor de la base de datos Ingres. PostgreSQL se autodenomina "la base de datos relacional de código abierto más avanzada del mundo" y actualmente tiene una participación de mercado del 14,70 % para bases de datos relacionales.

Lanzado en 1996, PostgreSQL disfruta de un ciclo de desarrollo muy activo y de una gran comunidad de soporte. Lo que diferencia a PostgreSQL de otras bases de datos relacionales de código abierto es que es un sistema de administración de bases de datos relacionales de objetos, lo que significa que es similar a una base de datos relacional, pero utiliza un modelo de base de datos orientado a objetos.

PostgreSQL se basa en catálogos, por lo que permite a los usuarios definir tipos de datos, tipos de índices y lenguajes funcionales, lo que lo hace más extensible que otras bases de datos relacionales.

Algunas de las características destacadas de PostgreSQL incluyen:

Cumplimiento con ACID.
Altamente concurrente.
Incluye compatibilidad con NoSQL
Compatibilidad con esquemas y lenguaje de consultas para objetos, clases, herencia y sobrecarga de funciones.
Expresión de tabla común (los resultados temporales de una consulta que se utiliza en el contexto de una consulta más grande).
Particionamiento declarativo (que reduce la cantidad de trabajo necesario para particionar los datos).
Búsqueda de texto completo.
Compatibilidad con el Sistema de información geográfica/Sistema de referencia espacial (para capturar, almacenar, verificar y mostrar datos relacionados con las posiciones en la superficie de la Tierra).
Compatibilidad con JSON.
Replicación lógica (que es un método para replicar objetos de datos en función de una clave principal).

Las ventajas de PostgreSQL son:

Ideal para operaciones de datos complejas y de gran volumen.
Altamente personalizable mediante complementos y el uso de funciones personalizadas escritas en C, C++ y Java.
Control de concurrencia de varias versiones (una técnica avanzada para mejorar el rendimiento de la base de datos en un entorno multiusuario).
Los bloqueos de lectura no son necesarios, por lo que ofrece una mayor escalabilidad que otras bases de datos relacionales.
Multiplataforma (disponible para BSD, Linux, macOS, Solaris y Windows).

En cuanto a las desventajas, PostgreSQL sufre algunas, como:

Más complicado que MySQL.
Más lento que MySQL.
No es fácil migrar datos de otros RDBMSes.
Compresión de datos deficiente.
Escalado horizontal complicado.
Pobre soporte de agrupación.
Sin soporte integrado para el aprendizaje automático.

Consulte nuestra guía sobre cómo instalar PostgreSQL en un servidor Ubuntu 20.04 para obtener más información.

Bases de datos no relacionales

Las siguientes secciones cubren las bases de datos no relacionales más populares en el mercado actual.

Redis

Redis es un almacén de estructura de datos en memoria que se utiliza como una base de datos NoSQL de clave-valor distribuida. Redis significa Servidor de Diccionario Remoto y utiliza un almacén de clave-valor avanzado que incluye durabilidad opcional. Redis a menudo se conoce como un servidor de estructura de datos porque las claves pueden contener cadenas, hashes, listas, conjuntos y conjuntos ordenados.

Redis es una base de datos en memoria volátil, lo que la convierte en una buena opción para sistemas con una gran cantidad de datos activos. Redis almacena datos en caché, lo que hace que la lectura/escritura sea más rápida y que los datos siempre estén disponibles.

Las características que hacen que Redis sea sobresaliente incluyen:

Complejidad mínima en comparación con otras bases de datos NoSQL.
Ligero y no requiere dependencias externas.
Funciona en todos los entornos POSIX.
Compatibilidad con la replicación maestro/esclavo síncrona y sin bloqueo para una alta disponibilidad.
Sistema de almacenamiento en caché basado en valores clave asignados, que es comparable a Memcached.
No hay reglas estrictas para definir esquemas o tablas.
Soporte para múltiples modelos o tipos de datos.
Compatibilidad con fragmentos.
Se puede usar junto con otras bases de datos para reducir la carga y aumentar el rendimiento.

Las ventajas de usar Redis incluyen:

Permite almacenar pares clave-valor de hasta 512 MB.
Utiliza su propio mecanismo hash.
Gracias a la replicación de datos, la memoria caché de Redis resiste fallas y sigue brindando un servicio ininterrumpido.
Todos los lenguajes de programación populares lo admiten.
Admite la inserción de grandes cantidades de datos en su caché.
Debido a su tamaño reducido, se puede instalar en hardware Raspberry Pi y ARM.

Las desventajas de usar Redis incluyen lo siguiente:

Todos sus datos deben caber en la memoria y no puede administrar más datos de los que tiene en la memoria.
No hay lenguaje de consulta ni soporte para álgebra relacional.
Solo ofrece dos opciones de persistencia (instantáneas y archivos de solo agregar).
Características básicas de seguridad.
Solo se ejecuta en un núcleo de CPU en modo de subproceso único, por lo que la escalabilidad requiere varias instancias de Redis.

Consulte nuestra guía sobre cómo instalar y configurar Redis en un servidor Ubuntu 20.04 para obtener más información.

MongoDB

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos y de código abierto, enfocada en el almacenamiento de datos de gran volumen. MongoDB se considera sin esquema, por lo que no impone una estructura particular en los documentos contenidos en una colección. Lanzada originalmente en 2009, esta base de datos NoSQL utiliza documentos similares a JSON con esquemas opcionales y puede instalarse en las instalaciones o administrarse completamente en la nube. MongoDB se considera un muy buen candidato para big data y puede ser utilizado por organizaciones de todos los tamaños.

Las características que hacen que MongoDB se destaque incluyen:

Admite búsquedas de campos, consultas de rango y expresiones regulares.
Logra alta disponibilidad con conjuntos de réplicas.
Admite fragmentación.
Se puede usar como un sistema de archivos (llamado GridFS).
Admite canalización, función de reducción de mapa y métodos de agregación de propósito único.
Admite JavaScript en las consultas.
Admite colecciones de tamaño fijo, llamadas colecciones limitadas.
Se pueden crear índices para mejorar el rendimiento de búsqueda.
Permite realizar operaciones en datos agrupados para un solo resultado o un resultado calculado.

Las ventajas de la base de datos MongoDB incluyen:

Admite un lenguaje de consulta expresivo.
No es necesario perder tiempo diseñando un esquema de base de datos porque no tiene esquema.
Flexible y eficaz.
Apoya la eficiencia geoespacial.
Admite transiciones ACID de varios documentos.
No requiere inyección SQL.
Se puede integrar rápidamente con Hadoop.
Código abierto y de uso gratuito.

Las desventajas de la base de datos MongoDB incluyen:

Requiere una gran cantidad de memoria, especialmente al escalar.
Límite de almacenamiento de documentos de datos de 16 MB.
Límite de 100 niveles de anidamiento de datos.
No admite transacciones.
Unir documentos es complicado.
Puede ser lento si los índices no se usan correctamente.
Debido a que las relaciones no están bien definidas, pueden generar datos duplicados.

Consulte nuestra guía sobre casos de uso de MongoDB para obtener más información.

Apache Cassandra

Apache Cassandra es un sistema de gestión de base de datos NoSQL distribuido de código abierto. Está diseñado para manejar grandes cantidades de datos en servidores básicos. Cassandra se desarrolló originalmente dentro de Facebook para potenciar la función de búsqueda de índice de la plataforma. En julio de 2008, Facebook abrió Cassandra a través de Google Code, y en marzo de 2009 se convirtió oficialmente en un proyecto de Apache Incubator.

Las características que hacen que Cassandra se destaque incluyen:

Todos los nodos distribuidos tienen la misma función, por lo que no hay un único punto de error.
Admite replicación y replicación de varios centros de datos.
El rendimiento de lectura/escritura aumenta linealmente a medida que se agregan máquinas para lograr una alta escalabilidad.
Los datos se replican automáticamente en varios nodos distribuidos.
La disponibilidad y la tolerancia de partición es más importante que la consistencia, por lo que se clasifica como un Sistema AP (dentro del teorema CAP).
Admite la integración de Hadoop con la compatibilidad con MapReduce.
Incluye su propio lenguaje de consulta, Cassandra Query Language.

Las ventajas de Apache Cassandra incluyen:

La escalabilidad elástica hace posible escalar Cassandra hacia arriba y hacia abajo según sea necesario sin tiempo de inactividad.
Sigue una arquitectura de igual a igual, por lo que las fallas son raras en comparación con las configuraciones maestro-esclavo.
Cuatro métodos clave de análisis de datos, incluida la integración basada en Solr, análisis por lotes (con integración de Hadoop), análisis externo (con la ayuda de Hadoop y Cloudera/Hortonworks).
Análisis casi en tiempo real.
Compatibilidad con múltiples centros de datos y nube híbrida.
Los datos se pueden almacenar como datos estructurados, semiestructurados o no estructurados.

Las desventajas de Apache Cassandra incluyen:

Soporte ACID limitado.
La latencia puede ser un problema debido a la gran cantidad de E/S.
Los datos se modelan en torno a consultas, en lugar de una estructura, lo que puede generar información duplicada que se almacena varias veces.
No admite unión ni subconsulta.
Aunque las escrituras son rápidas, las lecturas pueden ser lentas.
Documentación oficial limitada.

Consulte nuestras guías sobre Apache Cassandra para obtener más información.

CouchDB

CouchDB es nuestra última base de datos NoSQL orientada a documentos y de código abierto. Esta herramienta en particular almacena datos en documentos JSON y utiliza JavaScript como lenguaje de consulta con la ayuda de MapReduce. CouchDB adopta la web accediendo a documentos a través de HTTP. Una vez accedidos, esos documentos se pueden consultar, combinar y transformar con JavaScript. Esta base de datos NoSQL es ideal para aplicaciones web y móviles, gracias a las transformaciones de documentos sobre la marcha y las notificaciones de cambios en tiempo real.

Las características que hacen que CouchDB se destaque incluyen:

Replicación de bases de datos en múltiples instancias de servidor.
Indización y recuperación rápidas.
Interfaz similar a REST.
Múltiples bibliotecas facilitan el uso del idioma de su elección.
La GUI basada en navegador administra datos, permisos y configuraciones.
Soporte para replicación.
Sigue todas las características de las propiedades ACID.
Autenticación y soporte de sesión.
Seguridad a nivel de base de datos.
Compatibilidad integrada con Map/reduce (modelo para procesar y generar grandes conjuntos de datos con un algoritmo distribuido paralelo).

Las ventajas de usar CouchDB incluyen:

Capacidad de almacenar el mismo documento en múltiples instancias de bases de datos.
Los objetos serializados se pueden almacenar como datos no estructurados en documentos JSON.
Almacenamiento de datos redundante. Se puede replicar y sincronizar con navegadores a través de PouchDB.
Compatibilidad con fragmentación y agrupación.
La replicación de maestro a maestro permite una copia de seguridad continua.

Las desventajas de CouchDB incluyen:

Más lento que algunas bases de datos NoSQL.
Requiere muchos gastos generales.
Las consultas arbitrarias son caras.
Las vistas temporales de conjuntos de datos masivos son lentas.
No hay soporte para transacciones.
La replicación de bases de datos grandes no es confiable.

Consulte nuestra guía sobre el uso de CouchDB 2.0 en Ubuntu 20.04 para obtener más información.

Conclusión

No importa el proyecto en el que esté trabajando, hay una base de datos que se adapta perfectamente a sus necesidades. Ya sea que esté desarrollando un sitio web pequeño y dinámico que depende de altos niveles de consistencia de datos, donde usaría una base de datos relacional, o una aplicación que escalará a proporciones masivas, donde usaría una base de datos no relacional, tiene opciones Con Linode, puede trabajar con cualquiera de estas bases de datos para almacenar sus datos de manera efectiva e interactuar con sus aplicaciones. Sin embargo, es importante saber exactamente qué necesita su aplicación de una base de datos antes de seleccionar cuál. Tome la decisión equivocada y podría ser costoso volver a diseñar.