¿Cuáles son las 4 bases de datos más utilizadas para el análisis de datos?

Aquí está todo lo que necesita saber sobre bases de datos

No importa lo que su trabajo es probablemente usted ha oído hablar de la base de datos de palabras.

Las empresas utilizan diferentes tipos de bases de datos para almacenar toda la información que recopilan a lo largo de los años. Aunque todas estas bases de datos pueden parecer iguales, tienen algunas funcionalidades que las hacen más adecuadas para ciertas situaciones, por lo que vale la pena aprender más sobre ellas.

Averigüemos cuál es la base de datos adecuada para su caso de uso! Para ello, veremos qué es exactamente una base de datos, qué tipo de base de datos le conviene mejor, cuáles son las principales bases de datos en 2022, y sus pros y contras.

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Una base de datos es una recopilación de datos normalmente almacenados electrónicamente en un sistema informático y controlados por un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). Los datos, el DBMS y las aplicaciones asociadas con ellos se denominan sistema de base de datos (o simplemente “base de datos”).

El sistema de gestión de la base de datos de palabras y la base de datos a menudo se utilizan indistintamente, pero técnicamente no son lo mismo.

Para distinguirlos, considere el caso de una aplicación de redes sociales que almacena información diferente sobre sus usuarios, como mensajes, fotos, comentarios, etc. La base de datos almacena esta gran colección de datos, pero eso es más o menos lo que hace. Si desea editar, actualizar o eliminar datos, necesita un DBMS que hable por usted. Algunos de los DBMS más populares son Oracle, MySQL, SQL Server y PostgreSQL.

Una vez más, la gente a menudo se refiere tanto al DBMS y DB simplemente como "base de datos", pero ahora usted sabe cómo esto realmente funciona.

Otra manera de pensar en una base de datos es como una hoja de cálculo grande con muchas filas y columnas. Esa es una buena comparación, pero una base de datos va más allá de eso. Tanto la base de datos como la hoja de cálculo son buenas para almacenar información, pero difieren principalmente en los siguientes aspectos:

Cómo se almacenan y manipulan los datos: Las bases de datos permiten una manipulación compleja de datos, mientras que las hojas de cálculo no están destinadas a los usuarios que necesitan mucha manipulación de datos.
Quién puede acceder a los datos: Las bases de datos permiten a varios usuarios acceder rápidamente y consultar los datos, mientras que las hojas de cálculo se diseñaron sólo para un solo usuario o un pequeño número de usuarios.
La cantidad de datos que se pueden almacenar: Las bases de datos están diseñadas para almacenar colecciones más grandes de datos, mientras que las hojas de cálculo tienen una limitación.

Por último, pero no menos importante, una base de datos no sólo puede almacenar datos en tablas y filas. Así es como las bases de datos relacionales normalmente funcionan, pero también hay otro tipo de base de datos llamada bases de datos no relacionales, que nos lleva a nuestro siguiente punto.

Las bases de datos suelen dividirse en bases de datos relacionales y no relacionales. Entre las 10 bases de datos principales, verás bases de datos relacionales y no relacionales. Un tipo de base de datos no es mejor que el otro, pero se adaptan a diferentes necesidades.

Bases de datos relacionales

Una base de datos relacional (también conocida como base de datos SQL), almacena datos en tablas y filas también conocidas como registros. Este tipo de base de datos enlaza la información de diferentes tablas a través de claves.

Una clave es un valor único en una tabla que también se conoce como la “clave primaria”. Cuando esta clave se añade a un registro ubicado en otra tabla, se llama “clave extranjera” en esta segunda tabla. Esta conexión entre claves primarias y extranjeras crea una relación entre registros dentro de ambas tablas.

Para consultar datos en un RDBMS, utilizamos el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Con SQL podemos crear nuevos registros, actualizarlos y más. Esto hace que el RDBMS sea bueno para aplicaciones que necesitan funcionalidad transaccional, extracción de datos e informes complejos.

Bases de datos no relacionales

Una base de datos no relacional (también conocida como NoSQL), almacena datos sin tablas, filas o claves. En otras palabras, una base de datos no relacional almacena datos en forma no tabular. Esto añade cierta flexibilidad y ayuda a satisfacer los requisitos específicos del tipo de datos que se almacenan.

Se puede pensar en una base de datos no relacional como una colección de documentos. Un documento puede contener mucha información detallada sobre un cliente. Cada cliente puede tener diferentes tipos de información, pero pueden almacenarse en el mismo documento.

La capacidad de procesar y organizar diferentes tipos de información hace que las bases de datos no relacionales sean más flexibles que las bases de datos relacionales.

Hay cuatro tipos populares no relacionados: almacén de datos de documentos, base de datos orientada a columnas, almacén de valores clave y base de datos de gráficos. Una de las bases de datos más populares de NoSQL es MongoDB.

Es difícil clasificar la base de datos en función de su funcionalidad porque se adaptan a diferentes necesidades y pueden ser más convenientes en ciertos escenarios que en otros. Dicho esto, es posible clasificar los sistemas de gestión de bases de datos de acuerdo a su popularidad.

De hecho, DB-Engine clasifica DBMS por su popularidad actual. Para ello, calculan los puntajes siguiendo diferentes parámetros .

Aquí están las 10 mejores bases de datos por su popularidad en 2022.

Ahora vamos a ver más acerca de ellos, compararlos y ver sus pros y contras.

Oracle Database es un RDBMS ampliamente utilizado en todas las industrias. De hecho, tiene la mayor cuota de mercado de alrededor del 30,2% en el mercado RDBMS.

Oracle Database admite el lenguaje SQL para interactuar con la base de datos. Se considera una de las mejores bases de datos porque soporta todos los tipos de datos que implican información relacional, gráfica, estructurada y no estructurada. Además de eso, Oracle Database es preferido por sus estándares flexibles, escalabilidad, alta disponibilidad y fuerte seguridad.

Pros

Es altamente compatible con diferentes aplicaciones y plataformas
Ayuda con la escalabilidad
Ofrece una buena privacidad y seguridad

Contras

La licencia es cara.
Los usuarios podrían necesitar amplios conocimientos SQL para utilizar Oracle Database

Popularidad

Google Trends muestra más interés en Oracle que en MySQL en los últimos 5 años. El gráfico también revela los mismos altibajos para ambas bases de datos.

MySQL es una de las bases de datos más populares en 2022. Es de código abierto por lo que cualquier persona o empresa puede utilizar MySQL de forma gratuita, pero si el código necesita ser integrado en una aplicación comercial, es necesario comprar una licencia. Dicho esto, esta base de datos todavía vale la pena para cualquiera que quiera experimentar con una base de datos amigable pero poderosa.

MySQL fue desarrollado por Oracle y es un sistema de gestión de bases de datos relacionales. Como se explicó anteriormente, el modelo de relación consiste en organizar datos en tablas con filas y columnas, mientras que la relación entre elementos sigue una estructura lógica. Empresas como Facebook, Twitter, Wikipedia y YouTube emplean backends MySQL.

Pros

Es de código abierto: A diferencia de otras opciones, usted no tiene que pagar para utilizar la mayoría de las características de MySQL
Seguridad de datos confiable: MySQL es conocido por ser un sistema seguro de gestión de bases de datos. Esta es la razón por la que tantas empresas conocidas lo utilizan en sus aplicaciones.
Es fácil de usar: Cualquiera puede descargar, instalar y empezar a usar MySQL en unos minutos.

Contras

No es para datos de gran tamaño
No admite restricciones de verificación SQL
No tiene una buena herramienta de depuración en comparación con bases de datos de pago
No maneja las transacciones de manera muy eficiente

Popularidad

Google Trends muestra que el interés en MySQL ha disminuido ligeramente en los últimos 5 años, pero ha aumentado repentinamente en 2022 en comparación con otras bases de datos como SQL Server.

SQL Server fue desarrollado por Microsoft y se considera un gran RDBMS para ambos entornos en la nube y en el lugar. Tiene un componente de motor de base de datos que permite almacenar, procesar y asegurar datos. El motor de base de datos se divide en dos segmentos: el motor relacional y el motor de almacenamiento. La primera se utiliza para procesar órdenes y consultas, mientras que la segunda se utiliza para administrar funciones como tablas, páginas, archivos, índices y transacciones.

Además del lenguaje SQL, SQL Server también incluye Transact-SQL (T-SQL), que es la extensión de Microsoft al SQL utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. SQL Server es una buena opción para las empresas que quieren escalar el rendimiento, la disponibilidad y la seguridad sin problemas en función de sus requisitos.

Pros

Tiene varias ediciones soportadas (empresa, estándar, expreso y desarrollador). La edición del servidor SQL expreso es gratuita.
Tiene una documentación en línea
Soporte de bases de datos en la nube y en el local
Ofrece diferentes herramientas y aplicaciones

Contras

Edición empresarial cara
Está disponible para Windows, Linux y macOS, pero los pasos para instalarlo en un Mac no son tan sencillos como en una máquina de Windows.

Popularidad

Google Trends muestra más interés con el tiempo en SQL Server que en PostgreSQL. De hecho, el interés en PostgreSQL no ha cambiado tanto en los últimos 5 años.

PostgreSQL es conocido como el sistema de gestión de bases de datos de código abierto más avanzado del mundo (ORDBMS). Parte de esta reputación se debe a su arquitectura, fiabilidad, robustez y extensibilidad.

PostgreSQL viene con muchas características que ayudan a crear aplicaciones, proteger la integridad de los datos y ayudar a gestionar los datos no importa cuán grandes o pequeños sean los datos. También es altamente extensible en muchas áreas. Para nombrar algunos:

Funciones y procedimientos almacenados
PL/PGSQL, Perl, Python
Expresiones de ruta SQL/JSON
Funcionalidad adicional como PostGIS (extensor de bases de datos espaciales para PostgreSQL)

Estas extensiones nos ayudan a procesar los datos directamente desde PostgreSQL, por lo que no necesitamos encontrar soluciones para implementarlos.

Pros

Es extremadamente programable: Puede extender PostgreSQL gracias a su operación basada en directorios y carga dinámica
Es altamente extensible
Tiene un conjunto muy rico de opciones de indexación

Contras

Rendimiento: PostgreSQL es a veces menos eficiente que otros RDBMS como MySQL (al menos para operaciones de lectura intensiva simple)
Puede ser difícil solucionar problemas PostgreSQL

Popularidad

Google Trends muestra un interés similar con el tiempo en PostgreSQL y MongoDB. Dicho esto, debemos considerar que PostgreSQL fue lanzado inicialmente en 1996, mientras que MongoDB fue lanzado en 2009.

MongoDB es una base de datos de documentos de código abierto que utiliza un esquema flexible para almacenar datos. A diferencia de las bases de datos SQL que almacenan datos en tablas de filas y columnas, los programas de base de datos NoSQL como MongoDB utilizan documentos similares a JSON con esquemas opcionales.

MongoDB es ideal para aquellos que construyen aplicaciones de Internet y negocios y necesitan evolucionar y escalar rápidamente. Algunas de las ventajas de MongoDB para los desarrolladores son el poder de las bases de datos orientadas a documentos (los documentos se pueden recuperar directamente en formato JSON, con el que los desarrolladores encuentran fácil trabajar), la experiencia del usuario, la escalabilidad y transaccionalidad, y su próspera comunidad.

En general, MongoDB es bueno si usted está buscando una base de datos que:

Apoya el desarrollo iterativo rápido
Habilita la escala a altos niveles de tráfico de lectura y escritura
Almacena, administra y busca datos al crear aplicaciones

Pros

Ofrece un esquema flexible que no es posible obtener en un RDBMS
Escalabilidad: usos de MongoDB gránulos , que permite a la base de datos utilizar escalabilidad horizontal.
Es gratis y soporta Windows, macOS y Linux

Contras

Alto uso de memoria: El tamaño de los datos en MongoDB es mayor que en otras bases de datos
Menos flexibilidad con las consultas: no soporta las uniones como base de datos relacional

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