Durante años hemos dado una importancia suma al tratamiento de la información, a su seguridad e incluso al rendimiento en la explotación de datos. Sin embargo, existe un problema cuando hablamos de tratamiento de información a gran escala: cuando la información está ahí, pero no puedo sacarla (en un tiempo razonable) o cuando queremos almacenar información compleja en un lapso de tiempo muy corto.
¿Por qué no puedo usar una base de datos relacional?
En una base de datos relacional, si la respuesta está ahí, ten por seguro que se puede extraer. Los problemas vienen por los costes de extracción o las comprobaciones en inserción.
Si analizamos cuáles son las penalizaciones que se manejan al trabajar con consultas en bases de datos relacionales, llegaremos a la conclusión de que las normalizaciones de las bases de datos permiten estructurar y organizar los datos, pero no son tan eficientes a la hora de explotar dicha información.
Cada vez que realizamos una operación de inner join en una base de datos, perdemos un tiempo precioso en estructurar y organizar la información para realizar la consulta.
¡NoSQL al rescate!
NoSQL (o Not Only SQL) intenta la liberación de frenos de las bases de datos relacionales: dejemos de preocuparnos por limitar la estructura de los datos, dejemos de normalizar los datos y de separar la información en distintas tablas.
Elimina la necesidad de usar estructuras cerradas de tablas.
Para ello, existen numerosas bases de datos NoSQL, como por ejemplo: Apache Cassandra, MongoDB, Redis, Apache HBase, Amazon SimpleDB,e incluso PostgreSQL con su novedoso soporte NoSQL.
¿Esto es todo? No, solo es la punta del iceberg
NoSQL viene de la mano de muchos otros conceptos como el sharding, que permite almacenar la información y particionarla en distintas instancias.
Esta tecnología aplica el famoso “divide y vencerás” y explotar tuplas de datos de forma sencilla y rápida, implicando a las instancias necesarias para su resolución.
El lenguaje de comunicación con estas bases de datos suele basarse en paradigmas como MapReduce o agregaciones, que permiten realizar consultas y agrupaciones avanzadas en bases de datos NoSQL.
¿Es mejor el NoSQL que el SQL?
No debemos dejarnos llevar solo por las bondades del NoSQL. No pretende sustituir las bases de datos relacionales. Muchas de las bases de datos NoSQL se basan en velocidad, no en garantía. Muchos de los cambios generados en las bases de datos persisten en memoria y existe un lapso de tiempo donde se puede llegar a perder información, sin embargo, las bases de datos relacionales nos garantizan hasta el último commit realizado.
No se trata de un destructor de bases de datos relacionales, sino más bien un compañero, un amigo o una solución a un problema concreto. Nadie dice que se deba sustituir una base de datos relacional por una NoSQL, solo es un complemento.