Los desarrolladores, a la hora de enfrentarse a proyectos, deben trabajar con información, pero, al empezar a trabajar con estos datos, deben plantearse cómo van a organizar todo esto y de qué manera trabajarán con ello.
Las bases de datos pueden dividirse entre bases de datos relacionales y bases de datos no relacionales. En muy resumen, lo que principalmente diferencia un tipo de bases de datos de la otra es que tengan o no un identificador que sirva de relación entre un conjunto de datos y otros.
¿Significa esto que hay un tipo de base de datos mejor que otro? Realmente no, lo importante es que como desarrollador conozcas bien tanto las bases de datos relacionales como las bases de datos no relacionales, para poder elegir en función del reto que se te presente delante. Pasemos a ver las características de cada una de ellas.
¿Qué es una base de datos relacional?
Como adelantábamos, una base de datos relacional recoge información que tiene una estructura y unos elementos que identifican esta información. Los datos están organizados en una tabla donde el desarrollador puede almacenarlos con la ayuda de filas y columnas. La interfaz estándar de programa de usuario y aplicación a una base de datos relacional, es el Lenguaje de Consultas Estructuradas (SQL). Dentro de las herramientas más destacadas para el uso de bases de datos relacionales encontramos: Microsoft SQL Server, MySQL, IBM DB2, Oracle y Microsoft Azure SQL.
Una de las principales características de estas bases de datos es que son muy sólidas, con una mayor capacidad de almacenamiento y, a priori, con menos opciones a que se produzcan errores.
¿Qué son las bases de datos no relacionales?
Si decíamos que las bases de datos relacionales eran aquellas en las que la información estaba estructurada e identificada, por el contrario las bases de datos no relacionales son aquellas que no tienen un elemento identificador que sirva para relacionar dos o más conjuntos de datos.
Este tipo de base de datos, que a priori nos pueden parecer más desorganizadas, surgieron para dar respuesta a las necesidades actuales de las empresas. Debemos tener en cuenta que la implementación de las bases de datos relacionales suelen ser más costosas tanto por tiempo como por dinero.
El porqué tiene tanta fama este tipo de bases de datos se debe a que permite que los datos se puedan almacenar y procesarlos sin necesitar modificar la arquitectura, y es por esto que las hace más económicas. Algunas de las herramientas que trabajan bases de datos no relacionales son: Apache HBase, Redis, Titan, MongoDB, Cassandra y OrientDB.
Tanto el perfil del Data Science como el perfil de Full Stack deben conocer estas dos tipos de bases de datos, básicamente porque todo trabajo debe trabajar con información y necesita categorizarla y poder utilizarla de una manera u otra.Si quieres aprender a trabajar en entornos digitales y desarrollar tus propios proyectos para acceder al mercado laboral, no dudes en preguntar por nuestros bootcamps. Puedes contactarnos a través del email de vanessa@idbootcamps.com o llamarnos al 673903000.