El reto de las bases de datos NoSQL

bases de datos NOSQLNo hay duda de que los fabricantes de bases de datos NoSQL se han ganado el reconocimiento y prueba de ello es el hecho de que en el cuadrante Gartner de sistemas de gestión de bases de datos operacionales del pasado año ya se incluyeron 5 soluciones NoSQL (en particular alguna de ellas ya se ha convertido este año en uno de los referentes en soluciones de base de datos para data warehouse (DW)).

No obstante el gran reto que tienen por delante los fabricantes de este tipo de bases de datos es la adopción por parte de los usuarios, sin duda, su asignatura pendiente ahora mismo. Podemos afirmar que en este momento estamos aún en una fase temprana en cuanto a adopción.

Si nos fiamos en los resultados de las encuestas llevadas a cabo en distintas organizaciones durante el pasado año 2013 el resultado es que solamente un 11% de las compañías entrevistadas afirmaron estar utilizando bases de datos NoSQL en sus arquitecturas de DW frente al 24% que manifestaron tener planes para hacer algo con ellas en los próximos años y al 65% que no tenían planeado nada al respecto. Encuestas similares en 2013 pero particularizadas para entornos big data arrojaron un uso de tecnologías NoSQL del 32%.

A pesar de los datos anteriores no pocas aplicaciones web con requisitos importantes de escalabilidad empiezan a confiar en productos NoSQL. Lógicamente hay contenidos más susceptibles que otros a la hora de decantarse por el uso o no de bases de datos NoSQL. En particular una de las dificultades que podemos encontrarnos con este tipo de bases de datos es que hay demasiadas soluciones diferentes (a día de hoy podemos identificar más de 150). Simplemente por clarificar ideas podemos identificar 4 categorías diferentes y aunque todas ellas comparten rasgos comunes como la mayor flexibilidad en el diseño frente a las bases de datos relacionales cada una se adapta a un uso particular por ello es muy importante asegurarse bien de cuáles son nuestras necesidades:

  • Orientadas a documentos (son las más versátiles, gestionan datos semi-estructurados o documentos que son almacenados en algún formato estándar como puede ser XML, JSON o BSON). Ejemplos: MongoDB (utilizada por Foursquare o eBay), CouchDB, Couchbase Server, MarkLogic, …
  • Orientadas a columnas (pensadas para realizar consultas y agregaciones sobre grandes cantidades de datos, funcionan de forma parecida a las bases de datos relacionales, pero almacenando columnas de datos en lugar de registros). Ejemplos: Accumulo, Cassandra, HBase (mantenida por Hadoop; utilizada por Facebook, Twitter o Yahoo), …
  • De clave-valor (las más simples de entender, guardan tuplas clave-valor). Ejemplos: Aerospike, Redis, Riak, DynamoDB, …
  • En grafo (basadas en la teoría de grafos utilizan nodos y aristas para representar los datos almacenados, muy útiles para guardar información en modelos con muchas relaciones como redes y conexiones sociales). Ejemplos: InfiniteGraph, Neo4j (utilizada en Infojobs), …

¿Pero realmente se trata de una elección entre bases de datos relacionales frente a bases de datos NoSQL?

Pues parece que no necesariamente, algunos autores empiezan a hablar sobre la posibilidad de combinar ambas soluciones en determinadas arquitecturas TI por lo que ambos tipos de tecnologías podrían convivir bajo condiciones muy específicas.

Del mismo modo y aunque podríamos pensar que los entornos big data podrían ser un nicho idóneo para las bases de datos NoSQL también es cierto que su uso tiene pros y contras.

Sin duda la aparición de tecnologías NoSQL nos ofrece muchas opciones nuevas pero también complica el proceso de selección de una base de datos concreta para nuestra necesidad específica. Ya no se trata únicamente de elegir entre Microsoft, Oracle o IBM sino que podemos tener un abanico de opciones más amplio.

Autor: Jesús Mariano Pascual Díaz

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