En esta era digital, la gestión de los datos es la actividad estratégica más importante.
Las empresas que se convierten en data driven logran desarrollar ventajas competitivas sin precedentes. Es por ello que en este artículo te enseñaremos distintas arquitecturas con ejemplos de base de datos que puedes implementar en tu organización.
Arquitecturas y ejemplos de base de datos más populares
Según las necesidades, objetivos y particularidades de cada negocio es que se debe elegir entre una arquitectura de base de datos u otra. Esto es porque cada arquitectura está diseñada para responder de manera diferente a ciertos parámetros técnicos sobre los datos de la empresa.
Dichos parámetros tienen que ver con los formatos, los tamaños, las fuentes de origen, las estructuras y demás características de los datos. Teniendo en cuenta, además, que existen diversos tipos de datos, tales como: bits, caracteres, decimales, fechas, imágenes, monedas, numéricos, textos, entre otros.
Algunos ejemplos de base de datos más populares son:
- Base de datos relacionales
- Base de datos orientadas a objetos
- Base de datos objeto – relacional
- Base de datos no relacional (No SQL)
Bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales son la arquitectura más utilizada hoy en día. Esta consiste en un conjunto de tablas formadas por filas (registros) y columnas (campos), tal como una hoja de cálculo.
Los registros representan cada una de las instancias descritas en la tabla y los campos los atributos de dichas instancias. Por su parte, las tablas comparten ciertos campos entre ellas, los cuales son llamados “campos clave”. La función de estos es establecer relaciones entre las tablas.
Ventajas
- Esta arquitectura lleva más de 50 años en el mercado, por lo que, hoy en día, existen gran cantidad de productos diseñados específicamente para gestionarla.
- Permite tener la información muy bien organizada y estructurada.
- La atomicidad es una de sus principales propiedades. Esta se refiere a la condición de que cada operación o se realiza en su totalidad o se revierte, lo cual evita que las operaciones queden a medias.
Desventajas
- Los datos abstractos o no estructurados como los del big data no son admitidos.
- El mantenimiento es muy costoso y complicado cuando la base de datos crece a un gran tamaño.
- Los tiempos de respuesta suelen ralentizarse a medida que la base de datos crece.
Bases de datos orientadas a objetos
Las bases de datos orientadas a objetos (BDOO) son aquellas que contienen informaciones representadas mediante distintos tipos de objetos, entre los cuales se establecen una serie de operaciones para su interacción. En esta clase de BD se utilizan los patrones definidos en el paradigma de la programación orientada a objetos
Ventajas
- Admite cualquier tipo de datos.
- Oculta información entre un objeto y el resto para evitar conflictos o accesos incorrectos.
- Le permite al diseñador especificar tanto la estructura de objetos complejos, como las operaciones que se pueden aplicar sobre dichos objetos.
Desventajas
- La optimización de consultas suele comprometer la encapsulación.
- La mayoría de los modelos carecen de una base teórica.
- No hay ningún modelo universalmente aceptado por los SGBD orientados a objetos.
Bases de datos objeto – relacional (sistemas mixtos)
Los sistemas mixtos son ejemplos de base de datos relacionales que se han ampliado con funciones del modelo orientado a objetos. Es decir, son una combinación entre los dos modelos descritos anteriormente.
Ventajas
- Admite tipos de datos abstractos como los objetos.
- De los tipos básicos de datos ya existentes se pueden derivar otros nuevos.
- En las últimas versiones del estándar SQL se incluyen extensiones objeto-relacional.
Desventaja
- No todos los SGDB soportan las extensiones objeto-relacional.
Bases de datos no relacionales (No SQL)
Las no relacionales son ejemplos de base de datos que, precisamente, no cumplen con el esquema de entidades y relaciones del modelo relacional, ni tampoco utilizan el formato de tablas para el almacenamiento de datos.
En cambio, este modelo se basa en formatos como clave-valor, mapeo de columnas o grafos para dicho almacenamiento.
Ventajas
- Son poderosamente flexibles. Admiten datos de cualquier tipo, tamaño, formato, estructura, origen, etcétera.
- Están diseñadas para mantener el máximo rendimiento mientras crecen de tamaño.
- Su escalabilidad de crecimiento se basa en clústers distribuidos de hardware en vez de servidores, optimizando así los costes.
Desventajas
- No todas las bases de datos no relacionales contemplan la propiedad de atomicidad.
- Algunas consultas con el lenguaje SQL (el más extendido en el mundo) no se pueden traducir en consultas NoSQL.
- No hay una estandarización entre todos los SGDB no relacionales existentes.
En Enzyme Advising Group asesoramos y acompañamos a las empresas en todo el proceso de selección, implementación y gestión de sus bases de datos.
Para ello, analizamos previamente sus necesidades de negocio, sus capacidades técnicas y sus intenciones de gestión de datos. Esto con el fin de garantizar proyectos sin márgenes de error y con altos niveles de escalabilidad gracias a ejemplos de base de datos personalizables según cada organización.
