Las bases de datos no relacionales, también conocidas como NoSQL, son un tipo de bases de datos que permiten almacenar y gestionar grandes cantidades de datos de manera eficiente y escalable. A diferencia de las bases de datos relacionales, que se basan en tablas estructuradas y relaciones entre ellas, las bases de datos NoSQL utilizan una variedad de estructuras de datos y modelos de almacenamiento, lo que les permite adaptarse a diferentes tipos de datos y necesidades de aplicaciones.
Una de las principales diferencias entre una tabla de una base de datos relacional y una Collection de MongoDB, una de las bases de datos NoSQL más populares, es que la Collection no tiene una estructura fija definida. En lugar de eso, cada documento dentro de la Collection puede tener diferentes campos y valores, lo que les da a los desarrolladores más flexibilidad para manejar datos no estructurados o semi estructurados. Además, las bases de datos NoSQL como MongoDB pueden gestionar grandes volúmenes de datos de manera horizontalmente escalable, lo que significa que pueden dividir los datos en múltiples servidores para aumentar la capacidad de almacenamiento y rendimiento.
En cuanto al almacenamiento de datos, las bases de datos relacionales como MySQL o SQL Server almacenan los datos en discos duros en un servidor específico. Por otro lado, las bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra pueden almacenar los datos en múltiples servidores, lo que les permite escalar horizontalmente y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Muchas empresas utilizan bases de datos relacionales para gestionar sus datos empresariales y transacciones, como bancos, compañías de seguros y minoristas en línea. Sin embargo, cada vez más empresas están optando por bases de datos NoSQL para aplicaciones web y móviles, gestión de datos de IoT y análisis de big data.
En cuanto al funcionamiento de las bases de datos NoSQL, suelen ser altamente escalables y tolerantes a fallos, lo que significa que pueden seguir funcionando incluso cuando uno o más servidores fallan. Además, muchas bases de datos NoSQL utilizan un modelo de datos basado en documentos, que permite a los desarrolladores trabajar con datos en su forma natural sin tener que convertirlos en tablas y relaciones.
Por último, en cuanto a las consultas en una base de datos NoSQL, suelen tener un lenguaje de consulta específico. Por ejemplo, MongoDB utiliza su propio lenguaje de consulta llamado MongoDB Query Language (MQL), que permite a los desarrolladores buscar y filtrar documentos dentro de una Collection. Además, muchas bases de datos NoSQL también permiten consultas ad hoc y agregaciones complejas, lo que las hace muy útiles para el análisis de big data y la gestión de datos de IoT.
Los diferentes tipos de base de datos se aplican en distintos escenarios dependiendo de las necesidades y características de cada proyecto. Las bases de datos relacionales son comúnmente utilizadas en aplicaciones empresariales donde se requiere la gestión de grandes cantidades de datos estructurados. Por otro lado, las bases de datos NoSQL son ideales para aplicaciones de alta disponibilidad, manejo de datos no estructurados y grandes volúmenes de datos en tiempo real, como en redes sociales, sistemas de análisis de datos, entre otros. También existen bases de datos orientadas a grafos, columnares y documentales que son utilizadas en casos específicos donde se requiere una gestión particular de la información.
Las bases de datos no relacionales fueron creadas por un grupo de desarrolladores llamado NoSQL en el año 1998.
Existen varias tipos de bases de datos no relacionales, entre las más populares se encuentran:
1. Bases de datos de documentos.
2. Bases de datos de grafos.
3. Bases de datos de clave-valor.
4. Bases de datos de tiempo de serie.
5. Bases de datos de objetos.
Cada tipo de base de datos no relacionales tiene sus propias características y se adapta mejor a diferentes tipos de aplicaciones y casos de uso.