Base de datos relacional vs. no relacional

Base de datos relacional:

  • Organiza la información en tablas con columnas y filas.

  • Cada tabla tiene una clave primaria única y puede relacionarse con otras tablas mediante claves foráneas.

  • Usa el lenguaje SQL para manipular datos.

  • Garantiza propiedades ACID.

  • Ejemplos: MySQL, PostgreSQL, Oracle.

Base de datos no relacional (NoSQL):

  • No usa tablas tradicionales.

  • Ofrece mayor flexibilidad en el almacenamiento.

  • Ideal para grandes volúmenes de datos no estructurados o distribuidos.

  • No siempre garantiza consistencia inmediata (puede usar el modelo BASE).

  • Ejemplos: MongoDB (documentos), Redis (clave-valor), Cassandra (columnas), Neo4j (grafos)






Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

PostgreSQL 16 introduce mejoras para inteligencia artificial y rendimiento

El equipo de desarrollo de PostgreSQL , uno de los motores de base de datos open source más robustos del mercado, lanzó la versión 16.2 , que incorpora importantes avances en procesamiento de datos para inteligencia artificial . Entre las principales mejoras se encuentran: Optimización en el manejo de tipos JSONB, crucial para aplicaciones modernas. Mejora de rendimiento en operaciones de agregación, joins y subconsultas. Mayor eficiencia en replicación lógica y paralelismo en consultas complejas. Estas nuevas características posicionan a PostgreSQL como una opción sólida no solo para sistemas tradicionales, sino también para aplicaciones de machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos Más información en: PostgreSQL Global Development Group. (2024). PostgreSQL 16.2 Release Notes   https://www.postgresql.org/docs/release/16.2 / Hellerstein, J. M., Stonebraker, M., & Hamilton, J. (2023). The future of databases: AI and distributed computing . Communicat...
Leer más

MongoDB lanza funciones de búsqueda vectorial para IA generativa

En su evento anual MongoDB.local , la compañía anunció la inclusión oficial de funciones de búsqueda vectorial , una tecnología clave para la implementación de soluciones de IA generativa y búsqueda semántica . Las novedades incluyen: Almacenamiento de vectores en documentos BSON. Indexación vectorial para respuestas similares a GPT o modelos de recomendación. Soporte para integración con frameworks como Hugging Face y TensorFlow. Esto convierte a MongoDB no solo en una base de datos NoSQL potente, sino también en un aliado estratégico para proyectos de IA que requieren análisis contextual avanzado. La tendencia de integrar bases de datos con IA sigue en aumento, y MongoDB se mantiene a la vanguardia en este campo. Más información en:MongoDB Inc. (2024). Introducing Vector Search in MongoDB Atlas .  https://www.mongodb.com/blog/post/introducing-vector-search-mongodb-atlas TechCrunch. (2024). MongoDB adds vector search and generative AI capabilities .  https://te...
Leer más

Oracle presenta Autonomous JSON Database para desarrolladores web

Oracle ha lanzado una nueva solución llamada Autonomous JSON Database , una base de datos basada en documentos totalmente autogestionada, diseñada específicamente para desarrolladores de aplicaciones web y móviles . Características clave: Soporte nativo para JSON y consultas SQL al mismo tiempo. Escalabilidad automática sin intervención del usuario. Alta disponibilidad y recuperación instantánea ante fallos. Panel de control con métricas y análisis en tiempo real. Esta base es parte de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y está dirigida a quienes desean la flexibilidad de una NoSQL con la potencia y confiabilidad de una base relacional. Con esta innovación, Oracle apunta a un mercado en crecimiento que busca bases ágiles, escalables y listas para producción en entornos web modernos. Más información en:  Oracle Corporation. (2024). Autonomous JSON Database Overview .  https://www.oracle.com/database/json/autonomous-json-database/ Oracle Blog. (2024). Build modern...
Leer más