Las bases de datos relacionales son increíblemente populares debido a su naturaleza estructurada, su capacidad para gestionar grandes cantidades de datos y su ecosistema bien establecido. Los datos se organizan en tablas con columnas de un tipo de datos fijo. Las relaciones entre filas se establecen mediante claves externas (FK).
¡Estas bases de datos son adecuadas para datos estructurados con relaciones bien definidas, manteniendo la integridad de los datos y las restricciones!
Ejemplo: Postgres, MySQL, Oracle, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos relacionales son los siguientes:
Las bases de datos de columnas anchas son bases de datos NoSQL que almacenan datos en columnas flexibles que se pueden distribuir en varios servidores o nodos de bases de datos. Si bien pueden parecer similares a las bases de datos relacionales, son muy diferentes. En este caso, el nombre y el formato de las columnas pueden variar en las distintas filas, incluso dentro de la misma tabla.
Estas bases de datos ofrecen velocidades de consulta de baja latencia, alta escalabilidad y un modelo de datos flexible. Son adecuadas para casos en los que las operaciones de escritura superan con creces las operaciones de lectura, los datos rara vez se actualizan y no hay necesidad de realizar uniones o agregaciones.
Ejemplo: Cassandra, ScyllaDB, DynamoDB, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos de columnas anchas son los siguientes:
Las bases de datos de series temporales (TSDB) están optimizadas para mediciones muestreadas y agregadas a lo largo del tiempo. Algunos ejemplos de datos de series temporales incluyen métricas de servidores, monitoreo del rendimiento de aplicaciones, datos de red, datos de sensores, eventos, clics, mercado de intercambio y muchos más.
Una TSDB es responsable de gestionar el ciclo de vida de los datos, la síntesis y el análisis de gran alcance de muchos registros. También admite consultas que tienen en cuenta las series temporales.
Ejemplo: InfluxDB, Prometheus, Kdb+, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos de series temporales son los siguientes:
Las bases de datos Ledger están diseñadas principalmente para datos contables. Pueden almacenar eventos y el valor histórico de los datos financieros de una empresa. Si bien las empresas pequeñas pueden prescindir de otras tecnologías de bases de datos, las empresas grandes con una alta frecuencia y volumen de transacciones financieras requieren una base de datos diseñada específicamente para este fin, como la base de datos Ledge.
Las características principales de las bases de datos de registros contables incluyen la inmutabilidad y el registro criptográficamente verificable de los cambios de datos. Las transacciones son validadas por una autoridad central y almacenadas mediante firmas digitales.
Ejemplo: Amazon Quantum
Algunos casos de uso comunes de las bases de datos Ledger son los siguientes:
Como sugiere el nombre, las bases de datos de grafos almacenan datos como nodos, relaciones y propiedades. Diseñadas para datos sin estructura, las bases de datos de grafos son útiles para cosas como redes sociales y datos geoespaciales.
Al aprovechar la estructura del gráfico, las bases de datos gráficas permiten un recorrido, una consulta y un análisis eficientes de datos interconectados.
Ejemplo: Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos gráficas son los siguientes:
Las bases de datos orientadas a objetos (ODBMS) se inspiran en la programación orientada a objetos. Almacenan datos como objetos, de forma similar a cómo ciertos lenguajes de programación gestionan los datos. Los objetos de datos en ODBMS encapsulan estructuras de datos complejas y sus acciones asociadas.
Estas bases de datos pueden representar fácilmente modelos de datos complejos sin necesidad de múltiples tablas ni uniones. Hacen un uso intensivo de la herencia y el polimorfismo.
Ejemplo: ObjectDB, db4o, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos orientadas a objetos son los siguientes:
Una base de datos jerárquica es un sistema de gestión de bases de datos que organiza los datos en una estructura de tipo árbol, con registros conectados por vínculos. Cada registro tiene un único registro principal, pero puede tener varios registros secundarios.
Las bases de datos jerárquicas se usaban comúnmente en los primeros tiempos de la informática, donde su estructura en forma de árbol era adecuada para organizar sistemas de archivos con directorios y archivos. Sin embargo, con el tiempo, han sido reemplazadas en gran medida por modelos de bases de datos más flexibles, como las bases de datos relacionales y NoSQL, que brindan un mejor soporte para relaciones complejas y una mayor versatilidad general.
Ejemplo: IBM IMS, Registro de Windows, etc.
Algunos casos de uso comunes de bases de datos jerárquicas son los siguientes:
Las bases de datos de documentos se utilizan para almacenar y consultar datos como documentos de tipo JSON. Las bases de datos de documentos son flexibles, semiestructuradas y jerárquicas y ofrecen facilidad de desarrollo y rendimiento a escala.
La mayoría de las aplicaciones web que se comunican mediante JSON encuentran muy natural integrar bases de datos de documentos, ya que no se requiere la conversión del formato de datos.
Ejemplo: MongoDB, ArangoDB, CouchDB
Algunos casos de uso comunes de bases de datos de documentos son los siguientes:
Los almacenes de clave-valor son bases de datos NoSQL que almacenan datos como una colección de pares clave-valor. Son ideales para aplicaciones que requieren una respuesta rápida y que manejan grandes volúmenes de datos.
Son fáciles de escalar y admiten esquemas flexibles. Su uso más común es el almacenamiento en caché.
Ejemplo: Couchbase, DataStax, Redis
Algunos casos de uso comunes de bases de datos clave-valor son los siguientes:
Las bases de datos blob se utilizan para almacenar datos no estructurados en formato binario. Estas bases de datos son las más adecuadas para almacenar archivos multimedia y documentos. Las bases de datos blob están optimizadas para almacenar grandes cantidades de datos que no caben en los esquemas de bases de datos estándar.
Ejemplo: Amazon S3
Algunos casos de uso comunes de bases de datos Blob son los siguientes:
Se trata de bases de datos diseñadas específicamente para este propósito que dependen principalmente de la memoria interna para el almacenamiento de datos. Su objetivo es lograr un tiempo de respuesta mínimo eliminando los accesos al disco. Las bases de datos en memoria son las más adecuadas para aplicaciones que requieren un tiempo de respuesta de microsegundos o que tienen grandes picos de tráfico. Ofrecen baja latencia, alto rendimiento y alta escalabilidad.
Ejemplo: Redis, Memcached, Apache Ignite, Aerospike, Hazlecast
Algunos casos de uso comunes de bases de datos en memoria son los siguientes:
Las bases de datos de búsqueda de texto están diseñadas para almacenar, recuperar y analizar grandes volúmenes de datos textuales de manera eficiente. Admiten consultas de texto complejas e índices invertidos.
Ejemplo: Elastic Search
Algunos casos de uso comunes de bases de datos de búsqueda de texto son los siguientes:
Las bases de datos espaciales mejoran la funcionalidad de las bases de datos tradicionales para gestionar tipos de datos espaciales complejos (como puntos, líneas, polígonos y otras formas geométricas) junto con sus atributos y relaciones relacionados.
Ejemplo: PostGIS, Oracle Spatial, SpatiaLite
Algunos casos de uso comunes de bases de datos espaciales son los siguientes:
Las bases de datos vectoriales se utilizan para almacenar, indexar y buscar puntos de datos de alta dimensión llamados vectores. Los vectores se utilizan para representar diversas cosas, desde características numéricas hasta incrustaciones de textos/imágenes y datos complejos como estructuras moleculares. Estas bases de datos utilizan técnicas de indexación avanzadas para realizar recuperaciones rápidas y búsquedas de similitud. A menudo, están optimizadas para casos de uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Ejemplo: Piña, Chroma
Algunos casos de uso comunes de bases de datos vectoriales son los siguientes:
Las bases de datos integradas son bases de datos especializadas y livianas que se integran directamente en las aplicaciones de software y ofrecen una integración perfecta. A diferencia de las bases de datos cliente-servidor tradicionales que funcionan como procesos separados, las bases de datos integradas se ejecutan dentro de la propia aplicación, lo que permite un acceso más rápido a los datos, un espacio más pequeño y una implementación más sencilla.
Estas bases de datos son especialmente valiosas en entornos con recursos limitados, donde la complejidad y la sobrecarga de una base de datos cliente-servidor completa serían innecesarias o poco prácticas.
Ejemplo: SQLite, RocksDB, BerkeleyDB
Algunos casos de uso comunes de bases de datos integradas son los siguientes:
¡Eso es todo! Espero que esta información te sea útil.