Guía completa para comprender 11 tipos de bases de datos

Las bases de datos son la espina dorsal de la gestión moderna de datos, porque proporcionan la estructura y la eficacia necesarias para almacenar, recuperar y gestionar grandes cantidades de información. Elegir la base de datos adecuada supone un impacto significativo en el rendimiento y la escalabilidad de una aplicación.

En este artículo, se exploran 11 tipos diferentes de bases de datos, sus funcionalidades, los casos de uso comunes y los escenarios empresariales en los que destacan.

InterSystems IRIS es compatible con los principales tipos de bases de datos, varios de ellos mencionados aquí, y ofrece una solución versátil y sólida que se adapta a una amplia variedad de necesidades con un alto nivel de rendimiento y flexibilidad.

Sistema de gestión de bases de datos: Aplicación de software que interactúa con los usuarios finales, las aplicaciones y la propia base para capturar y analizar datos, garantizando una gestión y recuperación eficiente de los mismos.Base de datos en la nube: Se construye, despliega y utiliza a través de la tecnología de computación en la nube, ofreciendo escalabilidad y acceso remoto.
Base de datos local: Se aloja y mantiene en servidores locales, dentro de la propia infraestructura de una organización.Base de datos híbrida: Combina soluciones cloud y locales para aprovechar las ventajas de ambos entornos.Base de datos centralizada: Se almacena, mantiene y gestiona en una única ubicación, normalmente dentro de un servidor central o centro de datos.Datos estructurados: se organizan en un esquema predefinido, como filas y columnas en una base de datos relacional, lo que facilita su búsqueda y anáisis. Datos no estructurados: carecen de un formato o estructura predefinidos, como textos, imágenes y vídeos, y requieren técnicas avanzadas de procesamiento para poder analizarse y gestionarse.

Las bases de datos relacionales son, quizás, el tipo de base de datos más conocido y utilizado. Organizan los datos en tablas, que constan de filas y columnas. Cada tabla representa una entidad diferente y las relaciones entre ellas se definen mediante claves e índices.

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) se utiliza para interactuar con las bases de datos relacionales, facilitando su gestión y consulta.

Casos de uso

Las bases de datos relacionales son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Datos estructurados con relaciones claramente definidas.
• Altos niveles de integridad y coherencia de los datos.
• Consultas complejas y gestión de transacciones.

Ejemplos reales

• Aplicaciones empresariales tradicionales: es idónea para aplicaciones que requieren datos estructurados con relaciones complejas, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP).
• Sistemas financieros: su capacidad para gestionar transacciones de forma fiable y mantener la integridad de los datos hace que las relacionales sean perfectas para las aplicaciones bancarias y financieras.
• Gestión de inventarios: las bases de datos relacionales son muy adecuadas para el seguimiento de inventarios y la gestión de las cadenas de suministro.

Las bases de datos relacionales suelen ser de filas o de columnas, pero a veces pueden ser ambas cosas.

Los almacenes de familias de columnas, o column-family stores, organizan los datos en columnas en lugar de filas, lo que facilita almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos de forma eficiente. Son especialmente adecuados para aplicaciones de big data.

Casos de uso

Son los más adecuados para aplicaciones que requieren:

• Almacenamiento y recuperación eficaces de grandes conjuntos de datos.
• Modelos de datos escalables.
• Operaciones de lectura y anexión de alto rendimiento.

Ejemplos reales

• Análisis de macrodatos: destacan en el tratamiento y análisis de datos a gran escala.
• Datos históricos: son los adecuados para almacenar y consultar datos históricos, como registros y métricas.
• Registro: pueden almacenar y recuperar, de forma eficaz, los datos de registro generados por aplicaciones y sistemas.

El almacenamiento en filas, o row storage, también conocido como base de datos orientada a filas, organiza los datos por tipo de registro. Este método tradicional almacena los datos rápidamente manteniéndolos asociados a un registro específico uno junto al otro.

Casos de uso
Funciona bien para aplicaciones que requieren:

• Inserciones y actualizaciones frecuentes.
• Procesamiento transaccional.

Ejemplos reales

• Bases de datos transaccionales: cualquier base de datos con actualizaciones frecuentes se beneficia de la especificidad y adaptabilidad del almacenamiento en filas.
• Gestión de usuarios y autenticación: el almacenamiento en filas es idóneo para mantener la precisión y coherencia de la información de los usuarios, dos características clave para garantizar la seguridad.

Independientemente de lo que necesite una empresa para impulsar su crecimiento, InterSystems IRIS incorpora tanto el almacenamiento por filas como por columnas.

Las bases de datos NoSQL ofrecen un enfoque flexible para el diseño de bases de datos, permitiendo una variedad de modelos. Están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, por lo que resultan especialmente apropiadas para las aplicaciones modernas que requieren diversos tipos de datos.

He aquí algunos ejemplos:

Las bases de datos documentales almacenan datos en estructuras similares a documentos, normalmente utilizando formatos como JSON o BSON. Cada documento es una unidad autónoma que puede incluir estructuras de datos anidadas, lo que le confiere una gran flexibilidad.

Casos de uso

Las bases de datos de documentos son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Sistemas de gestión de contenidos: las bases de datos documentales son las adecuadas para almacenar y gestionar contenidos web, blogs y artículos.
• Plataformas de comercio electrónico: pueden gestionar eficazmente catálogos de productos y datos de clientes, permitiendo esquemas flexibles que pueden evolucionar con el tiempo.
• Análisis en tiempo real: las bases de datos de documentos responden bien a las aplicaciones que requieren análisis de datos en tiempo real e informes sobre datos JSON.

Ejemplos reales

• Datos semiestructurados con esquemas flexibles.
• Operaciones de lectura y escritura rápidas y escalables.
• Estructuras de datos complejas que deben almacenarse en un único documento.

InterSystems IRIS es compatible con el almacenamiento orientado a documentos, lo que facilita a las empresas gestionar eficazmente datos semiestructurados y esquemas flexibles para sistemas de gestión de contenidos y plataformas de comercio electrónico.

Los almacenes clave-valor son el tipo más sencillo de bases de datos NoSQL, ya que almacenan los datos como pares clave-valor. Tienen un alto rendimiento y pueden manejar grandes volúmenes de datos con baja latencia.

Casos de uso

Son especialmente útiles para aplicaciones que necesitan:

• Recuperar datos de alto rendimiento con baja latencia.
• Estructuras de datos sencillas y directas.
• Escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos clave-valor.

Ejemplos reales

• Almacenamiento en caché: los almacenes clave-valor son perfectos para almacenar, en caché, datos a los que se accede con frecuencia, reduciendo la carga de las bases de datos primarias.
• Gestión de sesiones: gestionan las sesiones de usuario eficazmente en las aplicaciones web, proporcionando un acceso rápido a los datos de sesión.
• Almacenamiento de datos sencillos: los almacenes clave-valor son una buena opción para almacenar estructuras sencillas de datos, como configuraciones y ajustes.

Las bases de datos de grafos almacenan datos en nodos y aristas, que representan entidades y sus relaciones, lo que facilita representar y consultar relaciones complejas. Este modelo resulta especialmente útil en aplicaciones como redes sociales, motores de recomendación o detección de fraudes. Aunque a veces se traducen como bases de datos gráficas, el término correcto en español es bases de datos de grafos, ya que hace referencia a la estructura matemática de grafos y no a gráficos o imágenes. Están diseñadas para manejar estructuras de datos complejas e interconectadas.

Casos de uso

Las bases de datos de grafos son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Modelización y consulta de relaciones complejas entre datos.
• Recorrido y análisis de grafos de alto rendimiento.
• Flexibilidad para adaptarse a estructuras de datos cambiantes.

Ejemplos reales

• Redes sociales: las bases de datos de grafos son adecuadas para modelar las conexiones e interacciones sociales.
• Detección de fraudes: pueden detectar eficazmente patrones y anomalías en las transacciones financieras.
• Motores de recomendación: las bases de datos de grafos pueden analizar las preferencias y relaciones de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas.
  

Las bases de datos en memoria almacenan los datos directamente en la memoria principal del sistema (RAM), lo que permite un acceso y procesamiento de datos extremadamente rápidos. Esto las hace especialmente útiles en aplicaciones que requieren rendimiento en tiempo real y recuperación de datos con baja latencia.

Casos de uso

Las bases de datos In-Memory son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Acceso a datos de baja latencia y rendimiento de alta velocidad.
• Procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
• Alto rendimiento para aplicaciones con muchas transacciones.

Ejemplos reales

• Procesamiento de datos en tiempo real: las bases de datos en memoria son perfectas para aplicaciones que necesitan procesar datos en tiempo real, como las plataformas de negociación financiera y los flujos de datos IoT.
• Almacenamiento en caché: pueden utilizarse para almacenar en caché datos a los que se accede con frecuencia, lo que mejora notablemente el rendimiento de las aplicaciones web y reduce la carga de las bases de datos primarias.
• Transacciones rápidas: las bases de datos en memoria son una buena opción para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido de las transacciones, como los juegos en línea y los sistemas de pujas en tiempo real.

InterSystems IRIS ofrece gestión de datos en memoria, lo que garantiza un acceso de baja latencia y un procesamiento de datos en tiempo real, ideal para transacciones de alta velocidad y análisis en tiempo real.

Las bases de datos de series temporales están optimizadas para almacenar y consultar datos con fecha y hora, por lo que se ajustan perfectamente a las aplicaciones que implican el seguimiento de cambios a lo largo del tiempo. Están diseñadas para manejar con eficacia grandes volúmenes de datos de series temporales y admiten consultas complejas basadas en intervalos de tiempo.

Casos de uso

Son las más adecuadas para aplicaciones que necesitan:

• Almacenamiento y recuperación eficaces de datos con fecha y hora.
• Consultas complejas basadas en intervalos de tiempo.
• Alto rendimiento de escritura y lectura para grandes volúmenes de datos.

Ejemplos reales

• Datos IoT: las bases de datos de series temporales son perfectas para almacenar y analizar datos de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), como lecturas de sensores y datos telemétricos.
• Datos de mercados financieros: pueden manejar con eficacia datos de negociación de alta frecuencia, cotizaciones bursátiles y otras métricas financieras.
• Sistemas de monitorización: son apropiadas para almacenar y consultar datos de sistemas de monitorización, como métricas de rendimiento de servidores y registros de aplicaciones.
  

Las bases de datos orientadas a objetos almacenan los datos en forma de objetos, como se hace en la programación orientada a objetos. Esto permite una integración perfecta entre la base de datos y el código de la aplicación, permitiendo un modelado y manipulación de datos más natural.

Actualmente, InterSystems IRIS es la base de datos orientada a obje tos más popular.Casos de uso

Las bases de datos orientadas a objetos son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Perfecta integración con lenguajes de programación orientados a objetos.
• Almacenamiento y manipulación de tipos de datos complejos.
• Modelado de datos natural e intuitivo.

Ejemplos reales

• Sistemas CAD/CAM: una base de datos orientada a objetos es ideal para aplicaciones que requieren el almacenamiento y la manipulación de modelos de datos complejos, como los sistemas de diseño asistido por ordenador (CAD) y fabricación asistida por ordenador (CAM).
• Aplicaciones multimedia: pueden manejar eficazmente tipos de datos complejos, como imágenes, archivos de audio y vídeo, lo que las hace adecuadas para aplicaciones multimedia.
• Modelos de datos complejos: las bases de datos orientadas a objetos resultas apropiadas para aplicaciones que requieren la representación y manipulación de estructuras de datos complejas.

Las bases de datos distribuidas reparten los datos entre varios nodos o ubicaciones, lo que proporciona escalabilidad, tolerancia a fallos y alta disponibilidad. Están diseñadas para garantizar el acceso a los datos aunque fallen uno o varios nodos.

Casos de uso

Son las más adecuadas para aplicaciones que necesitan:

• Escalabilidad para adaptarse al crecimiento de los datos y la base de usuarios.
• Alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
• Acceso de baja latencia entre distintas regiones.

Ejemplos reales

• Aplicaciones globales: las bases de datos distribuidas son perfectas para aplicaciones que necesitan dar servicio a usuarios de distintas ubicaciones geográficas, garantizando baja latencia y alta disponibilidad.
• Sistemas escalables: son adecuados para aplicaciones que requieren un escalado horizontal para gestionar el aumento de la carga y el volumen de datos.
• Alta disponibilidad: las bases de datos distribuidas ofrecen redundancia y tolerancia a fallos, lo que las hace apropiadas para aplicaciones de misión crítica en las que el tiempo de actividad es esencial.

InterSystems IRIS es compatible con arquitecturas de bases de datos distribuidas y ofrece soluciones sólidas de alta disponibilidad y escalabilidad. Sus opciones de implantación son flexibles y esto facilita que las empresas gestionen y escalen eficazmente sus aplicaciones en varios nodos.

Las bases de datos multimodelo admiten varios modelos de datos, como el relacional, el documental, de grafos y el clave-valor, dentro de un único sistema de bases de datos. Esto dota de mayor flexibilidad y eficacia el trabajo con diversos tipos y estructuras de datos.

Casos de uso

Las bases de datos multimodelo son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Versatilidad en el manejo de múltiples modelos de datos.
• Integración de diversos tipos de datos en un único sistema.
• Gestión eficiente de cargas de trabajo híbridas.

Ejemplos reales

• Almacenamiento flexible de datos: las bases de datos multimodelo son las adecuadas para las aplicaciones que requieren la integración de varios tipos de datos, como datos relacionales y documentos JSON.
• Aplicaciones híbridas: pueden gestionar eficazmente cargas de trabajo híbridas, soportando tanto operaciones transaccionales como analíticas.
• Gestión de datos complejos: las bases de datos multimodelo son especialmente útiles para aplicaciones que necesitan gestionar y consultar estructuras de datos complejas en distintos modelos.

InterSystems IRIS es una sólida plataforma de bases de datos multimodelo que ofrece compatibilidad sin fisuras con varios modelos de datos, incluidos los relacionales, de documentos y de clave-valor. Esta versatilidad simplifica la gestión eficaz de las empresas de sus datos complejos y la integración de múltiples tipos de datos en un único sistema unificado.

Las bases de datos de grafos almacenan los datos en estructuras de grafos formadas por nodos, aristas y propiedades. Están diseñadas para representar y consultar relaciones complejas dentro de los datos. Esto las vuelve especialmente prácticas para aplicaciones que implican puntos de datos interconectados.

Casos de uso

Son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Modelización y consulta de relaciones complejas entre datos.
• Recorrido y análisis de grafos de alto rendimiento.
• Flexibilidad para adaptarse a estructuras de datos cambiantes.

Ejemplos reales

• Redes sociales: las bases de datos de grafos son perfectas para modelar y analizar las conexiones sociales y las interacciones entre usuarios.
• Detección de fraudes: pueden detectar patrones y anomalías en las transacciones financieras eficazmente, ayudando a identificar actividades fraudulentas.
• Motores de recomendación: las bases de datos de grafos analizan las preferencias y relaciones de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas.
  

Las bases de datos jerárquicas utilizan una estructura en forma de árbol para organizar los datos, en la que cada registro tiene un único padre y, potencialmente, varios hijos. Este modelo es especialmente eficaz para aplicaciones con una clara relación jerárquica entre los elementos de datos.

Casos de uso

Son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Relaciones de datos claras y jerárquicas.
• Organización de datos sencilla y estructurada en forma de árbol.
• Recuperación eficiente de datos en un contexto jerárquico.

Ejemplos reales

• Sistemas heredados: se suele encontrar una base de datos jerárquica en aplicaciones y sistemas heredados, donde las relaciones entre los datos tienen de forma natural una estructura jerárquica.
• Sistemas de gestión de archivos: gestionan eficazmente directorios de archivos y estructuras organizativas.
• Sistemas de Información Geográfica (SIG): son útiles para almacenar datos geográficos con regiones anidadas.
  

Las bases de datos en red utilizan una estructura de grafos similar a la de las bases de datos jerárquicas, pero con relaciones más complejas. Cada registro puede tener múltiples nodos padre e hijo, lo que permite modelos de datos más intrincados.

Casos de uso

Son las más adecuadas para aplicaciones que requieren:

• Modelización de relaciones de muchos a muchos.
• Estructuras de datos complejas y dinámicas.
• Gestión eficaz de puntos de datos interconectados

Ejemplos reales

• Telecomunicaciones: las bases de datos de red son las adecuadas para modelar y gestionar las conexiones y relaciones de red.
• Redes de transporte: gestionan eficazmente las complejas relaciones y rutas de los sistemas de transporte.
• Sistemas de inventario complejos: adecuadas para aplicaciones que requieren la gestión de inventarios con relaciones multifacéticas.

Las bases de datos espaciales están optimizadas para almacenar y consultar datos espaciales, como coordenadas geográficas, mapas y formas geométricas. Proporcionan funciones especializadas para gestionar consultas espaciales y analizar relaciones espaciales.

Casos de uso

Son las más apropiadas para aplicaciones que necesitan:

• Almacenamiento y consulta de datos espaciales.
• Análisis de relaciones espaciales y accidentes geográficos.
• Gestión eficiente de la información basada en la localización.

Ejemplos reales

• Sistemas de Información Geográfica (SIG): son esenciales para almacenar y analizar datos geográficos, como mapas y características espaciales.
• Servicios basados en la ubicación: gestionan eficazmente los datos de aplicaciones que prestan servicios basados en la ubicación del usuario, como las apps de navegación y geofencing.
• Planificación urbana: son útiles para modelar y analizar infraestructuras urbanas, usos del suelo y datos medioambientales.

InterSystems IRIS es una completa plataforma de datos diseñada para satisfacer las diversas necesidades de las empresas modernas. Integra múltiples modelos de datos, como el relacional, el documental, el de clave-valor y el de almacenamiento en columnas, lo que facilita a las empresas gestionar diversos tipos de datos dentro de un único sistema.

La plataforma de datos InterSystems IRIS ha sido creada para ofrecer un alto rendimiento, con acceso a los datos de baja latencia y un rápido procesamiento de las transacciones. Su arquitectura escalable garantiza que las empresas puedan gestionar volúmenes de datos y demandas de usuarios cada vez mayores sin comprometer el rendimiento.

La plataforma admite análisis de datos en tiempo real, lo que facilita información a las empresas para tomar decisiones basadas en datos con rapidez.

Gracias a su excelente interoperabilidad, InterSystems IRIS se integra perfectamente con los sistemas y fuentes de datos existentes. Es compatible con protocolos y API estándar del sector, lo que facilita la conexión de diversas aplicaciones y agiliza las operaciones.

Las funciones de seguridad completas, como el cifrado de datos, los controles de acceso y las capacidades de auditoría, ayudan a las empresas a proteger los datos confidenciales y a garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos.

InterSystems IRIS simplifica el desarrollo y la implantación gracias a su entorno de desarrollo integrado y a su compatibilidad con múltiples lenguajes de programación. La plataforma ofrece opciones de implementación flexibles, incluidos entornos locales, en la nube e híbridos, para satisfacer las distintas necesidades empresariales.

Independientemente de cómo se gestionen los datos en la empresa, InterSystems IRIS puede ayudar. Para obtener más información, póngase en contacto con nosotros o visite nuestra página de productos InterSystems IRIS.