Guía para comprender 11 tipos de bases de datos

Las bases de datos son clave en la gestión moderna de la información, ya que permiten almacenar, recuperar y administrar grandes volúmenes de datos con eficiencia. La elección de la base de datos correcta influye de manera decisiva en el rendimiento y la escalabilidad de cualquier aplicación.

En este artículo repasamos 11 tipos de bases de datos, sus principales funcionalidades, casos de uso comunes y los escenarios en los que mejor se desempeñan.

Además, mostramos cómo InterSystems IRIS es compatible con varios de estos tipos. Se trata de una plataforma versátil que se adapta a diferentes necesidades empresariales y ofrece alto rendimiento y flexibilidad.

Sistema de gestión de bases de datos: software que conecta a usuarios, aplicaciones y datos, facilitando su gestión y análisis.

Base de datos en la nube: alojada en la nube, ofrece escalabilidad y acceso remoto.

Base de datos local: instalada en los servidores de la organización.

Base de datos híbrida: combina nube y servidores locales.

Base de datos centralizada: todos los datos se guardan y gestionan en un único servidor.

Datos estructurados: organizados en esquemas fijos (filas y columnas), fáciles de buscar y analizar.

Datos no estructurados: sin formato definido, como textos, imágenes o vídeos, que requieren técnicas avanzadas para gestionarlos.

Las bases de datos relacionales son, quizás, el tipo más conocido y utilizado. En ellas, los datos se organizan en tablas, en filas y/o columnas, y cada tabla representa una entidad distinta cuyas relaciones se determinan con claves e índices.

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el que se utiliza para interactuar con estas bases de datos, facilitando su gestión y consulta.

Casos de uso

Se trata del tipo más adecuado para las aplicaciones que necesitan trabajar con:

• 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: las bases de datos relacionales son ideales para manejar relaciones complejas, como en sistemas CRM o ERP.
• Sistemas financieros: garantizan transacciones seguras y datos íntegros, perfectas para banca y finanzas.
• Gestión de inventarios: muy útiles para seguir existencias y controlar la cadena de suministro.
• Flexibilidad: las bases relacionales pueden organizarse en filas, columnas… o combinar ambas.

Las bases de datos por columnas guardan la información en columnas en vez de filas. Esto permite manejar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, por lo que son muy útiles en aplicaciones de big data.

Casos de uso

Son los más útiles para las aplicaciones que necesitan:

• Disponer de un almacenamiento y una recuperación eficaces de grandes conjuntos de datos.
• Contar con modelos de datos escalables.
• Realizar 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 el tipo de registro. Este método tradicional almacena los datos y los mantiene asociados a un registro específico, uno junto al otro.

Casos de uso
Funciona bien para aplicaciones que necesitan:

• 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, dos características clave que garantizan 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 flexibilidad para guardar información en distintos modelos. Están preparadas para manejar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados, por eso son ideales en aplicaciones modernas que trabajan con muchos tipos de datos distintos.

He aquí algunos ejemplos:

Las bases de datos documentales almacenan datos en estructuras similares a documentos, utilizando formatos como JSON o BSON. Cada documento es una unidad autónoma que puede incluir estructuras de datos anidadas, lo que la hace muy flexible.

Casos de uso

Son las más adecuadas para las aplicaciones que necesitan:

• Sistemas de gestión de contenidos, ya que son las adecuadas para almacenar y gestionar contenidos web, blogs y artículos.
• Plataformas de comercio electrónico, porque gestionan eficazmente materiales como los catálogos de productos y los datos de clientes, facilitando esquemas flexibles que pueden evolucionar con el tiempo.
• Análisis en tiempo real, dado que responden bien a las aplicaciones que necesitan análisis de datos en tiempo real e informes sobre datos JSON.

Ejemplos reales

• La gestión de datos semiestructurados con esquemas flexibles, que se adaptan a distintos formatos y necesidades.
• Las operaciones de lectura y escritura rápidas y escalables, que garantizan un rendimiento óptimo.
• El soporte para estructuras de datos complejas que deben almacenarse en un único documento.

InterSystems IRIS es compatible con el almacenamiento orientado a documentos, que facilita la gestión eficaz de datos semiestructurados y esquemas flexibles para los sistemas de gestión de contenidos y las 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, los datos a los que se accede con más frecuencia y esto reduce la carga de las bases de datos primarias.
• Gestión de sesiones: este tipo de almacenamiento, además, da un acceso rápido a los datos de cada sesión de los usuarios en las aplicaciones web, agilizando la tareas.
• 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 es especialmente útil en las aplicaciones para las redes sociales, los motores de recomendación o la detección de fraudes. Aunque a veces se traducen como bases de datos gráficas, el término correcto en español es bases de datos de grafos, 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:

• Modelado 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: en las redes sociales este tipo de base de datos modela 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 analizan las preferencias y las relaciones de los usuarios, haciendo posible ofrecer recomendaciones personalizadas para cada usuario.
  

Las bases de datos en memoria almacenan los datos directamente en la memoria principal del sistema (RAM), con lo que el acceso y el procesamiento de datos se convierte en una tarea muy rápida. Son especialmente adecuadas para las aplicaciones que necesitan rendir en tiempo real y recuperar 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. Este es el caso de las plataformas de negociación financiera y los flujos de datos IoT.
• Almacenamiento en caché: este almacenamiento acelera el acceso a los datos con los que se trabaja con frecuencia. Las aplicaciones web mejoran notablemente su rendimiento y, al mismo tiempo, se reduce la carga en las bases de datos primarias.
• Transacciones rápidas: son una buena opción para las aplicaciones destinadas a procesar las transacciones con rapidez; es el caso de los juegos online y los sistemas de puja en tiempo real.

InterSystems IRIS incorpora la opción de gestionar los datos en memoria, garantizando el accso a datos de baja latencia y su procesamiento en tiempo real, que es adecuado para las transacciones de alta velocidad y el 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 facilitan monitorizar los cambios a lo largo del tiempo. Están diseñadas para gestionar grandes volúmenes de datos de series temporales y admiten consultas complejas basadas en intervalos de tiempo.

Casos de uso

Son las más adecuadas para las aplicaciones que necesitan:

• Almacenar y recuperar la información con fecha y hora, de forma eficaz.
• Realizar consultas complejas basadas en intervalos de tiempo.
• Un rendimiento alto de escritura y lectura para gestionar grandes volúmenes de datos.

Ejemplos reales

• Datos IoT: estas bases de datos almacenan y analizan los datos procedentes de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), como los obtenidos a través de las lecturas de sensores y los datos telemétricos.
• Datos de mercados financieros: gestionan eficazmente datos de negociación de alta frecuencia, cotizaciones bursátiles y otras métricas financieras.
• Sistemas de monitorización: son apropiadas para almacenar y consultar datos procedentes de estos sistemas, como las métricas del rendimiento de los servidores y los registros de las aplicaciones.
  

Las bases de datos orientadas a objetos los almacenan en forma de objetos, como se hace en la programación orientada a objetos. De esta forma, la integración entre la base y el código de la aplicación es perfecta y facilita realizar modelados y gestionar los datos de forma más natural.

Actualmente, InterSystems IRIS es la base de datos orientada a objeto más popular.

Casos de uso

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

• Una integración perfecta con los lenguajes de programación orientados a objetos.
• Almacenar y gestionar tipos complejos de datos.
• Modelar los datos de forma natural e intuitiva.

Ejemplos reales

• Sistemas CAD/CAM: las aplicaciones, en este escenario, necesitan almacenar y gestionar modelos de datos complejos, como los sistemas de diseño asistido por ordenador (CAD) y la fabricación asistida por ordenador (CAM).
• Aplicaciones multimedia: las bases orientadas a objeto gestionan datos complejos como imágenes, archivos de audio y vídeo, y esto las convierte en las más adecuadas para las aplicaciones multimedia.
• Modelos de datos complejos: son apropiadas para esas aplicaciones que necesitan representar y gestionar estructuras complejas de datos.

Las bases de datos distribuidas distribuyen los datos entre varios nodos o ubicaciones; esto 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: son perfectas para las aplicaciones que necesitan dar servicio a usuarios de distintas ubicaciones geográficas, garantizando una baja latencia y una alta disponibilidad.
• Sistemas escalables: son adecuadas para las aplicaciones que requieren de un escalado horizontal con el fin de gestionar el aumento de la carga y el volumen de datos.
• Alta disponibilidad: estas bases ofrecen redundancia y tolerancia a fallos, lo que las hace apropiadas para aplicaciones de misión crítica donde el tiempo de actividad es esencial.

InterSystems IRIS es compatible con arquitecturas de bases de datos distribuidas y dispone de 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 necesitan:

• 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 necesitan integrar datos de varios tipos, como los relacionales y documentos JSON.
• Aplicaciones híbridas: gestionan eficazmente las cargas de trabajo híbridas y realizan tanto operaciones transaccionales como analíticas.
• Gestión de datos complejos: 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 de datos complejos y la integración de diversos tipos de datos en un sistema unificado.

Las bases de datos de grafos almacenan los datos en estructuras 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 ella, cada registro tiene un único "padre" y, potencialmente, varios "hijos". Es especialmente eficaz con aplicaciones que tienen una 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: este tipo de base suele encontrarse en las aplicaciones y los sistemas heredados, donde las relaciones entre los datos tienen una estructura jerárquica de forma natural.
• 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 las relaciones son más complejas. Cada registro puede tener múltiples nodos "padre" e "hijo", lo que supone que los modelos de datos sean 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.
• La gestión eficaz de puntos de datos interconectados.

Ejemplos reales

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

Las bases de datos espaciales están optimizadas para almacenar y consultar datos espaciales, que es el caso de las coordenadas geográficas, los mapas y las formas geométricas. Proporcionan funciones especializadas para gestionar consultas espaciales y analizar relaciones espaciales.

Casos de uso

Son las más apropiadas para aplicaciones que necesitan:

• Almacenar y consultar este tipo de datos.
• Analizar las relaciones espaciales y los accidentes geográficos.
• Una 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 plataforma de datos diseñada para solucionar las necesidades actuales de las empresas. La plataforma integra múltiples modelos de datos, como el relacional, el documental, el de clave-valor y el de almacenamiento en columnas, facilitando que las empresas gestionen diferentes tipos de datos dentro de un único sistema.

La plataforma de datos InterSystems IRIS ha sido creada para ofrecer el máximo rendimiento, facilitar el acceso rápido a los datos de baja latencia y agilizar el 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.

Realiza análisis de datos en tiempo real, simplificando la toma de decisiones para las empresas.

La interoperabilidad de InterSystems IRIS garantiza que la plataforma se integre con los datos y las fuentes de información que ya tiene la empresa. Es compatible con los protocolos y API estándar del sector para facilitar la conexión de las aplicaciones y agilizar las operaciones.

La plataforma cuenta con funciones de seguridad completas, como el cifrado de datos, los controles de acceso y las capacidades de auditoría, de forma que las empresas tienen garantizada la protección de los datos confidenciales y el cumplimiento de las normas de protección de la información.

InterSystems IRIS simplifica el desarrollo de aplicaciones y su implantación, gracias a su entorno de desarrollo integrado y compatibilidad con múltiples lenguajes de programación. Ofrece opciones flexibles de implementación, de forma que puede operar tanto en los sistemas de la empresa como en nube o en entornos híbridos.