Introducción a las Bases de Datos: Relacionales vs NoSQL - Guía Completa

🎯 ¿Qué es una Base de Datos?

Una base de datos es un conjunto organizado de datos relacionados entre sí y almacenados de manera sistemática en una computadora. Estos datos están estructurados para facilitar la recuperación, gestión y actualización de información según sea necesario.

💡 Analogía simple: Imagina una biblioteca. Los libros son los datos, las estanterías son las tablas, y el sistema de catalogación es el SGBD (Sistema Gestor de Base de Datos).

¿Por qué son importantes?

Las bases de datos se utilizan en:

• E-commerce: Catálogos de productos, usuarios, pedidos
• Redes sociales: Perfiles, publicaciones, conexiones
• Banca: Cuentas, transacciones, historial crediticio
• Gobierno: Registros civiles, sistemas de salud
• Gaming: Puntuaciones, perfiles de jugadores, inventarios

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🏗️ Bases de Datos Relacionales (SQL)

Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas (filas y columnas) y utilizan relaciones entre estas tablas para representar la información.

Características principales:

• Estructura rígida: Esquema predefinido
• ACID compliance: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad
• SQL: Lenguaje estándar para consultas
• Normalización: Elimina redundancia de datos

Ejemplo práctico: E-commerce

Tabla usuarios:

CREATE TABLE usuarios (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    fecha_registro TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Tabla productos:

CREATE TABLE productos (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    nombre VARCHAR(200) NOT NULL,
    precio DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    stock INT DEFAULT 0,
    categoria_id INT,
    FOREIGN KEY (categoria_id) REFERENCES categorias(id)
);

Tabla pedidos:

CREATE TABLE pedidos (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    usuario_id INT NOT NULL,
    total DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    fecha_pedido TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (usuario_id) REFERENCES usuarios(id)
);

Consultas típicas:

Obtener pedidos de un usuario:

SELECT p.id, p.total, p.fecha_pedido, u.nombre
FROM pedidos p
JOIN usuarios u ON p.usuario_id = u.id
WHERE u.email = 'juan@email.com';

Productos más vendidos:

SELECT pr.nombre, SUM(dp.cantidad) as total_vendido
FROM productos pr
JOIN detalle_pedidos dp ON pr.id = dp.producto_id
JOIN pedidos p ON dp.pedido_id = p.id
WHERE p.fecha_pedido >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY pr.id
ORDER BY total_vendido DESC
LIMIT 10;

SGBD Relacionales populares:

SGBD	Características	Uso típico
MySQL	Open source, rápido, fácil	Aplicaciones web, WordPress
PostgreSQL	Avanzado, extensible, JSON	Aplicaciones empresariales
MariaDB	Fork de MySQL, compatibilidad	Reemplazo drop-in de MySQL
Oracle	Empresarial, muy robusto	Grandes corporaciones
SQL Server	Microsoft, integración .NET	Entornos Windows

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🚀 Bases de Datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL (“Not Only SQL”) no siguen el modelo relacional tradicional. Están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y diferentes tipos de datos de manera flexible.

Tipos de NoSQL:

1. Documentos (MongoDB, CouchDB)

Almacenan datos como documentos (JSON, BSON):

// Documento de usuario en MongoDB
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "nombre": "Juan Pérez",
  "email": "juan@email.com",
  "direcciones": [
    {
      "tipo": "casa",
      "calle": "Av. Principal 123",
      "ciudad": "Madrid"
    },
    {
      "tipo": "trabajo",
      "calle": "Calle Comercial 456", 
      "ciudad": "Madrid"
    }
  ],
  "preferencias": {
    "newsletter": true,
    "notificaciones": false
  }
}

Consulta en MongoDB:

// Buscar usuarios de Madrid
db.usuarios.find({
  "direcciones.ciudad": "Madrid"
});

// Actualizar preferencias
db.usuarios.updateOne(
  { "email": "juan@email.com" },
  { "$set": { "preferencias.newsletter": false } }
);

2. Clave-Valor (Redis, DynamoDB)

Estructura simple: una clave mapea a un valor:

# Redis examples
SET usuario:1001:nombre "Juan Pérez"
SET usuario:1001:email "juan@email.com"
HSET usuario:1001 nombre "Juan Pérez" email "juan@email.com" edad 30

# Obtener datos
GET usuario:1001:nombre
HGETALL usuario:1001

# Cache de sesión
SETEX sesion:abc123 3600 "datos_usuario_json"

3. Columnas (Cassandra, HBase)

Optimizadas para consultas por columnas:

-- Tabla de eventos en Cassandra
CREATE TABLE eventos (
    usuario_id UUID,
    timestamp timestamp,
    evento text,
    datos text,
    PRIMARY KEY (usuario_id, timestamp)
);

-- Insertar evento
INSERT INTO eventos (usuario_id, timestamp, evento, datos)
VALUES (uuid(), now(), 'login', '{"ip": "192.168.1.1"}');

-- Consultar eventos de usuario
SELECT * FROM eventos 
WHERE usuario_id = 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
ORDER BY timestamp DESC;

4. Grafos (Neo4j, Amazon Neptune)

Para datos interconectados:

// Crear nodos y relaciones en Neo4j
CREATE (u1:Usuario {nombre: "Ana", email: "ana@email.com"})
CREATE (u2:Usuario {nombre: "Luis", email: "luis@email.com"})
CREATE (p1:Producto {nombre: "Laptop", precio: 1000})

CREATE (u1)-[:COMPRÓ {fecha: "2025-01-15"}]->(p1)
CREATE (u1)-[:AMIGO_DE]->(u2)

// Consultar amigos que compraron productos similares
MATCH (u:Usuario {email: "ana@email.com"})-[:AMIGO_DE]->(amigo)
MATCH (amigo)-[:COMPRÓ]->(producto)
RETURN amigo.nombre, producto.nombre

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⚖️ Comparación: SQL vs NoSQL

Aspecto	SQL (Relacional)	NoSQL
Estructura	Rígida (esquema fijo)	Flexible (esquema dinámico)
Escalabilidad	Vertical (más CPU/RAM)	Horizontal (más servidores)
Consistencia	ACID fuerte	Eventual (BASE)
Consultas	SQL estándar	APIs específicas
Transacciones	Completas ACID	Limitadas
Casos de uso	Sistemas críticos, finanzas	Big Data, tiempo real

¿Cuándo usar SQL?

✅ Usa SQL cuando:

• Necesitas transacciones ACID (banca, finanzas)
• Datos con relaciones complejas
• Consultas complejas con JOINs
• Esquema estable y bien definido
• Necesitas consistencia fuerte

Ejemplos: Sistemas bancarios, ERP, CRM tradicional

¿Cuándo usar NoSQL?

✅ Usa NoSQL cuando:

• Manejas grandes volúmenes de datos
• Necesitas escalabilidad horizontal
• Esquema flexible (datos no estructurados)
• Desarrollo ágil con cambios frecuentes
• Performance sobre consistencia

Ejemplos: Redes sociales, IoT, gaming, analytics

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🛠️ Instalación y primeros pasos

MySQL en Ubuntu/Debian:

# Instalar
sudo apt update
sudo apt install mysql-server

# Configurar seguridad
sudo mysql_secure_installation

# Conectar
mysql -u root -p

# Crear base de datos
CREATE DATABASE mi_tienda;
USE mi_tienda;

MongoDB en Ubuntu/Debian:

# Agregar repositorio
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-7.0.asc | sudo apt-key add -
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu jammy/mongodb-org/7.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-7.0.list

# Instalar
sudo apt update
sudo apt install mongodb-org

# Iniciar servicio
sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

# Conectar
mongosh

Redis:

# Instalar
sudo apt install redis-server

# Iniciar
sudo systemctl start redis-server

# Conectar
redis-cli

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🏢 Casos de uso profesionales

E-commerce híbrido:

• MySQL: Usuarios, pedidos, inventario (consistencia crítica)
• Redis: Cache de sesiones, carrito de compras
• MongoDB: Catálogo de productos (esquema flexible)
• Elasticsearch: Búsqueda de productos

Aplicación de análisis:

• PostgreSQL: Metadatos, configuración
• ClickHouse: Datos de eventos (columnar)
• Redis: Cache de consultas frecuentes

Red social:

• PostgreSQL: Usuarios, autenticación
• Neo4j: Grafo de conexiones sociales
• MongoDB: Posts, comentarios
• Redis: Timeline cache, notificaciones

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🎯 Próximos pasos

1. Practica con datos reales: Crea bases de datos para proyectos personales
2. Aprende SQL avanzado: Subconsultas, funciones de ventana, procedimientos
3. Experimenta con NoSQL: Instala MongoDB y Redis
4. Estudia rendimiento: Índices, optimización de consultas
5. Explora herramientas: phpMyAdmin, MongoDB Compass, Redis GUI

💡 Recuerda: No existe una “mejor” base de datos. La elección depende de tus requisitos específicos de consistencia, escalabilidad, y tipo de datos.

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Andrés Nuñez - t4ifi