Una base de datos es un sistema para almacenar, gestionar y recuperar datos. Impulsa las aplicaciones web mediante el manejo de contenido dinámico, transacciones y datos de usuario. Las bases de datos funcionan organizando electrónicamente la información en un formato estructurado y utilizando un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) para procesar consultas y mantener la integridad de los datos. Hay 6 tipos principales de bases de datos: relacionales, NoSQL, de grafos, de búsqueda, de series temporales y en memoria.
16 bases de datos populares son MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, SQLite, Neo4j, Elasticsearch, DynamoDB, MariaDB, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2, Apache Cassandra, Apache CouchDB, OrientDB y Firebird SQL. Cada una soporta diferentes cargas de trabajo, desde consultas estructuradas hasta almacenamiento distribuido.
4 usos comunes de las bases de datos en sitios web y aplicaciones web son el manejo de contenido dinámico, soporte transaccional, gestión de datos de usuario y recuperación eficiente de datos. Las aplicaciones web utilizan bases de datos para gestionar cuentas de usuario, catálogos de productos, carritos de compra y transacciones.
Elija una base de datos relacional si su proyecto requiere datos estructurados con relaciones. Elija una base de datos no relacional (NoSQL) si su sitio web necesita manejar datos no estructurados o semi-estructurados a gran escala. Una parte crítica de elegir una base de datos es verificar su compatibilidad con su proveedor de alojamiento web. Ciertas bases de datos requieren sistemas operativos (SO) de servidor específicos para funcionar de manera óptima. Esto significa que la compatibilidad del software es una consideración crítica al elegir un alojamiento web apropiado para su proyecto.
¿Qué es una base de datos?
Una base de datos es un sistema estructurado para almacenar, gestionar y recuperar datos. Las bases de datos son típicamente electrónicas y almacenan datos en tablas, documentos, pares clave-valor o grafos, dependiendo del tipo de base de datos. Soportan aplicaciones manejando grandes cantidades de datos de manera que garantizan la consistencia y permiten búsquedas rápidas.
Las empresas, sitios web y software utilizan bases de datos para almacenar información de clientes, registros de transacciones, contenido y otros datos críticos. Ejemplos de bases de datos incluyen plataformas de compras en línea que almacenan información de productos y datos de clientes y plataformas de redes sociales que almacenan perfiles de usuarios y publicaciones.
¿Cómo funciona una base de datos?
Una base de datos funciona almacenando sus datos en una estructura organizada y permitiendo a los usuarios o aplicaciones recuperarlos, modificarlos y gestionarlos. Las bases de datos se almacenan típicamente de forma electrónica y utilizan un sistema de gestión de bases de datos (SGBD). El SGBD es un software que maneja las consultas de la base de datos, hace cumplir las reglas y garantiza la integridad de los datos. Cuando un usuario solicita información, el SGBD procesa la consulta, recupera los datos relevantes y los devuelve en un formato estructurado.
Las bases de datos utilizan indexación, almacenamiento en caché y gestión de transacciones para optimizar el rendimiento y mantener la precisión. La indexación crea estructuras de datos como árboles B para acelerar las búsquedas reduciendo los datos escaneados. El almacenamiento en caché guarda datos frecuentemente accedidos en memoria para reducir los tiempos de recuperación y aliviar la carga de la base de datos. La gestión de transacciones evita actualizaciones parciales y mantiene la integridad de los datos.
¿Cuáles son los diferentes tipos de bases de datos?
Los diferentes tipos de bases de datos se refieren a las variaciones de modelos diseñados para almacenar, gestionar y recuperar datos. Hay 6 tipos de bases de datos:
- Base de datos relacional
- Base de datos NoSQL
- Base de datos de grafos
- Base de datos de búsqueda
- Base de datos de series temporales
- Base de datos en memoria
1. Base de datos relacional
Una base de datos relacional, también conocida como base de datos SQL, almacena datos en tablas estructuradas con esquemas predefinidos. Utiliza el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para gestionar y recuperar datos. Las relaciones entre tablas ayudan a mantener la integridad de los datos y evitar duplicaciones. Las bases de datos relacionales soportan transacciones y garantizan su precisión. Son ampliamente utilizadas en aplicaciones empresariales, sistemas bancarios y plataformas de gestión de contenido.
2. Base de datos NoSQL
Una base de datos NoSQL, también conocida como base de datos no relacional, almacena datos no estructurados o semi-estructurados en un formato flexible. Incluye bases de datos de documentos, clave-valor, familia de columnas y de grafos, cada una optimizada para diferentes cargas de trabajo. Las bases de datos NoSQL escalan fácilmente y manejan grandes volúmenes de datos, ideales para aplicaciones en tiempo real, procesamiento de big data y servicios basados en la nube.
3. Base de datos de grafos
Una base de datos de grafos almacena datos como nodos y aristas, y representa entidades y sus relaciones. Esta estructura permite un recorrido rápido y eficiente, lo que hace que las bases de datos de grafos sean ideales para redes sociales, detección de fraudes, sistemas de recomendación y análisis de redes. Son diferentes de las bases de datos relacionales ya que pueden consultar rápidamente conexiones complejas sin depender de uniones.
4. Base de datos de búsqueda
Una base de datos de búsqueda está diseñada para almacenar y recuperar datos basados en texto de manera eficiente. Utiliza indexación y capacidades de búsqueda de texto completo para proporcionar resultados rápidos y relevantes para grandes conjuntos de datos. Las bases de datos de búsqueda se utilizan comúnmente en motores de búsqueda, plataformas de comercio electrónico y sistemas de atención al cliente para permitir búsquedas por palabras clave y filtrado en tiempo real.
5. Base de datos de series temporales
Una base de datos de series temporales está optimizada para almacenar y analizar datos con marcas de tiempo. Maneja eficientemente datos con patrones basados en el tiempo, como lecturas de sensores de IoT (Internet de las Cosas), precios de acciones y registros de servidores. Estas bases de datos soportan consultas rápidas para análisis de tendencias, pronósticos y detección de anomalías, lo que las hace esenciales para aplicaciones de monitoreo y análisis en tiempo real.
6. Base de datos en memoria
Una base de datos en memoria almacena datos en RAM en lugar de almacenamiento en disco, lo que permite operaciones de lectura y escritura ultrarrápidas. Reduce la latencia y mejora el rendimiento para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real, como almacenamiento en caché, juegos, transacciones financieras y análisis. Las bases de datos en memoria a menudo incluyen opciones de persistencia para evitar la pérdida de datos, ya que los datos se almacenan en memoria volátil.
¿Cuáles son las bases de datos populares?
Las bases de datos populares se refieren a sistemas de bases de datos ampliamente adoptados conocidos por su fiabilidad, escalabilidad y rendimiento en diversas aplicaciones. Hay 16 bases de datos populares:
- MySQL
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- SQLite
- Neo4j
- Elasticsearch
- DynamoDB
- MariaDB
- Microsoft SQL Server
- Oracle Database
- IBM DB2
- Apache Cassandra
- Apache CouchDB
- OrientDB
- Firebird SQL
1. MySQL
MySQL es una base de datos relacional de código abierto que utiliza tablas estructuradas y Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) para gestionar datos. Soporta transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad), indexación y replicación. MySQL es conocida por su amplia compatibilidad, facilidad de uso y soporte activo de la comunidad. Está ampliamente implementada en aplicaciones web, sistemas de gestión de contenido y plataformas de comercio electrónico.
2. PostgreSQL
PostgreSQL es una base de datos relacional avanzada de código abierto que prioriza la extensibilidad y la integridad de los datos. Ofrece conformidad con ACID, búsqueda de texto completo y soporte para datos en formato JavaScript Object Notation (JSON). PostgreSQL es ampliamente adoptada para aplicaciones empresariales, análisis complejos y almacenamiento de datos.
3. MongoDB
MongoDB es una base de datos de documentos NoSQL que almacena datos en documentos flexibles similares a JSON. Soporta escalado horizontal, fragmentación automática e indexación. Es ideal para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semi-estructurados en aplicaciones web modernas y procesamiento de big data.
4. Redis
Redis es una base de datos en memoria de clave-valor diseñada para una recuperación rápida de datos con mínima latencia. Soporta estructuras de datos como cadenas, listas y hashes, junto con opciones de persistencia para durabilidad. Redis se utiliza comúnmente para almacenamiento en caché, análisis en tiempo real, almacenamiento de sesiones y mensajería.
5. SQLite
SQLite es una base de datos relacional autocontenida que opera sin un servidor dedicado. Almacena datos en un solo archivo y es capaz de soportar consultas SQL y transacciones ACID a pesar de su pequeña huella. SQLite está ampliamente integrado en sistemas embebidos, aplicaciones móviles y aplicaciones web ligeras.
6. Neo4j
Neo4j es una base de datos de grafos que representa datos como nodos y relaciones en lugar de tablas. Está optimizada para consultar relaciones complejas de manera eficiente utilizando su lenguaje de consulta Cypher. Neo4j es adecuada para redes sociales, detección de fraudes y motores de recomendación.
7. Elasticsearch
Elasticsearch es una base de datos de búsqueda distribuida diseñada para búsqueda de texto completo, análisis de registros e indexación de datos. Utiliza una estructura de índice invertido para permitir consultas rápidas sobre grandes conjuntos de datos. Elasticsearch se aplica frecuentemente en motores de búsqueda, análisis de registros y sistemas de monitoreo.
8. DynamoDB
DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave-valor y documentos totalmente gestionada desarrollada por Amazon Web Services (AWS). Escala automáticamente para manejar altas cargas de trabajo mientras mantiene un rendimiento de baja latencia. DynamoDB se utiliza ampliamente en aplicaciones de alto tráfico, ecosistemas de Internet de las Cosas (IoT) y análisis en tiempo real.
9. MariaDB
MariaDB es una base de datos relacional compatible con MySQL que mejora el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad. Ofrece motores de almacenamiento adicionales y soporte de clustering mientras mantiene la compatibilidad con MySQL. MariaDB se recomienda para aplicaciones empresariales y en la nube.
10. Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server (MSSQL) es una base de datos relacional comercial diseñada para aplicaciones basadas en Windows. Ofrece transacciones compatibles con ACID, seguridad de nivel empresarial y análisis integrado. MSSQL se integra perfectamente con aplicaciones .NET y se utiliza comúnmente en entornos corporativos.
11. Oracle Database
Oracle Database es una base de datos relacional diseñada para aplicaciones empresariales a gran escala que requieren alta disponibilidad, seguridad y soporte de datos multi-modelo. Ofrece gestión avanzada de transacciones, particionamiento y procesamiento en memoria para optimización del rendimiento. Oracle Database se implementa comúnmente en banca, finanzas, salud y sistemas empresariales basados en la nube.
12. IBM DB2
IBM DB2 es una base de datos relacional empresarial optimizada para procesamiento de transacciones de alto rendimiento, análisis y aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial (IA). Soporta datos estructurados y no estructurados, implementaciones multiplataforma y características avanzadas de seguridad. IBM DB2 es un componente clave en instituciones financieras, almacenamiento de datos a gran escala y bases de datos gubernamentales.
13. Apache Cassandra
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL de familia de columnas diseñada para entornos distribuidos de alta disponibilidad. Proporciona tolerancia a fallos, escalabilidad lineal y arquitectura descentralizada. Cassandra es una tecnología fundamental en aplicaciones a gran escala como redes sociales, redes IoT y procesamiento de datos en tiempo real.
14. Apache CouchDB
Apache CouchDB es una base de datos de documentos NoSQL que utiliza un formato JSON sin esquema. Soporta control de concurrencia multiversión y replicación distribuida, lo que permite una sincronización perfecta entre dispositivos. CouchDB es particularmente efectiva para aplicaciones «offline-first» y almacenamiento de datos descentralizado.
15. OrientDB
OrientDB es una base de datos multi-modelo que integra almacenamiento de grafos, documentos, objetos y clave-valor dentro de un solo sistema. Procesa eficientemente consultas de relaciones complejas y datos distribuidos. OrientDB se utiliza comúnmente en detección de fraudes, aplicaciones de grafos de conocimiento y análisis de alto rendimiento.
16. Firebird SQL
Firebird SQL es una base de datos relacional de código abierto que presenta conformidad con ACID, una arquitectura multi-generacional y soporte multiplataforma. Es ligera pero capaz de manejar cargas de trabajo transaccionales complejas. Firebird SQL es adecuada para sistemas embebidos, aplicaciones empresariales y soluciones empresariales.
¿Para qué se utilizan las bases de datos?
Las bases de datos se utilizan para 4 propósitos clave en aplicaciones web y sitios web. El primero es gestionar contenido dinámico. El contenido dinámico se refiere a información que se actualiza automáticamente en base a interacciones del usuario o cambios del sistema. Los sitios web con contenido dinámico dependen de bases de datos para almacenar y actualizar información como entradas de blog, listados de productos y contenido generado por usuarios.
El segundo propósito es el soporte transaccional en línea, incluyendo pagos, colocación de pedidos y registros financieros. Evitan pagos duplicados, pedidos incompletos y pérdida de datos asegurando que cada transacción se procese completamente o no se procese en absoluto.
El tercero es la gestión de datos de usuario. Los sitios web y aplicaciones almacenan perfiles de usuario, credenciales de inicio de sesión y preferencias en bases de datos. Esto permite experiencias personalizadas como configuraciones guardadas, sistemas de recomendación y autenticación segura.
El cuarto es la recuperación eficiente de datos. Las bases de datos optimizan la búsqueda y ejecución de consultas para permitir a los usuarios encontrar rápidamente información relevante. Esto soporta informes, análisis y filtrado estructurando los datos para una recuperación rápida y precisa.
¿Cómo se utilizan las bases de datos en aplicaciones web?
Las bases de datos se utilizan en aplicaciones web para almacenar, gestionar y recuperar datos críticos, permitiendo así operaciones fluidas. Un ejemplo de aplicación web es una tienda en línea, donde una base de datos realiza 4 funciones clave.
Primero, la base de datos almacena información de cuentas de usuario, incluyendo credenciales de inicio de sesión e historial de pedidos. Esto permite a los clientes iniciar sesión, seguir compras anteriores y recibir recomendaciones personalizadas. Segundo, gestiona datos de productos como descripciones, precios, categorías y niveles de stock. Esto garantiza que el catálogo de productos se actualice automáticamente a medida que cambia el inventario. Tercero, soporta la funcionalidad del carrito de compras y permite a los usuarios reanudar sus compras incluso después de abandonar el sitio web. Cuarto, procesa pedidos y pagos registrando detalles de transacciones, direcciones de envío y confirmaciones de pago.
¿Qué base de datos debería usar para mi sitio web?
Debería usar una base de datos relacional como MySQL, PostgreSQL o Microsoft SQL Server si su sitio web requiere datos estructurados con relaciones. Esto incluye tiendas de comercio electrónico, sistemas de gestión de contenido (CMS) o aplicaciones empresariales.
Debería usar una base de datos no relacional (NoSQL) como MongoDB, DynamoDB o Apache Cassandra si su sitio web necesita manejar datos no estructurados o semi-estructurados a gran escala, como análisis en tiempo real, plataformas de redes sociales o aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT).
Cuando haya seleccionado una base de datos adecuada, asegúrese de que esté soportada por el proveedor de alojamiento web de su sitio. El alojamiento web se refiere al servicio que almacena los archivos y bases de datos de su sitio web y lo hace accesible en línea. Los mejores proveedores de alojamiento de bases de datos ofrecen entornos de servidor optimizados y soporte completo para una variedad de bases de datos, como MySQL, PostgreSQL y MongoDB.
¿Cómo sé si un alojamiento web admite una determinada base de datos?
Determine si un alojamiento web soporta una determinada base de datos verificando los detalles de su plan de alojamiento, revisando su documentación o contactando con el soporte al cliente. La mayoría de los proveedores de alojamiento compartido enumeran las bases de datos soportadas en sus páginas de características, mientras que los alojamientos en la nube especifican servicios de bases de datos compatibles. Verificar la compatibilidad de la base de datos es un paso crítico en la elección de un plan de alojamiento web que cumpla con los requisitos de su proyecto. El soporte de la base de datos depende no solo de las características del alojamiento, sino también de su sistema operativo (SO) del servidor.
¿Cómo afecta el SO del servidor de mi alojamiento a la elección de la base de datos?
La elección de la base de datos se ve afectada por el SO del servidor de su alojamiento porque ciertas bases de datos están diseñadas para funcionar mejor con entornos de SO específicos. El SO del servidor se refiere al software que gestiona los recursos del servidor y ejecuta aplicaciones. Los 2 principales SO de servidor son Linux y Windows.
El alojamiento Linux está optimizado para bases de datos de código abierto como MySQL, PostgreSQL y MariaDB. El alojamiento Windows es necesario para bases de datos como Microsoft SQL Server (MSSQL) y Microsoft Access. Elegir una base de datos que sea incompatible con el SO del servidor de su alojamiento web causa problemas de rendimiento y limita las herramientas de gestión disponibles.