MongoDB vs. SQL: di­fe­re­n­cias y si­mi­li­tu­des

En la dicotomía entre MongoDB y SQL, nos en­co­n­tra­mos con dos enfoques co­m­ple­ta­me­n­te dispares para el al­ma­ce­na­mie­n­to y gestión de datos. Mientras MongoDB destaca como una solución NoSQL re­co­no­ci­da por su fle­xi­bi­li­dad, SQL se erige como una opción robusta y am­plia­me­n­te probada.

SQL: el estándar desde hace décadas

Para comparar MongoDB vs. SQL, primero merece la pena echar un vistazo a la historia y el de­sa­rro­llo de ambas so­lu­cio­nes. SQL es ese­n­cia­l­me­n­te el lenguaje de base de datos necesario para trabajar con bases de datos re­la­cio­na­les que permite insertar, modificar y eliminar datos, aunque también se utiliza para consultar de­te­r­mi­na­dos datos. SQL proviene del lenguaje de consulta SEQUEL, de los años setenta. Hoy en día, se ha co­n­ve­r­ti­do en el lenguaje estándar para todos los sistemas de gestión de bases de datos re­la­cio­na­les. Los sistemas SQL más conocidos son MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, Po­s­t­gre­S­QL y Sybase.

MongoDB: la al­te­r­na­ti­va a SQL

En la co­m­pa­ra­ción MongoDB vs. SQL, MongoDB, un sistema NoSQL, es el más joven de los dos. MongoDB fue de­sa­rro­lla­do en 2009 por la empresa 10gen (ahora MongoDB Inc.) y, en la ac­tua­li­dad, se co­n­s­ti­tu­ye como una de las bases de datos más uti­li­za­das del mundo. La de­no­mi­na­ción MongoDB procede del término inglés “huMONGOus” (que significa “gigante”) y pretende reflejar el hecho de que MongoDB está diseñado es­pe­cia­l­me­n­te para gestionar grandes y diversos conjuntos de datos. Esto es posible, entre otras ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas, gracias a su fle­xi­bi­li­dad y es­ca­la­bi­li­dad. MongoDB es un sistema de código abierto que puede crecer a medida van au­me­n­ta­n­do tus ne­ce­si­da­des y, en principio, puede escalarse ho­ri­zo­n­ta­l­me­n­te de forma ilimitada.

Fu­n­cio­na­li­dad

A grandes rasgos, lo único que MongoDB y SQL tienen en común es que ambos se utilizan para almacenar datos. Su principal di­fe­re­n­cia, por otro lado, es la forma de proceder a este respecto, lo cual no solo determina todas las demás di­fe­re­n­cias, sino que también establece cuál es el enfoque que mejor se adapta a tus ne­ce­si­da­des.

SQL trabaja de forma re­la­cio­nal, lo que significa que todos los datos se almacenan en forma de tabla. La tabla consta de filas y columnas en las que se almacena toda la in­fo­r­ma­ción pe­r­ti­ne­n­te. En los sistemas comunes de gestión de bases de datos SQL, se almacenan di­fe­re­n­tes bases de datos que pueden re­la­cio­nar­se entre sí. Para consultar los datos al­ma­ce­na­dos, se utiliza SQL desde un servidor, y se siguen las si­guie­n­tes etapas:

1. El ana­li­za­dor si­n­tá­c­ti­co (parser) comprueba la co­n­fo­r­mi­dad de una in­s­tru­c­ción conforme a las normas y las au­to­ri­za­cio­nes re­que­ri­das.
2. El pro­ce­sa­dor de consultas programa las consultas, ope­ra­cio­nes de escritura o las ac­tua­li­za­cio­nes.
3. El motor de al­ma­ce­na­mie­n­to ejecuta la consulta, lee los datos y envía los re­su­l­ta­dos al cliente.

MongoDB, a di­fe­re­n­cia de SQL, trabaja de forma no re­la­cio­nal. Es decir, los datos no se almacenan en forma de tabla, sino que se almacenan en do­cu­me­n­tos con formato BSON (un formato JSON binario), que a su vez se agrupan en co­le­c­cio­nes. MongoDB y otros sistemas NoSQL similares pueden almacenar y gestionar distintos tipos de datos en do­cu­me­n­tos y co­le­c­cio­nes, ya sean es­tru­c­tu­ra­dos, se­mie­s­tru­c­tu­ra­dos o no es­tru­c­tu­ra­dos. Además, MongoDB se basa en pares clave-valor, donde las claves siempre son cadenas de ca­ra­c­te­res y los valores pueden ser, entre otras cosas, otros do­cu­me­n­tos, valores booleanos, matrices u otros tipos de archivos. El lenguaje de consulta de MongoDB se llama MongoDB Query Language (MQL).

Es­ca­la­bi­li­dad y di­s­po­ni­bi­li­dad

Las dos partes de la co­m­pa­ra­ción “MongoDB vs. SQL” son es­ca­la­bles. Sin embargo, la solución NoSQL, MongoDB, lo tiene mucho más fácil y es más eficaz gracias a que utiliza una técnica llamada sharding, que permite escalar las bases de datos de forma ho­ri­zo­n­tal. Sharding consiste en di­s­tri­buir la carga al­ma­ce­na­n­do los datos en di­fe­re­n­tes nodos si­mu­l­tá­nea­me­n­te. Esto no solo resulta más económico, sino que también mejora la velocidad de consulta y la seguridad de los datos. Las copias permiten reac­cio­nar in­me­dia­ta­me­n­te ante fallos de servidor y la co­n­mu­ta­ción au­to­má­ti­ca por error elige un nuevo nodo como primario. Este enfoque es es­pe­cia­l­me­n­te pro­me­te­dor para grandes volúmenes y diversos tipos de datos di­fe­re­n­tes.

En cambio, las bases de datos en SQL solo se pueden escalar ve­r­ti­ca­l­me­n­te. Esto significa que, para volúmenes de datos mayores, se necesita más espacio de al­ma­ce­na­mie­n­to, mayores ca­pa­ci­da­des o una mayor potencia de cálculo. Este enfoque a menudo se asocia a costes elevados, por lo que ge­ne­ra­l­me­n­te se re­co­mie­n­da para volúmenes de datos co­n­s­ta­n­tes o que crecen mí­ni­ma­me­n­te. Sin embargo, la di­s­po­ni­bi­li­dad de SQL en la co­m­pa­ra­ción MongoDB vs. SQL también es elevada. SQL utiliza varios nodos para reac­cio­nar rá­pi­da­me­n­te ante fallos y ga­ra­n­ti­zar la di­s­po­ni­bi­li­dad de los datos en caso de in­te­rru­p­cio­nes.

Lenguaje de consulta

Cuando co­m­pa­ra­mos MongoDB vs. SQL, la facilidad de uso del lenguaje depende en gran medida de las pre­fe­re­n­cias y co­no­ci­mie­n­tos del usuario. SQL, siendo un estándar desde hace décadas, es fácil de aprender y, en parte, tiene su origen en el inglés. Una vez que has dominado con éxito una solución SQL, trabajar con otro sistema similar te resultará fácil. El lenguaje está muy bien do­cu­me­n­ta­do y su uso está muy extendido. Sin embargo, no es muy dinámico y se basa en esquemas fijos, como el formato de tabla. Aunque SQL tiene muchos dialectos, la base sigue siendo la misma.

El lenguaje de consulta de MongoDB, MongoDB Query Language (MQL), es mucho más dinámico y flexible que SQL y, por tanto, en la mayoría de los casos cumple con los re­qui­si­tos que pueden surgir debido a di­fe­re­n­tes tipos de datos y consultas. Está diseñado para trabajar con do­cu­me­n­tos BSON y ofrece la po­si­bi­li­dad de modificar campos eli­mi­ná­n­do­los o añadiendo nuevos. Sin embargo, es im­po­r­ta­n­te destacar que es un lenguaje ex­clu­si­va­me­n­te diseñado para MongoDB. Otros sistemas NoSQL o bases de datos SQL utilizan lenguajes que difieren parcial o co­m­ple­ta­me­n­te de MQL.

MongoDB vs. SQL: ACID y CAP

Mientras que SQL se fu­n­da­me­n­ta en tablas re­la­cio­na­les, MongoDB, al no ser re­la­cio­nal, utiliza do­cu­me­n­tos al­ma­ce­na­dos en co­le­c­cio­nes. Cada sistema adopta enfoques distintos. SQL se rige por los pri­n­ci­pios clásicos de ACID, que son Atomicity, Co­n­si­s­te­n­cy, Isolation and Du­ra­bi­li­ty (Ato­mi­ci­dad, Co­n­si­s­te­n­cia, Ai­s­la­mie­n­to y Du­ra­bi­li­dad). Esto implica que las tra­n­sac­cio­nes se ejecutan co­m­ple­ta­me­n­te o no se ejecutan en absoluto, ga­ra­n­ti­za­n­do así la co­n­si­s­te­n­cia y pro­te­gie­n­do contra in­flue­n­cias externas o internas. Este enfoque pone un énfasis claro en la seguridad de los datos y la co­n­fia­bi­li­dad de la tra­n­s­fe­re­n­cia de in­fo­r­ma­ción.

Por otro lado, MongoDB se basa en el teorema CAP, donde CAP re­pre­se­n­ta Co­n­si­s­te­n­cy, Avai­la­bi­l­ty and Partition o, en otras palabras, co­n­si­s­te­n­cia, di­s­po­ni­bi­li­dad y to­le­ra­n­cia a la partición. El teorema establece que solamente dos de los tres factores son posibles en todo momento. MongoDB se clasifica dentro de las bases de datos CP, que ga­ra­n­ti­zan la co­n­si­s­te­n­cia y la to­le­ra­n­cia a la partición, pero implican un co­m­pro­mi­so en cuanto a la di­s­po­ni­bi­li­dad. La ar­qui­te­c­tu­ra de MongoDB se apoya en un nodo primario que procesa todas las consultas, y reserva el uso de nodos se­cu­n­da­rios úni­ca­me­n­te en caso de fallo del nodo primario.

Finalidad

Los re­qui­si­tos impuestos a MongoDB o SQL son, por tanto, muy di­fe­re­n­tes. Elegir entre uno u otro dependerá de los datos que desees almacenar y gestionar. SQL es adecuado para datos es­tru­c­tu­ra­dos que se pueden modelar en tablas. Si tu prioridad es la co­n­si­s­te­n­cia, la opción más re­co­me­n­da­ble sigue siendo SQL, el enfoque clásico. SQL destaca en áreas como el comercio ele­c­tró­ni­co y otros sistemas de tra­n­sac­cio­nes, como la co­n­ta­bi­li­dad de pequeñas empresas o procesos que requieren una estricta in­te­gri­dad de los datos. SQL se considera una solución muy segura y robusta.

La gran ventaja de MongoDB es su fle­xi­bi­li­dad. En primer lugar, esta fle­xi­bi­li­dad se refleja en los tipos de datos que puede gestionar, los cuales pueden ser muy variados (abarca desde datos es­tru­c­tu­ra­dos hasta datos se­mie­s­tru­c­tu­ra­dos o no es­tru­c­tu­ra­dos). Además, la ve­r­sa­ti­li­dad de MongoDB se ma­ni­fie­s­ta cla­ra­me­n­te en su capacidad de escalar ho­ri­zo­n­ta­l­me­n­te, lo que permite que tu sistema crezca según tus ne­ce­si­da­des. La velocidad que ofrece MongoDB es otro factor a favor de un enfoque NoSQL, el cual resulta pa­r­ti­cu­la­r­me­n­te be­ne­fi­cio­so para apli­ca­cio­nes de comercio ele­c­tró­ni­co, sistemas de gestión de co­n­te­ni­dos, so­lu­cio­nes cloud o apli­ca­cio­nes que requieren funciones de análisis en tiempo real.

¿Qué empresas utilizan MongoDB o SQL?

Son muchas las empresas que recurren a uno de los dos enfoques para almacenar y gestionar sus datos. Las si­guie­n­tes empresas son algunas de las que han optado por MongoDB:

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Fou­r­s­qua­re
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Las si­guie­n­tes empresas y pla­ta­fo­r­mas utilizan una solución SQL:

• Adobe
• Apple
• Dell
• IMDB
• LinkedIn
• Microsoft
• Reddit
• Seagate
• Skype
• Spotify
• Twitch

MongoDB y SQL: también puedes optar por una solución conjunta

A partir de los re­su­l­ta­dos del listado de empresas y pla­ta­fo­r­mas que usan MongoDB y de empresas que usan SQL, queda claro que hay algunas que recurren a los dos enfoques. También se pueden combinar so­lu­cio­nes SQL y NoSQL dentro de una misma ar­qui­te­c­tu­ra de apli­ca­ción, gracias a lo cual puedes apro­ve­char las fo­r­ta­le­zas de ambas. Aunque esto no ne­ce­sa­ria­me­n­te beneficia a todos los usuarios, en de­te­r­mi­na­das ci­r­cu­n­s­ta­n­cias puede conducir a los mejores re­su­l­ta­dos posibles.