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.