¿Qué es una base de datos relacional? (Definición, Alternativas) 🗄️

Las bases de datos relacionales (bases de datos SQL) son colecciones organizadas de datos que están estructuradas para reconocer relaciones entre registros.

Las bases de datos relacionales se componen de tablas, donde cada tabla contiene filas y columnas, y cada fila tiene una identificación única conocida como clave principal. 

Imaginemos un conjunto de datos que contiene 100 clientes con sus nombres, direcciones y producto favorito. Usando un modelo relacional, una tabla puede contener una lista de productos con cuatro columnas para almacenar la clave principal, la reseña del producto, el nombre del producto y la identificación del producto. Finalmente, otra tabla puede tener 100 filas para almacenar los 100 clientes y cuatro columnas para la clave principal, el nombre del cliente, la dirección del cliente y la identificación del producto. Podemos usar el valor de ID del producto para construir una relación entre estas dos tablas. Podemos utilizar el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para consultar más nuestras tablas y obtener más información sobre productos, como el nombre del producto o la reseña del producto.

¿Cómo funciona una base de datos relacional?

Las bases de datos relacionales se basan en un modelo de datos relacionales, que permite a los profesionales de datos consultar de manera eficiente información de múltiples tablas vinculadas a través de atributos comunes.

Para consultar información de una base de datos relacional, es una práctica común utilizar SQL, el principal punto de contacto con una base de datos relacional. Algunos proveedores crean sus propias implementaciones de SQL, como MySQL, PostgreSQL y Oracle SQL. Estas implementaciones pueden variar en su sintaxis u otras características de SQL. Por ejemplo, PostgreSQL ofrece truncamiento seguro para transacciones, que permite a los usuarios recuperar datos eliminados si algo sale mal con la transacción relacionada con la acción de truncar; MySQL no permite esta característica.

¿Por qué son importantes las bases de datos relacionales?

La característica principal de una base de datos relacional es la capacidad de unir datos de diferentes tablas para crear conocimientos nuevos y significativos. Digamos que una empresa de comercio electrónico tiene una base de datos relacional con tres tablas que contienen datos de productos, clientes y ventas. La tabla de productos tiene una lista de productos que contienen columnas para ID de producto y cantidad de inventario. La tabla de clientes tiene una lista de todos los clientes con información de contacto e ID de cliente. La tabla de ventas nos indica qué ID de cliente y qué ID de producto se vendieron y a qué precio. Con SQL, es sencillo para un analista de datos consultar estas tablas y encontrar información útil, como los productos más vendidos, los clientes con mayores compras o qué día de la semana se registran más ventas.

¿Cuáles son las ventajas de las bases de datos relacionales? 

Las bases de datos relacionales utilizan claves primarias y externas para interrelacionar tablas. Esto significa que podemos tener una única fuente de verdad para nuestros datos. En otras palabras, podemos evitar datos duplicados y tener confianza en la precisión de nuestros resultados. Sin registros repetidos, modificar o eliminar datos es sencillo ya que todos los registros vinculados en otras tablas mostrarán el cambio. Volvamos a nuestra empresa de comercio electrónico: un cliente necesita cambiar su dirección de correo electrónico o su nombre. Si actualizamos la tabla de clientes, todos los demás datos (como el cliente que más compra o el nombre del cliente en las tablas de ventas) reflejarán automáticamente los datos del nuevo cliente.

¿Cuáles son las desventajas de las bases de datos relacionales? 

El costo puede ser un inconveniente importante porque algunas bases de datos relacionales pueden ser bastante costosas. Por ejemplo, un servidor empresarial Microsoft SQL puede ser muchas veces más caro que la versión estándar. 

Es más, debido a que las bases de datos relacionales pueden unir datos de muchas tablas con una sola consulta, el rendimiento lento puede poner a las bases de datos relacionales en desventaja. El rendimiento depende de muchos factores diferentes, como cuántas declaraciones JOIN usamos, si indexamos o no nuestra base de datos correctamente o si usamos asteriscos para seleccionar columnas en lugar de seleccionar solo los campos que necesitamos. Hay muchos consejos para mejorar el rendimiento de su base de datos relacional según el caso de uso. Al final, mejorar el rendimiento de sus consultas SQL se vuelve más fácil con la experiencia. 

Veamos un ejemplo. A continuación encontrará una consulta "lenta" que haremos más eficiente. Imaginemos que necesitamos tres campos de una tabla para los primeros 15 días de agosto de 2022:

Consulta original:

SELECT * FROM SAMPLE_TABLE 
WHERE DATE_TIMESTAMP > "2022-08-01"
ORDER BY  DATE_TIMESTAMP ASC

Consulta mejorada:

SELECT FIELD_01, FIELD_02, DATE_TIMESTAMP FROM SAMPLE_TABLE
WHERE DATE_TIMESTAMP BETWEEN "2022-08-01" AND '2022-08-15'
ORDER BY  DATE_TIMESTAMP ASC

La consulta original utiliza SELECT *, que selecciona todos los campos de la tabla, mientras que la consulta mejorada selecciona tres campos específicos de la tabla. Además, la consulta original tiene una WHERE cláusula que delimita la fecha desde el primero de agosto de 2022, pero no delimita la búsqueda hasta el 15 de agosto. Esto significa que la consulta original tardará más en ejecutarse a medida que agreguemos más datos a la tabla. 

¿Cuáles son las alternativas a las bases de datos relacionales?

Existen más alternativas para almacenar nuestros datos que ofrecen ciertas ventajas según el caso de uso. Para datos no estructurados, una base de datos no relacional (o NoSQL) puede manejar grandes volúmenes de datos a altas velocidades. Otra alternativa a las bases de datos relacionales incluye un lago de datos (si se presenta el caso de uso correcto). Podemos utilizar un lago de datos para almacenar datos a cualquier escala, incluso si aún no hemos definido el propósito de los datos. En un lago de datos, los datos pueden estar estructurados, desestructurados o incluso en archivos sin formato. 

Si necesita datos relacionales y necesitará realizar análisis de datos, un almacén de datos podría ser la mejor opción. Los almacenes de datos tienden a estar basados ​​en la nube. Aunque un almacén de datos utiliza un modelo relacional, está diseñado para usarse en análisis de datos y, por lo tanto, tiene ciertas diferencias con las bases de datos relacionales. Por ejemplo, en un almacén de datos, es más común capturar datos históricos que datos actuales. Es más, las actualizaciones de datos se programan en lugar de crearse cada vez que se produce una transacción. Por último, los almacenes de datos se crean a partir de la recopilación y transformación de datos de múltiples fuentes con fines analíticos.

Ejemplos de bases de datos relacionales

Algunos ejemplos de bases de datos relacionales populares incluyen Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, Amazon Relational Database Service (RDS), PostgreSQL, Azure SQL Database y muchos otros. RDS y Azure SQL Database están basados ​​en la nube, mientras que Microsoft SQL Server, MySQL y PostsgreSQL están diseñados para estar en las instalaciones. PostgreSQL y MySQL son de código abierto, mientras que el servidor Microsoft SQL no lo es. Alternativamente, los entornos de nube como Google Cloud Platform, Amazon Web Services o Microsoft Azure también son capaces de admitir bases de datos locales.