Una base de datos relacional es una recopilación de puntos de datos con relaciones predefinidas entre ellos.

El modelo relacional organiza los datos en tablas: cada fila representa un registro individual y cada columna consta de atributos que contienen valores. Esta estructura de base de datos tabular facilita el establecimiento de relaciones entre los puntos de datos, de modo que se pueda acceder a la información de diversas maneras diferentes sin tener que reorganizar los datos en sí.

Se pueden unir las tablas de una base de datos relacional para obtener información más profunda sobre la interconexión entre diversos puntos de datos. Por ejemplo, la tabla “cliente” tiene las columnas “nombre” y “dirección” con los valores de fila “John” y “California”. Del mismo modo, la tabla “producto” tiene las columnas “nombre” y “costo” con los valores de fila “zapatos” y “12 USD”. Une la tabla “cliente” con la tabla “producto” para identificar los productos populares que los clientes compran con más frecuencia.

En resumen, una base de datos relacional es una forma de almacenar datos con relaciones predefinidas y de acceder a ellos.

¿Qué es un sistema de administración de bases de datos relacionales?

Un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) es una capa de software de herramientas y servicios que administra las tablas relacionales. En la práctica, los términos RDBMS y base de datos relacional se consideran sinónimos. Una base de datos relacional proporciona una interfaz uniforme entre las aplicaciones, los usuarios y la base de datos relacional. Las organizaciones usan el RDBMS para administrar grandes cantidades de información crítica para la empresa procedente de varios departamentos.

Varios usuarios pueden trabajar con la misma base de datos de diferentes maneras. Por ejemplo, pueden llevar a cabo operaciones en la base de datos y agregar puntos de datos clave sin crear redundancia de datos. Los sistemas de administración de bases de datos relacionales también ofrecen al administrador de bases de datos un mayor control de acceso sobre sus datos.

¿Por qué son importantes las bases de datos relacionales?

Desde la invención de las computadoras, la administración y el almacenamiento de datos en las máquinas ha sido un campo de investigación continuo. Antes de las bases de datos relacionales, las organizaciones utilizaban un sistema de bases de datos jerárquico, similar a las carpetas de una computadora. Estos primeros sistemas de bases de datos podían organizar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, limitaban la forma de descubrir las relaciones entre los datos. También eran complejos, estaban patentados para aplicaciones concretas y requerían experiencia técnica para trabajar con ellos.

El modelo de base de datos relacional surgió como una solución a estos problemas. Separó el almacenamiento físico de datos de la administración y el uso de las bases de datos. Las bases de datos relacionales modernas permiten a los usuarios almacenar y recuperar datos sin tener que administrar el almacenamiento físico de datos. También le permiten manipular estructuras de datos lógicas mediante programación.

¿Cuáles son las ventajas de una base de datos relacional?

La principal ventaja del modelo de datos relacional es la capacidad de obtener información significativa a partir de los datos. Por ejemplo, puede contar, ordenar y agrupar los datos en una tabla, así como llevar a cabo operaciones matemáticas y generar informes complejos. Por lo tanto, los sistemas de bases de datos relacionales siguen siendo los más populares para el almacenamiento de datos en la actualidad. A continuación, indicamos algunas ventajas más.

Integridad de los datos

La integridad de los datos es la totalidad, precisión y coherencia general de los datos. Las bases de datos relacionales utilizan un conjunto de restricciones para aplicar la integridad de los datos en la base de datos. Esto incluye la clave principal, la clave externa y las restricciones “Not NULL”, “Unique”, “Default” y “Check”.

Estas restricciones de integridad ayudan a aplicar reglas empresariales en datos de las tablas para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos. Además de las anteriores, la mayoría de las bases de datos relacionales también permiten la integración de código personalizado en desencadenadores que se ejecutan en función de una acción en un punto de datos en la base de datos. El código personalizado también se puede incrustar en los procedimientos almacenados que se ejecutan cuando los invoca un cliente o una aplicación.

Seguridad

La mayoría de los sistemas de administración de bases de datos relacionales tienen controles de acceso sofisticados. Los administradores de bases de datos pueden determinar con precisión quién tiene qué tipo de acceso a qué datos. Puede limitar el acceso para leer, modificar y eliminar datos incluso por celda. Este control de acceso detallado hace que las bases de datos relacionales sean muy seguras.

Copias de seguridad y recuperación de desastres

La mayoría de las bases de datos relacionales tienen características de importación y exportación, por lo que puede crear copias de seguridad de los datos rápidamente. Las bases de datos relacionales modernas basadas en la nube llevan a cabo una duplicación continua para que pueda restaurar los datos perdidos en cuestión de segundos o menos.

Comunidad y ayuda

Varias tecnologías de bases de datos relacionales son de código abierto y de uso gratuito. Las bases de datos de código abierto tienen comunidades activas que mejoran y adaptan continuamente las características y funciones. Los desarrolladores e ingenieros de datos pueden acceder a diversas herramientas y software que hacen que las bases de datos relacionales sean muy cómodas de usar.

¿Cómo funcionan las bases de datos relacionales?

Las bases de datos relacionales funcionan proporcionando un entorno desde el cual las aplicaciones acceden a los datos y los reensamblan de varias maneras sin tener que reorganizar las tablas de datos desde el código de la aplicación. A continuación, presentamos algunas características clave de un sistema de base de datos relacional.

Modelo de datos

La base de datos relacional está formada por tablas que representan objetos o conceptos reales, a menudo denominados entidades. Cada columna de una tabla guarda un determinado tipo de datos, denominado atributo, y un campo almacena el valor real de un atributo. Las filas y columnas de la tabla representan una recopilación de valores relacionados de un objeto o una entidad.

Puede marcar cada fila de una tabla con un identificador único, denominado clave principal. Una clave externa hace referencia a la clave principal de otra tabla existente y crea una conexión lógica. Por lo tanto, las filas de varias tablas se relacionan entre sí mediante un emparejamiento de la clave principal y la clave externa. Por ejemplo, cada fila de una tabla de pedidos puede contener una clave externa que contenga el identificador del cliente, que identifica la fila de la tabla de clientes que contiene toda la información sobre el cliente.

SQL

El lenguaje de consulta estructurada (SQL) es la interfaz principal para comunicarse con bases de datos relacionales. SQL se convirtió en un estándar del Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) en 1986. Todos los motores de bases de datos relacionales populares admiten el estándar SQL de ANSI. Puede usarlo para actualizar, eliminar o almacenar datos, recuperar subconjuntos de datos y administrar todos los aspectos de su base de datos relacional.

SQL es muy fácil de aprender, ya que en sus instrucciones se utilizan palabras clave comunes en inglés. También se integra bien con diferentes lenguajes de programación. Por ejemplo, puede incrustar consultas SQL con el lenguaje de programación Java para crear aplicaciones de procesamiento de datos de alto rendimiento con los principales sistemas de bases de datos SQL.

Transacciones

Una transacción de base de datos relacional es una o más instrucciones SQL que se ejecutan como una secuencia de operaciones que forman una sola unidad lógica de trabajo. Las transacciones ofrecen una propuesta de “todo o nada”, lo que significa que toda la transacción debe completarse como una sola unidad. Si el sistema de administración de bases de datos relacionales no puede completar ninguna parte de la transacción, no se ejecutará ninguno de los componentes individuales. En la terminología de los modelos relacionales, una transacción genera un COMMIT o un ROLLBACK. El sistema de administración de bases de datos trata cada transacción de manera coherente y confiable, independiente y aislada de otras transacciones.

Cumplimiento con ACID

Todas las transacciones de base de datos relacionales deben ser conformes a ACID (atómicas, coherentes, aisladas y duraderas) para garantizar la integridad de los datos.

Atomicidad
La atomicidad requiere que la transacción en su conjunto se ejecute correctamente. Si se produce un error en una parte de la transacción, se anularán todos los cambios que se hayan hecho como parte de la transacción.

Coherencia
La coherencia exige que los datos escritos en la base de datos relacional como parte de la transacción cumplan todas las reglas definidas, así como las restricciones, lo que incluye los desencadenadores, las limitaciones y las cascadas.

Aislamiento
El aislamiento requiere que cada transacción sea independiente de sí misma. Cuando varios usuarios intentan modificar los datos de una base de datos relacional simultáneamente, los mecanismos de control de simultaneidad impiden que sobrescriban los cambios de los demás.

Durabilidad
La durabilidad requiere que todos los cambios hechos en la base de datos relacional sean permanentes luego de que la transacción se haya completado de forma correcta.

¿Cuáles son los diferentes tipos de bases de datos?

Hay muchos tipos diferentes de bases de datos que están diseñadas para optimizar la flexibilidad y la escalabilidad de ciertos modelos de datos. A continuación, se indican algunos de estos tipos de bases de datos:

  • Relacional: los datos se almacenan en formato tabular mediante filas para los registros individuales y columnas para almacenar atributos o puntos de datos relacionados con los registros.
  • Valor clave: los datos se almacenan en formato de diccionario y cada elemento tiene una clave y un valor.
  • Documento: los datos se almacenan como documentos mediante JSON, XML u otro formato para datos semiestructurados.
  • Gráfico: los datos se almacenan como un gráfico de conocimiento mediante nodos, periferias para definir la relación entre estos nodos y propiedades que almacenan puntos de datos individuales.

¿Cuál es la diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales?

La diferencia entre las bases de datos relacionales y no relacionales (también conocidas como NoSQL) tiene que ver con la estructura de los datos que contienen. Un modelo de base de datos relacional organiza los datos en tablas, índices y vistas. Esta estructura tabular facilita la creación, lectura, modificación y eliminación de datos relevantes mediante un lenguaje de consulta como SQL. La estructura de cada fila es la misma, muy parecida a la de una hoja de cálculo.

Una base de datos no relacional no utiliza una estructura de datos tabular. En su lugar, los datos se pueden almacenar como pares clave-valor, JSON, gráficos o casi cualquier otro tipo de estructura de datos. Muchas bases de datos no relacionales también se denominan bases de datos NoSQL porque los datos se almacenan y consultan de forma que no se requiere SQL.

Las bases de datos no relacionales (o bases de datos NoSQL) están diseñadas especialmente para modelos de datos específicos y tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones modernas. Son ampliamente reconocidas por su facilidad de desarrollo, su funcionalidad y el rendimiento a escala. Estas son algunas diferencias:

Mecanismo de almacenamiento de datos

Las bases de datos relacionales almacenan datos estructurados en filas y columnas basadas en reglas. Por el contrario, las bases de datos NoSQL almacenan elementos de datos individuales en archivos separados.

Estructura flexible

Las bases de datos relacionales almacenan datos en forma tabular y siguen reglas estrictas sobre la diversidad de los datos y las relaciones entre tablas. Las bases de datos no relacionales ofrecen más flexibilidad porque no requieren datos estructurados. Puede usarlas para almacenar archivos, videos y otro contenido no estructurado.

Mecanismo de integridad de datos

Un modelo de base de datos relacional sigue las propiedades estrictas de ACID. Tradicionalmente, las bases de datos no relacionales ofrecen un modelo BASE (disponibilidad básica, flexibilidad, coherencia eventual) más flexible. Garantizan la disponibilidad, pero no ofrecen una coherencia sólida. El estado de la base de datos puede cambiar con el tiempo y, finalmente, se vuelve coherente. Las bases de datos no relacionales modernas también ofrecen ACID, una coherencia sólida, alta disponibilidad y más.

¿Qué debe valorar al seleccionar una base de datos relacional?

Los casos de uso de las bases de datos relacionales pueden variar según el tipo y el volumen de datos que se almacenan, así como el nivel de rendimiento requerido para acceder a ellos. Por eso se han desarrollado diversos motores de bases de datos relacionales, desde Amazon Aurora, Oracle y Microsoft SQL Server hasta MySQL y PostgreSQL, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.

Al seleccionar una base de datos relacional, es importante tener en cuenta si necesitará encontrar un proveedor de servicios administrados en la nube que la admita. Amazon Relational Database Service (RDS) es un servicio de bases de datos totalmente administrado que administra el aprovisionamiento, la aplicación de parches, las copias de seguridad y otras tareas esenciales para las bases de datos relacionales más populares. Esto significa que puede elegir un motor de base de datos que se adapte a su caso de uso sin preocuparse por sus requisitos de mantenimiento.

¿Cómo puede cumplir AWS con los requisitos de su sistema de administración de bases de datos relacionales?

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un conjunto de servicios administrados que facilita la configuración, el uso y el escalado de las bases de datos relacionales en la nube. Las bases de datos en la nube ofrecen muchas ventajas, como el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad. A continuación, ofrecemos algunos ejemplos de motores de bases de datos relacionales en Amazon RDS.

Amazon Aurora
Amazon Aurora es un motor de base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL. Combina la velocidad y la disponibilidad de las bases de datos comerciales de gama alta con la sencillez y la rentabilidad de las bases de datos de código abierto. Amazon Aurora proporciona hasta 5 veces más rendimiento que MySQL y 3 veces más rendimiento que PostgreSQL, por un costo de una décima parte del costo de las bases de datos comerciales.

Oracle
Amazon RDS para Oracle le permite implementar varias ediciones de Oracle Database en cuestión de minutos con una capacidad de hardware rentable y redimensionable. Puede utilizar licencias existentes de Oracle o pagar por cada hora de uso de licencia. RDS se ocupa de las tareas de administración de bases de datos complejas, como el aprovisionamiento, las copias de seguridad, la aplicación de parches, la supervisión y el escalado del hardware para que pueda centrarse en el desarrollo de aplicaciones.

Microsoft SQL Server
Amazon RDS para SQL Server facilita la configuración, el uso y el escalado de SQL Server en la nube. Puede implementar varias ediciones de SQL Server, como Express, Web, Standard y Enterprise. Como Amazon RDS para SQL Server proporciona acceso directo a las capacidades nativas de SQL Server, sus aplicaciones y herramientas deberían funcionar sin cambios.

MySQL
MySQL es un sistema de administración de bases de datos relacionales de código abierto utilizado por un gran número de aplicaciones web. Amazon RDS para MySQL permite obtener acceso a todas las características de un motor de base de datos MySQL familiar. Esto significa que el código, las aplicaciones y las herramientas que ya utiliza con sus bases de datos existentes se pueden utilizar con Amazon RDS sin cambios.

PostgreSQL
PostgreSQL es un sistema de base de datos relacional orientado a objetos de código abierto que hace hincapié en la extensibilidad y el cumplimiento de los estándares. Amazon RDS para PostgreSQL se ocupa de las tareas indiferenciadas y lentas de administración de bases de datos, como la instalación del software de PostgreSQL, la administración del almacenamiento y las actualizaciones. Puede implementar y empezar en cuestión de minutos.

MariaDB
MariaDB es un motor de base de datos compatible con MySQL que es una bifurcación de MySQL. Lo desarrollaron los desarrolladores originales de MySQL. Amazon RDS para MariaDB facilita la configuración, el uso y el escalado de implementaciones de MariaDB en la nube. Con Amazon RDS, puede implementar bases de datos escalables de MariaDB en cuestión de minutos, con una capacidad de hardware rentable y redimensionable.

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