1. Bases de datos relacionales (RDBMS):
* Estructura: Los datos se organizan en tablas con filas (registros) y columnas (atributos). Las relaciones entre tablas se definen utilizando claves (claves primarias y extrañas). El modelo de datos se basa en álgebra relacional.
* Tipos de datos: Principalmente admite tipos de datos simples como enteros, cadenas, fechas, etc.
* Implementación: Utiliza SQL (lenguaje de consulta estructurado) para la manipulación y consulta de datos.
* ventajas: La tecnología madura, bien entendida, las propiedades ácidas (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad) garantiza la integridad de los datos, eficiente para datos estructurados, excelentes herramientas y soporte.
* Desventajas: Puede ser ineficiente para las relaciones complejas de datos, el desajuste de la impedancia entre el modelo relacional y los lenguajes de programación orientados a objetos, dificultad para modelar objetos complejos directamente.
Escenario de ejemplo: La información de clientes y productos de un gran sitio web de comercio electrónico. La naturaleza estructurada de los detalles del cliente (nombre, dirección, historial de pedidos) y detalles del producto (nombre, descripción, precio) se presta bien a las tablas relacionales. La potencia de SQL en la consulta y la actualización de estas tablas lo hace ideal para esta aplicación.
2. Bases de datos relacionales de objetos (OrdBMS):
* Estructura: Combina aspectos de bases de datos relacionales y orientadas a objetos. Extiende el modelo relacional para incorporar conceptos orientados a objetos como clases, objetos, herencia y métodos. Por lo general, conserva la estructura relacional subyacente, pero ofrece características para asignar objetos a tablas.
* Tipos de datos: Admite tipos de datos simples y complejos, incluidos los tipos definidos por el usuario (UDT) que pueden encapsular múltiples atributos y métodos.
* Implementación: Utiliza extensiones SQL para manejar características orientadas a objetos.
* ventajas: Unir la brecha entre la programación relacional y orientada a objetos permite un mejor modelado de estructuras de datos complejas, mejora el rendimiento de las aplicaciones orientadas a objetos.
* Desventajas: Puede ser más complejo de diseñar e implementar que las bases de datos relacionales puras, el rendimiento puede ser menos predecible que RDBMS, menos maduro que RDBMS.
Escenario de ejemplo: Un sistema CAD (diseño asistido por computadora). Un dibujo CAD puede consistir en varios objetos complejos (líneas, círculos, curvas) con atributos y métodos para manipularlos. Un ORDBMS permite que estos objetos complejos se almacenen y se administren de manera más eficiente que un RDBMS puro. Los objetos mantienen mejor su estructura interna y sus relaciones en un ORDBMS.
3. Bases de datos orientadas a objetos (oodbms):
* Estructura: Los datos se modelan como objetos con atributos y métodos. Las relaciones entre objetos se definen a través de punteros o referencias. El modelo de datos se basa en conceptos orientados a objetos.
* Tipos de datos: Admite tipos de datos complejos y tipos definidos por el usuario. Las estructuras de datos complejas, como gráficos y árboles, se pueden representar directamente.
* Implementación: Típicamente utiliza un lenguaje de consulta patentado específico para los OODBMS. Los lenguajes de programación orientados a objetos suelen ser más adecuados para interactuar con ellos.
* ventajas: Excelente para modelar datos complejos, no estructurados o semiestructurados. Ajuste natural para aplicaciones orientadas a objetos. Apoya las relaciones y la herencia complejas de manera efectiva.
* Desventajas: Tecnología menos madura con adopción limitada en comparación con RDBMS. Menos herramientas y menos apoyo comunitario. El control de concurrencia y la gestión de transacciones pueden ser menos robustas que en RDBMS. Los idiomas de consulta a menudo son menos estandarizados y más complejos.
Escenario de ejemplo: Un sistema de información geográfica (SIG) que almacena datos espaciales. La complejidad de las características geográficas (polígonos, líneas, puntos), sus atributos y sus relaciones hacen que un OODBMS sea una elección adecuada. Un OODBMS puede representar naturalmente estas estructuras de datos complejas y sus relaciones. También es útil para aplicaciones como la gestión de estructuras moleculares en sistemas químicos o de control de versiones.
Tabla de resumen:
| Característica | Relacional (RDBMS) | Objeto-relacional (ordbms) | Orientado a objetos (oodbms) |
| ----------------- | ---------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
| Modelo de datos | Relacional | Relacional + Orientado a objetos | Orientado a objetos |
| Tipos de datos | Simple | Simple y complejo | Complejo |
| Lenguaje de consulta | SQL | Extensiones SQL | Propietario |
| Madurez | Alto | Medio | Bajo |
| Mejor para | Datos estructurados | Datos complejos, aplicaciones orientadas a objetos que necesitan aspectos relacionales | Datos complejos y no estructurados, aplicaciones orientadas a objetos |
La mejor opción de la base de datos depende de los requisitos de aplicación específicos. Para datos simples y estructurados, una base de datos relacional suele ser suficiente. Para datos complejos con relaciones intrincadas y la necesidad de integrarse con aplicaciones orientadas a objetos, una base de datos relacional o orientada a objetos podría ser más apropiada. Sin embargo, la madurez y la amplia adopción de bases de datos relacionales los convierten en la opción más común en muchas situaciones.