1. Modelo de datos:
* RELACIONAL (SQL): Los datos se organizan en tablas con filas y columnas, vinculados a través de las relaciones. Excelente para datos estructurados, consultas complejas y propiedades de ácido (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad). Ejemplos:MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle.
* nosql (no relacional): Los datos se organizan de varias maneras (documento, valor clave, gráfico, amplia columna), ofreciendo flexibilidad para datos no estructurados o semiestructurados. A menudo escala mejor horizontalmente que las bases de datos relacionales, pero pueden carecer de garantías ácidas en algunas implementaciones. Ejemplos:MongoDB (documento), Redis (valor clave), Cassandra (amplia columna), Neo4J (gráfico).
2. Volumen de datos y velocidad:
* conjuntos de datos pequeños: Una base de datos relacional simple como SQLite podría ser suficiente.
* Grandes conjuntos de datos, alto volumen de escritura: Las bases de datos NoSQL o las bases de datos SQL distribuidas (como CockroachdB) a menudo se prefieren para la escalabilidad y el rendimiento.
* Volumen de lectura alto con bajo volumen de escritura: Una capa de almacenamiento en caché (como Redis) frente a una base de datos relacional puede mejorar significativamente el rendimiento.
3. Requisitos de transacción:
* Integridad de alta transacción: Las bases de datos relacionales con propiedades ácidas son esenciales.
* Consistencia eventual aceptable: Las bases de datos NoSQL pueden ser adecuadas, intercambiando una fuerte consistencia por escalabilidad.
4. Complexidad de consulta:
* complejo se une y agregaciones: Las bases de datos relacionales son más adecuadas.
* Buscas simples de valor clave: Las bases de datos NoSQL (tiendas de valor clave) pueden ser extremadamente eficientes.
5. Requisitos de escalabilidad:
* escalabilidad horizontal (agregando más máquinas): Las bases de datos NoSQL y algunas bases de datos SQL distribuidas Excel.
* Escalabilidad vertical (actualización de una sola máquina): Las bases de datos relacionales se pueden escalar verticalmente, pero existen limitaciones.
6. Experiencia de desarrollo y habilidades de equipo:
* Elija una base de datos con la que su equipo esté familiarizado. Se debe considerar el costo de aprender una nueva tecnología de base de datos.
7. Costo:
* Algunas bases de datos son de código abierto (gratis para usar), mientras que otras son comerciales y requieren tarifas de licencia. Los servicios de bases de datos basados en la nube también tienen diferentes modelos de precios.
8. Seguridad:
* Todas las bases de datos deben asegurarse adecuadamente. Considere características como cifrado, control de acceso y capacidades de auditoría.
Ejemplos de opciones de bases de datos basadas en necesidades:
* Sitio web de comercio electrónico con catálogo de productos y pedidos de clientes: Una base de datos relacional (MySQL, PostgreSQL) es una buena opción para sus datos estructurados y capacidades de transacción.
* Plataforma de redes sociales con perfiles de usuario y publicaciones: Una base de datos NoSQL (MongoDB) podría ser más adecuada para su escalabilidad y manejo de datos semiestructurados.
* Panel de análisis en tiempo real: Una base de datos de la serie temporal (InfluxDB, TimescaledB) podría ser un mejor ajuste.
* Base de datos de gráficos para análisis de redes sociales: Neo4J es un candidato fuerte.
En resumen, la selección de la base de datos correcta requiere un análisis cuidadoso de los requisitos de su aplicación. Considere los factores enumerados anteriormente y elija la base de datos que mejor satisfaga sus necesidades en términos de modelo de datos, escalabilidad, rendimiento y costo. A menudo, un enfoque híbrido que utiliza múltiples tipos de bases de datos es la solución óptima.