i. Por modelo de datos:
* bases de datos relacionales (RDBMS):
* Descripción: El tipo más común, almacenamiento de datos en tablas estructuradas con filas y columnas. Hacen hincapié en la integridad de los datos a través de relaciones entre tablas (claves primarias y extranjeras).
* Ejemplos:
* mysql: Código abierto, ampliamente utilizado para aplicaciones web y almacenamiento de datos.
* PostgreSQL: Código abierto, conocido por su robustez, cumplimiento de estándares y extensibilidad. A menudo se prefiere para consultas complejas y tipos de datos avanzados.
* Base de datos Oracle: Comercial, de grado empresarial, potente y rico en características; a menudo se usa para grandes aplicaciones de misión crítica.
* Microsoft SQL Server: Comercial, estrechamente integrado con el ecosistema de Microsoft; También ampliamente utilizado en empresas.
* sqlite: Base de datos liviana e incrustada; Ideal para almacenamiento local y aplicaciones simples.
* Casos de uso:
* Almacenamiento de datos de encuestas (respuestas, demografía).
* Gestión de información bibliográfica (artículos de revistas, libros, autores).
* Seguimiento de resultados experimentales con puntos de datos bien definidos.
* Mantener datos financieros, registros de clientes o información de inventario.
* Fortalezas: Integridad de datos sólido, propiedades ácidas (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), tecnología madura, lenguaje de consulta SQL está estandarizado.
* Debilidades: Puede ser menos flexible para datos no estructurados o semiestructurados. Los cambios de esquema pueden ser complejos. El rendimiento puede degradarse con conjuntos de datos extremadamente grandes o uniones complejas.
* bases de datos NoSQL: "No solo SQL". Diseñado para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, semiestructurados o que cambian rápidamente.
* Tiendas de valor clave:
* Descripción: Almacene los datos como pares de valor clave. Muy rápido para buscar y escribir simples.
* Ejemplos: Redis, Memcached, Amazon Dynamodb, Cassandra (también se puede usar como una tienda de columna amplia).
* Casos de uso: Almacenamiento en caché, gestión de sesiones, almacenamiento de preferencias del usuario, recuperación de datos simples.
* Fortalezas: Rendimiento de lectura/escritura extremadamente rápido, escalabilidad horizontal.
* Debilidades: Capacidades de consulta limitadas (solo por clave), no adecuadas para relaciones complejas.
* bases de datos de documentos:
* Descripción: Almacene los datos como documentos similares a JSON, permitiendo esquemas flexibles.
* Ejemplos: MongoDB, Couchbase, Amazon DocumentDB.
* Casos de uso: Almacenar contenido del sitio web, catálogos de productos, perfiles de usuario, datos de sensores, sistemas de gestión de contenido.
* Fortalezas: Esquema flexible, bueno para datos semiestructurados, más fáciles de desarrollar estructuras de datos.
* Debilidades: Soporte de transacciones menos maduro en comparación con RDBMS.
* tiendas de columna-familia (tiendas de columna ancha):
* Descripción: Almacene los datos en columnas en lugar de filas, optimizadas para cargas de trabajo y análisis pesados.
* Ejemplos: Cassandra, Hbase, Google Bigtable.
* Casos de uso: Datos de series de tiempo, datos del sensor, análisis, almacenamiento de datos a gran escala.
* Fortalezas: Altamente escalable, excelente para análisis en grandes conjuntos de datos, bueno para datos dispersos.
* Debilidades: Más complejo de configurar y administrar, soporte limitado para transacciones complejas.
* bases de datos de gráficos:
* Descripción: Almacen los datos como nodos y relaciones, ideales para representar y consultar redes complejas.
* Ejemplos: Neo4J, Amazon Neptuno, Janusgraph.
* Casos de uso: Redes sociales, sistemas de recomendación, gráficos de conocimiento, detección de fraude, redes biológicas.
* Fortalezas: Excelente para consultas basadas en relaciones, un recorrido eficiente de conexiones complejas.
* Debilidades: Menos maduro que RDBMS, más especializado.
* Bases de datos de objetos (ODBMS): Menos común ahora, pero relevante en algunos dominios.
* Descripción: Almacene los datos como objetos, asignando directamente a los objetos de lenguaje de programación.
* Ejemplos: ObjectDB, Versant.
* Casos de uso: Modelos de datos complejos, CAD/CAM, simulaciones científicas.
* Fortalezas: La representación natural de los datos orientados a objetos puede mejorar el rendimiento en algunas aplicaciones.
* Debilidades: Menos estandarización, comunidad más pequeña, puede ser más compleja de aprender.
ii. Modelo de implementación/acceso:
* bases de datos locales:
* Descripción: Bases de datos instaladas y administradas en el propio hardware e infraestructura del investigador.
* ventajas: Control completo sobre la seguridad y el acceso de los datos, personalizable.
* Desventajas: Mayores costos iniciales, requiere personal de TI calificado, la escalabilidad puede ser limitada.
* bases de datos en la nube:
* Descripción: Bases de datos alojadas y administradas por un proveedor de la nube (por ejemplo, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).
* ventajas: Servicios gestionados (por ejemplo, copias de seguridad, seguridad).
* Desventajas: Preocupaciones de seguridad de datos (dependencia del proveedor), bloqueo potencial del proveedor, dependencia de la conectividad a Internet.
* Ejemplos:
* AWS: RDS (servicio de base de datos relacional), Dynamodb, Aurora, Redshift, Neptuno.
* GCP: Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud DataStore, BigQuery.
* Azure: Base de datos SQL, Cosmos DB, Azure Synapse Analytics.
* bases de datos incrustadas:
* Descripción: Bases de datos integradas directamente en una aplicación.
* ventajas: Ligero, fácil de implementar, bueno para el almacenamiento de datos locales.
* Desventajas: Escalabilidad limitada, puede no ser adecuada para el acceso a múltiples usuarios.
* Ejemplos: Sqlite, base de datos H2.
iii. Por tipo de datos/aplicación:
* bases de datos geoespaciales:
* Descripción: Diseñado para almacenar y analizar datos geográficos (ubicación, forma, etc.).
* Ejemplos: Postgis (Extensión para PostgreSQL), MySQL con extensiones espaciales, geodatabasas ESRI.
* Casos de uso: Sistemas de información geográfica (SIG), servicios basados en la ubicación, estudios ambientales, planificación urbana.
* Bases de datos de la serie temporal:
* Descripción: Optimizado para almacenar y consultar datos que cambian con el tiempo (por ejemplo, lecturas de sensores, precios de acciones).
* Ejemplos: InfluxDB, Prometheus, TimescalEdB (Extensión para PostgreSQL), Amazon Timream.
* Casos de uso: Sistemas de monitoreo, datos de IoT, análisis financiero, datos meteorológicos.
* bases de datos de gráficos (mencionados anteriormente, pero relevantes aquí): Excelente para representar redes y relaciones (redes sociales, gráficos de conocimiento).
* bases de datos multimedia:
* Descripción: Diseñado para almacenar y administrar imágenes, audio, video y otro contenido multimedia.
* Ejemplos: Bases de datos especializadas o extensiones a bases de datos existentes.
* Casos de uso: Gestión de activos digitales, transmisión de video, análisis de imágenes, imágenes médicas.
* bases de datos científicas: A menudo específico del dominio y puede utilizar varios modelos de bases de datos.
* Descripción: Diseñado para almacenar y administrar datos científicos (por ejemplo, datos genómicos, estructuras químicas, resultados experimentales).
* Ejemplos: Bases de datos específicas del dominio (por ejemplo, GenBank para secuencias genéticas), bases de datos relacionales personalizadas, bases de datos NoSQL para conjuntos de datos grandes.
* almacenes de datos:
* Descripción: Grandes repositorios de datos históricos, diseñados para análisis e informes. A menudo usa un esquema de estrella o copo de nieve.
* Ejemplos: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics.
* Casos de uso: Inteligencia de negocios, minería de datos, análisis de tendencias.
* Repositorios de metadatos:
* Descripción: Almacene información * sobre * datos, en lugar de los datos en sí (por ejemplo, diccionarios de datos, linaje de datos).
* Ejemplos: Soluciones personalizadas, herramientas especializadas de gestión de metadatos.
* Casos de uso: Gobierno de datos, descubrimiento de datos, análisis de impacto.
iv. Factores a considerar al elegir una base de datos:
* Estructura de datos: Estructurado, semiestructurado o no estructurado?
* Volumen de datos: ¿Pequeño, mediano, grande, muy grande (big data)?
* Velocidad de datos: ¿Qué tan rápido se generan y actualizan los datos?
* Variedad de datos: ¿Qué tipos de datos están involucrados (texto, números, imágenes, etc.)?
* Complejidad de consulta: ¿Buscas simples, uniones complejas, recorridos gráficos?
* Requisitos de escalabilidad: ¿Cuánto crecerán los datos con el tiempo?
* Requisitos de consistencia: ¿Qué tan importante es la integridad de los datos y las propiedades ácidas?
* Requisitos de disponibilidad: ¿Qué tan importante es el tiempo de actividad y la tolerancia a las fallas?
* Costo: Tarifas de licencia, costos de infraestructura, costos de mantenimiento.
* Habilidades: La experiencia del investigador (o la de su equipo) con diferentes tecnologías de bases de datos.
* Apoyo comunitario: Disponibilidad de documentación, foros y recursos de soporte.
* Integración: ¿Qué tan bien se integra la base de datos con otras herramientas y tecnologías?
* Seguridad: Cifrado de datos, control de acceso, requisitos de cumplimiento.
* Rendimiento: Lea y escriba velocidades, tiempo de ejecución de consultas.
Ejemplos de uso de la base de datos en áreas de investigación:
* Ciencias sociales: Bases de datos relacionales para datos de encuestas, bases de datos gráficas para el análisis de redes sociales.
* biología/bioinformática: Bases de datos especializadas para datos genómicos, bases de datos relacionales para resultados experimentales.
* Informática: Bases de datos de gráficos para gráficos de conocimiento, bases de datos NoSQL para procesamiento de datos a gran escala.
* Ciencia ambiental: Bases de datos geoespaciales para mapeo y análisis, bases de datos de series temporales para datos del sensor.
* Medicina/atención médica: Bases de datos relacionales para registros de pacientes, bases de datos de imágenes para imágenes médicas.
* Economía/Finanzas: Bases de datos relacionales para datos financieros, bases de datos de series de tiempo para precios de acciones.
A menudo es el caso que los investigadores usan * múltiples * bases de datos, cada una de las cuales tiene un propósito específico dentro de un proyecto de investigación más amplio. La planificación cuidadosa y la consideración de los factores anteriores son esenciales para elegir la base de datos adecuada para la tarea. También es muy útil consultar con expertos en bases de datos o profesionales de TI si no está seguro de qué base de datos es la mejor opción para sus necesidades de investigación.