Elección entre relacional (SQL) y NoSQL - Amazon DynamoDB

Elección entre relacional (SQL) y NoSQL

Los requisitos de las aplicaciones actuales son más exigentes que nunca. Por ejemplo, un juego online podría comenzar con unos pocos usuarios y una pequeña cantidad de datos. No obstante, si el juego tiene éxito, puede superar fácilmente los recursos del sistema de administración de bases de datos subyacente. Es frecuente que las aplicaciones basadas en Web tengan cientos, miles o millones de usuarios simultáneos, que generen nuevos datos del orden de terabytes o más. Las bases de datos de este tipo de aplicaciones deben administrar decenas o cientos de miles de lecturas y escrituras por segundo.

Amazon DynamoDB es apropiada para cargas de trabajo de este tipo. Como desarrollador, puede comenzar a pequeña escala y aumentar gradualmente a medida que su aplicación adquiera popularidad. DynamoDB se escala de manera fluida hasta administrar enormes cantidades de datos y de usuarios.

Para obtener más información sobre el modelado tradicional de bases de datos relacionales y cómo adaptarlo a DynamoDB, consulte Prácticas recomendadas para modelar datos relacionales en DynamoDB.

En la siguiente tabla se muestran algunas diferencias generales nivel entre un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) y DynamoDB.

Característica Sistema de base de datos relacional (RDBMS) Amazon DynamoDB
Cargas de trabajo óptimas Consultas ad-hoc; almacenamiento de datos; OLAP (procesamiento analítico online). Aplicaciones a escala Web, tales como redes sociales, juegos, intercambio de contenido multimedia o Internet de las cosas (IoT).
Modelo de datos El modelo relacional requiere un esquema bien definido, cuyos datos estén normalizados en tablas, filas y columnas. Además, se definen todas las relaciones entre las tablas, las columnas, los índices y otros componentes de las bases de datos. DynamoDB no utiliza ningún esquema. Cada tabla debe tener una clave principal para identificar cada elemento de datos de forma exclusiva, pero no existen restricciones similares para otros atributos que no son de clave. DynamoDB puede administrar datos estructurados o semiestructurados, incluidos los documentos JSON.
Acceso a los datos SQL es el lenguaje de consulta estándar para almacenar y recuperar datos. Las bases de datos relacionales ofrecen un amplio conjunto de herramientas que simplifican el desarrollo de las aplicaciones basadas en bases de datos, pero en todas estas herramientas se utiliza SQL. Puede utilizar AWS Management Console, AWS CLI o NoSQL WorkBench para trabajar con DynamoDB y llevar a cabo tareas ad-hoc. PartiQL, un lenguaje de consulta compatible con SQL, le permite seleccionar, insertar, actualizar y eliminar datos en DynamoDB. Las aplicaciones pueden usar los kits de desarrollo de software (SDK) de AWS para trabajar con DynamoDB a través de interfaces basadas en objetos, centradas en documentos o de bajo nivel.
Rendimiento Las bases de datos relacionales están optimizadas para el almacenamiento, de modo que, por lo general, su rendimiento depende del subsistema de disco. Los desarrolladores y administradores de bases de datos deben optimizar las consultas, los índices y la estructura de las tablas para lograr el máximo rendimiento. DynamoDB está optimizado para la informática, por lo que el rendimiento depende principalmente del hardware subyacente y de la latencia de la red. Al tratarse de un servicio administrado, DynamoDB desvincula al desarrollador y a sus aplicaciones de estos detalles de implementación, para que pueda centrarse en diseñar y crear aplicaciones robustas de alto rendimiento.
Escalado Resulta más fácil de escalar con un hardware más rápido. Además, es posible que las tablas de la base de datos abarquen varios hosts en un sistema distribuido, pero para ello se requiere una mayor inversión. Las bases de datos relacionales presentan tamaños máximos en atención al número y al tamaño de los archivos, lo que impone límites máximos de escalabilidad. DynamoDB se ha diseñado para escalar horizontalmente por medio de clústeres de hardware distribuidos. Este diseño permite obtener un rendimiento mejorado sin aumentar la latencia. Los clientes especifican sus requisitos de rendimiento y DynamoDB asigna recursos suficientes para satisfacer estos requisitos. No hay límite en cuanto al número de elementos por tabla, ni al tamaño total de dicha tabla.