Diferencia entre SQL y NoSQ

Prerrequisitos: SQL , NoSQL
Cuando se trata de elegir una base de datos, la decisión más importante es elegir una estructura de datos relacional (SQL) o no relacional (NoSQL) . Si bien ambas bases de datos son opciones viables, existen ciertas diferencias clave entre las dos que los usuarios deben tener en cuenta al tomar una decisión.

Las principales diferencias:

1. Tipo: las
   bases de datos SQL se denominan principalmente bases de datos relacionales (RDBMS); mientras que la base de datos NoSQL se llama principalmente como base de datos no relacional o distribuida.
2. Idioma: las
   bases de datos SQL definen y manipulan el lenguaje de consulta estructurado (SQL) basado en datos. Al ver desde un lado este lenguaje es extremadamente poderoso. SQL es una de las opciones disponibles más versátiles y ampliamente utilizadas, lo que la convierte en una opción segura, especialmente para consultas complejas. Pero desde el otro lado puede ser restrictivo. SQL requiere que use esquemas predefinidos para determinar la estructura de sus datos antes de trabajar con ellos. Además, todos sus datos deben seguir la misma estructura. Esto puede requerir una preparación inicial significativa, lo que significa que un cambio en la estructura sería difícil y perjudicial para todo el sistema.
   
   Una base de datos NoSQL tiene un esquema dinámico para datos no estructurados. Los datos se almacenan de muchas maneras, lo que significa que pueden estar orientados a documentos, a columnas, a gráficos u organizados como un almacén KeyValue. Esta flexibilidad significa que los documentos se pueden crear sin tener una estructura definida primero. Además, cada documento puede tener su propia estructura única. La sintaxis varía de una base de datos a otra, y puede agregar campos a medida que avanza.
3. La escalabilidad:
   en casi todas las situaciones, las bases de datos SQL son escalables verticalmente. Esto significa que puede aumentar la carga en un solo servidor aumentando cosas como RAM, CPU o SSD. Pero, por otro lado, las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Esto significa que maneja más tráfico al fragmentar o agregar más servidores en su base de datos NoSQL. Es similar a agregar más pisos al mismo edificio versus agregar más edificios al vecindario. Por lo tanto, NoSQL puede llegar a ser más grande y más poderoso, haciendo de estas bases de datos la opción preferida para conjuntos de datos grandes o en constante cambio.
4. La Estructura: las
   bases de datos SQL están basadas en tablas, por otro lado, las bases de datos NoSQL son pares de valores clave, bases de datos de documentos, gráficos o almacenes de columna ancha. Esto hace que las bases de datos SQL relacionales sean una mejor opción para aplicaciones que requieren transacciones de varias filas, como un sistema de contabilidad o para sistemas heredados que se crearon para una estructura relacional.
5. Propiedad seguida: las
   bases de datos SQL siguen las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad), mientras que la base de datos NoSQL sigue el teorema de Brewers CAP (consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición).
6. Soporte: un
   gran soporte está disponible para todas las bases de datos SQL de sus proveedores. También hay muchas consultas independientes que pueden ayudarlo con la base de datos SQL para implementaciones a gran escala, pero para algunas bases de datos NoSQL todavía tiene que depender del soporte de la comunidad y solo hay expertos externos limitados disponibles para configurar e implementar su NoSQL a gran escala despliegues
   
   Algunos ejemplos de bases de datos SQL incluyen PostgreSQL, MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server. Los ejemplos de bases de datos NoSQL incluyen Redis, RavenDB Cassandra, MongoDB, BigTable, HBase, Neo4j y CouchDB.

Aspectos destacados clave en SQL vs NoSQL:

SQL	NOSQL
SISTEMA DE GESTIÓN DE BASES DE DATOS RELACIONALES (RDBMS)	Sistema de base de datos no relacional o distribuida.
Estas bases de datos tienen un esquema fijo o estático o predefinido	Tienen un esquema dinámico
Estas bases de datos no son adecuadas para el almacenamiento jerárquico de datos.	Estas bases de datos son las más adecuadas para el almacenamiento jerárquico de datos.
Estas bases de datos son más adecuadas para consultas complejas.	Estas bases de datos no son tan buenas para consultas complejas
Verticalmente escalable	Escalable horizontalmente