Diferencias entre bases de datos.

1. Principales Bases de Datos.
Elaborado por: María de Lourdes Urbina Padilla

2. ¿Qué es una base de datos?
• Es una colección de información organizada de
forma que un programa de ordenador pueda
seleccionar rápidamente los fragmentos de datos
que necesite. Una base de datos es un sistema de
archivos electrónico.
• Las bases de datos tradicionales se organizan
por campos, registros y archivos. Un campoes
una pieza única de información; un registro es
un sistema completo de campos; y unarchivo es
una colección de registros. Por ejemplo, una guía
de teléfono es análoga a un archivo. Contiene
una lista de registros, cada uno de los cuales
consiste en tres campos: nombre, dirección, y
número de teléfono.
• A veces se utiliza DB, de database en inglés,
para referirse a las bases de datos.

3. ¿Qué es una base de datos de tipo SQL?
• SQL (Structured Query Language) es
un lenguaje de programación
diseñado para almacenar, manipular y
recuperar datos almacenados en bases
de datos relacionales. La primera
encarnación de SQL apareció en 1974,
cuando un grupo de IBM desarrolló el
primer prototipo de una base de datos
relacional.

4. ¿Qué es una base de datos No-SQL?
• Las bases de datos NoSQL, también
llamadas No Solo SQL, son un enfoque
hacia la gestión de datos y el diseño de
base de datos que es útil para grandes
conjuntos de datos distribuidos.
• Contrariamente a las ideas falsas
causada por su nombre, NoSQL no
prohíbe el lenguaje estructurado de
cnsultas SQL. Si bien es cierto que
algunos sistemas NoSQL son totalmente
no-relacionales, otros simplemente evitan
funcionalidades relacionales
seleccionadas como esquemas de tablas
fijas y operaciones conjuntas.

5. Diferencias
• SQL Server y SQL Express son
versiones diferentes del software de
bases de datos de Microsoft, que usa
el lenguaje de consultas estructurados
para almacenar datos.
Ventajas
• Microsoft SQL Server es el servidor
relacional de mayor rendimiento para
redes de PC-s.
• Es el servidor de menor costo por
transacción bajo el sistema operativo
Windows NT.
• Tiene la mejor integración posible con
el sistema operativo.

6. Diferencias
• Desarrollo de aplicaciones.
• Disponibilidad.
• Custering.
• Base de datos global.
• Ventanas.
• Business Intelligence.
• Integración de la información.
• Servicios de localización.
Ventajas
• Es la base de datos con mas orientación
hacia internet.
• Permite el uso de participaciones para la
mejora de la eficiencia, de replicación e
incluso ciertas versiones admiten la
administración de bases de datos
distribuidas.
• El software del servidor puede ejecutarse en
multitud de sistemas operativos.
• Soporta todas las funciones que se esperan
de un servidor.

7. Diferencias
• Mongo DB tiene consultas Ad hoc.
• Indexación.
• Replicación
• Balanceo de carga.
• Almacenamiento de archivos.
• Agregación.
• Ejecución de JavaScript del lado del
servidor.
Ventajas
• Es gratuito y es multiplataforma.
• Es rápido y es funcional.
• Fácil de probar.
• Fácil de entender.
• Escalabilidad, Replicación y Alta
Disponibilidad.
• Formación.
• Soporte comercial.

8. Diferencias
• La principal diferencia radica en
cómo guardan los datos (por ejemplo,
almacenamiento de un recibo).
• En NoSQL, simplemente guardas el
recibo.
• NoSQL es libre de schemas, tú no
diseñas tus tablas y su estructura por
adelantado.
Ventajas
• Estos sistemas responden a las necesidades
de escalabilidad horizontal que tienen cada
vez más empresas.
• Pueden manejar enormes cantidades de
datos.
• No generan cuellos de botella.
• Escalamiento sencillo.
• Diferentes DBs NoSQL para diferentes
proyectos.
• Se ejecutan en clusters de máquinas baratas.

9. Diferencias
• Los datos en Cassandra se guardan en
un Clúster o Ring donde se asignan
datos a los nodos dentro de un ring.
• Un nodo tiene réplicas para
diferentes rangos de datos.
• Si un nodo se cae su réplica puede
responder.
• Un protocolo P2P hace que los datos
se repliquen entre nodos.
Ventajas
• Escalabilidad horizontal.
• Rápidas respuestas aunque la demanda
crezca.
• Elevadas velocidades de escritura para
gestionar volúmenes de datos
incrementales.
• Almacenamiento distribuido.
• Capacidad de cambiar la estructura de
datos cuando los usuarios demandan más
funcionalidad.