Las bases de datos relacionadas utilizan como su nombre lo dice el modelo relacional, estas bases de datos son utilizadas como sistemas de gestión de información que utilizan tablas para organizar y almacenar los datos.
Fundamentos del modelo relacional
Los modelos relacionales utilizan como fundamento que cada tabla conste de filas y columnas, que se denominan registros y atributos respectivamente.
Los registros son las entidades, elementos o datos que se quieren almacenar, y los atributos son las propiedades o características de dichas entidades, elementos o datos.
Se utilizan claves para relacionar las tablas entre sí, dichas claves son valores únicos que identifican a cada registro.
Las claves pueden ser primarias o foráneas.
Las claves primarias son aquellas que identifican a un registro de forma exclusiva dentro de una tabla, y las claves foráneas son aquellas que hacen referencia a una clave primaria de otra tabla.
De esta forma, se pueden establecer relaciones entre los datos de diferentes tablas, evitando la redundancia y la inconsistencia de la información.
Ejemplos de usos
Algunos ejemplos de usos de las bases de datos relacionales son:
Una empresa puede usar una base de datos relacional para almacenar y procesar la información de sus clientes, productos, pedidos, facturas, inventarios, etc.
Un gobierno puede usar una base de datos relacional para registrar y consultar la información de sus ciudadanos, impuestos, servicios, elecciones, etc.
Una universidad puede usar una base de datos relacional para gestionar la información de sus estudiantes, profesores, cursos, calificaciones, etc.
Un científico puede usar una base de datos relacional para analizar y visualizar los datos de sus experimentos, publicaciones, colaboraciones, etc.
Herramientas y tecnologías
Para trabajar con las bases de datos relacionales, se utilizan diferentes tecnologías y herramientas, como:
El lenguaje SQL (Structured Query Language), que es el estándar para definir, manipular y consultar los datos en las bases de datos relacionales.
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés), que son el software que permite crear, mantener y administrar las bases de datos relacionales. Algunos ejemplos de RDBMS son Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, etc.
Las herramientas de diseño, modelado y desarrollo, que facilitan la creación y modificación de las bases de datos relacionales, así como la implementación de aplicaciones que se conectan con ellas. Algunos ejemplos de estas herramientas son ERwin, PowerDesigner, Visual Studio, etc.
Las herramientas de análisis, reporte y visualización, que permiten extraer, transformar y presentar los datos de las bases de datos relacionales de forma gráfica e interactiva. Algunos ejemplos de estas herramientas son Tableau, Power BI, QlikView, etc.
Ventajas
Las bases de datos relacionales tienen varias ventajas, como:
La facilidad y flexibilidad para crear y modificar las estructuras de datos, gracias a la separación entre el nivel lógico y el nivel físico.
La eficiencia y rapidez para acceder y consultar los datos, gracias a los índices, las vistas y las optimizaciones que realizan los RDBMS.
La seguridad y privacidad de los datos, gracias a los mecanismos de autenticación, autorización y cifrado que ofrecen los RDBMS.
La integridad y consistencia de los datos, gracias a las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) de las transacciones, que garantizan que los cambios en los datos se realicen de forma completa y correcta.
Desventajas
Sin embargo, las bases de datos relacionales también tienen algunas desventajas, como:
La complejidad y rigidez para modelar y representar los datos que tienen estructuras jerárquicas, redes o gráficas, que no se ajustan al modelo relacional.
La dificultad y coste para escalar y distribuir los datos, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos o entornos de alta disponibilidad y concurrencia.
La limitación y dependencia para trabajar con los datos que están almacenados en un solo RDBMS, lo que impide la interoperabilidad y la integración con otras fuentes de datos o sistemas.
Conclusiones
