Las bases de datos NoSQL se agrupan en cuatro modelos: documentales (MongoDB), clave-valor (Redis), columnares (Cassandra) y de grafos (Neo4j). Suelen renunciar al esquema rígido y, según el producto, a las transacciones ACID estrictas para ganar escalabilidad horizontal y disponibilidad, y el teorema CAP explica qué sacrifican: un sistema distribuido no puede garantizar a la vez consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones.
El tema 29 de nuestro temario TI agrupa las bases de datos NoSQL con el cloud computing. Aquí nos centramos en NoSQL, que en el examen se pregunta casi siempre como emparejar modelo, producto y caso de uso. El contenido es conceptual y no depende de una norma; las referencias legales solo aparecen al final, para los datos de salud.
Qué tienen en común
«NoSQL» se lee como «Not Only SQL». Según el temario, estas bases surgieron para manejar grandes volúmenes, alta velocidad de lectura y escritura y esquemas que cambian a menudo. Suelen compartir esquema dinámico, escalabilidad horizontal (añadir nodos al clúster), alta disponibilidad y, en muchos casos, consistencia eventual en lugar de ACID estricto. Hay excepciones: Neo4j y las versiones recientes de MongoDB ofrecen transacciones ACID. Que sea «Not Only SQL» no significa que no haya lenguaje de consulta: Cassandra usa CQL, Neo4j usa Cypher y MongoDB tiene su propio lenguaje de consulta.
Documentos JSON/BSON agrupados en colecciones; cada documento puede tener estructura distinta
Datos semiestructurados, catálogos, contenido que cambia de forma
Clave-valor
Redis (también DynamoDB)
Pares clave y valor, en memoria con persistencia opcional
Caché, sesiones, contadores, colas
Columnar
Apache Cassandra (también HBase)
Familias de columnas particionadas entre nodos
Series temporales, telemetría, logs masivos
Grafos
Neo4j (también Amazon Neptune)
Nodos y aristas con propiedades
Datos muy interconectados: recomendaciones, interacciones, redes
Pistas para no equivocarte en un test:
MongoDB: documentos BSON en colecciones; replica sets para alta disponibilidad y sharding para repartir datos.
Redis: todo en memoria, latencias muy bajas, estructuras como listas, conjuntos, hashes y sorted sets.
Cassandra: arquitectura peer-to-peer sin punto único de fallo y consistencia configurable.
Neo4j: consultas de varios saltos entre relaciones, mucho más naturales que encadenar JOIN.
El teorema CAP
Lo enunció Eric Brewer en 2000 y lo demostraron formalmente Gilbert y Lynch en 2002, según el temario. Afirma que un sistema distribuido solo puede garantizar a la vez dos de tres propiedades:
Letra
Propiedad
Significa
C
Consistencia
Todos los nodos ven los mismos datos a la vez: cada lectura devuelve la escritura más reciente o un error
A
Disponibilidad
Cada solicitud recibe respuesta, aunque algunos nodos estén caídos
P
Tolerancia a particiones
El sistema sigue funcionando aunque se corten las comunicaciones entre nodos
Como las particiones de red son inevitables en un sistema distribuido, la elección real es entre CP (si hay partición, prefiere devolver un error antes que un dato desactualizado) y AP (sigue respondiendo, con posibles datos desactualizados y consistencia eventual). El temario clasifica así:
Producto
Clasificación en el temario
MongoDB
CP con mayoría de réplicas, o AP con consistencia eventual
Redis
AP (en modo clúster)
Cassandra
AP, con consistencia configurable
Neo4j
CA, sin partición distribuida
Relacionales con ACID
Suelen ser CA y escalan sobre todo en vertical
Etiquetas de examen. Esas clasificaciones son una simplificación para responder tests: el comportamiento real depende de la versión y de cómo se configure cada despliegue, como indica la propia fila de MongoDB. Si la pregunta da una definición, guíate por ella.
La base de datos elegida no cambia las obligaciones legales. Los datos relativos a la salud son una categoría especial cuyo tratamiento está prohibido por defecto (art. 9.1 del RGPD) salvo que concurra alguna circunstancia del art. 9.2, como la asistencia sanitaria (art. 9.2.h). Además, el art. 32 exige medidas técnicas y organizativas adecuadas al riesgo, entre ellas la seudonimización y el cifrado y la capacidad de garantizar la confidencialidad, integridad, disponibilidad y resiliencia de los sistemas. Eso vale igual para un MongoDB que para un Oracle.
Cómo te lo preguntarán
«¿Qué tipo de base de datos es Redis?»: clave-valor, en memoria.
«¿Cuál usa nodos y aristas?»: grafos, Neo4j.
«¿Qué propiedades puede garantizar a la vez un sistema distribuido según CAP?»: solo dos de tres.
«¿Qué modelo de consistencia suele ofrecer NoSQL?»: consistencia eventual, frente al ACID de las relacionales.
Temario OpoSERGAS TI, tema 29, apartados 1 a 3 (tipos de NoSQL, teorema CAP y comparación con las relacionales). Contenido conceptual, sin norma aplicable.
Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), de 27 de abril de 2016, arts. 9 y 32. Texto en el BOE (DOUE-L-2016-80807).
Practica bases de datos con preguntas tipo examen
Bloque de bases de datos del temario TI con test y penalización real.
¿Cuáles son los cuatro tipos de bases de datos NoSQL?
Documentales (MongoDB), clave-valor (Redis), columnares (Cassandra) y de grafos (Neo4j). Cada una encaja con un tipo de datos y de consulta distinto.
¿Qué significa NoSQL?
«Not Only SQL». No significa que no exista lenguaje de consulta: muchas ofrecen uno propio o parecido a SQL, como CQL en Cassandra o Cypher en Neo4j.
¿Qué dice el teorema CAP?
Que un sistema distribuido solo puede garantizar a la vez dos de tres propiedades: consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones. Como las particiones son inevitables, se elige entre CP y AP.
¿Cuándo conviene NoSQL frente a una base relacional?
Cuando hay grandes volúmenes, lecturas y escrituras masivas, esquema cambiante o necesidad de escalar en horizontal. Para operaciones transaccionales con integridad fuerte, la relacional sigue siendo la opción natural.
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