SQL sirve para crear bases de datos re­la­cio­na­les y para llevar a cabo diversas ope­ra­cio­nes en bases de datos ya exi­s­te­n­tes, lo que incluye realizar consultas de datos. Se trata de un lenguaje fu­n­da­me­n­tal dentro del re­pe­r­to­rio estándar de he­rra­mie­n­tas para de­sa­rro­lla­do­res web, analistas de datos e in­ve­s­ti­ga­do­res. SQL destaca por sus ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas pa­r­ti­cu­la­res al co­m­pa­rar­lo con otros lenguajes de pro­gra­ma­ción, las cuales se detallan a co­n­ti­nua­ción.

¿Qué es SQL?

SQL, cuyas siglas co­rre­s­po­n­den a “Stru­c­tu­red Query Language” (Lenguaje de Consulta Es­tru­c­tu­ra­da en español), se utiliza para hacer consultas en bases de datos que contengan datos es­tru­c­tu­ra­dos o re­la­cio­na­les. Es un lenguaje que se basa en el “Álgebra Re­la­cio­nal”, una teoría ma­te­má­ti­ca que permite es­tru­c­tu­rar datos y calcular los re­su­l­ta­dos de las consultas. Muchas de las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas di­s­ti­n­ti­vas de SQL como lenguaje de pro­gra­ma­ción derivan de esta teoría ma­te­má­ti­ca. SQL fue de­sa­rro­lla­do en la década de los años 70 y ac­tua­l­me­n­te es el lenguaje de pro­gra­ma­ción pre­de­te­r­mi­na­do para las apli­ca­cio­nes de bases de datos.

Un detalle im­po­r­ta­n­te de SQL es que se trata de un lenguaje puramente de consulta o pro­gra­ma­ción, no es un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD) completo. Algunos SGBD populares que im­ple­me­n­tan SQL son MySQL, Oracle SQL y SQLite. Sin embargo, estos SGBD suelen utilizar dialectos de SQL que pueden in­co­r­po­rar comandos adi­cio­na­les o presentar va­ria­cio­nes.

SQL como lenguaje de dominio es­pe­cí­fi­co y de­cla­ra­ti­vo

En co­m­pa­ra­ción con la mayoría de los demás lenguajes de pro­gra­ma­ción, SQL destaca por ser un lenguaje es­pe­cí­fi­co de dominio (Domain-Specific Language, DSL). A di­fe­re­n­cia de los lenguajes de propósito general (General Purpose Languages, GPL), que son ve­r­sá­ti­les y apli­ca­bles en diversas si­tua­cio­nes, SQL está limitado úni­ca­me­n­te a bases de datos.

Además, SQL se ca­ra­c­te­ri­za como un lenguaje de pro­gra­ma­ción de­cla­ra­ti­vo. Es decir, el pro­gra­ma­dor introduce el resultado deseado como comando y el sistema se encarga de ejecutar las acciones ne­ce­sa­rias para alcanzar dicho resultado. También existe la pro­gra­ma­ción im­pe­ra­ti­va, en la que el código define ex­plí­ci­ta­me­n­te todos los pasos a llevar a cabo para lograr los objetivos.

¿Para qué se utiliza SQL?

SQL sirve pri­n­ci­pa­l­me­n­te como interfaz para in­ter­ac­tuar con Sistemas de Gestión de Bases de Datos Re­la­cio­na­les (SGBDR). Una base de datos re­la­cio­nal se puede re­pre­se­n­tar como una tabla en la que cada fila tiene un conjunto pre­de­fi­ni­do de atributos ocupados con valores. El código SQL lo puede in­tro­du­cir un ser humano a través de una interfaz basada en texto o lo puede in­tro­du­cir un acceso API.

Ventajas e in­co­n­ve­nie­n­tes de SQL

Ventajas de SQL

La principal ventaja de SQL radica en su gran no­to­rie­dad y uso extendido. Desde su origen en los años 70, SQL ha sido el estándar de la industria para apli­ca­cio­nes de bases de datos. Por ello, resulta re­la­ti­va­me­n­te fácil encontrar pro­gra­ma­do­res con ex­pe­rie­n­cia en SQL, así como in­te­gra­cio­nes con otras te­c­no­lo­gías y lenguajes populares.

Además, SQL se ha co­n­ve­r­ti­do en el estándar del sector por una razón: el lenguaje se basa en una sólida base ma­te­má­ti­ca que permite un al­ma­ce­na­mie­n­to óptimo de los datos. Sin embargo, las bases de datos re­la­cio­na­les requieren una buena co­m­pre­n­sión de la te­c­no­lo­gía y la teoría, así como la capacidad para modelar y pla­ni­fi­car. Ahora bien, un esquema de base de datos bien diseñado permite obtener nuevas pe­r­s­pe­c­ti­vas de los datos mediante las consultas adecuadas.

In­co­n­ve­nie­n­tes de SQL

Un in­co­n­ve­nie­n­te inherente a SQL y a las bases de datos re­la­cio­na­les en general es la gran co­m­ple­ji­dad de su te­c­no­lo­gía. SQL consta de cientos de comandos y cláusulas, muchos de ellos es­pe­cí­fi­cos de cada apli­ca­ción, lo que re­pre­se­n­ta un desafío si­g­ni­fi­ca­ti­vo para quienes están menos fa­mi­lia­ri­za­dos.

Además, para crear la es­tru­c­tu­ra de una base de datos re­la­cio­nal es necesario asumir una serie de su­po­si­cio­nes sobre los datos que se van a almacenar. El objetivo es ga­ra­n­ti­zar la calidad de los datos al­ma­ce­na­dos, pero estas su­po­si­cio­nes también in­tro­du­cen una serie de li­mi­ta­cio­nes que pueden generar problemas irre­ve­r­si­bles si el esquema está mal diseñado. Realizar cambios en el esquema durante el fu­n­cio­na­mie­n­to de la base de datos puede acarrear serios problemas. Aparte de esta falta de fle­xi­bi­li­dad, di­s­tri­buir geo­grá­fi­ca­me­n­te una base de datos SQL suele ser muy difícil. Por ello, optimizar el re­n­di­mie­n­to de una base de datos mediante la de­s­ce­n­tra­li­za­ción está lejos de ser fácil.

Otro in­co­n­ve­nie­n­te de SQL es su in­co­m­pa­ti­bi­li­dad con la pro­gra­ma­ción orientada a objetos, una me­to­do­lo­gía que gana cada vez más re­le­va­n­cia. En la pro­gra­ma­ción orientada a objetos, los datos y el “co­m­po­r­ta­mie­n­to” (métodos) se en­ca­p­su­lan en objetos, los cuales se heredan a través de je­ra­r­quías de clases. El enfoque re­la­cio­nal es co­m­ple­ta­me­n­te diferente, ya que los datos pueden estar di­s­tri­bui­dos en varias tablas y resulta imposible modelar el co­m­po­r­ta­mie­n­to de un objeto. Por lo tanto, tra­n­s­fe­rir los objetos 1:1 a es­tru­c­tu­ras de bases de datos re­la­cio­na­les no es factible.

Al­te­r­na­ti­vas a SQL

Desde su creación al principio de la re­vo­lu­ción digital, SQL no ha perdido re­le­va­n­cia. No obstante, en ese lapso de tiempo han surgido algunos esquemas al­te­r­na­ti­vos que pueden resultar más apro­pia­dos para ciertas apli­ca­cio­nes.

Sistemas de Gestión de Bases de Datos Objeto-Re­la­cio­na­les

Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Objeto-Re­la­cio­na­les (Object–Re­la­tio­nal Database Ma­na­ge­me­nt System, ORDBMS) como Po­s­t­gre­S­QL utilizan SQL como lenguaje de consulta y, al mismo tiempo, in­co­r­po­ran conceptos ese­n­cia­les de la pro­gra­ma­ción orientada a objetos. Las je­ra­r­quías de objetos, la herencia y el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los objetos pueden uti­li­zar­se sin la necesidad de Mapas Objeto-Re­la­cio­na­les (Object-Re­la­tio­nal Mapping, ORM). Incluir datos co­m­pue­s­tos y pe­r­so­na­li­za­dos reduce la co­m­ple­ji­dad de los esquemas y las consultas.

NoSQL

Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD) basados en SQL están diseñados pri­n­ci­pa­l­me­n­te para almacenar datos es­tru­c­tu­ra­dos, pero no todos los datos se ajustan a un esquema fijo. En tales casos, entran en juego las bases de datos NoSQL. El término NoSQL se refiere a una categoría de SGBD no re­la­cio­na­les. En lugar de modelar los datos como campos en una tabla, se aplican diversos enfoques.

Una me­to­do­lo­gía popular es el al­ma­ce­na­mie­n­to de datos basado en do­cu­me­n­tos: en vez de almacenar los datos en una tabla, se almacenan en do­cu­me­n­tos in­di­vi­dua­les. Una ventaja del enfoque basado en do­cu­me­n­tos es que los datos pueden evo­lu­cio­nar de manera in­de­pe­n­die­n­te. Es decir, el esquema de los datos es in­de­pe­n­die­n­te para cada documento y no el mismo para toda la base de datos, pe­r­mi­tie­n­do que las entradas de datos se ajusten a esquemas di­fe­re­n­tes.

Por lo general, las so­lu­cio­nes NoSQL son menos complejas y ofrecen ventajas en términos de es­ca­la­bi­li­dad y op­ti­mi­za­ción del re­n­di­mie­n­to. Además, suele ser más fácil modificar el esquema durante el fu­n­cio­na­mie­n­to de la base de datos o almacenar los datos de manera flexible en co­m­pa­ra­ción con SQL. Sin embargo, en el caso de NoSQL, puede existir una menor garantía en cuanto a la calidad de los datos.

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