Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBDs) NoSQL surgieron como una alternativa de solución a problemas no resueltos eficientemente por los SGBDs tradicionales. Sin embargo, a diferencia de las bases de datos relacionales, el término NoSQL comprende múltiples modelos de datos, cada uno con características diferentes.
Además, hoy en día existen muchos SGBDs para cada modelo de esta nueva familia de bases de datos. Por tal motivo, se considera valioso profundizar en el estudio de este nuevo paradigma, haciendo hincapié en la comparación cualitativa de los diferentes modelos y también cuantitativa de distintos gestores de bases de datos NoSQL a través de un benchmark que establezca puntos de referencia. Así, los datos generados por este estudio permitirán orientar a los usuarios en la elección del SGBD apropiado ante un problema específico.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Lund, María Inés

Migani, Silvina

Vera, Cristina

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

 NoSQL: MODELOS DE DATOS Y SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASES DE DATOS 
Silvina Migani1, Cristina Vera1, María Inés Lund2 
 
1Departamento  de Informática - 2Instituto de Informática, Facultad de Ciencias Exactas, 
Físicas y Naturales, Universidad Nacional de San Juan 
silvina.migani@gmail.com; civerados@gmail.com; mlund@iinfo.unsj.edu.ar 
 
RESUMEN 
Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos 
(SGBDs) NoSQL surgieron como una 
alternativa de solución a problemas  no 
resueltos eficientemente por los SGBDs 
tradicionales. Sin embargo, a diferencia de las 
bases de datos relacionales, el término 
NoSQL comprende múltiples modelos de 
datos, cada uno con características diferentes. 
Además, hoy en día existen muchos SGBDs 
para cada modelo de esta nueva familia de 
bases de datos. Por tal motivo, se considera 
valioso profundizar en el estudio de este 
nuevo paradigma, haciendo hincapié en la 
comparación cualitativa de los diferentes 
modelos y también cuantitativa de distintos 
gestores de bases de datos NoSQL a través de 
un benchmark que establezca puntos de 
referencia. Así, los datos generados por este 
estudio permitirán orientar a los usuarios en la 
elección del SGBD apropiado ante un 
problema específico. 
 
CONTEXTO 
Este trabajo forma parte del proyecto 
“NoSQL: UN NUEVO PARADIGMA EN 
BASES DE DATOS”, de carácter bi-anual, 
presentado en convocatoria de la UNSJ en 
Diciembre de 2017. Se encuentra, al momento 
de esta presentación, en evaluación por pares 
externos y se espera su aprobación. 
El proyecto se encuentra estrechamente 
relacionado con las dos asignaturas de Bases 
de Datos de las carreras de Licenciatura en 
Ciencias de la Computación y Licenciatura en 
Sistemas de Información de la Universidad 
Nacional de San Juan (Base de Datos y 
Tópicos Avanzados de Base de Datos) y con 
la asignatura Ingeniería de Software II 
(también de ambas carreras). El equipo de 
trabajo está formado por docentes 
investigadores del Departamento y del 
Instituto de Informática. Esta conjugación 
fortalecerá fundamentalmente el análisis y la 
comparación de los diferentes modelos 
existentes dentro de este nuevo paradigma. 
 
1. INTRODUCCIÓN 
Base de Datos NoSQL 
Carlo Strozzi en 1998, utilizó por primera vez 
la expresión NoSQL para referirse a una base 
de datos open-source relacional, que 
prescindía del lenguaje SQL [1]. Claramente 
no es el significado que en la actualidad se le 
da a dicho término. Luego, Eric Evans, en 
2009, reintrodujo el término para referirse a 
bases de datos no relacionales, distribuidas, 
linealmente escalables, de código abierto y 
que no garantizaban las tradicionales 
propiedades ACID (Atomicity – Consistency 
– Isolation - Durability) [2].  
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Actualmente, si bien se sigue discutiendo 
sobre la conveniencia o no del nombre, es 
globalmente conocido y aceptado que el 
término NoSQL refiere a bases de datos de 
esquema flexible, distribuidas y que no se 
ajustan al modelo tradicional de transacciones 
ACID [3].  
En el ámbito de un simposio de “Principios de 
Computación Distribuida” de ACM en el año 
2000, Eric Brewer enuncia el teorema de 
CAP, donde manifiesta que todo sistema 
distribuido con datos compartidos no puede 
satisfacer simultáneamente las tres 
características siguientes: Consistencia, Alta 
Disponibilidad y Tolerancia a Particiones 
[4,5,6]. Consecuentemente, los SGBDs 
NoSQL al no poder satisfacer en su totalidad 
las tres propiedades,  adhieren al modelo 
BASE (Basically Available, Soft State, 
Eventually Consistent) [7]. Es decir, 
básicamente disponible, de estado flexible y 
eventualmente consistente. 
Según [3] los sistemas NoSQL mantienen seis 
propiedades fundamentales:  
1. Habilidad de escalar horizontalmente 
sobre muchos servidores. 
2. Habilidad de replicar y distribuir datos 
(particiones) en muchos servidores. 
3. Interfaz o protocolo simple a nivel de 
llamada (en contraste con el enlace de 
SQL). 
4. Modelo de concurrencia más débil que el 
ACID (típico de los sistemas de bases de 
datos relacionales). 
5. Uso eficiente de RAM e índices 
distribuidos. 
6. Habilidad de agregar dinámicamente 
nuevos atributos a los registros de datos. 
 
Varios autores [3][8] clasifican los sistemas 
de bases de datos NoSQL según el modelo de 
datos subyacente en: 
● Clave-Valor: Sistemas que almacenan 
valores vinculados a un índice que se  
basa en una clave definida por el 
programador. 
● De Documentos: Sistemas que almacenan 
documentos y proveen un lenguaje de 
consulta. Además, los documentos pueden 
ser  indexados. 
● De Registros Extensibles u Orientados a 
Columnas: Estos sistemas almacenan 
registros extensibles que pueden 
particionarse vertical u horizontalmente 
en diferentes nodos de una red.  
 
Benchmarks 
Desde los inicios de la informática, los 
benchmarks han sido ampliamente utilizados 
como marco de referencia para obtener 
resultados objetivos al comparar sistemas. En 
general, efectuar las pruebas no es una tarea 
sencilla, requiere consideraciones meticulosas 
e iteraciones para poder obtener resultados 
certeros.  Actualmente, existe una amplia 
gama de benchmarks para evaluar el 
rendimiento de diferentes componentes de 
software y hardware y dentro del dominio de 
los sistemas NoSQL se han propuesto varios. 
La elección de un benchmark específico 
debiera considerar los siguientes criterios 
fundamentales: relevancia dentro de su 
dominio, simplicidad y escalabilidad [10]. 
La aparición de Internet generó grandes 
cambios en la informática. Las aplicaciones 
comenzaron a evolucionar y a demandar 
nuevos requerimientos que los SGBDs 
tradicionales no pudieron satisfacer 
adecuadamente. En consecuencia, surgieron 
nuevos modelos de bases de datos y gestores 
que los soportaron: bases de datos de 
documentos, clave-valor,  orientados a 
columnas; entre los más destacados [3, 8], 
enunciados anteriormente. Es así que 
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actualmente, bajo el paraguas NoSQL, 
coexiste una gran variedad de sistemas de 
bases de datos. Por eso, se considera valioso 
poder identificar, distinguir y caracterizar 
estos diferentes enfoques; además de evaluar 
la performance de diferentes gestores de bases 
de datos. El conocimiento servirá de guía en 
futuros problemas a resolver en escenarios 
concretos. 
Las actividades a desarrollar son las 
siguientes: 
● Estudio exploratorio: Se definirá la 
estrategia de búsqueda y luego, ejecutará 
el mapeo sistemático de la literatura [8] 
que permita recolectar información sobre 
sistemas de bases de datos NoSQL  y 
sobre los benchmarks existentes dentro de 
esta temática. 
● Estudio y ensayo de SGBDs NoSQL: 
Luego de identificar algunos sistemas de 
gestión  destacados, se procederá a 
estudiarlos y realizar ensayos que 
permitan experimentar diferencias y 
semejanzas. 
● Selección,  estudio y utilización  de un 
benchmark apropiado para la comparación 
cuantitativa (tiempo de respuesta) de 
diferentes SGBDs NoSQL. 
● Análisis de los datos recogidos, 
comparando cualitativa y 
cuantitativamente los diferentes sistemas 
de gestión  de bases de datos NoSQL. 
 
2. LÍNEAS  DE INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO 
La línea de investigación seguida por el 
proyecto marco de este trabajo, es el estudio y 
comparación de modelos y gestores de bases 
de datos NoSQL. 
 
 
3. RESULTADOS Y OBJETIVOS 
Se pretende alcanzar un amplio conocimiento 
de conceptos relativos al paradigma NoSQL: 
● Necesidades de su utilización 
● Características relevantes y distintivas  
● Diferenciación con las bases de datos 
relacionales 
● Taxonomías  existentes  
● Caracterización de cada tipo identificado 
 
Y,  posteriormente, con el conocimiento 
adquirido: 
● Hacer un estudio exploratorio de los 
SGBD NoSQL existentes. 
● Identificar sistemas de gestión destacados 
y realizar ensayos. 
● Analizar diferentes benchmarks. 
● Elegir un benchmark que permita realizar 
una comparación cuantitativa de los 
sistemas de bases de datos elegidos. 
● Hacer un estudio comparativo cualitativo 
y cuantitativo (tiempo de respuesta) de 
diferentes  sistemas de gestión de bases de 
datos NoSQL. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
Este proyecto contribuirá a la profundización 
y consolidación del conocimiento de esta área 
temática por parte de cada uno de sus 
integrantes. Además, se pretende generar 
distintos temas para trabajos finales de grado 
de las carreras del Departamento y también de 
postgrado. De hecho,  dos de las integrantes 
de este proyecto, durante la vigencia del 
mismo, realizarán su tesis de Maestría en esta 
temática. Además, es de interés del grupo 
proponer alumnos para becas de 
investigación. 
 
  
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5. BIBLIOGRAFÍA 
[1] Strozzi, C. (1998). NoSQL-A relational 
database management system. Lainattu, 5, 
2014.  
[2] Evans, E. (2009). NoSQL: What's in a 
name. Eric Evans’s Weblog. http://blog. sym-
link. com/2009/10/30/nosql_whats_in_a_ 
name. html. [Ultimo Acceso: Diciembre de 
2017]. 
[3] Cattell, R. (2011). Scalable SQL and 
NoSQL data stores. ACM Sigmod 
Record, 39(4), 12-27.  
[4] Brewer, E., & Fox, A. (1999). Harvest, 
yield, and scalable tolerant systems. In 
HOTOS Proceedings of the The Seventh 
Workshop on Hot Topics in Operating 
Systems. 
[5] Brewer, E. (2010). A certain freedom: 
Thoughts on the CAP theorem. 29th ACM 
SIGACT-SIGOPS Symposium on Principles 
of Distributed Computing PODC, 335–335. 
[6] Abadi, D. (2012). Consistency tradeoffs in 
modern distributed database system design: 
CAP is only part of the 
story. Computer, 45(2), 37-42.  
[7] Pritchett, D. (2008). Base: An acid 
alternative. Queue, 6(3), 48-55. 
[8] Makris, A., Tserpes, K., Andronikou, V., 
& Anagnostopoulos, D. (2016). A 
classification of NoSQL data stores based on 
key design characteristics. Procedia Computer 
Science, 97, 94-103. 
[9] Petersen, K., Vakkalanka, S., & Kuzniarz, 
L. (2015). Guidelines for conducting 
systematic mapping studies in software 
engineering: An update. Information and 
Software Technology, 64, 1-18. 
 
[10] Gray, J. (1992). Benchmark handbook: 
for database and transaction processing 
systems. Morgan Kaufmann Publishers Inc.. 
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NoSQL: modelos de datos y sistemas de gestión de bases de datos

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NoSQL: modelos de datos y sistemas de gestión de bases de datos

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