🗄️ Bases de Datos NoSQL – Guía Completa y Visual

📜 Introducción

El término NoSQL fue acuñado por Carlo Strozzi (1998) y popularizado por Eric Evans (Rackspace) para describir bases de datos no relacionales y distribuidas que no garantizan el modelo ACID.
Aunque no utilizan SQL como lenguaje principal (no está prohibido), muchos sistemas emplean JSON, XML, GraphQL u otros formatos.

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🔍 Características Clave

• 📂 Sin estructuras fijas: Datos almacenados en esquemas flexibles.
• 🚫 No JOINs: Evitan operaciones complejas.
• 🌐 Arquitectura distribuida: Alta disponibilidad y escalabilidad horizontal.
• 📊 Soporte para datos semiestructurados y no estructurados.
• 📦 Formatos variados: Clave-valor, documentos, columnas, grafos.

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✅ Ventajas

• Bajo consumo de recursos y coste.
• Escalabilidad horizontal sencilla (añadir nodos).
• Manejo eficiente de grandes volúmenes de datos.
• Menor riesgo de cuellos de botella.

⚠️ Inconvenientes

• Falta de estándares universales.
• Complejidad en la gestión del esquema.
• Algunas funciones no implementadas.
• Alta curva de aprendizaje.

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🧩 Tipos de Bases de Datos NoSQL

Tipo	Descripción	Ejemplos
Clave-Valor	Datos como pares clave-valor. Muy rápidas para lecturas y escrituras.	Cassandra, Redis, Riak
Documentales	Guardan datos como documentos JSON o XML, con clave única.	MongoDB, CouchDB
Columnar	Datos organizados en columnas en lugar de filas. Útil para analítica.	Cassandra, HBase
Orientadas a Objetos	Datos representados como objetos de programación.	Zope, Gemstone
Grafos	Información como nodos y aristas, ideal para relaciones complejas.	Neo4j, Virtuoso

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📌 Ejemplos y Puertos Predeterminados

Base de Datos	Puerto(s)
ArangoDB	8529
Cassandra	7000, 7001, 9042
CouchDB	5984
Elasticsearch	9200, 9300
MongoDB	27017, 27018, 27019, 28017
Neo4J	7473, 7474
Redis	6379
Riak	8087, 8098

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📚 Lenguajes y Consultas

• SPARQL (AllegroGraph)
• Gremlin (Grafos)
• AQL, JavaScript, GraphQL (ArangoDB)
• Cypher (Neo4j)
• XQuery (XML)
• Java, Scala

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⚖️ Teorema CAP

No es posible garantizar simultáneamente:

1. Consistency (C) – Coherencia en los datos.
2. Availability (A) – Disponibilidad continua.
3. Partition Tolerance (P) – Tolerancia a particiones de red.

🔹 AP: Alta disponibilidad y tolerancia a particiones (Ej.: Cassandra, CouchDB).
🔹 CP: Coherencia y tolerancia a particiones (Ej.: MongoDB, HBase).
🔹 CA: Coherencia y disponibilidad (Ej.: Bases de datos relacionales).

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🖼️ Infografía Visual

Podría incluir:

• Esquema de tipos NoSQL.
• Mapa con puertos y ejemplos.
• Triángulo del Teorema CAP.
• Ejemplos de consultas en Cypher, SPARQL, Gremlin.