--- title: Cómo usar hoy el modelo relacional description: Descubre en qué consiste el modelo relacional y cómo explotar su potencial hoy día de la forma más interesante para el negocio. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/modelo-relacional.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Cómo usar hoy el modelo relacional Publicado el 4/12/15 8:00 Años pronosticando la **caída del modelo relacional**, la inminente llegada de una [era post SQL](https://tdwi.org/articles/2014/01/21/Big-Data-SQL-Get-Along.aspx), como muchos empezaban a afirmar y, a la vez, el ascenso imparable del cloud como opción escogida por muchos para sus incursiones en **big data analytics**. Pero, ¿Con qué quedarse? ¿Qué hay de cierto en estas afirmaciones? ![modelo relacional cómo usarlo hoy](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/modelo-relacional.jpg?width=620&name=modelo-relacional.jpg "modelo relacional cómo usarlo hoy") Créditos fotográficos: istock [jntvisual](http://www.istockphoto.com/photo/set-of-cubes-surrounded-with-luminous-flows-25522781?st=9eb8af4)   [![Descubre los mitos alrededor del concepto de Big Data](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/6df1c88c-ab48-458c-815c-a299e2c9e02e.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/6df1c88c-ab48-458c-815c-a299e2c9e02e)   ## Qué es el modelo relacional **El [modelo relacional](http://www.lantares.com/blog/conceptos-basicos-del-modelo-relacional-en-la-gestion-de-bases-de-datos)es la esencia conceptual de la mayoría de bases de datos tradicionales**. Consiste en la puesta en práctica de un método de estructuración de los datos que utiliza las relaciones entre ellos para su ordenación. Se trata, al fin y al cabo, de **estructuras matemáticas** (conocidas como tablas) que conforman una red compuesta por filas y columnas cuyas principales características son: - Describen características y condiciones de la información. - Se apoyan en el uso de dominios y rangos. - Además de definir cómo se estructuran los datos, **el modelo relacional** también establece una serie de reglas (las restricciones de integridad) que refuerzan el **cumplimiento de los requisitos de integridad de los datos.** - Este método explica cómo han de manipularse los datos. Es lo que se conoce como **cálculo relacional.** - Otra de sus cualidades más significativas es que procura un almacenamiento de datos eficiente gracias a sus especiales características de normalización. Los sistemas de gestión de la información estructurados en torno a bases de datos inspiradas en el [**modelo relacional**](http://www.lantares.com/blog/saca-el-maximo-partido-al-modelo-relacional-en-la-gestion-de-datos) son un elemento integral e imprescindible de los entornos de computación actuales. Sí, t**odavía son necesarios y su importancia no debe subestimarse.** No obstante, es preciso ser consciente de sus limitaciones en cuanto a: - Flexibilidad. - Escalabilidad. - Rendimiento. - Coste. La superación de estos retos, la búsqueda de la eficiencia y la consecución de un entorno de trabajo mucho más elástico, al final, no son una cuestión de elección sino de diseño. Y **es el híbrido, SQL - NoSQL, el que demuestra mejores resultados a todos los niveles.**   ## Modelo relacional: aún imbatible A pesar de sus "aparentes" limitaciones para el trabajo con grandes volúmenes de datos y de que otras alternativas (NoSQL) puedan parecer mucho más vanguardistas, lo cierto es que **los gigantes de la red siguen usando el modelo relacional (Twitter es un buen ejemplo).** Si bien hubo un periodo en el que parecía que NoSQL iba a ganar la batalla, cuando se hizo popular por la comodidad de poder empezar a usarlo sin tener que diseñar nada; al final, el **modelo relacional se ha confirmado como la opción vencedora**, imbatible al probar que es la única alternativa que garantiza el **control total sobre los datos** (excepto si se cuenta con buenos expertos desde el principio y se cuida mucho el **gobierno de los datos**). Esas ventajas de la mayoría de soluciones NoSQL, como el acceso rápido a los datos (siempre y cuando se puede tener todo en la memoria), la velocidad de propagación de las replicaciones a través de muchos nodos y el esquema flexible, que permite añadir nuevas columnas inmediatamente no pueden sustituir a SQL. El **modelo relacional supera a NoSQL** en el momento en que los datos no caben en la memoria. Además, es muy difícil mejorar un optimizador de SQL cuando las tareas aumentan de complejidad, especialmente cuando se trata de la generación automática en base a las peticiones del usuario (algo necesario para la mayoría de los sitios web). Sin embargo, **los negocios no tienen necesidad de elegir. Se puede tener lo mejor de uno y otro.** Las **ventajas en cuanto a seguridad, privacidad y alcance del modelo relacional** y las que tienen que ver con la velocidad, los costes reducidos y la sencillez en la interacción del NoSQL pueden experimentarse sin limitaciones cuando se apuesta por un **diseño híbrido** que permite la coexistencia de bases de datos tradicionales con, por ejemplo, datos alojados en el cloud.   **Post relacionados:** - [**Inteligencia empresarial de hoy y de mañana**](http://www.lantares.com/blog/inteligencia-empresarial-de-hoy-y-de-mañana) - [**Data mining: objetivo lealtad del cliente**](http://www.lantares.com/blog/data-mining-objetivo-lealtad-del-cliente) - [**Cómo diseñar una propuesta de valor realmente efectiva**](http://www.lantares.com/blog/como-disenar-una-propuesta-de-valor-realmente-efectiva)   **[![Recursos sobre Business Intelligence y Gestión de la Información](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/f773013d-d53c-4583-a753-6bd7cc16002b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/f773013d-d53c-4583-a753-6bd7cc16002b)** Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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