Lenguajes de Programación para Almacenamiento de Datos
Los lenguajes y tecnologías de almacenamiento de datos.
Organizar, consultar y gestionar grandes volúmenes de información.
Provienen de múltiples fuentes.
Aplicaciones web, sensores, plataformas de e-commerce o redes sociales.
Diferentes enfoques y herramientas para el almacenamiento.
SQL Structured Query Language es el lenguaje para bases de datos relacionales.
Los datos se almacenan de manera estructurada en tablas.
Integridad, consistencia y relaciones entre distintos tipos de datos.
NoSQL es una familia de tecnologías como MongoDB, Cassandra o Redis
Permiten almacenar datos no estructurados o semi-estructurados.
Con mayor flexibilidad y capacidad de escalado.
Entornos dinámicos y distribuidos como aplicaciones web.
Big Data o sistemas en tiempo real.
Scala con Apache Spark no es un lenguaje de almacenamiento.
Procesar datos almacenados en grandes volúmenes
En clústeres o sistemas distribuidos.
Spark, escrito en Scala.
Permite trabajar de forma eficiente con información.
Proveniente de bases SQL, NoSQL o archivos masivos.
Lenguajes y tecnologías que forman la base de cualquier sistema.
De almacenamiento y gestión de datos.
Diseñados para gestionar bases de datos.
Grandes volúmenes de información.
1. SQL Structured Query Language
SQL lenguaje estándar.
Consultar y gestionar bases de datos relacionales
MySQL, PostgreSQL, o SQL Server.
En una base de datos relacional
Los datos se organizan en tablas con filas y columnas
Como una hoja de cálculo.
Permite consultas complejas y análisis de datos estructurados.
¿Para qué se usa?
Guardar datos estructurados clientes, productos, ventas, etc.
Hacer consultas y obtener información específica.
Crear, modificar o eliminar tablas y registros.
2. NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis
NoSQL es un conjunto de tecnologías.
Cuando los datos no encajan bien en tablas.
Se usa en aplicaciones web, big data
Sistemas en tiempo real.
NoSQL es flexible y puede almacenar datos en forma de documentos.
Pares clave-valor, columnas o grafos.
Orientado a datos no estructurados o semiestructurados.
MongoDB: Documentos JSON
Cassandra: Alta escalabilidad
Redis: Almacenamiento en memoria.
¿Para qué se usa?
Guardar datos no estructurados o semi-estructurados.
Escalar fácilmente grandes volúmenes de datos.
Sistemas que requieren velocidad, flexibilidad o alta disponibilidad.
MongoDB
Documentos JSON
MongoDB guarda los datos en documentos similares a JSON.
Equivalente al ejemplo en SQL
Usando una estructura flexible sin tabla fija.
Cassandra
Columnas
Ideal para manejar grandes cantidades de datos distribuidos.
Muy parecido a SQL pero detrás hay un modelo diferente.
Prioriza velocidad y escalabilidad.
Redis
Clave – Valor
Es una base de datos muy rápida.
Usada para guardar información temporal.
Sesiones, cachés o contadores.
3. Scala
Apache Spark para procesamiento distribuido de datos.
Scala es un lenguaje de programación potente.
Se usa mucho con Apache Spark
Tecnología para procesar grandes cantidades de datos.
Distribuidos Big Data.
Spark permite analizar datos en paralelo.
Más rápido que hacerlo con herramientas tradicionales.
¿Para qué se usa?
Usado en sistemas de Big Data.
Se integra con Apache Spark para procesamiento distribuido.
Procesar grandes volúmenes de datos.
Desde bases SQL, NoSQL, archivos, etc.
Transformar, agrupar, resumir datos.
Ejecutar tareas de análisis en clústeres varias máquinas.
¿Qué lenguaje usar y cuándo?
| Lenguaje/Tecnología | ¿Qué hace mejor? | Ejemplo de uso |
| SQL | Consultar datos estructurados | Obtener ventas por cliente |
| MongoDB | Guardar datos flexibles JSON | Apps con contenido dinámico |
| Cassandra | Datos distribuidos a gran escala | Historial de sensores IoT |
| Redis | Guardar datos rápidos y temporales | Login, caché, contadores |
| Scala + Spark | Procesar big data en paralelo | Análisis de millones de registros |
Plan de Estudio detallado para Aprender SQL, NoSQL y Scala
Para aprender SQL Structured Query Language
NoSQL MongoDB, Redis, Cassandra
Scala con Apache Spark Procesamiento de Datos
Aprende primero SQL la base del almacenamiento de datos
¿Por qué empezar aquí?
SQL es el lenguaje base para manejar bases de datos estructuradas.
Te enseñará a pensar en términos de datos y relaciones.
¿Cómo comenzar?
Empieza con conceptos básicos:
SELECT, WHERE, FROM, ORDER BY, GROUP BY, JOIN, etc.
Usa plataformas como:
SQLBolt
Mode SQL Tutorial
Kaggle Learn – SQL
Consejos:
Practica con ejemplos reales: crea tablas como «clientes», «productos», «ventas».
Usa SQLite, MySQL o PostgreSQL con una interfaz visual como DBeaver o pgAdmin.
Módulo 1: SQL Structured Query Language
Nivel Básico (1-2 semanas)
Qué es SQL y cómo funciona una base de datos relacional.
Comandos básicos: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT.
Filtros con AND, OR, IN, BETWEEN, LIKE.
Práctica: Consultas sobre una tabla simple de usuarios o productos.
Recursos:
Curso gratuito: SQLBolt
Practicar con SQLite o PostgreSQL
Herramientas como DB Fiddle, DBeaver o pgAdmin
Nivel Intermedio (2-3 semanas)
Operaciones de unión: JOIN INNER, LEFT, RIGHT, FULL.
Agregaciones: GROUP BY, COUNT(), SUM(), AVG(), HAVING.
Subconsultas y alias (AS).
Actualizar datos: INSERT, UPDATE, DELETE.
Proyecto sugerido: Crear y consultar una base de datos.
Para una tienda clientes, productos, ventas.
Nivel Avanzado (2 semanas)
Vistas, índices, funciones agregadas personalizadas.
Normalización de bases de datos.
Triggers, constraints y relaciones entre tablas.
Optimización de consultas y manejo de grandes volúmenes de datos.
Módulo 2: NoSQL MongoDB, Redis, Cassandra
Aprende NoSQL para datos no estructurados y sistemas flexibles
¿Por qué es el segundo paso?
Porque complementa lo que ya sabes de SQL
Es ideal para cuando los datos no siguen una estructura fija
Documentos, redes sociales, sensores, etc.
¿Con qué empezar?
Empieza con MongoDB
La base documental más sencilla y popular.
Recurso clave:
Curso oficial gratuito MongoDB University – Basics
Después explora:
Redis (clave-valor, para almacenamiento rápido y temporal).
Cassandra columnar, usado en Big Data distribuido.
Herramientas recomendadas:
MongoDB Compass visual
RedisInsight
DataStax Studio para Cassandra
Nivel Básico (1-2 semanas)
¿Qué es NoSQL? Diferencias con SQL.
Tipos: Documental MongoDB
Clave-valor Redis, Columnares Cassandra.
Introducción a MongoDB: documentos, colecciones, comandos básicos
find, insertOne, updateOne, deleteOne.
Recurso recomendado:
MongoDB University – Curso gratuito “MongoDB for Beginners”.
Nivel Intermedio (2-3 semanas)
Consultas complejas en MongoDB.
Índices, agregaciones $group, $match, $lookup.
Modelado de datos en documentos.
Introducción a Redis: comandos clave-valor simples
SET, GET, DEL, estructuras avanzadas listas, sets.
Nivel Avanzado (2 semanas)
Introducción a Cassandra y CQL
Cassandra Query Language.
Modelado de datos en entornos distribuidos.
Replicación, particionado y escalabilidad.
Comparación práctica entre NoSQL y SQL para distintos casos.
Módulo 3: Scala con Apache Spark Procesamiento de Datos
Aprende Scala con Apache Spark procesamiento de grandes datos
¿Por qué después?
Necesitas tener una base en manejo de datos.
Antes de entrar a procesarlos a gran escala.
¿Qué es Scala?
Un lenguaje funcional que funciona muy bien con Spark.
Una herramienta para procesar Big Data.
Ideal en análisis masivo y distribuido.
¿Cómo comenzar?
Aprende la sintaxis básica de Scala:
Usa Scala Exercises
Instala o usa Apache Spark en Colab o local.
Empieza a trabajar con:
DataFrames
Spark SQL
Lectura de archivos CSV, JSON, Parquet
Nivel Básico (2 semanas)
Introducción a Scala: sintaxis básica, variables, funciones, estructuras de control.
Instalación de Spark local o en Google Colab.
Primeros pasos con SparkSession, DataFrame y lectura de archivos CSV.
Recursos sugeridos:
Scala Exercises
Apache Spark docs
Nivel Intermedio (2-3 semanas)
Transformaciones y acciones en Spark
Filter, map, groupBy, reduce, count
Spark SQL: uso de SQL sobre DataFrames.
Trabajar con grandes conjuntos de datos parquet, JSON, etc.
Introducción a RDDs.
Nivel Avanzado (2-3 semanas)
Procesamiento distribuido y optimización en Spark.
Uso de Spark Streaming para datos en tiempo real.
Integración con Hadoop y bases de datos.
Pipeline completo: de ingestión a análisis.
Haz proyectos reales mini sistemas de ventas, análisis de logs.
Procesamiento de textos.
Sube tus avances a GitHub.
