Paralelismos entre bases de datos relacionales y no relacionales (un enfoque en seguridad)
DOI:
https://doi.org/10.32870/recibe.v10i2.189Palabras clave:
Seguridad de la información, Bases de Datos, Bases de Datos Relacionales, Bases de Datos No Relacionales, PostgreSQL, MongoDBResumen
Las bases de datos nacen como una herramienta para el almacenamiento estandarizado en las aplicaciones, con el avance tecnológico surgen diferentes enfoques a la forma de relacionar los datos que se almacenan en las mismas. Comparar dos tecnologías con una misma finalidad, pero con diferente filosofía puede ayudar a comprender de mejor manera para que fue concebida cada una; y tener una mejor perspectiva sobre cómo se pueden complementar y mejorar, a través de distintas prácticas. A pesar de existir diferentes estudios comparativos sobre las bases de datos relacionales y no relacionales, todos se basan en el rendimiento y no en la seguridad. El estudio tiene como objetivo comparar las seguridades en bases de datos relacionales y no relacionales con la finalidad de encontrar diferencias y similitudes entre bases de datos relacionales y no relacionales .La metodología de comparación, se realiza con servidores en la nube aporta un ambiente apropiado para realizar el experimento entre dos bases de datos muy conocidas y de acceso libre PostgreSQL y MongoDB, siendo la primera un tipo de base relacional y la segunda no relacional (NoSql), para generar como resultado una comparativa que se difunda en la comunidad científica.Citas
Bernstein, P. A., & Goodman, N. (1983). Multiversion concurrency control—Theory and algorithms. ACM Transactions on Database Systems, 8(4), 465-483. https://doi.org/10.1145/319996.319998
Codd, E. F. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. 13(6), 11.
Coronel, C., Morris, S., & Rob, P. (2010). Bases de datos [recurso electrónico]: Datos, implementación y administración. (9.a ed.). Cengage Learning Editores, S.A. de C.V.
Date, C. J. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos. Pearson Educación.
Edward, S. G., & Sabharwal, N. (2015). Practical MongoDB. Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-0647-8
Giamas, A. (2019). Mastering MongoDB 4.x: Expert techniques to run high-volume and fault-tolerant database solutions using MongoDB 4.x, 2nd Edition. Packt Publishing Ltd.
Gilbert, S., & Lynch, N. (2012). Perspectives on the CAP Theorem. Computer, 45(2), 30-36. https://doi.org/10.1109/MC.2011.389
Harrison, G. (2015). Next Generation Databases. Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-1329-2
Lockhart, T. (Ed.). (1996). Manual del usuario de PostgreSQL.
MongoDB Locks—Shared, Exclusive and Intent Modes. (2018). TutorialKart. https://www.tutorialkart.com/mongodb/mongodb-locks/
Nwankwo, W. (2020). A Review of Critical Security Challenges in SQL-based and NoSQL Systems from 2010 to 2019. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9(2), 2029-2035. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/174922020
Perkins, L., Redmond, E., & Wilson, J. R. (2018). Seven Databases in Seven Weeks. Pragmatic Programmers.
Ricardo, C. M. (2009). Bases de datos. The McGraw-Hil.
rubenfa. (2014, enero 28). NoSQL: Clasificación de las bases de datos según el teorema CAP. Genbeta. https://www.genbeta.com/desarrollo/nosql-clasificacion-de-las-bases-de-datos-segun-el-teorema-cap
Sánchez Asenjo, J. (2009). Sistemas Gestores de Bases de Datos (Autoedicion).
The MongoDB 4.4 Manual—MongoDB Manual. (s. f.). Https://Github.Com/Mongodb/Docs/Blob/Master/Source/Index.Txt. Recuperado 11 de diciembre de 2020, de https://docs.mongodb.com/manual/
The OWASP Foundation. (2017). OWASP Top 10—2017 Los diez riesgos más críticos en Aplicaciones Web. The OWASP Foundation. https://wiki.owasp.org/images/5/5e/OWASP-Top-10-2017-es.pdf
Tonon, G. (2011). La Utilización Del Método Comparativo En Estudios Cualitativos En Ciencia Política Y Ciencias Sociales: Diseño y desarrollo de una tesis doctoral. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/3702607.pdf