En cuanto a las similitudes, todos estos motores de bases de datos relacionales tienen una estructura de tablas, utilizan el lenguaje SQL para manipular y consultar datos, y son capaces de manejar transacciones de forma segura y confiable.

En cuanto a las diferencias, cada motor de bases de datos relacionales tiene su propia arquitectura y características únicas. Por ejemplo, MySQL es conocido por su facilidad de uso y bajo costo, mientras que Oracle es conocido por su robustez y escalabilidad. SQL Server se integra fácilmente con otras aplicaciones de Microsoft, mientras que PostgreSQL es conocido por su capacidad de manejar grandes cantidades de datos y por su robustez.

Si bien la mayoría de los DBMS relacionales utilizan SQL, puede haber diferencias en la implementación y las extensiones específicas de SQL que ofrecen. Por ejemplo, Oracle y Microsoft SQL Server ofrecen extensiones propietarias de SQL que permiten realizar ciertas tareas específicas de cada sistema. También existen variantes específicas de SQL que se han adaptado para usarse en diferentes sistemas, como Transact-SQL para Microsoft SQL Server y PL/SQL para Oracle.

Es importante tener en cuenta que, aunque la mayoría de los DBMS relacionales utilizan SQL como su lenguaje principal, también pueden proporcionar herramientas adicionales de programación y scripting para interactuar con los datos, como APIs (Application Programming Interfaces) y lenguajes de programación específicos del sistema, como la extensión procedural PL/pgSQL de PostgreSQL.

1-Oracle

Es el motor relacional comercial más antiguo, el que comenzó el negocio de las bases de datos. Su creador, Larry Ellison, estuvo en el comité que definió el lenguaje SQL. En esos tiempos no había un negocio sino que era un proyecto científico. Sin embargo, Larry Ellison le vio el futuro, fundó la empresa y hoy es uno de los 10 hombres más ricos del mundo.

2-Microsoft SQL Server

Es la respuesta de Microsoft a Oracle y, aunque por muchos años corrió solo en Windows, desde 2017 es multiplataforma. Asimismo, Microsoft SQL Server son líderes en Business Intelligence (integrando más apps en el mismo paquete).

3-MySQL

Este es el motor más usado por los desarrolladores web (y preferido por los CMS clásicos que usan PHP como Wordpress, Drupal, etc). Además, tiene diferentes motores de almacenamiento.

4-SQLite

Es una base de datos pequeña y embebida en la aplicación que está en todos los teléfonos y por eso, para hacer persistencia local en aplicaciones móviles (almacenamiento local), se usa SQLite.

5-PostgreSQL

Es el que usamos en el backend de EDteam. PostgreSQL Inició como un proyecto universitario llamado INGRES, inspirado en Oracle e incluyó muchas funciones avanzadas y triggers que MySQL no tuvo por años.

6-MariaDB

MariaDB surgió luego de que Oracle comprara Sun Microsystems, por lo que, por extensión, se hizo dueña de MySQL. Es decir, Oracle ahora era dueña de dos de las bases de datos más importantes del mundo.

Fuente: https://www.cursosgis.com/comparativa-de-los-principales-sistemas-gestores-de-bases-de-datos-sgbd/

Hoy en día el mercado sigue siendo dominado por DB2, SQL Server, Oracle e IBM. En Mainframe o Unix/Linux, Oracle y DB2 suelen ser los líderes, mientas que en sistemas operativos Windows SQL Server suele ser la mejor opción.

1. Oracle

Base de datos que puede correr en casi cualquier sistema operativo. De Oracle destacamos la abundancia de perfiles con experiencia en esta tecnología y la gran cantidad de herramientas que hay para su administración y monitorización.

Benchmark de Oracle: https://www.oracle.com/us/solutions/performance-scalability/index.html

2. IBM DB2

Suele ser la segunda base de datos más utilizada en entornos Unix/Linux después de Oracle. Es claramente un indiscutible ganador en Mainframe. Hay perfiles profesionales para DB2, pero no tanto como para Oracle. Por otro lado, el perfil de DB2 Mainframe no tiene por qué saber moverse en DB2 linux/unix.

Benchmark de DB2: https://www-01.ibm.com/software/data/db2/performance.html

3. Microsoft SQL Server

Base de datos con compatibilidad únicamente para sistemas Windows. Hay muchos perfiles expertos en SQL Server y no es difícil su adquisición. Su integración con Microsoft Azure ha mejorado mucho su flexibilidad y rendimiento.

Benchmark: https://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/products/sql-server-benchmarks/industry.aspx

4. Teradata

Destaca sobre los demás tipos de bases de datos por su capacidad de almacenamiento y de análisis de datos. Suele ser utilizado en grandes instalaciones de Big Data.

5. SAP Sybase

Aunque ya no vive los momentos de éxito de hace una década, sigue destacando por su escalabilidad y rendimiento.

Tipos de bases de datos

Antes de continuar, cabe destacar que existen dos tipos de bases de datos diferentes:

Mejores Bases de Datos de libre distribución relacionales

Ahora entramos a hablar de las mejores bases de datos relacionales libres. Sus beneficios: su comunidad, la posibilidad de ver e incluso modificar el código a nuestra conveniencia y la no necesidad de pago.

Las bases de datos más importantes son:

Bases de Datos NoSQL

De este tipo de bases de datos existen varios subtipos:

NoSQL Orientados a Documentos

Se guardan documentos que soportan diferentes formatos (JSON, XML). Se pueden cambiar esquemas sin parar las bases de datos y los desarrolladores pueden meter documentos indexados y con acceso por el motor de base de datos fácilmente.

1. MongoDB

Probablemente, es la base de datos más popular. Tiene la posibilidad de trabajar con datos estructurados y no estructurados. Destaca por su gran capacidad de escalado y rendimiento. Suele ser la que más perfiles experimentados tiene.

Permiten trabajar por pares de clave-valor y acceder a distintas partes de los datos almacenados.

MongoDB no soporta atomicidad en las operaciones y garantiza integridad eventual. Los cambios se irán replicando a lo largo de todos los nodos, pero no se garantiza que todos los nodos tengan el mismo dato a la vez.

2. Couchbase Server

Base de datos libre creada en el proyecto Apache. Tampoco garantiza integridad de datos al 100%. Destaca su gran consola de administración en la que se puede acceder a muchos datos de forma muy fácil.

3. Mark Logic Server

Esta base de datos destaca sobre las anteriores por permitir integridad de datos y compatibilidad con XML, JSON y RDF.

Sistemas soportados: Windows, Solaris, Red Hat, Suse, CentOS, Amazon, Linux y Mac os.

Otras bases de datos a destacar son RavenDB, Apache Jena y Pivotal GemFire.

No SQL Orientados a Clave-Valor

Ideales cuando se accede a datos por clave. La diferencia de este tipo de base de datos radica en la posibilidad de almacenar datos sin ningún esquema predefinido. Son las más sencillas de utilizar. Suelen ser muy eficientes para las lecturas y escrituras. Los datos suelen almacenarse en estructuras complejas como BLOB.

1. Redis

Software libre.

2. Riak

Destaca por su capacidad de ser una base de datos de Clave-valor, almacenamiento de documentos y preparada para la realización de búsquedas.

No SQL Orientados a Columnas

Bases de datos en las que puedes mapear claves a valores y agruparlas en estructuras. Utilizadas en entornos donde hay poca escritura y existe la necesidad de acceder a varias columnas de muchas filas.

Muy útiles en procesamiento y análisis de eventos, gestión de contenido y en análisis de datos.

1. Apache Cassandra

Base de datos creada por Facebook que es ahora de libre distribución. Base de datos recomendada para gestionar masivas cantidades de datos.

La versión Enterprise de Cassandra es Datastax Enterprise.

Benchmark: https://vldb.org/pvldb/vol5/p1724_tilmannrabl_vldb2012.pdf

Datos soportados: ASCII, bigint, BLOB, Boolean, counter, decimal, double, float, int, text, timestamp, UUID, VARCHAR y varint.

2. Apache Hbase

Diseñado para soportar grandes cantidades de accesos de lectura y escritura en tiempo real a grandes cantidades de datos. Una de sus ventajas es que correo sobre Hadoop y sobre el sistema de ficheros Hadoop.