{"id":3265,"date":"2025-10-06T16:09:25","date_gmt":"2025-10-06T14:09:25","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/teorema-de-cap-descubre-los-tres-tipos-que-existen\/"},"modified":"2025-10-07T14:52:29","modified_gmt":"2025-10-07T12:52:29","slug":"teorema-de-cap","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/teorema-de-cap","title":{"rendered":"CAP theorem: discover the three types that exist"},"content":{"rendered":"<p>Como usuario, cada vez que accedes a una p\u00e1gina web es posible que realices una consulta de datos. Como es normal, esperas que la web te muestre el resultado en forma breve, correcta y sin ning\u00fan error. \u00bfC\u00f3mo es posible algo tan complejo. Por todas las <strong>bases de datos,<\/strong> ubicadas en centros de datos, que permiten la interacci\u00f3n de multitud de usuarios a la vez. Esto no ser\u00eda posible sin el <strong>teorema de CAP.<\/strong><\/p>\n<p>The <strong>teorema de CAP<\/strong> se centra en esa relaci\u00f3n entre la <strong>disponibilidad<\/strong> de los datos, su <strong>correcci\u00f3n<\/strong> y su <strong>fiabilidad.<\/strong> Las tres patas sobre las que se construye este teorema de CAP son la <strong>disponibilidad,<\/strong> <strong>consistencia<\/strong> y <strong>tolerancia a los fallos.<\/strong> En Euroinnova, vamos a ver las distintas casu\u00edsticas que se pueden dar,<\/p>\n<p>Are you ready? Let's get started!<\/p>\n<h2 id=\"que-es-el-teorema-de-cap\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es el teorema de CAP?<\/strong><\/h2>\n<p>The <strong>teorema de CAP<\/strong> nos traslada la idea de que todo <strong>sistema distribuido de almacenamiento de datos<\/strong> es vulnerable a fallos de conectividad de la red. En otras palabras, nos sentencia que un sistema distribuido solo puede ofrecer dos de las tres caracter\u00edsticas anteriormente mencionadas: <strong>consistencia, disponibilidad y tolerancia a la partici\u00f3n (CAP).<\/strong><\/p>\n<p>\u00bfPero <strong>qu\u00e9 es un sistema distribuido<\/strong>? Consiste en una red que almacena datos en varios nodos al mismo tiempo. En la actualidad, todas las <strong>aplicaciones en la nube<\/strong> son sistemas distribuidos, por lo que resulta esencial entender este <strong>teorema de CAP<\/strong> para dise\u00f1ar una aplicaci\u00f3n en la nube efectiva y coherente.<\/p>\n<p>The <strong>teorema de CAP<\/strong> fue difundido por primera vez por el profesor <strong>Eric A. Brewer<\/strong> en el a\u00f1o 2000. Dos a\u00f1os despu\u00e9s, los profesores del MIT <strong>Seth Gilber<\/strong> y <strong>Nacy Lynch<\/strong> lo pusieron a prueba y publicaron un estudio que recibi\u00f3 el nombre de <strong>\u201cConjetura de Brewer\u201d.<\/strong><\/p>\n<h2 id=\"tipos-de-bases-de-datos-segun-el-teorema-de-cap\"><strong>Tipos de bases de datos seg\u00fan el teorema de CAP<\/strong><\/h2>\n<p>Como venimos comentando, el teorema de CAP se construye con base en tres caracter\u00edsticas esenciales: <strong>consistencia, disponibilidad y tolerancia a la partici\u00f3n.<\/strong> \u00bfPero a qu\u00e9 nos referimos con cada uno de estos conceptos? Vamos a verlo antes de entrar en los <strong>distintos tipos de bases de datos NoSQL.<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>C &#8211; Consistencia (Consistency):<\/strong> esta variable hace referencia a la lectura coherente de los datos desde cualquier instancia, o lo que es lo mismo, que todos los datos se encuentren sincronizados y replicados en todos los nodos a la vez.<\/li>\n<li><strong>A &#8211; Disponibilidad (Availability):<\/strong> esta variable parece clara. Se centra en obtener una respuesta v\u00e1lida y r\u00e1pida en todas las solicitudes. Puedes estar los nodos inactivos, pero la respuesta tiene que darse sin ninguna interrupci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>P &#8211; Tolerancia a particiones (Partition tolerance):<\/strong> esta \u00faltima variable se enfoca en la capacidad que tiene el sistema para permanecer estable, aunque pase una partici\u00f3n o interrupci\u00f3n entre la comunicaci\u00f3n de los nodos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Y ahora s\u00ed, estamos listos para ver los distintos <strong>tipos de bases NoSQL, seg\u00fan el teorema de CAP.<\/strong><\/p>\n<h3 id=\"base-de-datos-ca-consistencia-y-disponibilidad\"><strong>Base de datos CA (Consistencia y Disponibilidad)<\/strong><\/h3>\n<p>En esta base de datos <strong>se prioriza la consistencia de los datos,<\/strong> de manera que todos los nodos obtengan la misma informaci\u00f3n al mismo tiempo. Por otro lado, esto puede tener como consecuencia una ca\u00edda temporal mientras que la base se actualiza.<\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 queremos decir? Que si no puede haber tolerancia a los fallos, ya que no podr\u00e1 procesar ninguna petici\u00f3n si hay una partici\u00f3n entre dos cualesquiera. Por ello, a efectos pr\u00e1cticos no puede darse un sistema de distribuci\u00f3n con una base de datos CA. Aun as\u00ed, s\u00ed que existen <strong>bases de datos relacionales SQL<\/strong> con este tipo, como PostgreSQL.<\/p>\n<h3 id=\"base-de-datos-cp-consistencia-y-tolerancia-a-particiones\"><strong>Base de datos CP (Consistencia y Tolerancia a particiones)<\/strong><\/h3>\n<p>En esta base de datos CP, el sistema <strong>prioriza la consistencia y la tolerancia a particiones,<\/strong> pagando el precio de la disponibilidad. Esto se traduce en un periodo de espera cuando se da una partici\u00f3n entre dos nodos cualesquiera. Si se parte esa conexi\u00f3n, el sistema tendr\u00e1 que apagarse hasta que se resuelva la partici\u00f3n.<\/p>\n<h3 id=\"base-de-datos-ap-disponibilidad-y-tolerancia-a-particiones\"><strong>Base de datos AP (Disponibilidad y Tolerancia a particiones)<\/strong><\/h3>\n<p>Aqu\u00ed <strong>se renuncia a la consistencia<\/strong> y calidad de los datos. Si se rompe un nodo, por ejemplo, los dem\u00e1s nodos siguen disponibles trabajando al 100 %. Sin embargo, puede darse el caso de que uno de los nodos m\u00e1s alejados devuelva una versi\u00f3n de los datos m\u00e1s antigua que las dem\u00e1s. Sin embargo, la realidad es que cuando se resuelve la partici\u00f3n, todos los nodos se sincronizan de nuevo.<\/p>\n<h2 id=\"mongodb-una-base-de-datos-cp\"><strong>MongoDB: una base de datos CP<\/strong><\/h2>\n<p><strong>MongoDB<\/strong> is the <strong>sistema de gesti\u00f3n de bases de datos NoSQL<\/strong> que se goza de una gran popularidad en \u00e1reas como el <a href=\"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">big data<\/a>, destacando en aplicaciones en tiempo real que se ejecutan en multitud de ubicaciones diferentes. Relacion\u00e1ndolo con el teorema de CAP, se trata de una <strong>base de datos CP,<\/strong> que mantiene la coherencia, pero no la disponibilidad.<\/p>\n<p>En MongoDB hay un <strong>nodo principal<\/strong> que recibe todas las operaciones de escritura. Los dem\u00e1s nodos son r\u00e9plicas que registran todo lo que hace el nodo primario y crean su propio conjunto de datos. Sin embargo, si el nodo primario deja de estar disponible, el nodo secundario con el registro de operaciones m\u00e1s reciente entrar\u00e1 en escena para convertirse en primario.<\/p>\n<p>Esto es posible porque replican y copian todo lo que el nodo primario va registrando. Eso s\u00ed, hasta que el nuevo nodo maestro no \u201ceduca\u201d al resto de nodos secundarios, los clientes no pueden completar ninguna petici\u00f3n de escritura, lo que\u00a0<strong>garantiza la coherencia en los datos.<\/strong><\/p>\n<h3 id=\"cassandra-una-base-de-datos-ap\"><strong>Cassandra: una base de datos AP<\/strong><\/h3>\n<p><strong>Apache Cassandra<\/strong> is a <strong>base de datos NoSQL de c\u00f3digo abierto,<\/strong> por lo que es muy conocida dentro del sector. Al igual que MongoDB, puede almacenar datos en una red distribuida, pero no tiene un nodo principal y otros secundarios.<\/p>\n<p>Cassandra ofrece una <strong>base de datos AP,<\/strong> en la que <strong>antepone la disponibilidad a la consistencia.<\/strong> Si antes se interrump\u00eda el servicio ante una partici\u00f3n del nodo principal, ahora esta casu\u00edstica no existen. Todos los nodos est\u00e1n disponibles de forma continua para responder a las distintas peticiones que lleguen.<\/p>\n<p>Al estar disponible continuamente, pueden darse algunas incoherencias. Sin embargo, todos los nodos se alinean con sus pares, lo que ofrece una capacidad de reparaci\u00f3n.<\/p>\n<h2 id=\"consejos-para-elegir-tu-base-de-datos-en-funcion-del-teorema-de-cap\"><strong>Consejos para elegir tu base de datos en funci\u00f3n del teorema de CAP<\/strong><\/h2>\n<p>Elegir una base de datos para un negocio no es una tarea f\u00e1cil, ya que de este elemento depende el bienestar de diferentes aspectos. Por ello, ahora qu\u00e9 comprendes en qu\u00e9 consisten cada una de las bases de datos NoSQL, que trabajan en funci\u00f3n del teorema de CAP, es el momento de trasladarte <strong>una serie de consejos:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Analiza los requisitos de tu negocio y entiende tus necesidades.<\/li>\n<li>Reconoce que no puedes tener una soluci\u00f3n perfecta y elige entre consistencia o disponibilidad.<\/li>\n<li>Indaga en los distintos modelos de datos.<\/li>\n<li>Eval\u00faa la escalabilidad, considerando que puede ser horizontal o vertical.<\/li>\n<li>Pondera la tolerancia de fallos.<\/li>\n<li>Analiza el rendimiento bajo diferentes cargas y escenarios.<\/li>\n<li>Cuenta siempre con la opini\u00f3n de tu equipo tecnol\u00f3gico.<\/li>\n<li>No te canses de hacer pruebas antes de comprometerte con un tipo de base de datos.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como usuario, cada vez que accedes a una p\u00e1gina web es posible que realices una consulta de datos. 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