@article{Rubio_._Reyes Ch_2020, title={NoSQL vs. SQL in Big Data Management: An Empirical Study}, volume={5}, url={https://knepublishing.com/index.php/KnE-Engineering/article/view/5917}, DOI={10.18502/keg.v5i1.5917}, abstractNote={<p>When developing a software project, it is important to choose the database that best suits the needs of the project, whether it is relational or non-relational. This article compares the efficiency of two types of database in handling input and reading large amounts of data, using the SGDB MongoDB 3.2 and Microsoft SQL Server 2016. The study concludes that, in projects where the handling of a large amount of data and a rapid response are primary requirements, it is better to use a non-relational database. In contrast, if the project requires the use of relationships between entities, without giving greater importance to the response time, it is better to opt for a related database.</p> <p><strong>Resumen:</strong> Al momento de desarrollar un proyecto software es importante escoger la base de datos que mejor se ajuste a las necesidades del proyecto. Las opciones de un técnico pueden estar entre una base de datos relacional o no relacional. El presente artículo compara la eficiencia de estos dos tipos de base de datos desde el punto de vista de la entrada y lectura de grandes cantidades de datos. Utilizamos a SGDB MongoDB 3.2 y Microsoft SQL Server 2016 para este estudio empírico. Concluimos que, en proyectos donde el manejo de una gran cantidad de datos y una respuesta rápida son requerimientos primordiales, y considerando estas variables, consideramos que podría ser idóneo el uso de una base de datos no relacional. En contraste, si el proyecto requiere el uso de relaciones entre entidades, sin dar mayor importancia al tiempo de respuesta, podría ser mejor optar por una base de datos relacional.</p&gt;}, number={1}, journal={KnE Engineering}, author={Rubio, Francisco and ., Paul Vega and Reyes Ch, Rolando P.}, year={2020}, month={Jan.}, pages={40–49} }