Descubre por qué las bases de datos documentales encajan con modelos de datos que cambian rápido: esquemas flexibles, iteración más ágil, almacenamiento natural en JSON y los trade-offs a considerar.
Una base de datos documental almacena datos como “documentos” autosuficientes, normalmente en un formato similar a JSON. En lugar de repartir un objeto de negocio en varias tablas, un único documento puede contener todo sobre él: campos, subcampos y arreglos—muy parecido a cómo muchas aplicaciones ya representan datos en código.
users o orders).Los documentos dentro de la misma colección no tienen que ser idénticos. Un documento de usuario puede tener 12 campos, otro 18, y ambos pueden coexistir sin problema.
Imagina un perfil de usuario. Empiezas con name y email. Al mes, marketing quiere preferred_language. Luego customer success pide timezone y subscription_status. Más tarde añades social_links (un arreglo) y privacy_settings (un objeto anidado).
En una base de datos documental, normalmente puedes empezar a escribir los campos nuevos de inmediato. Los documentos antiguos pueden quedarse tal cual hasta que decidas rellenarlos (o no).
Esta flexibilidad puede acelerar el trabajo de producto, pero desplaza responsabilidad al equipo y la aplicación: necesitarás convenciones claras, reglas de validación opcionales y diseño de consultas cuidadoso para evitar datos inconsistentes y desordenados.
A continuación veremos por qué algunos modelos cambian tan a menudo, cómo los esquemas flexibles reducen fricción, cómo los documentos se ajustan a las consultas reales de la aplicación y los trade-offs a valorar antes de elegir almacenamiento documental frente a relacional—o usar un enfoque híbrido.
Los modelos de datos rara vez permanecen estáticos porque el producto rara vez lo hace. Lo que empieza como “solo almacenar un perfil de usuario” se convierte rápidamente en preferencias, notificaciones, metadatos de facturación, información de dispositivos, flags de consentimiento y una docena de detalles que no existían en la primera versión.
La mayoría del churn en el modelo surge del aprendizaje. Los equipos añaden campos cuando:
Estos cambios suelen ser incrementales y frecuentes: pequeñas incorporaciones difíciles de planificar como grandes “migraciones”.
Las bases de datos reales contienen historia. Los registros antiguos conservan la forma con la que se escribieron, mientras que los nuevos adoptan la forma más reciente. Puedes tener clientes creados antes de que existiera marketing_opt_in, pedidos creados antes de que se soportaran delivery_instructions o eventos registrados antes de que se definiera un nuevo campo source.
Por tanto, no estás “cambiando un único modelo”: estás soportando múltiples versiones a la vez, a veces durante meses.
Cuando varios equipos despliegan en paralelo, el modelo de datos se convierte en una superficie compartida. Un equipo de pagos puede añadir señales de fraude mientras el equipo de crecimiento añade datos de atribución. En microservicios, cada servicio puede almacenar un concepto “cliente” con necesidades diferentes, y esas necesidades evolucionan de forma independiente.
Sin coordinación, el “esquema perfecto único” se vuelve un cuello de botella.
Sistemas externos a menudo envían payloads parcialmente conocidos, anidados o inconsistentes: eventos de webhook, metadatos de partners, formularios, telemetría de dispositivos. Incluso cuando normalizas las piezas importantes, con frecuencia quieres conservar la estructura original para auditoría, depuración o uso futuro.
Todas estas fuerzas empujan hacia un almacenamiento que tolere el cambio con gracia—especialmente cuando la velocidad de entrega importa.
Cuando un producto está encontrando su forma, el modelo de datos raramente está “terminado”. Aparecen campos nuevos, otros se vuelven opcionales y distintos clientes pueden necesitar información ligeramente diferente. Las bases de datos documentales son populares en estos momentos porque permiten evolucionar datos sin convertir cada cambio en un proyecto de migración de base de datos.
Con documentos JSON, añadir una propiedad puede ser tan simple como escribirla en los registros nuevos. Los documentos existentes pueden permanecer intactos hasta que decidas backfillearlos. Eso significa que un experimento pequeño—como recopilar una nueva preferencia—no requiere coordinar un cambio de esquema, una ventana de despliegue y un job de backfill solo para empezar a aprender.
A veces hay variantes genuinas: una cuenta “free” tiene menos ajustes que una cuenta “enterprise”, o un tipo de producto necesita atributos extra. En una base documental puede ser aceptable que documentos en la misma colección tengan formas diferentes, siempre que tu aplicación sepa interpretarlos.
En lugar de forzar todo a una estructura rígida, puedes mantener:
id, userId, createdAt)Esquemas flexibles no significa “sin reglas”. Un patrón común es tratar los campos faltantes como “usar un valor por defecto”. Tu aplicación puede aplicar valores por defecto en tiempo de lectura (o establecerlos al escribir), de modo que los documentos antiguos sigan comportándose correctamente.
Las feature flags suelen introducir campos temporales y rollout parciales. Los esquemas flexibles facilitan desplegar un cambio a una pequeña cohorte, almacenar estado extra solo para usuarios con la flag y iterar rápido—sin bloquearse en trabajo de esquema antes de probar una idea.
Muchos equipos de producto piensan en términos de “una cosa que el usuario ve en pantalla”. Una página de perfil, la vista de detalle de un pedido, un dashboard de proyecto—cada una suele mapear a un objeto de la app con una forma predecible. Las bases documentales apoyan ese modelo mental al permitir almacenar ese objeto como un único documento JSON, con muchas menos traducciones entre código y almacenamiento.
Con tablas relacionales, una misma funcionalidad a menudo se reparte en varias tablas, claves foráneas y joins. Esa estructura es poderosa, pero puede sentirse como ceremonia extra cuando la app ya mantiene los datos como un objeto anidado.
En una base documental, a menudo puedes persistir el objeto casi tal cual:
user que coincide con tu clase/tipo Userproject que coincide con el modelo de estado ProjectMenos traducción suele significar menos bugs de mapeo y mayor rapidez cuando cambian campos.
Los datos reales rara vez son planos. Direcciones, preferencias, settings de notificaciones, filtros guardados, flags de UI—todo eso es naturalmente anidado.
Al almacenar objetos anidados dentro del documento padre mantienes valores relacionados cerca, lo que ayuda en consultas de “un registro = una pantalla”: obtiene un documento, renderiza una vista. Eso puede reducir la necesidad de joins y las sorpresas de rendimiento que estos traen.
Cuando cada equipo de feature posee la forma de sus documentos, las responsabilidades se vuelven más claras: el equipo que lanza la funcionalidad también evoluciona su modelo de datos. Esto suele funcionar bien en arquitecturas de microservicios o modulares, donde los cambios independientes son la norma.
Las bases documentales suelen encajar con equipos que despliegan con frecuencia porque añadir pequeños datos rara vez requiere un cambio de esquema coordinado.
Si un product manager pide “solo un atributo más” (por ejemplo, preferredLanguage o marketingConsentSource), un modelo documental típicamente te permite empezar a escribir ese campo de inmediato. No siempre necesitas planificar una migración, bloquear tablas o negociar una ventana de despliegue entre servicios.
Eso reduce las tareas que pueden bloquear un sprint: la base de datos sigue siendo usable mientras la aplicación evoluciona.
Agregar campos opcionales a documentos tipo JSON suele ser backward compatible:
Este patrón hace los despliegues más tranquilos: puedes desplegar primero la escritura (empezar a almacenar el campo nuevo) y actualizar lecturas y UI después—sin tener que cambiar todos los documentos existentes inmediatamente.
Los sistemas reales raramente actualizan todos los clientes a la vez. Puedes tener:
Con bases documentales, los equipos suelen diseñar para “versiones mixtas” tratando los campos como aditivos y opcionales. Los escritores más nuevos pueden añadir datos sin romper lectores antiguos.
Un patrón práctico de despliegue:
Este enfoque mantiene alta la velocidad a la vez que reduce costos de coordinación entre cambios de base de datos y lanzamientos de aplicación.
Una razón por la que los equipos prefieren bases documentales es que puedes modelar los datos según cómo la aplicación más los lee. En lugar de repartir un concepto en muchas tablas y recomponerlo después, puedes almacenar un objeto “completo” (a menudo en JSON) en un solo lugar.
Desnormalizar significa duplicar o incrustar campos relacionados para que consultas comunes se respondan con una sola lectura de documento.
Por ejemplo, un documento de pedido podría incluir instantáneas del cliente (nombre, email en el momento de la compra) y un array embebido de líneas de pedido. Ese diseño puede hacer “mostrar mis últimos 10 pedidos” rápido y simple, porque la UI no necesita múltiples búsquedas para renderizar la página.
Cuando los datos para una pantalla o respuesta API viven en un documento, a menudo obtienes:
Esto reduce la latencia en rutas con muchas lecturas—común en feeds de producto, perfiles, carritos y dashboards.
Empotrar suele ser útil cuando:
Referenciar es mejor cuando:
No hay una forma documental “mejor” universal. Un modelo optimizado para una consulta puede hacer otra más lenta (o más costosa de actualizar). La aproximación más fiable es partir de tus consultas reales—qué necesita traer realmente la app—y dar forma a los documentos alrededor de esas rutas de lectura, luego revisar el modelo conforme evolucione el uso.
Esquema-en-lectura significa que no tienes que definir cada campo y forma de tabla antes de almacenar datos. En su lugar, tu aplicación (o una consulta analítica) interpreta la estructura del documento al leerlo. En la práctica, eso te permite lanzar una nueva funcionalidad que añade preferredPronouns o un nuevo shipping.instructions anidado sin coordinar primero una migración de base de datos.
La mayoría de equipos todavía tiene una “forma esperada” en mente—solo que se aplica más tarde y de forma selectiva. Un documento cliente puede tener phone, otro no. Un pedido antiguo puede almacenar discountCode como string, mientras pedidos nuevos almacenan un objeto discount más rico.
La flexibilidad no tiene por qué significar caos. Enfoques comunes:
id, createdAt o status, y restringir tipos para campos de alto riesgo.Un poco de consistencia rinde mucho:
camelCase, timestamps en ISO-8601)schemaVersion: 3) para que los lectores manejen formas antiguas y nuevas de forma seguraCuando un modelo se estabiliza—normalmente tras aprender qué campos son verdaderamente centrales—introduce validaciones más estrictas alrededor de esos campos y relaciones críticas. Mantén los campos opcionales o experimentales flexibles para que la base de datos siga soportando iteración rápida sin migraciones constantes.
Cuando tu producto cambia semanalmente, no solo importa la “forma actual” de los datos. También necesitas una historia fiable de cómo se llegó ahí. Las bases documentales encajan bien para conservar historial porque almacenan registros autosuficientes que pueden evolucionar sin forzar la reescritura de todo lo anterior.
Un enfoque común es almacenar cambios como una secuencia de eventos: cada evento es un documento nuevo que añades (en lugar de actualizar filas antiguas). Por ejemplo: UserEmailChanged, PlanUpgraded o AddressAdded.
Como cada evento es su propio documento JSON, puedes capturar el contexto completo en ese momento—quién lo hizo, qué lo disparó y metadatos que querrás después.
Las definiciones de eventos rara vez permanecen estables. Puedes añadir source="mobile", experimentVariant o un nuevo objeto anidado como paymentRiskSignals. Con almacenamiento documental, los eventos antiguos simplemente omiten esos campos y los eventos nuevos los incluyen.
Tus consumidores (servicios, jobs, dashboards) pueden usar defaults para campos faltantes en lugar de backfillear y migrar millones de registros históricos solo para introducir un atributo más.
Para mantener a los consumidores previsibles, muchos equipos incluyen un schemaVersion (o eventVersion) en cada documento. Eso permite despliegues graduales:
Un historial durable de “qué pasó” es útil más allá de auditorías. Los equipos de analítica pueden reconstruir estados en un punto en el tiempo y soporte puede reproducir regresiones reproduciendo eventos o inspeccionando el payload exacto que provocó un bug. Con el tiempo, eso acelera el análisis de causa raíz y hace los informes más fiables.
Las bases documentales facilitan el cambio, pero no eliminan el trabajo de diseño—solo lo desplazan. Antes de comprometerte, aclara qué estás intercambiando por esa flexibilidad.
Muchas bases documentales soportan transacciones, pero las transacciones multi-entidad (multi-documento) pueden estar limitadas, ser más lentas o más caras que en una base relacional—especialmente a gran escala. Si tu flujo central requiere actualizaciones “todo o nada” sobre varios registros (por ejemplo, actualizar un pedido, inventario y un asiento de libro juntos), revisa cómo lo maneja tu base y qué cuesta en rendimiento o complejidad.
Como los campos son opcionales, los equipos pueden crear accidentalmente varias “versiones” de un mismo concepto en producción (p. ej., address.zip vs address.postalCode). Eso puede romper funcionalidades downstream y complicar la detección de bugs.
Una mitigación práctica es definir un contrato compartido para tipos de documento clave (aunque sea ligero) y añadir validaciones opcionales donde importe—por ejemplo, estado de pago, precios o permisos.
Si los documentos evolucionan libremente, las consultas analíticas se vuelven complejas: los analistas escriben lógica para múltiples nombres de campo y valores ausentes. Para equipos que dependen mucho de reporting, puede ser necesario:
Incrustar datos relacionados (por ejemplo, snapshots de cliente dentro de pedidos) acelera lecturas, pero duplica información. Cuando una pieza compartida cambia debes decidir: actualizar en todas partes, mantener historial o tolerar inconsistencia temporal. Esa decisión debe ser intencional—si no, corres el riesgo de deriva sutil de datos.
Las bases documentales son una gran opción cuando el cambio es frecuente, pero recompensan a los equipos que tratan el modelado, el nombrado y la validación como trabajo de producto continuo, no como una configuración única.
Las bases documentales almacenan JSON, lo que las hace adecuadas cuando tus campos son opcionales, cambian con frecuencia o varían por cliente, dispositivo o línea de producto. En lugar de forzar cada registro a la misma tabla rígida, puedes evolucionar gradualmente el modelo mientras mantienes a los equipos en movimiento.
Los datos de producto rara vez permanecen iguales: nuevas tallas, materiales, flags de cumplimiento, bundles, descripciones regionales y campos específicos de marketplaces aparecen constantemente. Con datos anidados en documentos JSON, un “producto” puede mantener campos centrales (SKU, price) y permitir atributos por categoría sin semanas de rediseño de esquema.
Los perfiles empiezan pequeños y crecen: settings de notificaciones, consentimientos de marketing, respuestas de onboarding, feature flags y señales de personalización. En una base documental, los usuarios pueden tener conjuntos distintos de campos sin romper lecturas existentes. Esa flexibilidad también ayuda en desarrollo ágil, donde los experimentos añaden y quitan campos con rapidez.
El contenido moderno no es solo “una página”. Es una mezcla de bloques y componentes—secciones hero, FAQs, carruseles de producto, embeds—cada uno con su propia estructura. Almacenar páginas como documentos JSON permite a editores y desarrolladores introducir nuevos tipos de componentes sin migrar todas las páginas históricas inmediatamente.
La telemetría varía según versión de firmware, paquete de sensores o fabricante. Las bases documentales manejan bien estos modelos en evolución: cada evento puede incluir solo lo que el dispositivo conoce, mientras esquema-en-lectura permite a herramientas analíticas interpretar campos cuando están presentes.
Si estás decidiendo entre NoSQL vs SQL, estos son escenarios donde las bases documentales tienden a ofrecer iteración más rápida con menos fricción.
Cuando tu modelo de datos aún se está definiendo, “suficientemente bueno y fácil de cambiar” vence a “perfecto en papel”. Estos hábitos prácticos te ayudan a mantener el ritmo sin convertir la base en un cajón de sastre.
Comienza cada feature escribiendo las lecturas y escrituras principales que esperas: pantallas, respuestas API y actualizaciones más habituales.
Si una acción de usuario necesita regularmente “order + items + shipping address”, modela un documento que atienda esa lectura con mínimo fetching adicional. Si otra acción necesita “todos los pedidos por estado”, asegúrate de poder consultar o indexar por ese camino.
Empotrar (nesting) es ideal cuando:
Referenciar (almacenar IDs) es más seguro cuando:
Puedes mezclar: embebe un snapshot para velocidad de lectura y guarda una referencia a la fuente de la verdad para actualizaciones.
Incluso con flexibilidad, añade reglas ligeras para los campos de los que dependes (tipos, IDs requeridos, estados permitidos). Incluye schemaVersion (o docVersion) para que tu aplicación trate los documentos antiguos con gracia y los migre con el tiempo.
Trata las migraciones como mantenimiento periódico, no como un evento único. A medida que el modelo madura, programa pequeños backfills y limpiezas (campos no usados, claves renombradas, snapshots denormalizados) y mide el impacto. Una lista de verificación simple y un script de migración ligero ayudan mucho.
Elegir entre una base documental y una relacional no es tanto “cuál es mejor” como qué tipo de cambio vive más tu producto.
Son una buena opción cuando la forma de los datos cambia con frecuencia, distintos registros pueden tener campos distintos o los equipos necesitan desplegar sin coordinar migraciones cada sprint.
También encajan cuando la app trabaja naturalmente con “objetos completos” como un pedido (info de cliente + items + notas de entrega) o un perfil (settings + preferencias + info de dispositivo) almacenados juntos como JSON.
Las relacionales brillan cuando necesitas:
Si el trabajo del equipo es optimizar consultas cross-table y analítica, SQL suele ser un hogar más simple a largo plazo.
Muchos equipos usan ambos: relacional para el “sistema de registro” central (billing, inventario, entitlements) y un almacén documental para vistas optimizadas para lectura o que evolucionan rápido (perfiles, metadatos de contenido, catálogos). En microservicios, suele encajar: cada servicio elige el modelo que le va mejor.
También recuerda que “híbrido” puede existir dentro de una base relacional. Por ejemplo, PostgreSQL puede almacenar campos semiestructurados con JSON/JSONB junto a columnas fuertemente tipadas—útil cuando quieres consistencia transaccional y un lugar seguro para atributos en evolución.
Si tu esquema cambia semanalmente, el cuello de botella suele ser el bucle end-to-end: actualizar modelos, APIs, UI, migraciones (si las hay) y desplegar con seguridad. Koder.ai está diseñado para ese tipo de iteración. Puedes describir la feature y la forma de los datos en chat, generar una implementación web/backend/móvil funcional y refinarla a medida que evolucionan los requisitos.
En la práctica, los equipos suelen empezar con un núcleo relacional (la stack backend de Koder.ai es Go con PostgreSQL) y usar patrones tipo documental donde tienen sentido (por ejemplo, JSONB para atributos flexibles o payloads de eventos). Las snapshots y rollback de Koder.ai también ayudan cuando una forma experimental de datos necesita revertirse rápido.
Realiza una evaluación corta antes de comprometerte:
Si comparas opciones, mantén el alcance limitado y con límite de tiempo—luego expande cuando veas qué modelo te permite lanzar con menos sorpresas. Para más sobre evaluación de trade-offs de almacenamiento, ve a /blog/document-vs-relational-checklist.
Una base de datos documental almacena cada registro como un documento autosuficiente similar a JSON (incluyendo objetos anidados y arreglos). En lugar de dividir un objeto de negocio en varias tablas, a menudo lees y escribes el objeto completo en una sola operación, típicamente dentro de una colección (por ejemplo, users, orders).
En productos que evolucionan rápido aparecen atributos nuevos constantemente (preferencias, metadatos de facturación, flags de consentimiento, campos de experimentos). Los esquemas flexibles permiten empezar a escribir campos nuevos de inmediato, mantener los documentos antiguos sin cambios y backfillear opcionalmente después, de modo que cambios pequeños no se conviertan en grandes proyectos de migración.
No necesariamente. La mayoría de los equipos mantiene una “forma esperada”, pero la aplicación de las reglas se traslada a:
Esto mantiene la flexibilidad reduciendo documentos desordenados o inconsistentes.
Trata los campos nuevos como aditivos y opcionales:
Esto permite versiones mixtas de datos en producción sin migraciones que requieran downtime.
Modela para tus lecturas más comunes: si una pantalla o respuesta API necesita “order + items + shipping address”, almacena eso junto en un documento cuando sea práctico. Esto puede reducir viajes de red y evitar ensamblados pesados de joins, mejorando la latencia en rutas con muchas lecturas.
Usa embedding cuando los datos hijos se leen habitualmente con el padre y su tamaño está acotado (por ejemplo, hasta 20 items). Usa referencing cuando los datos relacionados son grandes/no acotados, se comparten entre muchos padres o cambian con frecuencia.
También puedes mezclar: incrusta un snapshot para lecturas rápidas y guarda una referencia a la fuente de la verdad para actualizaciones.
Facilita las implementaciones porque añadir un campo suele ser compatible hacia atrás:
Esto es especialmente útil cuando hay múltiples servicios o clientes móviles en versiones antiguas.
Incluye medidas ligeras de control:
id, createdAt, )Enfoques comunes incluyen documentos de eventos append-only (cada cambio es un documento nuevo) y versionado (eventVersion/schemaVersion). Los campos nuevos pueden añadirse a eventos futuros sin reescribir la historia, mientras los consumidores leen múltiples versiones durante despliegues graduales.
Los principales trade-offs incluyen:
Muchos equipos usan un enfoque híbrido: relacional para el “sistema de registro” estricto y almacenamiento documental para modelos que evolucionan rápido o están optimizados para lectura.
statuscamelCase, timestamps en ISO-8601)schemaVersion/docVersionEstos pasos evitan la deriva como address.zip vs address.postalCode.