06 oct 2025·8 min
MongoDB vs PostgreSQL: elegir la base de datos adecuada en 2026
Compara MongoDB y PostgreSQL en modelado de datos, consultas, indexación, escalado, transacciones y operaciones para elegir la mejor base de datos para tu aplicación.
Compara MongoDB y PostgreSQL en modelado de datos, consultas, indexación, escalado, transacciones y operaciones para elegir la mejor base de datos para tu aplicación.
La decisión no es “¿cuál es la mejor?”—es “¿qué sistema encaja mejor con este workload y equipo?” MongoDB y PostgreSQL son bases de datos maduras y ampliamente adoptadas, pero optimizan distintos valores por defecto: MongoDB para datos en forma de documento y rápida iteración; PostgreSQL para modelado relacional, expresividad SQL y garantías fuertes de integridad.
La elección importa más cuando tu carga de trabajo se inclina fuertemente en una dirección:
Un modelo mental útil: si tus datos son naturalmente un conjunto de entidades con relaciones, PostgreSQL suele ser la opción más simple. Si tus datos son naturalmente una colección de registros autocontenidos que cambian de forma, MongoDB puede reducir la fricción—especialmente al inicio.
Para mantener esta comparación práctica, evalúa ambas opciones con las mismas preguntas:
Muchos equipos usan persistencia poliglota: PostgreSQL para datos de registro y MongoDB para contenido, modelos de lectura tipo caché o funciones intensas en eventos. La meta es hacer menos compromisos en las partes del sistema que importan—no buscar pureza ideológica.
Si estás construyendo servicios nuevos rápidamente, también ayuda elegir una plataforma y arquitectura que no te encierre prematuramente. Por ejemplo, Koder.ai (una plataforma que genera apps full-stack desde chat) prefiere un stack React + Go + PostgreSQL, que puede ser un “default seguro” para sistemas transaccionales, permitiendo campos semiestructurados vía JSONB cuando los requisitos son fluidos.
A nivel de modelo de datos, MongoDB y PostgreSQL fomentan distintas formas de pensar sobre la “forma” de tu aplicación. MongoDB es una base de datos documental: almacenas documentos tipo JSON autocontenidos en colecciones. PostgreSQL es una base de datos relacional: almacenas filas en tablas, las relacionas mediante claves y consultas esas relaciones.
En MongoDB, un registro típico puede embeber datos relacionados directamente:
orders
Esto encaja bien con datos jerárquicos o “agregados” que normalmente recuperas completos.
En PostgreSQL, normalmente normalizarías eso en varias tablas:
orders (una fila por pedido)order_items (muchas filas por pedido)addresses (tabla separada opcional)Esta estructura brilla cuando necesitas relaciones consistentes y joins frecuentes—por ejemplo, reportes entre clientes, productos y pedidos.
MongoDB es flexible por defecto: documentos de la misma colección pueden tener campos distintos. Eso acelera la iteración, pero facilita que entren formas inconsistentes a menos que añadas reglas de validación y disciplina.
PostgreSQL impone estructura con tipos de columna, restricciones y claves foráneas. Los cambios requieren migraciones, pero ganas barreras fuertes para la integridad de los datos.
Existe un camino intermedio: JSONB de PostgreSQL permite almacenar datos semiestructurados dentro de una tabla relacional. Muchos equipos usan columnas para campos estables (IDs, timestamps, estado) y JSONB para atributos en evolución—manteniendo la integridad relacional y permitiendo cambio.
MongoDB suele sentirse natural para objetos anidados, payloads de eventos y datos tipo contenido que se leen enteros. PostgreSQL sobresale cuando las relaciones son de primera clase, los joins son comunes y las reglas de consistencia (restricciones) forman parte del modelo—no solo del código de la aplicación.
Las consultas son donde el día a día entre MongoDB y PostgreSQL se vuelve más evidente: PostgreSQL optimiza operaciones basadas en conjuntos entre tablas, mientras MongoDB optimiza trabajar con documentos anidados con la forma de la aplicación.
SQL de PostgreSQL es declarativo y componible: describes el resultado y el planner decide cómo obtenerlo. Eso hace que filtros complejos, agrupaciones, funciones de ventana, CTEs y transformaciones multipaso sean naturales—especialmente cuando los requisitos cambian.
MongoDB suele usar consultas find para recuperaciones sencillas y el Aggregation Pipeline para transformaciones (filter → project → group → sort, etc.). El pipeline puede ser expresivo, pero es más procedural—el orden importa—y pipelines muy complejos pueden resultar más difíciles de razonar que una única sentencia SQL.
PostgreSQL trata los joins como herramienta principal. Puedes normalizar datos y hacer joins sin cambiar la forma de consulta; el trade-off es pensar en cardinalidad de joins, índices y a veces tuning de consultas.
MongoDB fomenta embeber datos relacionados cuando se leen juntos (por ejemplo, un pedido con sus líneas). Eso puede eliminar joins y simplificar lecturas. La desventaja es la duplicación y actualizaciones más complejas.
Cuando necesitas relaciones entre colecciones, MongoDB ofrece $lookup en agregaciones. Funciona, pero suele ser menos ergonómico—y, a escala, menos predecible en rendimiento—que joins relacionales bien indexados, y puede empujarte hacia pipelines más grandes y complejos.
PostgreSQL suele ganar para cargas tipo BI: consultas ad-hoc, joins exploratorios y reporting entre muchas entidades son sencillos, y la mayoría de herramientas analíticas hablan SQL.
MongoDB soporta reporting cuando los informes se alinean con los límites de documento, pero el análisis multi-entidad normalmente exige más trabajo en pipelines o ETL hacia un sistema columnar/warehouse.
Ambas tienen drivers maduros, pero se “sienten” diferentes. PostgreSQL se beneficia de un ecosistema amplio de tooling SQL, ORMs y analizadores de consultas. MongoDB puede parecer más natural en código cuando tus objetos de dominio ya son JSON—hasta que las relaciones y necesidades de reporting crecen.
El diseño de esquema es donde MongoDB y PostgreSQL difieren más en el día a día: MongoDB optimiza dar forma a los datos como tus objetos de aplicación, mientras PostgreSQL optimiza dar forma a los datos como un conjunto de hechos relacionados.
En PostgreSQL, la normalización es el comportamiento por defecto: divides entidades en tablas y las conectas con claves foráneas. Esto reduce duplicación y hace que actualizaciones entre entidades sean más seguras (cambiar el nombre de un cliente en un solo lugar).
En MongoDB, el embedding es común: almacenas datos relacionados dentro de un mismo documento para leerlos en un solo viaje. Por ejemplo, un documento de pedido podría embeber sus líneas.
El trade-off es el coste en actualizaciones y consistencia. El embedding puede duplicar datos de referencia (título del producto, precio instantáneo), mientras que una normalización fuerte puede llevar a muchos joins y APIs chatty.
Cuando los requisitos evolucionan—por ejemplo, añadir múltiples direcciones de envío, campos opcionales de impuestos o nuevos atributos de producto—los documentos flexibles de MongoDB pueden absorber campos nuevos con menos migración inicial.
PostgreSQL también puede evolucionar sin problema, pero los cambios son explícitos: ALTER TABLE, backfilling y endurecimiento de restricciones con el tiempo. Muchas equipos usan el enfoque “nullable primero, restringir después” para entregar rápido sin perder integridad a largo plazo.
Las protecciones integradas de PostgreSQL (claves foráneas, CHECK, UNIQUE) evitan que estados malos entren en la base de datos.
MongoDB suele confiar más en la validación en la aplicación, aunque existe validación por JSON Schema. La diferencia clave es cultural: PostgreSQL fomenta aplicar invariantes en un sitio central; los equipos de MongoDB tienden a imponerlas en rutas de código y en tests.
El sobre-embedding lleva a documentos muy grandes, puntos calientes (muchas escrituras a un mismo documento) y actualizaciones parciales complicadas. La sobre-normalización lleva a joins excesivos, APIs chatty y sorpresas de rendimiento.
Una regla práctica: embed los datos que cambian juntos; referencia los datos que cambian independientemente.
Los índices son donde el debate MongoDB vs PostgreSQL suele volverse práctico: la base de datos “mejor” suele ser la que puede responder tus consultas más comunes con latencia predecible.
PostgreSQL usa por defecto índices B-tree, que cubren muchos workloads (igualdad, rangos, ordenación). Cuando los patrones cambian, tienes opciones especializadas: GIN (genial para arrays y búsqueda full-text, y común con JSONB), GiST/SP-GiST (geoespacial y tipos personalizados) y BRIN (tablas grandes con orden natural como series temporales).
MongoDB también se basa en índices tipo B-tree para búsquedas y ordenaciones comunes, con tipos adicionales: multikey para arrays, 2dsphere para geoespacial y text para búsqueda de texto básica.
Un marco práctico: PostgreSQL tiene más “primitivas de índice” para distintos tipos y operadores, mientras MongoDB enfatiza acceso flexible a documentos con buen soporte para indexar campos anidados.
Ambos sistemas dependen mucho de índices compuestos. La idea es indexar los campos que filtras juntos para que el motor reduzca resultados temprano.
WHERE status = 'active').Ambas bases ofrecen capacidades full-text integradas, pero deben verse como “suficientes” para experiencias de búsqueda simples.
Si la búsqueda es una característica central (relevancia compleja, autocomplete, faceting intenso), suele ser más limpio usar un motor de búsqueda dedicado e integrarlo, en lugar de forzar cualquiera de las bases fuera de su zona cómoda.
Para consideraciones de rendimiento, valida las estrategias de indexación con planes reales:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) y vigila scans secuenciales, estimaciones erradas y sorts costosos.explain() y observa las etapas (uso de índice, docs examinados vs devueltos).Aquí es donde se disipan los debates de “SQL vs lenguaje de consultas de MongoDB”: el índice que gana es el que reduce trabajo en la ruta que tu aplicación realmente ejecuta.
Las transacciones no son solo una casilla a marcar—definen qué fallos puede tolerar tu aplicación sin corromper datos. ACID suele significar: escrituras todo-o-nada (Atomicidad), datos válidos (Consistency), peticiones concurrentes no ven trabajo a medias (Isolation) y, una vez confirmados, los datos persisten tras fallos (Durability).
PostgreSQL se basa en transacciones multi-statement y multi-table. Puedes modelar flujos como “crear pedido → reservar inventario → cobrar → escribir asiento” como una unidad de trabajo, apoyándote en garantías maduras (restricciones, triggers) para hacer cumplir invariantes.
Para concurrencia, PostgreSQL usa MVCC: lectores no bloquean escritores y viceversa, y los niveles de aislamiento (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) dejan elegir cuánto prevenir anomalías. Esto importa en sistemas con alta escritura y reglas de negocio complejas.
MongoDB ofrece atomicidad a nivel de documento por defecto, ideal si embebes datos relacionados y mantienes actualizaciones dentro de un documento. También soporta transacciones multi-documento (en replica sets y clústeres shardeados), permitiendo flujos estilo relacional—pero con más sobrecarga y limitaciones prácticas (tamaño/tiempo de transacción, mayor coordinación).
La consistencia en MongoDB es configurable con readConcern y writeConcern. Muchas apps usan escrituras “majority” y lecturas apropiadas para evitar rollbacks tras failover.
Las operaciones multi-entidad son donde surgen diferencias:
Si tus flujos dependen de invariantes estrictas entre muchos registros bajo concurrencia, PostgreSQL suele sentirse más directo. Si puedes mantener actualizaciones críticas dentro de un documento (o tolerar reconciliación eventual), MongoDB puede encajar bien.
Las diferencias de rendimiento entre MongoDB y PostgreSQL suelen deberse menos al “motor” y más a cuánto tu modelo de datos encaja con los patrones de acceso—y cuánto trabajo debe hacer la base por petición.
Sistemas orientados a lectura premian diseños que minimizan viajes y trabajo servidor-side. MongoDB puede ser muy rápido cuando una petición se reduce a una sola lectura de documento (o un rango de índice estrecho) y el documento no es sobredimensionado.
Sistemas con muchas escrituras suelen cuellos de botella en mantenimiento de índices, amplificación de escritura y configuraciones de durabilidad. PostgreSQL puede rendir muy bien con filas estrechas, índices bien elegidos y escrituras por lotes; MongoDB también puede destacar en patrones tipo append, pero documentos grandes con actualizaciones frecuentes in-place pueden ser costosos.
Los workloads mixtos exponen contención: actualizaciones que tocan índices calientes, presión de locks y churn de cache. Ambos sistemas se benefician de reducir “trabajo extra por petición” (índices innecesarios, proyecciones amplias, queries chatty).
La latencia p99 normalmente la dominan las consultas más lentas, no la media. El throughput depende de cuán eficientemente la BD usa CPU, memoria y I/O bajo concurrencia.
Haz benchmarks justos manteniendo:
Joins vs lecturas de documento: los joins de PostgreSQL son potentes pero pueden ser caros si no hay claves de join y predicados selectivos. MongoDB evita joins al embeber, pero puede pagar con documentos más grandes y duplicación.
Tamaño de documento/fila: el rendimiento de MongoDB puede caer si los documentos crecen y la mayoría de consultas necesita solo un subconjunto de campos. En PostgreSQL, filas anchas y blobs JSONB grandes también aumentan I/O y presión de memoria.
Mantenimiento de índices: más índices mejoran lecturas—hasta que asfixian las escrituras. Ambos sistemas pagan por escrito para actualizar cada índice, así que mantén índices alineados con consultas reales.
Crea un pequeño arnés que reproduzca tus 5–10 endpoints o consultas top con concurrencia realista y distribuciones de datos reales. Empieza por una línea base, luego varía una cosa a la vez (set de índices, embedding, JSONB vs tablas normalizadas). Mantén la checklist en un repo y itera—no te fíes de benchmarks sintéticos de una sola consulta.
HA y escalado no son solo “activar replicación”: son elecciones de diseño que afectan esquema, patrones de consulta y la carga operativa. El camino más rápido al crecimiento es alinear las mecánicas de escalado con tus patrones dominantes (lectura intensiva, escritura intensiva, series temporales, multi-tenant, etc.).
MongoDB usa comúnmente replica sets: un primary acepta escrituras, las secundarias replican el oplog y una elección promueve un nuevo primary tras fallo. Esto es sencillo para HA, pero debes planear:
PostgreSQL suele apoyarse en streaming replication (física), con un primary y uno o más standbys. El failover se orquesta por tooling (servicios gestionados, Patroni, etc.) y los trade-offs incluyen:
Sharding en MongoDB está integrado y puede distribuir lecturas y escrituras entre shards. El precio es complejidad operativa: elegir una shard key, evitar hotspots, gestionar migración de chunks y entender el coste de queries cross-shard.
PostgreSQL escala “hacia arriba” muy bien y “hacia afuera” de forma más selectiva. Patrones comunes:
Antes de comprometerte, modela tus consultas futuras: qué campos filtran más, qué ordenaciones son necesarias y qué debe ser transaccional. Un diseño que encaja hoy pero fuerza fan-out cross-shard, particiones calientes o replicación excesivamente síncrona se convertirá en cuello de botella antes de lo esperado.
El trabajo operativo es donde “MongoDB vs PostgreSQL” deja de ser características y pasa a ser hábitos: cómo haces backups, qué tan rápido restauras y con qué confianza cambias versiones.
PostgreSQL usa una mezcla de backups lógicos y físicos:
pg_dump/pg_restore son flexibles (restauración por tabla, portabilidad) pero lentos en datasets grandes.pg_basebackup) más archivado WAL permiten recuperación punto-en-tiempo. Es la ruta habitual para RPO bajos y RTO predecibles.MongoDB lo hace mediante herramientas y snapshots:
mongodump/mongorestore funcionan pero pueden flaquear a escala o con RTO ajustados.Para ambos, define RPO/RTO y prueba restauraciones con regularidad. Un “backup” que nunca se ha restaurado es solo datos almacenados.
Vigila síntomas que correlacionan con dolor de usuario:
pg_stat_statements, auto_explain, logs de consultas lentas; en MongoDB, profiler y logs lentos.También sigue la salud del almacenamiento: progreso de vacuum y bloat en PostgreSQL; eviction de cache, page faults e impacto de builds de índices en MongoDB.
Los upgrades mayores de PostgreSQL suelen involucrar pg_upgrade o cutovers por replicación lógica; planifica compatibilidad de extensiones y ventanas de downtime. Las actualizaciones de MongoDB suelen hacerse en rolling con atención a Feature Compatibility Version (FCV), builds de índices y, si hay sharding, al balanceo de chunks.
En la práctica, los equipos dependen de servicios gestionados (Atlas o Postgres gestionado) o automatización con Terraform/Ansible y operadores Kubernetes. La pregunta clave no es “se puede automatizar?”—es si tu equipo está listo para tener runbooks, señales on-call y ejercicios de restauración.
Si generas servicios rápidamente (por ejemplo, con Koder.ai para múltiples entornos), vale la pena estandarizar defaults operativos temprano—estrategia de backups, workflow de migración y enfoque de rollback—para que la velocidad no comprometa la resiliencia.
La seguridad no es solo “activar autenticación”. En ambos sistemas la pregunta práctica es cuán fácil es aplicar least-privilege, rotar credenciales y demostrar (a un auditor o a tu equipo) quién accedió qué datos y cuándo.
Ambas bases soportan autenticación fuerte y control de acceso por roles (RBAC), pero se sienten diferentes en la práctica.
El modelo de PostgreSQL se basa en usuarios/roles, grants sobre schemas/tablas/vistas y privilegios SQL previsibles. Esto encaja bien con roles separados para aplicaciones (rutas de escritura) vs analistas (lectura), a menudo con réplicas de solo lectura.
El RBAC de MongoDB también es maduro, con privilegios por base/colección y opciones más finas según despliegue. Encaja cuando los equipos piensan en términos de “servicio X puede leer/escribir colección Y”.
Un patrón útil de least-privilege en ambos:
Para cifrado en tránsito, trata TLS como obligatorio. Hazlo cumplir en drivers y servidores y deshabilita protocolos antiguos.
Para cifrado en reposo, depende del modelo de despliegue:
Si tienes requisitos de cumplimiento (SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI), necesitas una historia clara para auditoría y retención: logs de conexiones, cambios DDL, cambios de privilegios y accesos a tablas/colecciones sensibles. La gobernanza también incluye clasificación de datos (¿qué es PII?), políticas de retención y procesos documentados para respuesta a incidentes.
Un enfoque práctico es decidir temprano qué eventos capturar (auth, acciones admin, acceso a conjuntos sensibles) y centralizar logs en tu SIEM.
La mayoría de brechas reales suceden por credenciales y conectividad, no por sintaxis de consulta.
Hecho bien, ambos sistemas cubren necesidades estrictas de seguridad y gobernanza—the diferencia es qué modelo encaja mejor con los patrones de acceso y expectativas de auditoría de tu organización.
El coste rara vez es “solo la base de datos”. Para MongoDB vs PostgreSQL, la propiedad total suele dividirse en consumo de recursos, sobrecarga de durabilidad y tiempo de personas para mantenerlo sano.
Compute es a menudo la variable mayor. Workloads con muchos joins, reporting complejo o consistencia estricta pueden empujar CPU y memoria de forma distinta a lecturas/escrituras centradas en documentos. Almacenamiento depende no solo del tamaño bruto, sino del espacio de índices y la duplicación por denormalización.
IOPS y latencia son una línea de coste cuando el working set no cabe en memoria o los índices son grandes. Altas tasas de escritura amplifican el coste de backups (frecuencia de snapshots, retención WAL/oplog y pruebas de restore). Además, réplicas multiplican costes: un setup HA de tres nodos triplica aproximadamente compute+storage base, y réplicas cross-region añaden red y clases de almacenamiento más caras.
PostgreSQL normalmente se usa bajo licencias open source, mientras los despliegues de MongoDB varían entre builds comunitarios y ofertas comerciales. Servicios gestionados para cualquiera pueden mover coste de tiempo de personal a precio por unidad. Soporte pagado puede valer la pena para respuesta a incidentes y tuning, pero el ROI depende de la experiencia y la tolerancia al riesgo de tu equipo.
El esfuerzo operativo aparece como nómina y coste de oportunidad: migraciones de esquema, tuning de índices, regresiones de consultas, planificación de capacidad, fatiga on-call y trabajo de cumplimiento. Si tu org ya tiene fuerte tooling y personal en PostgreSQL, cambiar de motor puede costar más que la factura infra (y viceversa).
Elegir entre una base documental vs relacional suele depender menos de la velocidad bruta y más de cómo se comportan los datos ante el cambio, cuánto integridad debes imponer y cómo tu equipo quiere consultar.
MongoDB suele brillar en dominios centrados en documentos donde la "cosa" que guardas se parece a un objeto JSON anidado y evoluciona con frecuencia:
PostgreSQL es la elección más segura cuando la integridad relacional y SQL expresivo son requisitos clave:
CHECK), además de transacciones ACIDUna división práctica: mantén entidades autoritativas y con constraints en PostgreSQL, y guarda documentos flexibles (contenido, proyecciones de lectura, eventos) en MongoDB.
Ejemplos: pedidos/pagos en Postgres; descripciones de producto, blobs de personalización, clickstream o proyecciones cacheadas en MongoDB. Usa IDs inmutables y un patrón outbox/eventos para sincronizar cambios, y trata cada entidad para que tenga una única fuente de verdad.
| Necesidad | Preferir MongoDB | Preferir PostgreSQL |
|---|---|---|
| La forma de los datos cambia a menudo | ✅ | ➖ |
| Joins complejos y reporting SQL | ➖ | ✅ |
| Integridad relacional estricta | ➖ | ✅ |
| Almacenar documentos anidados tal cual | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Equipo/herramientas centradas en SQL | ➖ | ✅ |
Si quieres reducir indecisión mientras entregas, elige un buen default y deja una vía de salida: empieza con Postgres para entidades núcleo, reserva MongoDB para dominios claramente documentales y valida con planes de consulta reales.
Para planificar un cambio (o añadir una segunda tienda), consulta /blog/database-migration-checklist.
Empieza ajustando la base de datos al workload y al equipo:
Si distintas partes del sistema tienen necesidades diferentes, considera una opción híbrida.
Una regla práctica común:
Después, valida con tus consultas y patrones de actualización principales.
MongoDB almacena objetos anidados de forma natural, de modo que una sola lectura puede devolver un agregado completo (por ejemplo, un pedido con sus líneas embebidas). Esto reduce viajes de ida y vuelta y facilita la iteración temprana.
El coste son la duplicación y actualizaciones más complejas—especialmente si la misma información embebida debe actualizarse en muchos documentos.
PostgreSQL hace que la corrección se aplique en la base de datos:
CHECK y UNIQUE para evitar estados inválidosEsto reduce la probabilidad de que datos inconsistentes entren por un camino de código olvidado y facilita razonar sobre reglas de negocio concurrentes a largo plazo.
Sí—JSONB suele ser la "vía intermedia". Un patrón común es:
JSONBJSONBAsí mantienes la integridad relacional y permites flexibilidad en los atributos.
PostgreSQL trata los joins como una herramienta de primera clase y suele ser más ergonómico para consultas multi-entidad y análisis ad-hoc.
MongoDB suele evitar joins promoviendo el embedding. Cuando necesitas relaciones entre colecciones, $lookup funciona, pero los pipelines complejos pueden volverse más difíciles de mantener y no escalar tan predeciblemente como joins relacionales bien indexados.
Si el reporting BI y las consultas exploratorias son requisitos clave, PostgreSQL suele ganar porque:
MongoDB puede dar buen reporting cuando los informes se alinean con los límites de documento, pero el análisis multi-entidad suele requerir más trabajo con pipelines o ETL.
PostgreSQL es “transacciones primero” y destaca en workflows ACID que abarcan múltiples sentencias y tablas (por ejemplo, pedido + inventario + asiento contable).
MongoDB ofrece atomicidad por documento por defecto (ideal cuando embebes) y soporta transacciones multi-documento cuando es necesario—normalmente con más sobrecarga y límites prácticos. Si tus invariantes principales abarcan muchos registros bajo concurrencia, PostgreSQL suele sentirse más sencillo.
Usa tus consultas reales e inspecciona los planes de ejecución.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) para detectar scans secuenciales, estimaciones erróneas y sorts costosos.explain() y compara docs examinados vs devueltos.En ambos sistemas importan los índices compuestos y la selectividad; índices excesivos pueden aplastar las escrituras.
Sí, y es algo común. Una división pragmática es:
Para mantenerlo manejable, define una única fuente de verdad por entidad, usa IDs inmutables y sincroniza con patrones como outbox/events. Si planeas cambios, la checklist en /blog/database-migration-checklist ayuda a estructurar la migración.