Descubre por qué muchas startups eligen PostgreSQL como opción por defecto: fiabilidad, funciones como JSONB, buen ecosistema de herramientas y una ruta clara desde el MVP hasta la escala.
Cuando los fundadores dicen que PostgreSQL es la “base por defecto”, normalmente no quieren decir que sea la mejor opción para cada producto. Quieren decir que es la opción que puedes elegir temprano—a menudo sin una evaluación larga—y tener confianza en que no te bloqueará a medida que tu producto y equipo evolucionen.
Para un MVP, “por defecto” se trata de reducir el impuesto de decisión. Quieres una base de datos que sea ampliamente entendida, fácil de contratar, bien soportada por proveedores de hosting y tolerante cuando tu modelo de datos cambia. Una elección por defecto encaja con el camino común de una startup: construir rápido, aprender de los usuarios y luego iterar.
Por eso PostgreSQL aparece en muchas pilas modernas “estándar”. Por ejemplo, plataformas como Koder.ai usan Postgres como columna vertebral para lanzar aplicaciones reales rápidamente (React en la web, servicios en Go en el backend, PostgreSQL para los datos). El punto no es la marca, sino el patrón: elige primitivos probados para que puedas dedicar tu tiempo al producto, no a debates de infraestructura.
Hay casos reales donde otra base de datos es una mejor primera opción: throughput extremo de escrituras, cargas intensivas en series temporales o búsquedas altamente especializadas. Pero la mayoría de los productos tempranos parecen “usuarios + cuentas + permisos + facturación + actividad”, y esa forma encaja bien con una base de datos relacional.
PostgreSQL es una base de datos relacional open source. “Relacional” significa que tus datos se guardan en tablas (como hojas de cálculo) y puedes conectar esas tablas de forma fiable (usuarios ↔ órdenes ↔ suscripciones). Habla SQL, un lenguaje de consulta estándar usado en toda la industria.
Recorreremos por qué PostgreSQL a menudo se convierte en la opción por defecto:
El objetivo no es vender una única “respuesta correcta”, sino destacar los patrones que hacen de PostgreSQL un punto de partida seguro para muchas startups.
PostgreSQL genera confianza porque está diseñado para mantener tus datos correctos, incluso cuando tu app, servidores o redes no se comportan perfectamente. Para startups que manejan órdenes, pagos, suscripciones o perfiles de usuario, “casi correcto” no es aceptable.
PostgreSQL soporta transacciones ACID, que puedes pensar como un envoltorio de “todo o nada” alrededor de un conjunto de cambios.
Si un flujo de pago necesita (1) crear una orden, (2) reservar inventario y (3) registrar una intención de pago, una transacción asegura que esos pasos o bien todos tienen éxito o bien ninguno. Si un servidor se cae a mitad de camino, PostgreSQL puede revertir el trabajo incompleto en lugar de dejar registros parciales que provoquen reembolsos, cargos dobles o “órdenes faltantes” misteriosas.
Las funciones de integridad de datos ayudan a prevenir que datos malos entren en tu sistema:
Esto traslada la corrección de “esperamos que cada camino del código haga lo correcto” a “el sistema no permitirá estados incorrectos”.
Los equipos se mueven rápido y la estructura de tu base de datos cambiará. PostgreSQL soporta migraciones seguras y patrones de evolución de esquema—añadir columnas, rellenar datos, introducir nuevas constraints gradualmente—para que puedas lanzar funciones sin corromper datos existentes.
Cuando el tráfico sube o un nodo se reinicia, las garantías de durabilidad y el maduro control de concurrencia de PostgreSQL mantienen el comportamiento estable. En lugar de pérdida silenciosa de datos o lecturas inconsistentes, obtienes resultados claros y estados recuperables—exactamente lo que quieres cuando los clientes están mirando.
La mayor ventaja de PostgreSQL para muchas startups es simple: SQL facilita hacer preguntas claras sobre tus datos, incluso cuando tu producto evoluciona. Cuando un fundador quiere un desglose semanal de ingresos, un PM quiere un informe por cohortes o el soporte necesita entender por qué falló una orden, SQL es un lenguaje compartido que sirve para reporting, debugging y consultas puntuales tipo “¿podemos comprobar rápido…?”.
La mayoría de los productos tienen relaciones naturales: usuarios pertenecen a equipos, los equipos tienen proyectos, los proyectos tienen tareas, las tareas tienen comentarios. El modelado relacional te permite expresar esas conexiones directamente y los joins hacen práctico combinarlas.
No es solo estructura académica: ayuda a lanzar funciones más rápido. Ejemplos:
Cuando tus datos están organizados alrededor de entidades bien definidas, la lógica de la app se simplifica porque la base de datos puede responder “quién está relacionado con qué” de forma fiable.
Las bases SQL ofrecen un conjunto de herramientas diarias que ahorran tiempo:
SQL se enseña y usa ampliamente. Eso importa al contratar ingenieros, analistas o PMs con datos. Una startup puede incorporar gente más rápido cuando muchos candidatos ya saben leer y escribir SQL—y cuando la propia base de datos fomenta una estructura limpia y consultable.
Las startups rara vez tienen modelos de datos perfectos el primer día. JSONB de PostgreSQL te da una “válvula de presión” práctica para datos semiestructurados mientras mantienes todo en una sola base de datos.
JSONB almacena datos JSON en un formato binario que PostgreSQL puede consultar eficientemente. Puedes mantener tus tablas centrales relacionales (users, accounts, subscriptions) y añadir una columna JSONB para campos que cambian a menudo o difieren por cliente.
Usos comunes, amigables para startups, incluyen:
{"beta": true, "new_checkout": "variant_b"}JSONB no reemplaza el modelado relacional. Mantén datos relacionales cuando necesites constraints fuertes, joins y reporting claro (p. ej., estado de facturación, permisos, totales de orden). Usa JSONB para atributos verdaderamente flexibles y trátalo como un “esquema que evoluciona” en lugar de un vertedero.
El rendimiento depende del indexado. PostgreSQL soporta:
props @> '{"beta":true}')(props->>'plan'))Estas opciones importan porque sin índices, los filtros JSONB pueden convertirse en escaneos de tabla a medida que crecen los datos—convirtiendo un atajo conveniente en un endpoint lento.
Una razón por la que las startups se quedan con PostgreSQL más tiempo de lo esperado son las extensiones: “complementos” opcionales que activas por base de datos para ampliar lo que Postgres puede hacer. En lugar de introducir un servicio nuevo por cada requisito, a menudo puedes cubrirlo dentro de la misma base de datos que ya ejecutas, monitorizas y respaldas.
Las extensiones pueden añadir nuevos tipos de datos, métodos de indexado, capacidades de búsqueda y funciones utilitarias. Algunos ejemplos comunes y útiles temprano:
Son populares porque resuelven problemas reales de producto sin obligarte a añadir infraestructura extra.
Las extensiones pueden reducir la necesidad de sistemas separados en etapas tempranas y medias:
Esto no significa que Postgres deba hacerlo todo para siempre—pero puede ayudarte a lanzar antes con menos piezas móviles.
Las extensiones afectan a las operaciones. Antes de depender de una, confirma:
Trata las extensiones como dependencias: elígelas deliberadamente, documenta por qué las usas y pruébalas en staging antes de producción.
El rendimiento de la base de datos suele ser la diferencia entre una app que “se siente rápida” y una que se percibe poco fiable—incluso si es técnicamente correcta. Con PostgreSQL, obtienes buenos fundamentos para la velocidad, pero aún necesitas entender dos ideas clave: índices y el planner de consultas.
Un índice es como un índice de contenidos para tus datos. Sin él, PostgreSQL puede necesitar escanear muchas filas para encontrar lo que pediste—perfecto para unos miles de registros, doloroso a unos millones.
Esto se nota directamente en la velocidad percibida por el usuario:
La trampa: los índices no son gratis. Ocupan espacio en disco, añaden sobrecarga a las escrituras (cada insert/update debe mantener el índice) y demasiados índices pueden perjudicar el throughput general. La meta no es “indexar todo”, sino “indexar lo que realmente usas”.
Cuando ejecutas una consulta, PostgreSQL construye un plan: qué índices (si los hay) usar, en qué orden unir tablas, si hacer scan o seek, y más. Ese planner es una razón principal por la que PostgreSQL rinde bien en muchos workloads—pero también significa que dos consultas que lucen similares pueden comportarse muy diferente.
Cuando algo va lento, quieres entender el plan antes de adivinar. Dos herramientas comunes ayudan:
EXPLAIN: muestra el plan que PostgreSQL usaría.EXPLAIN ANALYZE: ejecuta la consulta e informa lo que realmente pasó (tiempos, conteos de filas), que normalmente es lo que necesitas para depurar.No necesitas leer cada línea como un experto. Incluso a alto nivel puedes detectar señales de alerta como “sequential scan” en una tabla enorme o joins que devuelven muchas más filas de lo esperado.
Las startups ganan manteniéndose disciplinadas:
EXPLAIN (ANALYZE).Este enfoque mantiene tu app rápida sin convertir la base de datos en un montón de optimizaciones prematuras.
PostgreSQL funciona bien para un MVP camorrista porque puedes empezar pequeño sin quedar acorralado. Cuando llega el crecimiento, normalmente no necesitas una re-arquitectura dramática—solo una secuencia de pasos sensatos.
El movimiento más simple es la escalada vertical: mudarte a una instancia más grande (más CPU, RAM, almacenamiento rápido). Para muchas startups esto compra meses (o años) de margen con cambios mínimos de código. También es fácil revertir si sobreestimas.
Cuando tu app tiene muchas lecturas—dashboards, páginas de analytics, vistas de admin o reporting al cliente—las réplicas de lectura ayudan. Mantienes una base primaria para escrituras y diriges consultas de lectura intensiva a réplicas.
Esta separación es útil para reporting: puedes ejecutar consultas complejas y lentas en una réplica sin arriesgar la experiencia del producto core. El compromiso es que las réplicas pueden retrasarse ligeramente respecto a la primaria, por lo que son mejores para vistas “casi en tiempo real”, no para flujos críticos de escritura-tras-lectura.
Si ciertas tablas crecen a decenas o cientos de millones de filas, la particionación es una opción. Divide una tabla grande en partes más pequeñas (frecuentemente por tiempo o tenant), haciendo el mantenimiento y algunas consultas más manejables.
No todos los problemas de rendimiento se resuelven en SQL. Cachear lecturas populares y mover trabajo lento (emails, exports, rollups) a jobs en background suele reducir la presión en la base de datos y mantener la respuesta del producto.
Elegir PostgreSQL es solo la mitad de la decisión. La otra mitad es cómo lo vas a ejecutar después del lanzamiento—cuando los despliegues son frecuentes, el tráfico impredecible y nadie quiere pasar la noche del viernes depurando espacio en disco.
Un buen servicio gestionado se encarga del trabajo recurrente que silenciosamente causa outages:
Esto libera a un equipo pequeño para centrarse en el producto mientras obtienes operaciones de nivel profesional.
No todas las ofertas “gestionadas” son iguales. Las startups deben confirmar:
Si tu equipo tiene poca experiencia con bases de datos, Postgres gestionado puede ser una elección de alto apalancamiento. Si los requisitos de uptime son estrictos (planes pagos, SLAs B2B), prioriza HA, tiempos de restauración rápidos y visibilidad operativa clara. Si el presupuesto es ajustado, compara coste total: instancia + almacenamiento + backups + réplicas + egress—y decide qué fiabilidad necesitas realmente para los próximos 6–12 meses.
Finalmente, prueba las restauraciones regularmente. Un backup nunca restaurado es una esperanza y no un plan.
Rara vez una app de startup tiene “un usuario a la vez”. Tienes clientes navegando, jobs en background actualizando registros, analytics escribiendo eventos y un dashboard de admin haciendo mantenimiento—todo a la vez. PostgreSQL destaca aquí porque está diseñado para mantener la base respondiendo bajo cargas mixtas.
PostgreSQL usa MVCC (Multi-Version Concurrency Control). En términos simples: cuando se actualiza una fila, PostgreSQL normalmente mantiene la versión antigua un tiempo mientras crea la nueva. Eso significa que los lectores pueden seguir leyendo la versión vieja mientras los escritores proceden con la actualización, en lugar de forzar a todos a esperar.
Esto reduce el efecto de “embotellamiento” que podrías ver en sistemas donde las lecturas bloquean escrituras (o viceversa) con más frecuencia.
Para productos multiusuario, MVCC ayuda con patrones comunes como:
PostgreSQL aún usa locks para algunas operaciones, pero MVCC hace que lecturas y escrituras rutinarias convivan bien.
Esas versiones antiguas de fila no desaparecen instantáneamente. PostgreSQL recupera ese espacio mediante VACUUM (normalmente manejado automáticamente por autovacuum). Si la limpieza no puede mantenerse al día, puede aparecer “bloat” (espacio desperdiciado) y consultas más lentas.
Conclusión práctica: monitoriza el bloat de tablas y las transacciones de larga duración. Las transacciones largas pueden impedir la limpieza, empeorando el bloat. Vigila consultas lentas, sesiones que corren “para siempre” y si autovacuum se queda atrás.
Elegir una base de datos pronto es menos sobre escoger “la mejor” y más sobre casar la forma de tu producto: modelo de datos, patrones de consulta, habilidades del equipo y cuán rápido cambiarán los requisitos.
PostgreSQL es un default común porque maneja bien una mezcla amplia de necesidades: transacciones ACID fuertes, características SQL ricas, grandes opciones de indexado y espacio para evolucionar el esquema. Para muchas startups es la “una base de datos” que puede cubrir facturación, cuentas de usuario, consultas tipo analytics y hasta datos semiestructurados vía JSONB—sin forzar una división temprana en múltiples sistemas.
Donde puede sentirse más pesado: puede que pases más tiempo en modelado de datos y ajuste de consultas a medida que la app crece, especialmente si te apoyas en joins complejos y reporting.
MySQL puede ser una gran elección, particularmente para cargas OLTP sencillas (lecturas/escrituras típicas de apps web) y equipos que ya lo dominan. Está bien soportado, tiene ofertas gestionadas maduras y puede ser más fácil de operar en algunos entornos.
Trade-off: dependiendo de tus necesidades de características (indexado avanzado, consultas complejas, rigurosidad en constraints), PostgreSQL suele darte más herramientas por defecto. Eso no convierte a MySQL en “peor”—solo significa que algunos equipos llegan antes a límites de funcionalidad.
Las bases NoSQL brillan cuando tienes:
Trade-off: normalmente renuncias a consulta ad-hoc, constraints entre entidades o garantías transaccionales multiefila—y puede que tengas que reconstruir eso en el código de la aplicación.
Elige PostgreSQL si necesitas modelado relacional, requisitos que evolucionan y consultas flexibles.
Elige MySQL si tu app es convencional, tu equipo lo domina y valoras familiaridad operativa.
Elige NoSQL si tu patrón de acceso es predecible (por llave) o estás optimizando por throughput masivo de escrituras y consultas simples.
Si dudas, PostgreSQL suele ser la opción más segura porque deja más puertas abiertas sin comprometerte con un sistema especializado demasiado pronto.
Elegir una base de datos también es elegir una relación comercial. Aunque hoy el producto sea excelente, precios, términos y prioridades pueden cambiar más adelante—a menudo justo cuando tu startup menos puede absorber sorpresas.
Con PostgreSQL, el núcleo es open source bajo una licencia permisiva. Prácticamente, eso significa que no pagas por CPU o características a nivel de licencia por usar PostgreSQL en sí, y no estás limitado a la versión de un único proveedor para cumplir licencias.
El “vendor lock-in” aparece usualmente de dos formas:
PostgreSQL reduce estos riesgos porque su comportamiento es bien conocido, ampliamente implementado y soportado por muchos proveedores.
PostgreSQL puede correr casi en cualquier sitio: tu portátil, una VM, Kubernetes o un servicio gestionado. Esa flexibilidad es optionalidad—si un proveedor sube precios, sufre outages que no aceptas o no cumple requisitos de compliance, puedes mover con menos reescrituras.
No significa que las migraciones sean triviales, pero sí que puedes negociar y planear desde una posición más fuerte.
PostgreSQL se apoya en SQL estándar y un enorme ecosistema de herramientas: ORMs, frameworks de migración, herramientas de backup y monitorización. Encontrarás PostgreSQL ofrecido por muchas nubes y especialistas, y la mayoría de los equipos pueden contratar talento para ello.
Para mantener alta la portabilidad, ten cuidado con:
La optionalidad no solo trata de dónde hostear, sino de cuán claro está definido tu modelo de datos. Hábitos tempranos pagan tarde:
Estas prácticas hacen auditorías, respuesta a incidentes y movimientos de proveedor mucho menos estresantes—sin frenar tu MVP.
Incluso equipos que eligen PostgreSQL por las razones correctas pueden tropezar con problemas previsibles. La buena noticia: la mayoría son evitables si los identificas temprano.
Un error frecuente es JSONB sobredimensionado: tratar JSONB como un vertedero para todo “lo modelaremos luego.” JSONB es genial para atributos flexibles, pero documentos grandes y profundamente anidados son difíciles de validar, indexar y caros de actualizar.
Mantén entidades centrales relacionales (users, orders, subscriptions) y usa JSONB para campos genuinamente variables. Si filtras frecuentemente por claves JSONB, puede ser hora de promover esos campos a columnas reales.
Otro clásico: índices faltantes. La app va bien con 1.000 filas y de repente falla a 1.000.000. Añade índices basados en patrones reales de consulta (WHERE, JOIN, ORDER BY) y verifica con EXPLAIN cuando algo va lento.
Finalmente, vigila tablas de crecimiento no acotado: logs de eventos, trails de auditoría y tablas de sesión que nunca se limpian. Añade políticas de retención, particionado cuando corresponda y purgas programadas desde el inicio.
PostgreSQL tiene límites de conexiones; un pico de tráfico más un patrón de una conexión por petición puede agotarlos. Usa un pooler de conexiones (a menudo integrado en servicios gestionados) y mantén las transacciones cortas.
Evita consultas N+1 trayendo datos relacionados en lotes o con joins. También planifica migraciones lentas: reescrituras grandes de tablas pueden bloquear escrituras. Prefiere migraciones aditivas y backfills.
Activa logs de consultas lentas, sigue métricas básicas (conexiones, CPU, I/O, cache hit rate) y configura alertas simples. Así atrapas regresiones antes que los usuarios.
Prototipa un esquema mínimo, haz pruebas de carga para tus 3–5 consultas más importantes y elige tu enfoque de hosting (PostgreSQL gestionado vs self-hosted) según la comodidad operativa de tu equipo—no solo por coste.
Si tu objetivo es moverte rápido manteniendo una pila convencional y escalable, considera empezar con un flujo que incluya Postgres desde el día uno. Por ejemplo, Koder.ai permite a equipos construir apps web/servidor/móvil vía chat generando una arquitectura familiar (React + Go + PostgreSQL), con opciones como modo planning, exportación del código fuente, despliegue/hosting y snapshots/rollback—útil si quieres velocidad sin quedar atrapado en una caja negra no-code.
Significa que PostgreSQL es una elección segura y ampliamente compatible que puedes escoger al principio sin una evaluación extensa.
Para muchas startups minimiza el costo de tomar decisiones porque es ampliamente conocido, fácil de contratar, bien soportado por herramientas y proveedores, y es poco probable que te obligue a una reescritura temprana a medida que cambian los requisitos.
PostgreSQL es una base de datos relacional que encaja muy bien con la forma “usuarios + cuentas + permisos + facturación + actividad” que tienen la mayoría de los productos al principio.
Te ofrece:
Usa PostgreSQL cuando necesites corrección a través de varias escrituras relacionadas (p. ej., crear orden + reservar inventario + registrar intención de pago).
Envuelve esos pasos en una transacción para que todos tengan éxito o ninguno lo haga. Esto ayuda a evitar estados parciales (órdenes faltantes, cargos dobles, registros huérfanos) si algo se cae a mitad de la petición.
Los constraints y las claves foráneas imponen reglas en el límite de la base de datos para que no entren estados inválidos.
Ejemplos:
UNIQUE(email) evita cuentas duplicadasCHECK(quantity >= 0) bloquea valores inválidosEsto reduce la dependencia de que cada camino del código “recuerde” validar.
Usa JSONB como una “válvula de presión” para campos que realmente varían o evolucionan rápido, manteniendo las entidades centrales relacionales.
Buenos usos:
Evita poner campos críticos de reporting/facturación/permisos únicamente en JSONB si necesitas constraints fuertes, joins o analíticas claras.
Indexa las partes que consultas.
Opciones comunes:
props @> '{"beta":true}')(props->>'plan'))Sin índices, los filtros sobre JSONB suelen degenerar en escaneos completos de la tabla a medida que crecen las filas, convirtiendo un atajo conveniente en un endpoint lento.
Las extensiones añaden capacidades sin montar todo un servicio nuevo.
Ejemplos útiles:
pg_trgm para búsqueda difusa/soporte de errores tipográficos en textouuid-ossp para generar UUIDs en SQLAntes de comprometerte, confirma que tu proveedor gestionado admite la extensión y prueba el rendimiento/actualizaciones en staging.
Empieza por arreglar la consulta realmente lenta, no por adivinar.
Flujo práctico:
EXPLAIN ANALYZE para ver qué ocurrió realmenteUn camino típico e incremental:
Complémentalo con caching y jobs en background para reducir presión en la DB por lecturas costosas y trabajos por lotes.
Un buen servicio gestionado suele ocuparse del trabajo recurrente que provoca incidentes:
Verifica detalles claves: PITR, cifrado en tránsito/at rest, alertas configurables, y políticas de upgrades. Y practica restauraciones regularmente: un backup que nunca has restaurado es una esperanza, no un plan.
WHEREJOINORDER BYRecuerda: los índices tienen coste (más disco y escrituras más lentas), así que añádelos con criterio.