Compara los principales tipos de bases de datos — relacionales, columnar, documental, de grafos, vectoriales, clave-valor y más — con casos de uso, compensaciones y consejos para elegir bien.
Un “tipo de base de datos” no es solo una etiqueta: es un atajo para describir cómo un sistema almacena datos, cómo lo consultas y para qué está optimizado. Esa elección afecta directamente a la velocidad (qué es rápido vs. lento), al coste (hardware o gasto en la nube) y a las capacidades (transacciones, analítica, búsqueda, replicación y más).
Diferentes tipos de bases de datos hacen distintos compromisos:
Esas decisiones de diseño influyen en:
Este artículo recorre los principales tipos de bases de datos y explica, para cada uno:
Muchos productos modernos difuminan las líneas. Algunas bases relacionales añaden soporte JSON que solapa con una base documental. Algunas plataformas de búsqueda y analítica ofrecen indexación vectorial como una base vectorial. Otras combinan streaming y almacenamiento con características de series temporales.
Así que “tipo” no es una caja estricta: sigue siendo útil para entender fortalezas por defecto y los tipos de cargas que una base de datos maneja mejor.
Empieza por tu carga principal:
Luego usa la sección “Cómo elegir el tipo de base de datos correcto” para afinar según escala, necesidades de consistencia y las consultas que ejecutarás con más frecuencia.
Las bases de datos relacionales son lo que mucha gente imagina al escuchar “base de datos”. Los datos se organizan en tablas formadas por filas (registros) y columnas (campos). Un esquema define cómo es cada tabla: qué columnas existen, qué tipos tienen y cómo se relacionan las tablas entre sí.
Los sistemas relacionales suelen consultarse con SQL (Structured Query Language). SQL es popular porque es legible y expresivo:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).La mayoría de herramientas de reporting, plataformas analíticas y aplicaciones empresariales hablan SQL, lo que lo convierte en una opción segura cuando quieres compatibilidad amplia.
Las bases relacionales son conocidas por sus transacciones ACID, que ayudan a mantener los datos correctos:
Esto importa cuando los errores son costosos—como cobrar dos veces a un cliente o perder una actualización de stock.
Una base relacional suele ser la elección correcta para datos estructurados y bien definidos y flujos como:
La misma estructura que hace a las relacionales fiables puede añadir fricción:
Cuando tu modelo de datos cambia constantemente—o necesitas un escalado horizontal extremo con patrones de acceso más simples—otros tipos pueden encajar mejor.
Las bases columnar almacenan datos “por columna” en lugar de “por fila”. Ese único cambio tiene un gran impacto en la velocidad y el coste para cargas analíticas.
En un row-store tradicional (común en una base relacional), todos los valores de un registro están juntos. Excelente cuando sueles recuperar o actualizar un cliente/pedido a la vez.
En un column-store, todos los valores de un mismo campo están juntos—todos los price, todos los country, todos los timestamp. Esto hace eficiente leer solo las pocas columnas necesarias para un informe, sin traer filas completas desde disco.
Las consultas analíticas suelen:
SUM, AVG, COUNT y agrupar por dimensionesEl almacenamiento columnar acelera esos patrones porque lee menos datos y comprime muy bien (valores similares agrupados se comprimen eficientemente). Muchos motores columnar usan también ejecución vectorizada e indexación/particionado inteligente para acelerar grandes escaneos.
Los sistemas columnar brillan en dashboards y reporting: “ingresos por semana”, “top 20 productos por región”, “tasa de conversión por canal” o “errores por servicio en los últimos 30 días”. Estas consultas tocan muchas filas pero pocas columnas.
Si tu carga es mayormente “obtener un registro por ID” o “actualizar una sola fila decenas de veces por segundo”, columnar puede parecer más lento o caro. Las escrituras suelen optimizarse por lotes (ingesta append-heavy) en lugar de actualizaciones pequeñas y frecuentes.
Las bases columnar son una buena elección para:
Si tu prioridad son agregaciones rápidas sobre grandes volúmenes, columnar suele ser el primer tipo a evaluar.
Las bases documentales almacenan datos como “documentos”—registros autocontenidos que se parecen mucho a JSON. En lugar de repartir información en muchas tablas, normalmente mantienes campos relacionados en un solo objeto (incluyendo arrays anidados y sub-objetos). Eso las hace naturales para datos de aplicaciones.
Un documento puede representar un usuario, un producto o un artículo—con atributos que difieren entre documentos. Un producto puede tener size y color, otro dimensions y materials, sin forzar un esquema único para todos.
Esa flexibilidad es útil cuando los requisitos cambian a menudo o cuando distintos ítems tienen conjuntos distintos de campos.
Para evitar escanear cada documento, las bases documentales usan índices—estructuras que ayudan a localizar documentos coincidentes rápidamente. Puedes indexar campos habituales (email, sku, status) y muchos sistemas indexan campos anidados (por ejemplo address.city). Los índices aceleran lecturas pero añaden sobrecarga a las escrituras, porque deben actualizarse cuando los documentos cambian.
Las documentales destacan con esquemas cambiantes, datos anidados y payloads amigables para APIs. Los compromisos suelen aparecer cuando necesitas:
Son una opción sólida para gestión de contenidos, catálogos de productos, perfiles de usuario y APIs de backend—en cualquier lugar donde los datos encajen bien con “un objeto por página/pantalla/solicitud”.
Las tiendas clave-valor son el modelo de base de datos más simple: almacenas un valor (desde una cadena hasta un blob JSON) y lo recuperas usando una clave única. La operación central es “dame el valor para esta clave”, por eso estos sistemas pueden ser extremadamente rápidos.
Como lecturas y escrituras se centran en una clave primaria, las tiendas clave-valor pueden optimizarse para baja latencia y alto throughput. Muchas están diseñadas para mantener datos calientes en memoria, minimizar planificación de consultas complejas y escalar horizontalmente.
Esa simplicidad también moldea el modelado: en vez de pedir al DB “encuentra todos los usuarios en Berlín que se registraron la semana pasada”, normalmente diseñas claves que ya apuntan al registro exacto que quieres (por ejemplo user:1234:profile).
Las tiendas clave-valor se usan ampliamente como caché delante de una base de datos más lenta (por ejemplo, una relacional). Si tu app necesita repetidamente los mismos datos—detalles de producto, permisos de usuario, reglas de precios—cachear el resultado por clave evita volver a calcular o reconsultar.
También son naturales para almacenar sesiones (ej., session:<id> -> session data) porque las sesiones se leen y actualizan frecuentemente y suelen expirar automáticamente.
La mayoría soporta TTL (time to live) para que los datos expiren sin limpieza manual—ideal para sesiones, tokens de un solo uso y contadores de rate limiting.
Cuando la memoria es limitada, los sistemas suelen usar políticas de expulsión (por ejemplo LRU) para eliminar entradas antiguas. Algunos productos son memory-first, otros pueden persistir en disco para durabilidad. Elegir memoria vs. disco depende de si optimizas velocidad (memoria) o retención/recuperación (persistencia).
Las tiendas clave-valor brillan cuando ya conoces la clave. No son adecuadas cuando las preguntas son abiertas.
Muchas tienen patrones de consulta limitados frente a SQL. El soporte para índices secundarios (consultar por campos dentro del valor) varía: algunos lo ofrecen, otros no, y algunos fomentan mantener claves de búsqueda propias.
Son ideales para:
Si tu patrón de acceso es “fetch/update por ID” y la latencia importa, una tienda clave-valor suele ser la forma más simple de obtener velocidad fiable.
Las wide-column (o stores de columnas anchas) organizan datos en familias de columnas. En lugar de pensar en una tabla fija con las mismas columnas para cada fila, agrupas columnas relacionadas y puedes almacenar distintos conjuntos de columnas por fila dentro de una familia.
A pesar del nombre parecido, las wide-column no son lo mismo que una base columnar usada para analítica.
Una base columnar almacena cada columna por separado para escanear grandes volúmenes eficientemente. Una wide-column está construida para cargas operacionales a gran escala, donde necesitas escribir y leer montones de registros rápidamente a través de muchas máquinas.
Los sistemas wide-column están diseñados para:
El patrón más común es:
Esto las hace una buena opción para datos ordenados por tiempo y cargas append-heavy.
Con wide-column, el modelado de datos se guía por las consultas: normalmente diseñas tablas en torno a las consultas exactas que necesitas. Eso puede implicar duplicar datos en distintas formas para soportar diferentes patrones de acceso.
También suelen ofrecer joins limitados y menos opciones de consultas ad-hoc que una base relacional. Si tu aplicación depende de relaciones complejas y consultas flexibles, puedes sentirte limitado.
Se usan a menudo para eventos IoT, mensajería y activity streams, y otros datos operacionales a gran escala donde las escrituras rápidas y las lecturas por clave predecible importan más que consultas relacionales ricas.
Las bases de grafos almacenan datos tal como muchos sistemas reales se comportan: como cosas conectadas a otras cosas. En vez de forzar relaciones en tablas y tablas puente, las conexiones son parte del modelo.
Un grafo típicamente tiene:
Esto facilita representar redes, jerarquías y relaciones muchos-a-muchos sin forzar el esquema.
Las consultas con muchas relaciones requieren a menudo muchos joins en una base relacional. Cada join adicional puede añadir complejidad y coste a medida que los datos crecen.
Las bases de grafos están diseñadas para recorridos—caminar de un nodo a nodos conectados, y luego a sus conexiones. Cuando tus preguntas son del tipo “encuentra cosas conectadas a 2–6 pasos”, los traversals pueden mantenerse rápidos y legibles aunque la red crezca.
Los grafos destacan en:
Los grafos pueden suponer un cambio para equipos: el modelado es distinto y los lenguajes de consulta (a menudo Cypher, Gremlin o SPARQL) pueden ser nuevos. Conviene tener convenciones claras sobre tipos y dirección de relaciones para mantener el modelo manejable.
Si tus relaciones son sencillas, tus consultas son mayormente filtrados/agregaciones y un puñado de joins cubre las partes “conectadas”, una base relacional puede seguir siendo la opción más directa—especialmente si ya funcionan bien las transacciones y el reporting.
Las bases vectoriales están diseñadas para un tipo específico de pregunta: “¿Qué elementos son más similares a este?”. En lugar de emparejar valores exactos (ID o palabra clave), comparan embeddings—representaciones numéricas de contenido (texto, imágenes, audio, productos) generadas por modelos de IA. Los ítems con significado cercano tienden a tener embeddings próximos en un espacio multidimensional.
Una búsqueda normal puede fallar si el vocabulario es distinto (“laptop sleeve” vs. “notebook case”). Con embeddings, la similitud se basa en el significado, por eso el sistema puede mostrar resultados relevantes aunque las palabras no coincidan exactamente.
La operación principal es la búsqueda del vecino más cercano: dado un vector de consulta, recuperar los vectores más próximos.
En aplicaciones reales, normalmente combinas similitud con filtros, como:
Este patrón “filtro + similitud” es cómo la búsqueda vectorial se vuelve práctica para conjuntos de datos reales.
Usos comunes:
La búsqueda vectorial depende de índices especializados. Construir y actualizar esos índices puede llevar tiempo y consumir mucha memoria. A menudo eliges entre mayor recall (encontrar más de los verdaderos mejores matches) y menor latencia (respuestas más rápidas).
Las bases vectoriales rara vez reemplazan tu DB principal. Un setup común: almacenar la “fuente de la verdad” (órdenes, usuarios, documentos) en una relacional o documental, y guardar embeddings + índices de búsqueda en la DB vectorial—luego unir los resultados con el almacén primario para obtener registros completos y permisos.
Las TSDB están diseñadas para datos que llegan continuamente y siempre están asociados a una marca temporal. Piensa en uso de CPU cada 10 segundos, latencia de API por petición, lecturas de sensores cada minuto o precios de acciones cambiando muchas veces por segundo.
La mayoría de registros de series temporales combinan:
Esta estructura facilita preguntas como “muestra la tasa de errores por servicio” o “compara la latencia entre regiones”.
Como el volumen puede crecer rápido, las TSDB suelen centrarse en:
Estas funciones mantienen el coste de almacenamiento y consulta predecible sin limpieza manual constante.
Las TSDB destacan cuando necesitas cálculos basados en el tiempo, como:
Casos típicos: monitorización, observabilidad, IoT/sensores y datos financieros de ticks.
El trade-off: las TSDB no son la mejor elección para relaciones complejas y consultas ad-hoc entre muchas entidades (por ejemplo, joins profundos “usuarios → equipos → permisos → proyectos”). Para eso, una relacional o un grafo suelen encajar mejor.
Un data warehouse es menos un tipo único de BD y más una carga de trabajo + arquitectura: muchos equipos consultando datos históricos grandes para responder preguntas de negocio (tendencias de ingresos, churn, riesgo de inventario). Puedes adquirirlo como producto gestionado, pero lo que lo define es su uso—centralizado, analítico y compartido.
La mayoría de warehouses aceptan datos de dos maneras comunes:
Los warehouses suelen optimizar analítica con algunos trucos:
Cuando varios departamentos dependen de los mismos números, necesitas control de acceso (quién puede ver qué), trazas de auditoría (quién consultó/cambió datos) y lineage (de dónde viene una métrica y cómo se transformó). Esto suele ser tan importante como la velocidad de consulta.
Un lakehouse combina analítica tipo warehouse con la flexibilidad de un data lake—útil cuando quieres un solo lugar para tablas curadas y archivos crudos (logs, imágenes, eventos semiestructurados), sin duplicar todo. Encaja cuando el volumen es alto, los formatos varían y aún necesitas reporting amigable con SQL.
Elegir entre tipos de bases no es tanto buscar el “mejor” sino el más adecuado: qué necesitas consultar, con qué rapidez y qué ocurre cuando partes del sistema fallan.
Una regla práctica:
Las relacionales suelen brillar para OLTP; los sistemas columnar, warehouses y lakehouses para OLAP.
Cuando una red falla, normalmente no puedes tener las tres cosas a la vez:
Muchos sistemas distribuidos eligen permanecer disponibles y reconciliar después (consistencia eventual). Otros priorizan corrección estricta, aunque eso signifique rechazar solicitudes hasta que todo esté sano.
Si muchos usuarios actualizan los mismos datos, necesitas reglas claras. Transacciones agrupan pasos en “todo o nada”. Bloqueos y niveles de aislamiento evitan conflictos, pero pueden reducir el throughput; un aislamiento más laxo mejora velocidad pero permite anomalías.
Planifica backups, replicación y recuperación de desastres desde temprano. Considera también la facilidad para probar restauraciones, monitorear lag y realizar upgrades: estos detalles del día dos importan tanto como la velocidad de consulta.
Elegir entre los principales tipos de bases no es cuestión de moda sino de qué necesitas hacer con tus datos. Una forma práctica de empezar es trabajar hacia atrás desde tus consultas y cargas.
Escribe las 5–10 cosas principales que tu app o equipo debe hacer:
Esto reduce opciones más rápido que cualquier checklist de características.
Lista rápida:
Los objetivos de rendimiento definen la arquitectura. Establece números (p95, lecturas/escrituras por segundo, retención). El coste suele seguir a:
| Caso de uso principal | Mejor ajuste (a menudo) | Por qué |
|---|---|---|
| Transacciones, facturación, cuentas | Relacional (SQL) | Constraints fuertes, joins, consistencia |
| Datos de app con campos que evolucionan | Documental | Esquema flexible, JSON natural |
| Caché/estado de sesión en tiempo real | Clave-valor | Búsquedas rápidas por clave |
| Clickstreams/métricas en el tiempo | Series temporales | Alta ingesta + consultas basadas en tiempo |
| Dashboards/agrupaciones grandes | Columnar | Escaneos rápidos + compresión |
| Relaciones sociales/conocimiento | Grafo | Recorridos eficientes |
| Búsqueda semántica, RAG | Vectorial | Búsqueda por similitud sobre embeddings |
| Datos operacionales masivos | Wide-column | Escala horizontal, consultas previsibles |
Muchos equipos usan dos bases: una para operaciones (p. ej., relacional) y otra para analítica (p. ej., columnar/warehouse). La elección correcta es la que hace tus consultas más importantes las más simples, rápidas y baratas de ejecutar de forma fiable.
Si estás prototipando o lanzando features con rapidez, la decisión de base de datos suele ligar al flujo de desarrollo. Plataformas como Koder.ai (una plataforma vibe-coding que genera apps web, backend y móviles desde chat) pueden concretarlo: por ejemplo, la pila por defecto de Koder.ai usa Go + PostgreSQL, un punto de partida sólido cuando necesitas corrección transaccional y amplio ecosistema SQL.
A medida que tu producto crece, puedes añadir bases especializadas (una base vectorial para búsqueda semántica o un warehouse columnar para analítica) manteniendo PostgreSQL como sistema de registro. La clave es empezar con las cargas que debes soportar hoy y dejar la puerta abierta para “añadir una segunda tienda” cuando los patrones de consulta lo requieran.
Un “tipo de base de datos” es una forma corta de referirse a tres aspectos:
Elegir el tipo equivale a escoger valores por defecto para rendimiento, coste y complejidad operativa.
Empieza por tus 5–10 consultas y patrones de escritura principales, luego mapea eso a las fortalezas adecuadas:
Las bases relacionales son una buena opción por defecto cuando necesitas:
Se vuelven menos cómodas si cambias el esquema constantemente o necesitas un escalado horizontal extremo con muchas consultas con joins repartidas entre shards.
ACID es una garantía de fiabilidad para cambios multi-paso:
Importa sobre todo en flujos donde un error es costoso (pagos, reservas, actualizaciones de inventario).
Las bases columnar son ideales cuando las consultas:
SUM, COUNT, AVG, )Una base documental es adecuada cuando:
Ten en cuenta los trade-offs: joins complejos, duplicación para rendimiento de lectura y el coste de transacciones multi-documento.
Usa un almacén clave-valor cuando tu patrón de acceso sea básicamente:
Planifica alrededor de sus limitaciones: la consulta ad-hoc suele ser débil y el soporte para índices secundarios varía; a menudo diseñas claves o índices auxiliares manualmente.
A pesar del nombre parecido, atienden cargas distintas:
Los sistemas wide-column suelen requerir modelado orientado a consultas (diseñar tablas para patrones de acceso concretos) y no ofrecen la misma flexibilidad de joins que SQL.
Usa una base de grafos cuando las preguntas centrales son sobre relaciones, por ejemplo:
Los grafos destacan en recorridos (traversals) donde un enfoque relacional necesitaría muchos joins. El trade-off es adoptar nuevos patrones de modelado y lenguajes de consulta (Cypher/Gremlin/SPARQL).
Una base de vectores resuelve la búsqueda por similitud sobre embeddings (representaciones numéricas del significado). Se usa para:
En la práctica se suele emparejar con una base relacional/documental: la fuente de la verdad está ahí, mientras que embeddings e índices vectoriales residen en la DB vectorial y los resultados se vuelven a unir con los registros completos y permisos.
Si haces OLTP y analítica, planea dos sistemas desde el principio (DB operativa + DB analítica).
GROUP BYSon menos adecuadas para cargas OLTP con actualizaciones frecuentes y pequeñas, o para patrones de “recuperar un registro por ID” que las row-stores manejan mejor.