MySQL vs MongoDB: Elegir la base de datos adecuada para tu proyecto

Elegir la tecnología de base de datos adecuada es una decisión crítica para cualquier proyecto de desarrollo. MySQL y MongoDB representan dos opciones destacadas. MySQL proporciona un modelo relacional estructurado con garantías ACID, mientras que MongoDB ofrece una arquitectura flexible orientada a documentos. 

En esta guía, compararemos y contrastaremos estas metodologías y proporcionaremos ejemplos reales de modelado de datos para cada plataforma. Si sopesas sus ventajas y desventajas, estarás preparado para elegir la base de datos que mejor se adapte a los requisitos de datos, los objetivos de rendimiento y los objetivos de escalabilidad de tu aplicación.

Si quieres iniciarte en alguna de estas herramientas, no dejes de consultar nuestros cursos Introducción a NoSQL o Introducción a MongoDB en Python. 

MySQL vs MongoDB: Modelos de datos y diseño de esquemas

Los datos se presentan en diferentes formas. Los datos estructurados encajan perfectamente en categorías predefinidas con relaciones claras, mientras que los datos no estructurados son más libres. Las bases de datos relacionales almacenan datos estructurados en tablas con esquemas fijos, que imponen reglas sobre cómo pueden añadirse o modificarse los datos. Las bases de datos orientadas a documentos guardan cada registro como su propio "documento", cuyos campos no tienen por qué coincidir exactamente con los de otros documentos.

Tablas estructuradas frente a documentos flexibles

Veamos cómo organiza la información cada base de datos, contrastando los rígidos esquemas basados en tablas de MySQL con los documentos sin esquemas de MongoDB, y por qué esta distinción es importante para las aplicaciones del mundo real.

Datos estructurados con MySQL

El lenguaje estándar para consultar y gestionar bases de datos es el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL). MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) que proporciona soporte completo para bases de datos: autenticación de usuarios y controles de acceso, procedimientos almacenados e integridad de los datos mediante restricciones. Como muchos otros RDBMS, utiliza SQL para consultar sus datos. Para comparar MySQL con otros sistemas de gestión de bases de datos relacionales, consulta estos enlaces:

• PostgreSQL vs. MySQL: Elegir la base de datos adecuada para tu proyecto
• SQL Server, PostgreSQL, MySQL: ¿Cuál es la diferencia?

MySQL guarda los datos en tablas, de forma similar a las hojas de cálculo. Cada tabla define columnas con nombre para campos con tipos de datos específicos (números, palabras o fechas) y utiliza filas para representar registros individuales. Cada fila tiene un ID único llamado clave primaria para una búsqueda rápida. Una columna puede ser una clave externa que apunte a una clave primaria de otra tabla para vincular datos relacionados, como el registro de un alumno con sus calificaciones.

Antes de utilizar una tabla, debes definir su estructura y sus reglas mediante comandos como CREAR TABLA. Por ejemplo, puedes especificar que "esta columna no puede estar vacía" o "los valores deben ser únicos". Para recuperar o modificar datos, utilizas sentencias SQL como SELECT e INSERT. El motor de consultas de MySQL determina el plan de ejecución más rápido. 

El diseño de bases de datos es una ciencia y un arte importantes en sí mismos.

Datos no estructurados con MongoDB

MongoDB es un ejemplo de base de datos NoSQL que no se basa en el modelo relacional tradicional basado en tablas. MongoDB almacena la información en "documentos" en lugar de tablas. Un documento es un objeto de tipo JSON que puede incluir cualquier mezcla de campos. Los documentos similares se agrupan en una "colección". 

Los documentos son flexibles y no tienen esquemas. Esto significa que los campos de los distintos documentos de una colección no tienen por qué coincidir exactamente. Por ejemplo, un documento puede tener un campo maidenName y otro no.

Este enfoque sin esquemas permite a los programadores añadir o eliminar campos sobre la marcha sin rediseñar la base de datos. Bajo el capó, MongoDB sigue indexando y buscando eficientemente estos documentos. También permite a los programadores cambiar su modelo de datos a medida que crece su aplicación.

Para más información sobre MongoDB, echa un vistazo a estos recursos de DataCamp. 

• Tutorial completo de NoSQL con MongoDB
• Las 25 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre MongoDB para 2025

Bases de datos relacionales frente a las orientadas a documentos

Las bases de datos relacionales son excelentes cuando tus datos encajan en tablas con columnas fijas y relaciones claras. Por ejemplo, una escuela podría gestionar los perfiles y las notas de los alumnos en tablas vinculadas, y los bancos podrían vincular cuentas, transacciones y datos de los clientes. Como las tablas se definen con antelación, se aplican normas para evitar errores y mantener la fiabilidad de los datos.

Las bases de datos orientadas a documentos son adecuadas cuando los datos son variados o evolucionan. Por ejemplo, una plataforma de blogging puede tener características diferentes para cada entrada. Cada documento puede tener alguna combinación de autores, etiquetas, comentarios o incluso vídeos o encuestas. No es necesario rediseñar el esquema cuando añades funciones.

Complejidades de la migración de esquemas

En MySQL, los cambios de esquema requieren escribir y ejecutar scripts de migración SQL (ALTER TABLE, CREATE TABLE). Son necesarias una planificación y unas pruebas cuidadosas para evitar bloqueos de tablas o tiempos de inactividad y para gestionar las reversiones si algo va mal. 

El modelo sin esquemas de MongoDB significa que no hay una estructura fija que alterar. En cambio, las migraciones implican escribir scripts que analicen cada documento y apliquen actualizaciones (utilizando operadores como $set, $rename o $unset). Como los documentos pueden diferir, las migraciones deben probarse a fondo para evitar la pérdida o corrupción de datos.

Lenguajes de consulta y capacidades operativas en MongoDB vs MySQL

En esta sección, comparamos los lenguajes de consulta de MySQL y MongoDB. Ilustramos cada uno de ellos con ejemplos prácticos y abordamos las consideraciones de rendimiento para lecturas y escrituras.

MySQL vs MQL: Enfoques divergentes para la recuperación de datos

MySQL trabaja con tablas y relaciones fijas. Proporciona un rico conjunto de comandos de consulta para combinar, filtrar y resumir utilizando estas tablas y relaciones. 

Las tablas se enlazan con JOIN, se filtran con WHERE y se ordenan con ORDER BY. Los datos pueden agregarse a través de grupos con GROUP BY para definir el grupo, y comandos como AVG() o COUNT() agregan dentro de esos grupos. 

Las funciones de ventana se utilizan para asignar rangos por fila sin colapsar el conjunto de resultados. Por ejemplo, asigna rangos por fila mediante RANK() OVER (ORDER BY score) DESC)).

El lenguaje de consulta de MongoDB(MQL) funciona con documentos tipo JSON en colecciones en lugar de tablas rígidas. Recuperas registros con find(), los filtras con operadores de comparación ($gt, $and, $or), proyectas sólo los campos que necesitas, y ordenas y paginas utilizando .sort(), .limit(), y .skip(). 

Únete a través de colecciones utilizando $lookup, y utiliza etapas de canalización de agregación ($match, $group, $sort, $lookup) para transformar y combinar documentos en flujos de trabajo de varios pasos. 

Ilustremos las diferencias con ejemplos. En primer lugar, supongamos que tenemos una tabla con alumnos y sus calificaciones. Hagamos una lista de las mejores notas de mayor a menor.

En MySQL, esta operación podría tener el siguiente aspecto:

SELECT name, grade
FROM students
WHERE grade > 90
ORDER BY grade DESC;

En MQL, escribirías una consulta similar como ésta.

db.students.find({ grade: { $gt: 90 } },
                                        { name: 1, grade: 1 })  # only project name and grade
                   .sort({ grade: -1 })

Cada enfoque aprovecha su modelo subyacente -tablas para SQL y documentos para MQL- para lograr una potente recuperación de datos.

Parámetros de rendimiento

MongoDB suele ofrecer un rendimiento de escritura más rápido que MySQL porque escribe documentos enteros sin verificar un esquema rígido. Incluso cuando MongoDB utiliza validación de esquema o índices únicos, suele ser más rápido en inserciones simples porque escribe todo el documento de una vez. 

El rendimiento de lectura varía según el caso de uso. Debido a su modelo centrado en los documentos, MongoDB destaca en la recuperación de documentos individuales o pequeños lotes por ID. My SQL destaca en las uniones complejas de varias tablas o en las grandes agregaciones, gracias a su optimizador basado en costes y a sus maduras estrategias de indexación.

Estrategias de escalabilidad MySQL vs MongoDB

Hay dos estrategias opuestas para escalar: vertical y horizontal. El escalado vertical consiste en mejorar una sola máquina añadiendo más CPU, RAM o unidades más rápidas para gestionar el aumento de carga. 

Este enfoque es sencillo, ya que no necesita clusters ni equilibradores de carga. Sin embargo, está limitado en función del hardware, y puede ser caro. Hay un único punto de fallo: Si falla el servidor, se cae todo.

Por el contrario, el escalado horizontal significa añadir más máquinas para compartir la carga de trabajo. Te ayuda a crecer de forma asequible (no necesitas un servidor enorme y caro) y garantiza que las operaciones continúen si falla una máquina. Sin embargo, como requiere más coordinación, como el equilibrio de carga y la sincronización de datos, puede incurrir en más sobrecarga de red.

Las limitaciones de escalado vertical de MySQL

El escalado vertical de MySQL implica dos pasos: en primer lugar, actualizar el hardware y, a continuación, ajustar los parámetros de configuración para utilizar eficazmente estos nuevos recursos. En cuanto al hardware, podrías añadir más núcleos de CPU, ampliar la RAM y utilizar componentes de almacenamiento y red más rápidos. Una vez que la máquina sea lo suficientemente potente, utiliza estos ajustes de configuración:

• innodb_buffer_pool_size. Aumenta la memoria para que coincida con tu RAM.
• innodb_log_file_size, innodb_log_buffer_size: auméntalos para agrupar más operaciones de escritura.
• max_connections, table_open_cache, thread_cache_size. Auméntalos para mantener más clientes y tablas calientes" en la memoria.

Sin embargo, la escala vertical tiene límites prácticos. En algún momento, una sola máquina alcanzará su límite de núcleos de CPU o de memoria. Hay un punto de rendimiento decreciente en la inversión en hardware; duplicar el precio que pagas por los núcleos de la CPU, por ejemplo, no duplica la potencia de la CPU. 

Las cargas de trabajo con mucha escritura pueden tener problemas con filas o índices bloqueados. Un fallo del servidor puede desconectar toda la base de datos.

MySQL puede utilizar y utiliza técnicas horizontales, pero esto requiere una configuración adicional en comparación con el modelo de fragmentación incorporado de MongoDB.

Escalado horizontal de MongoDB mediante sharding

MongoDB utiliza una estrategia de escalado horizontal, denominada "sharding", que divide una colección grande en trozos más pequeños en función de una "clave shard" (por ejemplo, rangos de ID de documentos). Cada trozo se almacena en un servidor distinto.

Un grupo de servidores de configuración mantiene un mapa de qué shards contienen qué chunks. Los routers de consulta utilizan este directorio para enviar las peticiones de los clientes a los shards adecuados. Un equilibrador automático redistribuye los trozos a medida que cambian los datos y los patrones de tráfico, garantizando que ningún fragmento se sobrecargue. Aumenta la capacidad añadiendo más servidores de fragmentos.

Este enfoque es ideal para aplicaciones con cargas impredecibles o masivas, como las redes sociales, el streaming de vídeo y el comercio electrónico durante las grandes rebajas. Como las cargas de almacenamiento y consulta se distribuyen entre muchas máquinas, el sistema mantiene su capacidad de respuesta y resistencia cuando se producen picos de tráfico.

Consideraciones sobre seguridad y cumplimiento

Garantizar que los datos permanecen seguros y cumplen las normativas del sector es fundamental para cualquier implantación de bases de datos. Comparemos MySQL y MongoDB en términos de autenticación, encriptación y compatibilidad con normas como HIPAA y GDPR.

Autenticación y encriptación

MySQL 

MySQL asegura los datos mediante una combinación de autenticación de usuario, conexiones encriptadas y encriptación a nivel de disco. Cada usuario debe iniciar sesión con una cuenta y una contraseña únicas, y sólo se le conceden los privilegios precisos que necesita, ya sea individualmente o en función de sus funciones. Todos los datos en tránsito pueden protegerse con TLS/SSL, aplicarse como sólo SSL y validarse con certificados de servidor. Los datos en reposo son encriptados por el motor InnoDB. Las claves de encriptación pueden rotarse sin problemas y sin tiempo de inactividad.

MongoDB

MongoDB asegura los datos con autenticación, encriptación y auditoría. Cada usuario se conecta con un nombre de usuario y una contraseña únicos (mediante SCRAM, certificados x.509, Kerberos o LDAP), y se le conceden permisos mediante roles, ya sean incorporados o personalizados. El tráfico en tránsito está protegido con TLS/SSL, y los datos en reposo están protegidos con el motor de almacenamiento WiredTiger. Los registros de auditoría detallados registran los intentos de inicio de sesión y los cambios de datos para apoyar las revisiones de seguridad y el cumplimiento.

Conformidad

La HIPAA, la ley estadounidense que salvaguarda los historiales médicos, exige estrictos controles de acceso, encriptación tanto en tránsito como en reposo, y auditorías exhaustivas. MySQL cumple estos requisitos con cuentas de usuario basadas en roles, TLS/SSL para datos en vuelo, Encriptación Transparente de Datos InnoDB para datos en reposo y plugins de auditoría que registran todos los accesos. 

MongoDB cumple las mismas normas utilizando autenticación SCRAM o x.509, TLS/SSL, cifrado de almacenamiento WiredTiger, registro de auditoría empresarial y cifrado opcional a nivel de campo en el lado del cliente.

El RGPD concede a los residentes en la UE el derecho a acceder a sus datos personales, corregirlos y borrarlos, y exige estrictos controles de acceso, encriptación y auditabilidad. 

MySQL cumple estos requisitos mediante privilegios basados en roles, TLS/SSL para conexiones seguras, Encriptación Transparente de Datos InnoDB, plugins de auditoría para realizar un seguimiento de los cambios y cascadas de claves externas para imponer las eliminaciones. 

MongoDB cumple las normas GDPR con autenticación SCRAM/x.509, TLS/SSL, cifrado en reposo WiredTiger, registro de auditoría empresarial, actualizaciones y eliminaciones flexibles a nivel de documento, y opciones de despliegue específicas de la región para la residencia de los datos.

Tabla comparativa de pros y contras de MySQL vs MongoDB 

Análisis de casos prácticos: Elegir la herramienta adecuada

Seleccionar la base de datos adecuada depende de la carga de trabajo, el modelo de datos y los patrones de crecimiento de tu aplicación. Comparemos los escenarios en los que MySQL y MongoDB aportan el mayor valor.

Escenarios ideales para MySQL

MySQL destaca para aplicaciones en las que se necesita un procesamiento de transacciones fiable y de gran volumen, así como datos bien estructurados.

Las instituciones financieras utilizan MySQL para registrar transferencias de cuentas y actualizaciones de saldos, las plataformas de comercio electrónico lo utilizan para gestionar pedidos, inventarios e información de los clientes. Los sistemas sanitarios almacenan los historiales de los pacientes y los datos de las citas, y las grandes empresas gestionan sistemas ERP o CRM que conectan ventas, facturación y asistencia. 

El rico conjunto de funciones de MySQL (GROUP BY, JOINs, funciones de ventana y búsquedas indexadas) facilita la creación de informes estructurados, como totales de ventas mensuales o tiempos medios de respuesta, y la conexión sencilla con herramientas de BI.

Los puntos fuertes de MongoDB en las aplicaciones modernas

El diseño sin esquemas y el escalado horizontal de MongoDB lo hacen ideal para aplicaciones que necesitan evolucionar rápidamente o manejar conjuntos de datos masivos. Se pueden añadir nuevas funciones sin costosas migraciones de esquemas. 

Los servicios globales reparten los datos por regiones para que las lecturas y escrituras sean rápidas y resistentes. Su capacidad para manejar flujos de eventos en tiempo real de gran volumen lo hace apropiado para casos de uso que procesan millones de impresiones por segundo, como las plataformas de tecnología publicitaria.

El modelo de documento flexible de MongodDB funciona bien con la gestión de contenidos, permitiendo que los artículos, los comentarios de los usuarios, con sus combinaciones únicas de metadatos, convivan sin tablas rígidas. Los sistemas de marketing pueden utilizar esta flexibilidad para almacenar parámetros de pruebas A/B, etiquetas de seguimiento y reglas de personalización. 

La arquitectura horizontal de MongoDB garantiza que las cargas de trabajo masivas e impredecibles, como las que se encuentran en los backends de IoT o de juegos, se repartan entre muchos servidores para mantener la capacidad de respuesta y la tolerancia a fallos del sistema.

Estrategias y herramientas de migración

MySQL utiliza un modelo relacional, mientras que MongoDB utiliza un modelo basado en documentos. Por lo tanto, la transición de MySQL a MongoDB implica una planificación cuidadosa para replantearse tanto las estructuras de datos como la lógica de la aplicación.

Transición de MySQL a MongoDB

Para migrar de MySQL a MongoDB, sigue los siguientes pasos.

1. Analizar el esquema MySQL. Haz un inventario de las tablas de MySQL, incluyendo columnas, tipos de datos y relaciones de clave externa para identificar las entidades y conexiones lógicas que necesitarás modelar en MongoDB.
2. Diseña el modelo de documento. Selecciona las colecciones de nivel superior y decide qué datos relacionados incrustar o referenciar. Determina los índices, y si vas a fragmentar, elige una clave de fragmentación adecuada.
3. Extrae los datos. Exporta tablas MySQL como JSON o CSV (utilizando mysqldump o scripts ETL), dividiendo las tablas grandes en lotes manejables cuando sea necesario.
4. Transforma y limpia los datos. Remodelar cada fila para ajustarla a la estructura del documento de destino. Fusiona las filas padre e hijo de los documentos incrustados, manteniendo los ID para las referencias. Gestiona los NULL y las conversiones de tipo.
5. Carga los datos en MongoDB. Utiliza mongoimport o scripts personalizados para insertar documentos. A continuación, crea los índices necesarios.
6. Refactoriza el código de la aplicación. Sustituye las consultas SQL por llamadas a MongoDB (como find(), insertOne() y canalizaciones de agregación). Actualiza la lógica de la transacción según sea necesario.
7. Prueba y valida. Comprueba que todas las operaciones de creación, lectura, actualización y eliminación se comportan de forma idéntica. Ejecuta pruebas de integración y carga para confirmar el rendimiento y la integridad de los datos.
8. Despliega. Despliega tu versión de Mongo-DB junto con MySQL en un entorno de prueba, supervisa el rendimiento, luego cambia el tráfico de producción a MongoDB y retira MySQL cuando estés seguro del éxito de la migración.

Conclusión

La elección entre MySQL y MongoDB depende de cómo maneje los datos tu aplicación. El esquema fijo basado en tablas de MySQL, el cumplimiento de la normativa ACID, las consultas SQL maduras y el escalado vertical lo hacen ideal para escenarios de informes estructurados y con muchas transacciones, como la banca o el comercio electrónico. 

El modelo de documentos sin esquemas de MongoDB, las canalizaciones de agregación flexibles y la fragmentación horizontal incorporada destacan en casos de uso en rápida evolución, de gran volumen o geográficamente distribuidos, como la analítica en tiempo real, la telemetría IoT y la gestión de contenidos. Sopesando factores como la fiabilidad de las transacciones, la flexibilidad del esquema, la complejidad de las consultas y la estrategia de escalado, los equipos pueden seleccionar la base de datos que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento y crecimiento.

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