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PostgreSQL frente a MySQL: Elegir la base de datos adecuada para tu proyecto

Explora las principales diferencias y similitudes entre PostgreSQL y MySQL para encontrar la mejor solución de base de datos para las necesidades de tu proyecto.
Actualizado 16 ene 2025  · 8 min de lectura

Las bases de datos relacionales existen desde hace mucho tiempo. De hecho, los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) estuvieron en primera línea durante los albores del almacenamiento de datos y se mantuvieron firmes durante la revolución de la ciencia de datos. Incluso en la era de la IA y los LLM, las bases de datos relacionales están en el centro del ecosistema de datos de casi todas las empresas.

Las bases de datos relacionales almacenan los datos de forma "rectangular"; las tablas están formadas por columnas y filas y se organizan en bases de datos. Las bases de datos relacionales utilizan SQL (lenguaje de consulta estructurado) para almacenar, gestionar y recuperar datos.

Con un número cada vez mayor de herramientas en el espacio de los datos, elegir la adecuada es más importante que nunca. Las sofisticadas características y funcionalidades de las últimas y mejores ofertas tecnológicas han dado lugar a un nuevo compromiso: encontrar una solución que cumpla los requisitos para el caso de uso en cuestión, garantizando al mismo tiempo que el rendimiento y los costes sean tolerables.

Juntos exploraremos PostgreSQL y MySQL, sus similitudes y diferencias, y las cosas más importantes que debes recordar al elegir un sistema de gestión de bases de datos relacionales para abordar tu próximo proyecto.

PostgreSQL frente a MySQL: Una visión general

Empecemos con algunas definiciones rápidas de PostgreSQL y MySQL para que podamos familiarizarnos con estos dos sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

¿Qué es PostgreSQL?

PostgreSQL, o Postgres, es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) utilizado habitualmente para almacenar y recuperar datos tabulares organizados en bases de datos y tablas. El RDBMS es uno de los más utilizados en la industria debido a su marco extensible y a su fiabilidad. Postgres es una herramienta de código abierto que se puede descargar y utilizar gratuitamente. Postgres es compatible con los principales sistemas operativos y admite una serie de extensiones y complementos. Además de ser una herramienta para almacenar datos, Postgres ofrece un sabor de SQL para interactuar con los datos que persiste y gestionarlos.

Para obtener más información sobre cómo empezar a utilizar Postgres, consulta la Guía de PostgreSQL para principiantes.

¿Qué es MySQL?

Al igual que Postgres, MySQL es un RDBMS que utiliza bases de datos y tablas para organizar, almacenar y recuperar datos tabulares. MySQL también es de código abierto, aunque está fuertemente respaldado por Oracle. Aunque MySQL presume de una amplia funcionalidad, ofrece menos funciones que Postgres, lo que contribuye a que sea una herramienta más "ligera".

MySQL es el más utilizado para crear aplicaciones web y, al igual que Postgres, implementa su propia versión de SQL para gestionar y consultar datos. Este Tutorial de MySQL ofrece una guía completa para que los principiantes se inicien en MySQL con una serie de ejercicios prácticos y ejemplos.

Antes de entrar en materia, aquí tienes algunos datos rápidos sobre PostgreSQL y MySQL.

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Imagen creada con información de PostgreSQL y Oracle

PostgreSQL frente a MySQL: Similitudes y diferencias clave

Similitudes

Las similitudes entre Postgres y MySQL son bastante fáciles de detectar. En primer lugar, ambas herramientas almacenan los datos de forma relacional. Las bases de datos contienen tablas, que están formadas por filas y columnas. Los datos de una tabla pueden "relacionarse" con otra herramienta utilizando construcciones como claves primarias y foráneas. Al utilizar Postgres o MySQL, los datos se comportan de un modo muy familiar cuando se filtran, unen y manipulan.

Además de estas similitudes, Postgres y MySQL comparten otras características y funcionalidades. ¡Echa un vistazo a la siguiente lista!

  • Tanto Postgres como MySQL cumplen las normas ANSI SQL, lo que significa que la mayoría de las consultas básicas tendrán una sintaxis idéntica.
  • Postgres y MySQL están ampliamente adoptados e integrados con varias herramientas de terceros y bibliotecas de lenguajes de programación, como Python y R.
  • Proveedores en la nube como AWS, Azure y GCP proporcionan una oferta de Plataforma como Servicio (PaaS) tanto para Postgres como para MySQL, lo que facilita el uso de estas herramientas para cualquier proyecto de datos.

Para los profesionales de datos que quieran aprovechar Python para interactuar con Postgres y MySQL, consulta los tutoriales Utilizar PostgreSQL en Python y MySQL en Python.

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Diferencias clave

Aunque tanto Postgres como MySQL comparten muchas similitudes, hay muchas diferencias que ayudan a diferenciar estas dos ofertas. A continuación, desglosaremos las diferencias de rendimiento y escalabilidad, características y extensibilidad, y la comunidad y el uso entre Postgres y MySQL.

Rendimiento y escalabilidad

El rendimiento de las bases de datos relacionales suele medirse utilizando varias métricas. Pueden ser transacciones (o consultas) por segundo, latencia, rendimiento y consumo de recursos. A diferencia del rendimiento, la escalabilidad es la capacidad de una base de datos para gestionar transacciones concurrentes y grandes cantidades de datos.

Aquí identificaremos las diferencias tanto en rendimiento como en escalabilidad de Postgres y MySQL.

Para los flujos de trabajo de lectura intensiva, MySQL proporciona ganancias sustanciales de rendimiento sobre Postgres. El motor por defecto de MySQL (InnoDB) utiliza el bloqueo a nivel de fila. Esto significa que sólo las filas a las que accede una transacción (o consulta) están "bloqueadas", lo que permite que las consultas concurrentes operen sobre otras filas de la misma tabla. Esto permite una ejecución más rápida de las consultas cuando se leen datos de una base de datos MySQL.

Mientras que MySQL ofrece un ascensor para las operaciones de sólo lectura, Postgres prospera cuando soporta operaciones concurrentes de lectura-escritura contra una base de datos. Postgres implementa el control de concurrencia multiversión, que aprovecha las estrategias de consulta paralela sin utilizar bloqueos de lectura o escritura.

Postgres utiliza sólidas técnicas de indexación y partición de datos para ayudar a mejorar el rendimiento de las consultas y el tiempo de obtención de información a medida que crece la cantidad de datos que se almacenan en una base de datos. Esto permite que Postgres escale a medida que crece la cantidad de datos que almacena.

Por lo general, Postgres tiende a utilizar más recursos (CPU y RAM) que MySQL cuando se ejecutan cargas de trabajo comparables. El rico conjunto de funciones de Postgres implementa técnicas de ejecución de consultas más complejas, lo que se traduce en un elevado consumo de recursos en comparación con MySQL. Si utilizas cualquiera de estas herramientas a través de un proveedor de servicios gestionados (como AWS o Azure), es fácil calcular los costes de la carga de trabajo que vas a ejecutar.

Funciones y extensibilidad

Hasta ahora, nos hemos referido tanto a Postgres como a MySQL como sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Técnicamente, eso no es correcto.

Postgres es, por definición, un sistema de gestión de bases de datos objeto-relacional, o ORDBMS.

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales-objeto implementan gran parte de la funcionalidad nativa de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales tradicionales, pero la combinan con soporte para construcciones orientadas a objetos. Esto incluye la herencia, la abstracción o la encapsulación.

Además de los tipos de datos tradicionales que admite un RDBMS, Postgres puede almacenar y recuperar datos en formatos JSON y XML. Esta funcionalidad permite almacenar una gama más amplia de datos, lo que puede ser muy útil en diversas aplicaciones. Como RDMS, MySQL admite tipos de datos más tradicionales y no implementa la misma funcionalidad orientada a objetos que Postgres.

Postgres también es bastante extensible. Una de las extensiones más notables es PostGIS, que almacena y recupera datos geoespaciales. hstore es otra popular herramienta desarrollada por la vibrante comunidad de código abierto de Postgres. Utilizando un único valor, hstore permite almacenar conjuntos de pares clave-valor con Postgres. Aunque nativamente rico en funciones, MySQL cuenta con menos módulos y plugins, al tiempo que garantiza la coherencia y fiabilidad del núcleo de la plataforma.

Ecosistema y herramientas

Tanto PostgreSQL como MySQL vienen con ricos ecosistemas soportados por una amplia gama de herramientas, extensiones e integraciones de terceros, lo que los hace muy versátiles para diferentes casos de uso. Aquí tienes un resumen de algunas de las herramientas más populares disponibles para cada uno:

PostgreSQL ecosystem:

  • pgAdmin: Una de las herramientas de gestión más utilizadas para PostgreSQL, pgAdmin ofrece una potente interfaz gráfica para gestionar bases de datos, ejecutar consultas y administrar usuarios. Es muy extensible y admite todas las funciones de PostgreSQL.
  • PostGIS: Una robusta extensión que permite soportar datos geoespaciales en PostgreSQL, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieran sistemas de información geográfica (SIG). PostGIS se utiliza en los sectores de la logística, la planificación urbana y la vigilancia medioambiental.
  • TimescaleDB: Construido sobre PostgreSQL, TimescaleDB mejora las capacidades de PostgreSQL para manejar datos de series temporales. Está muy extendido en campos como el IoT, las finanzas y los sistemas de vigilancia.
  • pgBackRest: Una herramienta de copia de seguridad y restauración diseñada para PostgreSQL, que ofrece funciones avanzadas como la compresión y encriptación paralelas de la copia de seguridad y la restauración.

Ecosistema MySQL:

  • Banco de trabajo MySQL: Esta completa herramienta proporciona una interfaz unificada para diseñar, desarrollar y gestionar bases de datos MySQL. Es compatible con el modelado de bases de datos, el desarrollo de SQL y las tareas de migración.
  • Percona Server for MySQL: Una versión gratuita, mejorada y totalmente compatible de MySQL, que ofrece mejor rendimiento y escalabilidad. Percona Server también incluye funciones avanzadas de ajuste del rendimiento y observabilidad, lo que lo hace ideal para entornos de producción.
  • Oracle Enterprise Manager: Oracle ofrece un amplio soporte para MySQL a través de su herramienta Enterprise Manager, que proporciona funciones de supervisión, gestión y seguridad para casos de uso empresarial.
  • phpMyAdmin: phpMyAdmin, una popular interfaz basada en web para gestionar bases de datos MySQL, simplifica la gestión de bases de datos, especialmente para proyectos pequeños o desarrolladores individuales que necesitan un acceso rápido a las consultas y a la estructura de la base de datos.

Integraciones en la nube

Todas las principales plataformas en la nube, incluidas AWS RDS, Google Cloud SQL y Azure Database, son compatibles con PostgreSQL y MySQL. Estos servicios en la nube simplifican la implantación y gestión de bases de datos, ofreciendo funciones como copias de seguridad automatizadas, escalado y seguridad, lo que los convierte en excelentes opciones para las aplicaciones modernas basadas en la nube.

Comunidad

Aunque tanto Postgres como MySQL son herramientas de código abierto, sus comunidades son un poco diferentes. MySQL está fuertemente respaldado por Oracle, que proporciona gran parte de la contribución, la documentación y los recursos para los desarrolladores que quieran empezar a utilizar la herramienta. Esta documentación contiene referencias e información sobre las ofertas de pago de MySQL proporcionadas por Oracle. Oracle también ofrece soporte 24/7 para MySQL, pero a un precio elevado.

Postgres cuenta con el apoyo de una próspera comunidad de arquitectos, desarrolladores, usuarios y otras partes interesadas. La comunidad Postgres está dirigida por un equipo central que gestiona tanto el desarrollo como la creación y publicación de documentación. Este equipo ayuda a gestionar las contribuciones de la comunidad de código abierto en general y garantiza la normalización y la calidad del producto que se pone a disposición.

Elegir entre PostgreSQL y MySQL

¡Muy bien! Hemos explorado a fondo los fundamentos de Postgres y MySQL, discernido sus similitudes y diferencias, y explorado sus características y funcionalidades más complejas. Ahora, es el momento de elegir la herramienta adecuada para abordar tu proyecto de datos.

A continuación se presentan varios escenarios y la herramienta más adecuada para afrontar cada uno de estos retos:

Caso práctico PostgreSQL MySQL
Aplicaciones empresariales a gran escala Excelente, con escalabilidad robusta y soporte de consultas complejas Bueno, pero más adecuado para tareas ligeras
Aplicaciones que requieren soporte de datos geoespaciales Ideal (soporte PostGIS) Ayuda básica
Soporte de datos tipo JSON y NoSQL Fuerte (admite los tipos JSON y JSONB) Limitado (soporte JSON básico)
Alto rendimiento de lectura (por ejemplo, aplicaciones web) Decente, pero no tan optimizado para la lectura Excelente (motor InnoDB, bloqueo por filas)
Operaciones de lectura-escritura complejas y concurrentes Superior (control de concurrencia multiversión) Bueno, pero puede experimentar problemas de bloqueo
Fácil configuración para pequeños proyectos web Tarda más en configurarse Rápido y fácil de instalar
Almacenamiento de datos y procesamiento analítico Excelente, con una potente indexación y consultas paralelas Decente, pero carece de funciones avanzadas

Para saber con más detalle por qué se eligió el sistema de gestión de bases de datos relacionales correspondiente para afrontar los retos anteriores, ten en cuenta lo siguiente.

Requisitos de la solicitud

Si quieres crear una solución sólida y de nivel empresarial, no busques más allá de PostgreSQL. Ofrece un equilibrio entre una amplia gama de funcionalidades y extensibilidad, así como la capacidad de adaptarse a las necesidades de una organización.

A medida que aumentan tanto la cantidad de datos como los usuarios, Postgres ofrece mejoras de rendimiento con respecto a otras bases de datos relacionales, como MySQL. En las arquitecturas de datos que aprovechan los "mercados de datos", Postgres es una opción popular para soportar grandes conjuntos de datos y consultas complejas.

Cuando se trata de diseñar y desarrollar un proyecto personal a pequeña escala, MySQL es tu mejor opción para una solución rápida y sencilla. Desde proyectos personales hasta pruebas de concepto, el marco ligero de MySQL facilita el proceso de principio a fin. MySQL también aumenta el rendimiento al leer datos, lo que ayuda a reducir la latencia en los flujos de trabajo de datos.

Necesidades de escalabilidad

Más arriba hemos hablado de varias formas en que una aplicación o caso de uso puede escalar. Cuando consideres Postgres o MySQL para tu próximo proyecto, es importante tener en cuenta cómo será el escalado.

¿Se escribirán datos en una base de datos con bastante frecuencia? ¿Con qué frecuencia se leerá? ¿Cuántos usuarios/conexiones a la base de datos se harán? ¿Será muy grande la cantidad de datos persistidos?

Ten en cuenta que MySQL se adapta mejor a cargas de trabajo de lectura intensiva, mientras que Postgres brilla al manejar grandes conjuntos de datos, consultas complejas y varias sesiones simultáneas. Para tareas y proyectos a menor escala, la escalabilidad puede no ser una gran preocupación y puede tener una prioridad menor a la hora de elegir entre proveedores de bases de datos relacionales.

Experiencia como desarrollador

Tener en cuenta la experiencia de los desarrolladores es importante a la hora de elegir entre herramientas como Postgres y MySQL. Por suerte, ambas ofertas de bases de datos proporcionan una experiencia cómoda y madura al desarrollador.

La naturaleza ligera de MySQL ayuda a reducir el tiempo dedicado a realizar tareas de instalación y configuración, lo que permite a los desarrolladores crear prototipos y enviar soluciones rápidamente. Sin embargo, la naturaleza rica en funciones de Postgres puede ajustarse mejor a los requisitos de una determinada aplicación o caso de uso, reduciendo la dependencia de crear soluciones personalizadas para implementar una funcionalidad similar. Como ya se ha mencionado, ambos ofrecen una vibrante comunidad de código abierto y una sólida documentación, lo que contribuye a enriquecer una experiencia de desarrollador ya de por sí cómoda.

Conclusión

En un espacio en el que parecen surgir nuevas herramientas cada semana, PostgreSQL y MySQL se han mantenido como dos de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales más populares. Su amplia adopción ha provocado un gran apoyo por parte de sus respectivas comunidades, lo que ha contribuido a apoyar y seguir desarrollando cada herramienta.

Si quieres adquirir más experiencia práctica con las bases de datos Postgres y MySQL sin tener que ocuparte de la instalación o la configuración, no busques más allá de DataLab. En DataLab, puedes conectarte a una base de datos PostgreSQL o MySQL para trabajar con datos de muestra, así como cargar y manipular los tuyos propios. Este entorno de bajo riesgo es el mejor lugar para desarrollar y perfeccionar tus conocimientos de SQL (y otros datos).

Mientras exploras tanto PostgreSQL como MySQL para satisfacer las necesidades de tu próximo proyecto, asegúrate de consultar los cursos de DataCamp Creación de bases de datos PostgreSQL y Funciones para manipular datos en PostgreSQL. Para saber más sobre MySQL, echa un vistazo a esta impresionante Hoja de trucos de MySQL Básico para explorar las características y funcionalidades más minuciosas de MySQL. ¡Feliz codificación!

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Preguntas frecuentes

¿Puedo migrar fácilmente de MySQL a PostgreSQL (o viceversa)?

Migrar entre MySQL y PostgreSQL es posible, pero requiere una planificación cuidadosa. Aunque ambas bases de datos admiten SQL, hay diferencias en la sintaxis, los tipos de datos y las funciones que hay que tener en cuenta durante la migración. Por ejemplo:

  • Tipos de datos: PostgreSQL admite tipos de datos adicionales como matrices, UUID y JSONB, que pueden no tener equivalentes directos en MySQL.
  • Herramientas: Hay varias herramientas disponibles para ayudar con la migración, como pgLoader (para migrar de MySQL a PostgreSQL) y MySQL Workbench (que puede ayudar con la migración de PostgreSQL a MySQL). Asegúrate de realizar pruebas exhaustivas, sobre todo si vas a migrar una base de datos de producción en vivo.

¿Hay alguna diferencia en la forma en que PostgreSQL y MySQL gestionan la indexación?

Sí, PostgreSQL proporciona opciones de indexación más sofisticadas, que son esenciales para optimizar el rendimiento de las consultas:

  • PostgreSQL admite índices B-tree, hash, GIN (Índice Generalizado Invertido) y GiST (Árbol de Búsqueda Generalizado). Esta flexibilidad permite a PostgreSQL optimizar una gran variedad de tipos de consulta, desde búsquedas de texto completo hasta estructuras de datos complejas.
  • MySQL utiliza principalmente índices B-tree y hash. Aunque es adecuado para muchos casos de uso común, carece de algunas de las opciones de indexación más avanzadas disponibles en PostgreSQL, lo que podría limitar la optimización en aplicaciones complejas.

¿Cómo es la seguridad de PostgreSQL en comparación con MySQL?

Tanto PostgreSQL como MySQL ofrecen sólidas funciones de seguridad, como autenticación de usuarios, encriptación SSL y controles de acceso basados en roles. Sin embargo, a menudo se considera que PostgreSQL tiene un control más preciso sobre los permisos de acceso y los roles, lo que lo hace más flexible para entornos complejos con múltiples tipos de usuarios.

  • MySQL se utiliza mucho en aplicaciones web, y se integra perfectamente con sistemas de autenticación como LDAP y PAM. Sin embargo, Oracle ofrece mejoras de seguridad a nivel empresarial y compatibilidad con MySQL que podrían ser beneficiosas en entornos de alta seguridad.

¿Pueden tanto PostgreSQL como MySQL manejar datos geográficos?

PostgreSQL tiene una extensión incorporada llamada PostGIS que está ampliamente considerada como la mejor herramienta para manejar datos geoespaciales. PostGIS añade soporte para objetos geográficos, lo que te permite realizar consultas espaciales complejas, haciéndolo ideal para aplicaciones que impliquen mapas, geolocalización y análisis geográfico.

  • MySQL también admite tipos de datos geográficos (mediante Extensiones Espaciales), pero su funcionalidad no es tan avanzada como PostGIS en PostgreSQL. Si tu proyecto implica un uso intensivo de datos geográficos, PostgreSQL con PostGIS suele ser la mejor opción.

¿Qué base de datos es mejor para manejar tipos de datos JSON y NoSQL?

PostgreSQL tiene una ventaja significativa cuando se trata de manejar JSON y otros tipos de datos semiestructurados. Admite tanto JSON como JSONB (un formato JSON binario más eficiente), lo que permite a los desarrolladores almacenar y consultar datos JSON fácilmente, haciendo de PostgreSQL una opción sólida para aplicaciones híbridas que requieren capacidades tanto relacionales como NoSQL. Aunque MySQL admite tipos de datos JSON, su funcionalidad es más limitada en comparación con PostgreSQL, especialmente en lo que se refiere a la indexación y consulta de datos JSON.

¿Cómo gestionan PostgreSQL y MySQL el cumplimiento de ACID?

Tanto PostgreSQL como MySQL son compatibles con ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), pero lo consiguen de forma diferente en función de sus motores de almacenamiento:

  • PostgreSQL: Siempre compatible con ACID por defecto, independientemente de la operación. PostgreSQL garantiza la seguridad de las transacciones, por lo que es muy fiable para operaciones complejas con grandes conjuntos de datos.
  • MySQL: La conformidad con ACID depende del motor de almacenamiento que se utilice. El motor InnoDB, que es el predeterminado, es compatible con ACID, pero los motores más antiguos, como MyISAM, no admiten transacciones ni restricciones de clave foránea, por lo que no son compatibles con ACID. Comprueba siempre qué motor se está utilizando en MySQL para garantizar el cumplimiento.

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Jake Roach
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Soy ingeniero de datos en Delaware North, y me especializo en crear infraestructuras de datos resistentes y escalables utilizando Airflow, Databricks y AWS. Jake también es el instructor del curso Introducción a las canalizaciones de datos e Introducción a NoSQL de DataCamp.

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