Comparación de PostgreSQL, MySQL, MongoDB: ¿qué base de datos para qué proyecto?

“¿Qué base de datos debo utilizar?” es una de las preguntas más frecuentes de los equipos de desarrollo y DevOps. La respuesta es “depende”; Pero para poder dar la respuesta correcta según la situación, es necesario conocer las fortalezas/debilidades de cada base de datos y en qué carga de trabajo brilla.

En este artículo compararemos las 5 bases de datos de código abierto más comunes a partir de 2026, explicaremos cuál se debe elegir en qué escenario y cómo VDS Panel gestiona estas bases de datos.

PostgreSQL: “Si tuviera que elegir en toda mi carrera, sería Postgres”

PostgreSQL es el miembro más avanzado del mundo moderno de las bases de datos relacionales. Características:

• Cumplimiento total de ACID: la seguridad de las transacciones es incondicional
• JSONB: almacenamiento e indexación de documentos estilo NoSQL
• Extensiones: PostGIS (GIS), TimescaleDB (series temporales), pgvector (incrustaciones de IA)
• Consultas complejas: funciones de ventana, CTE, consultas recursivas, búsqueda de texto completo
• Sistema de tipo estricto: cultura de calidad de datos

Escenarios de uso:

• Integridad de datos en sistemas críticos como finanzas, comercio electrónico, CRM, ERP.
• Carga de trabajo centrada en informes y análisis.
• Aplicaciones geoespaciales (mapas, ubicación)
• Almacenamiento integrado de AI/ML (pgvector)

Debilidades:

• Ligeramente más pesado en cargas de trabajo de lectura intensa que MySQL
• Procesar bifurcaciones por conexión; Resuelto con grupo de conexiones (PgBouncer)

MySQL/MariaDB: “Rey del mundo PHP”

MySQL y MariaDB (fork) son los valores predeterminados del ecosistema PHP como WordPress, Magento, Laravel, Symfony. Seguirá siendo común en 2026.

• Alto rendimiento de lectura: almacenamiento en caché especialmente maduro de InnoDB
• Replicación simple: configuración maestro-esclavo simple
• Ecosistema: muchas herramientas, ORM y herramientas de administración
• phpMyAdmin: Casi todos los servidores web ofrecen opciones predeterminadas

Escenarios de uso:

• Sitios WordPress, Magento, PrestaShop
• Análisis de lectura intensa (al borde de OLTP en lugar de OLAP)
• PHP backend, aplicaciones heredadas
• API CRUD simples

Debilidades:

• El soporte JSON es más limitado que el de Postgres.
• La búsqueda de texto completo es insuficiente (se requiere Elasticsearch)
• Consultas analíticas complejas detrás de Postgres

MongoDB: “Flexibilidad sin esquemas”

Base de datos de documentos MongoDB. Almacena un documento tipo JSON en formato BSON.

• Flexibilidad sin esquemas: Documentos con diferentes estructuras en la misma colección
• Escalado horizontal: los datos se distribuyen automáticamente con fragmentación
• Tubería de agregación: define transformaciones complejas como un flujo
• Consultas geográficas: índices 2d/2dsphere integrados

Escenarios de uso:

• Gestión de contenidos, catálogo, registro de eventos.
• Recopilación de datos de IoT (cada sensor es un esquema diferente)
• Creación rápida de prototipos, MVP
• Análisis en tiempo real (con agregación)

Debilidades:

• ACID solo a nivel de documento único (transacción de múltiples documentos 4.0+ pero costosa)
• No unirse (búsqueda limitada)
• Schemaless = imán de insectos; Postgres JSONB es mejor en equipos que aportan disciplina al esquema

Redis: “No es la base de datos, sino la capa de velocidad”

Almacén de datos en memoria de Redis. No se utiliza como base de datos primaria; Está diseñado para caché, almacenamiento de sesiones, limitación de velocidad y publicación/suscripción.

• Ultra rápido: latencia inferior a milisegundos ya que se ejecuta en RAM
• Tipos de datos enriquecidos: cadena, lista, conjunto, conjunto ordenado, hash, secuencia, geoespacial
• Pub/Sub: mensajería simple (no tan destacada como RabbitMQ)
• Persistencia: la durabilidad con instantánea RDB + registro AOF es opcional

Escenarios de uso:

• Tienda de sesiones (inicio de sesión web)
• Caché de respuesta API
• Limitación de velocidad (basada en IP)
• Tabla de clasificación (conjunto ordenado)
• Cerradura distribuida

Tabla comparativa

Ejemplos de rendimiento

Prueba de referencia típica en el mismo servidor (4 CPU, 8 GB de RAM, NVMe SSD):

Transacción	PostgreSQL	MySQL	Mongo DB	Redis
INSERTAR simple	15k/seg	20k/seg	25k/seg	150k/seg
SELECCIONAR simple	30k/seg	40k/seg	45k/seg	200k/seg
ÚNETE complejo/agregado	3k/seg	1,5 k/seg	N/A*	N/A*
Consulta JSON	10k/seg (JSONB)	5k/seg	35k/seg	N/A*

* Sin unión relacional

Redis se usa para caché, no para primaria; PostgreSQL/MySQL/MongoDB compiten en el nivel principal.

¿Cuál debería elegir?

Nueva aplicación web, modelo de datos complejo: PostgreSQL

WordPress o Magento: MySQL (integración de herramientas)

Contenido, catálogo, IoT, tienda de eventos: MongoDB

Capa de caché, sesión, límite de velocidad: Redis (además de la base de datos principal)

Series temporales (métricas, registros): PostgreSQL + extensión TimescaleDB

Búsqueda de texto completo: PostgreSQL + pg_trgm o Elasticsearch

Incrustación de AI/ML: PostgreSQL + pgvector

Cualquiera que sea la BD que elijas con VDS Panel

La selección de la base de datos es un clic al abrir un nuevo proyecto en el Panel:

• Tiempo de instalación ~4 segundos
• Usuario, contraseña, permisos automáticamente.
• Inyectar cadena de conexión en env
• Copia de seguridad diaria activa
• PgBouncer (Postgres) o grupo de conexiones (MySQL) automáticamente

Es posible utilizar varias bases de datos: PostgreSQL + Redis dentro del mismo proyecto es una combinación común. El panel los gestiona a todos bajo el mismo aislamiento.

Conclusión

La selección de la base de datos debe seguir el modelo de negocio de su proyecto. Analice su carga de trabajo real sin quedar atrapado en las modas tecnológicas. PostgreSQL es la respuesta correcta para la mayoría de las aplicaciones web modernas y Redis es la respuesta correcta para la mayoría de las necesidades de almacenamiento en caché. Elija MongoDB si el modelo de documento realmente le brinda una ventaja y elija MySQL/MariaDB si el ecosistema lo requiere.

VDS Panel gestiona las cinco bases de datos de forma aislada, redundante y monitorizada por proyecto. Para obtener más información, puede consultar el módulo de base de datos automática o el formulario de contacto.