¿SQL o NoSQL? Descubre la Base de Datos Ideal para tu Proyecto

Introducción

Elegir la base de datos adecuada para un proyecto es una decisión crítica que afecta la escalabilidad, el rendimiento y la facilidad de mantenimiento de una aplicación. ¿Necesitas una base de datos relacional o una documental? Este cuestionario te ayudará a tomar la mejor decisión basada en los requisitos específicos de tu proyecto. Responde las siguientes preguntas y obtén una recomendación basada en tus necesidades técnicas y operativas.

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Contexto del Proyecto

Antes de responder, defina:

• Caso de uso principal: Ej: sistema transaccional, catálogo de productos, IoT, contenido generado por usuarios.
• Velocidad de crecimiento de datos: Estimación anual (GB/TB).
• Ratio lecturas/escrituras: Ej: 80/20, 50/50.

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1. Modelado de Datos

1. ¿Los datos tienen una estructura fija y predefinida que se mantiene estable (>80% de los casos)?

   • Ej: tablas de clientes con campos obligatorios vs. posts de redes sociales con metadatos variables.

2. ¿Es crítico modelar relaciones muchos-a-muchos entre entidades principales?

   • Ej: estudiantes-cursos vs. tags en un blog.

3. ¿La normalización para evitar redundancia es prioritaria sobre la velocidad de lectura?

4. ¿El esquema cambia menos de 2 veces/año?

5. ¿Los registros comparten >90% de atributos comunes?

6. ¿Los datos son principalmente planos o con anidamiento simple (≤2 niveles)?

   • Ej: dirección {calle, ciudad} vs. JSON con subdocumentos jerárquicos.

7. ¿La integridad referencial (FKs) es no negociable para el negocio?

8. ¿Los datos son >70% valores escalares (números, textos cortos) vs. documentos/blobs?

9. ¿Se pueden representar sin pérdida en tablas 2D?

   • Ej: evita estructuras como arrays o árboles.

10. ¿Prefiere almacenar documentos completos (JSON/XML) en lugar de desnormalizar?

11. ¿Necesita consultar fragmentos específicos dentro de documentos anidados frecuentemente?

12. ¿Los atributos varían significativamente entre registros de la misma entidad?

    • Ej: productos con especificaciones técnicas heterogéneas.

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2. Operaciones y Consultas

1. ¿Las consultas frecuentes (≥30%) requieren JOINs entre ≥3 tablas?

2. ¿Las búsquedas acceden a campos estructurados individuales (no documentos completos)?

3. ¿Son esenciales transacciones ACID que abarcan múltiples operaciones/entidades?

   • Nota: Algunas bases documentales (MongoDB 4.0+) soportan transacciones multi-documento.

4. ¿Las consultas usan principalmente claves primarias/índices simples (no consultas ad-hoc)?

5. ¿Se filtran datos usando ≥3 atributos simultáneamente en >50% de las consultas?

6. ¿Prefiere consultar datos anidados directamente en lugar de desnormalizar?

7. ¿Las escrituras implican actualizaciones parciales complejas (no reemplazos completos)?

8. ¿Requiere agregaciones multidimensionales (OLAP) sobre >1TB de datos?

9. ¿Las consultas acceden a ≥3 entidades relacionadas en >40% de los casos?

10. ¿Es crítico tener un esquema fijo para validar datos en ingesta?

11. ¿Usa consultas geoespaciales o de grafos con frecuencia?

    • Nota: Ambos modelos pueden soportarlo, pero con implementaciones distintas.

12. ¿Necesita índices compuestos sobre múltiples campos anidados?

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3. Requerimientos No-Funcionales

1. ¿El volumen total estimado en 3 años es <50TB?

   • Nota: Bases relacionales distribuidas (CockroachDB) pueden manejar petabytes.

2. ¿La alta disponibilidad requiere consistencia fuerte (no eventual)?

3. ¿El ratio lecturas/escrituras es >70/30?

4. ¿Puede tolerar latencias >15ms en operaciones críticas?

5. ¿El equipo tiene ≥2 años de experiencia con SQL?

6. ¿Es esencial compatibilidad con herramientas BI tradicionales (Power BI, Tableau)?

7. ¿Requiere replicación transaccional cross-region?

8. ¿Necesita escalado horizontal automático (sharding) sin downtime?

   • Nota: Algunas RDBMS (Vitess) permiten sharding con límites.

9. ¿La carga incluye >50K operaciones/segundo sostenidas?

10. ¿Los backups deben ser incrementales con recuperación a momento específico?

11. ¿Puede aceptar bloqueos por migraciones de esquema (>1 min de downtime)?

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5 Preguntas Críticas Decisivas

1. ¿Es no negociable la integridad referencial entre entidades?

   • Sí → Relacional (a menos que use extensiones como PostgreSQL + FOREIGN KEY en JSONB).

2. ¿Los datos son >60% documentos anidados con estructura irregular?

   • Sí → Documental (pero considere híbridos como MySQL + MongoDB).

3. ¿Requiere JOINs complejos (>3 tablas) en >25% de las consultas?

   • Sí → Relacional (aunque algunas documentales tienen $lookup similar a JOINs).

4. ¿Necesita escalar horizontalmente sin límites prácticos?

   • Sí → Documental (pero evalúe NewSQL como YugabyteDB).

5. ¿Requiere transacciones ACID multi-operación en >30% de los casos?

   • Sí → Relacional (pero verifique si su documental soporta transacciones).

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Regla decisiva

Si ≥3 respuestas clave apuntan a una categoría, priorícela. En empates (2-2), evalúe el contexto del proyecto.

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Interpretación de Puntajes

Puntos Totales	Recomendación	Tecnologías Ejemplo
28-35	Relacional Puro	PostgreSQL, MySQL, SQL Server
20-27	Relacional + Extensiones	PostgreSQL (JSONB), SQL Server (XML), Oracle (JSON)
15-19	Híbrido o Multi-Modelo	MongoDB (transacciones), Cosmos DB (modo SQL), CockroachDB
8-14	Documental Puro	MongoDB, Couchbase, Firebase Firestore

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Conclusión

Este cuestionario te ofrece un marco estructurado para evaluar qué tipo de base de datos es más adecuada para tu proyecto. Si la mayoría de tus respuestas favorecen la integridad referencial, los JOINs y la validación de esquema, una base relacional es la mejor opción. Si en cambio tu proyecto requiere flexibilidad en la estructura de datos, escalabilidad horizontal y almacenamiento de documentos, una base documental puede ser la respuesta. En casos híbridos, considera soluciones como PostgreSQL con JSONB o bases multimodelo como CosmosDB. ¡Elige sabiamente para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de tu aplicación!