MongoDB vs. MySQL: ¿Qué base de datos es la mejor para su proyecto?

Existen diversas bases de datos disponibles en el mercado, y se debaten ampliamente cuáles son mejores y por qué. La opción más habitual, popular entre muchas empresas, es MySQL, pero presenta algunos problemas relacionados con el almacenamiento y la gestión de la información cuando los requisitos cambian.

Las nuevas empresas buscan una alternativa ideal. Entonces, ¿cuál será la opción óptima para la mayoría de las empresas: utilizar el estándar y comprensible MySQL o probar algo nuevo como MongoDB? Intentemos comparar estas opciones y determinar cuál es la mejor para tu proyecto.

Descripción general de MongoDB y MySQL

Antes de profundizar en todos los pequeños aspectos de la comparación, comencemos con una breve descripción general de ambas bases de datos.

Introducción a MongoDB

MongoDB es una base de datos de tipo no relacional recomendada para el almacenamiento de un gran volumen de información. Se lanzó en 2009 y es compatible con varios sistemas operativos, incluidos Linux, Windows y macOS.

La principal diferencia de MongoDB con respecto a otras opciones radica en su método de almacenamiento de datos. Los datos en este formato se almacenan en colecciones y documentos similares a JSON. Dichos documentos se estructuran en forma de documentos anidados y matrices. Dependiendo del documento, los pares de valores pueden estructurarse de forma diferente.

Esta base de datos ofrece mayor velocidad, mayor flexibilidad en la estructura de los datos y mayor fiabilidad.

Características principales de MongoDB

Estas son algunas de las características principales de MongoDB:

• Indexación. Los campos se pueden indexar como secundarios o primarios. Este enfoque resulta extremadamente útil, ya que mejora la velocidad de búsqueda. Los usuarios pueden buscar en un índice específico en lugar de revisar y comprobar todo el documento.
• Replicación. Con la función de replicación, es posible crear copias de los datos y, a continuación, implementarlas en diferentes servidores. Esto resulta beneficioso por motivos de seguridad; las copias de seguridad y la gestión de desastres se simplifican considerablemente.
• Fragmentación. Esta función divide grandes conjuntos de datos entre varias colecciones de datos. Los usuarios pueden seleccionar una clave de fragmentación y dividir la información en distintos rangos entre los fragmentos. Cada fragmento funciona como una base de datos independiente.
• Consultas ad hoc o comandos temporales necesarios para la ejecución de consultas. Entre otras opciones disponibles, los usuarios pueden realizar búsquedas por campo, expresiones regulares y consultas por rango. Para el análisis en tiempo real, es posible actualizar las consultas ad hoc con MQL.
• Equilibrio de carga. Para gestionar varias solicitudes dirigidas a distintos servidores al mismo tiempo, se utiliza el equilibrio de carga.
• MongoDB puede utilizarse como un sistema de archivos denominado GridFS. Dicho sistema contiene unidades de MongoDB, y es posible acceder a él a través de la utilidad mongofiles, lighttpd o Nginx.
• La agregación se ofrece de tres formas. En MongoDB se pueden utilizar la agregación en cadena, la agregación de propósito único y la función map-reduce, así como las colecciones con límite.  

Casos de uso habituales de MongoDB

MongoDB se puede utilizar en una gran variedad de casos, entre los que se incluyen:

• Almacenamiento de datos para aplicaciones.
• Sistemas de gestión de contenidos como WordPress.
• Sistemas basados en la nube.
• Plataformas de redes sociales.
• Mantenimiento de información local.
• Gestión de activos.
• Videojuegos de alta intensidad.
• Análisis en tiempo real a alta velocidad.
• Arquitectura de pagos moderna.

Entre las empresas que utilizan este tipo de base de datos, podemos mencionar a Zendesk, Twitter, HTC, eBay, Shutterfly y muchas otras.

Introducción a MySQL

MySQL es una base de datos relacional que funciona almacenando información en el formato tabular estándar. Los datos se guardan en columnas y filas, y están relacionados entre sí. MySQL se creó en 1995.

SQL es un lenguaje de programación que permite gestionar datos mediante la extracción, modificación, creación y eliminación de información.

La base de datos funciona en la mayoría de los sistemas operativos, concretamente en macOS, Windows, Solaris, FreeBSD y muchos otros. Goza de gran popularidad entre los usuarios gracias a su interfaz fácil de usar, su excelente rendimiento, su estabilidad y sus prestaciones.

Existen dos ediciones: la versión propietaria Enterprise Server y la versión de código abierto Community Server.

Características principales de MySQL

Estas son las principales características de MySQL:

• Compatibilidad con contraseñas. Es necesario un sistema de cifrado de contraseñas para garantizar un mayor nivel de seguridad. Esto significa que un usuario no autorizado no puede acceder a la base de datos. Además, en las versiones más recientes, existe la opción de la doble contraseña.
• Clústeres y replicación. Es posible copiar información de un servidor SQL a otro, sin por ello excluir los riesgos de pérdida de datos.
• Esquema en línea. Para una mayor flexibilidad y para satisfacer los requisitos de almacenamiento, hay varios esquemas en línea disponibles.
• Esquema de rendimiento. Con esta opción, es posible supervisar los eventos del servidor, realizar un seguimiento de la utilización de recursos y del rendimiento de las aplicaciones. Esto ayuda a identificar algunos problemas de forma temprana y a solucionarlos en consecuencia.
• Compatibilidad con transacciones. Se admiten transacciones distribuidas, multinivel y conformes con ACID, así como el bloqueo ilimitado a nivel de fila.
• Resiliencia. Las aplicaciones basadas en MySQL son resilientes ante fallos, lo que repercute directamente en la disponibilidad de los datos para diversos tipos de aplicaciones.
• Compatibilidad con interfaces gráficas (GUI). Para mayor comodidad, existe una variedad de herramientas de diseño y creación. Con el uso de dichas herramientas, es posible agilizar el proceso de administración y desarrollo.
• Limitaciones. Puede haber algunas dificultades con el escalado horizontal.

Casos de uso habituales de MySQL

A continuación se presentan algunos escenarios habituales de uso de MySQL:

• Aplicaciones de registro de datos.
• Blogs y sistemas de gestión de contenidos (CMS).
• Aplicaciones de comercio electrónico con gran cantidad de productos.
• Plataformas de redes sociales y aquellas aplicaciones que requieren un alto nivel de seguridad.
• Pila LAMP.

Entre las empresas más populares que utilizan esta tecnología, podemos destacar a Sony, Airbnb, Drupal, Netflix y muchas otras.

MongoDB frente a MySQL: Comparación lado a lado de los SGBD

Comencemos la comparación con los parámetros más obvios e importantes, como la arquitectura y el enfoque de almacenamiento de datos.

Arquitectura del sistema

La arquitectura es la base que conforma todo sistema y da lugar al sistema en el que se encuentran todas las funcionalidades. Por eso, la elección de la arquitectura es fundamental, y los usuarios deben comprenderla antes de elegir la base de datos.

Descripción general de MongoDB

MongoDB funciona sobre la base de la arquitectura Nexus y aúna las funcionalidades de las bases de datos relacionales. Es una opción fantástica para todos los usuarios que buscan un esquema flexible, una escalabilidad excepcional y disponibilidad global.

Además, este tipo de base de datos cuenta con controladores oficiales para entornos como Azure, AWS y Kubernetes.   

Descripción general de MySQL

Se basa en la arquitectura cliente-servidor con un almacenamiento optimizado para el multihilo y un alto rendimiento. MySQL ofrece varias técnicas de optimización del rendimiento que se aplican mediante la configuración.

Enfoque de almacenamiento de datos

Formato de MongoDB

El formato de MongoDB tiene el siguiente aspecto:

{

  "_id": ObjectId("60f7c29d5b3c2b5a5c4f7b1e"),

  "name": "John Doe",

  "email": "john.doe@example.com",

  "age": 30,

}

Este formato es más flexible, ya que permite añadir más datos, cambiarlos, eliminarlos y modificarlos sin ningún problema.

Formato MySQL

A continuación se muestra un ejemplo de MySQL:

La información en este formato está organizada en columnas y filas. Esta estructura resulta más difícil de modificar. Por cada columna debe haber una fila, y no puede haber ninguna columna o fila sobrante.

Flexibilidad en el diseño del esquema

Todas las bases de datos ofrecen cierto nivel de flexibilidad para realizar cambios en el esquema o el diseño en función de los requisitos. Si no hay flexibilidad, resultará extremadamente complicado realizar incluso las modificaciones más pequeñas.

Esquema de MongoDB

MongoDB ofrece un enfoque más flexible que permite modificar el diseño en función de las necesidades. Los usuarios pueden almacenar diversos tipos de información y modificarla sin tiempo de inactividad. Se pueden almacenar varios documentos en una misma colección que no tengan ninguna relación entre sí.

El único inconveniente podría ser que esta opción carece de uniones y transacciones, por lo que los usuarios deberían optimizar el esquema periódicamente.

Esquema de MySQL

Es necesario definir tablas y columnas antes de guardar la información. En esta estructura, cada campo incluye una columna y una fila. Este enfoque ofrece menos opciones de flexibilidad y podría afectar a la velocidad de desarrollo o implementación.

Si necesitas un esquema fijo, esta base de datos es la opción ideal. Con MySQL puedes lograr una mayor coherencia de la información.

Lenguajes de consulta

El factor del lenguaje de consulta también es crucial a la hora de elegir la base de datos. Debes tener claro qué lenguaje será el más adecuado para tu proyecto, y esto debe hacerse antes de la instalación.

Sistema de consultas de MongoDB

Esta base de datos utiliza MQL o el lenguaje de consultas de MongoDB. Con la ayuda de este sistema, es posible leer, crear y actualizar información, así como realizar búsquedas de texto y consultas geoespaciales.

Si deseas buscar información, es importante especificar el documento que tenga las propiedades coincidentes. Para obtener datos, debes utilizar operaciones de consulta específicas; además, esta base de datos admite operadores booleanos. Sin embargo, no existe la opción de realizar operaciones de unión.

Sistema de consultas de MySQL

MySQL funciona sobre la base de SQL. Puede obtener información de varias tablas, ya que admite la función de unión. Esto significa que los datos de varias tablas pueden vincularse en la consulta. Por eso esta base de datos se denomina relacional.

SQL cuenta con:

• DTL o Lenguaje de Transacción de Datos.
• DDL o Lenguaje de Definición de Datos.
• DCL o Lenguaje de control de datos.
• DML o Lenguaje de manipulación de datos.

Métricas de rendimiento y velocidad

Las métricas de velocidad y las características de rendimiento son probablemente los primeros criterios que los usuarios suelen querer conocer. Durante la realización de tareas importantes, cada segundo cuenta, y por eso los usuarios deben estar preparados para conocer métricas de velocidad específicas.

Resulta difícil comparar distintos enfoques de almacenamiento en función de los benchmarks habituales. Por eso, intentemos determinar las características de mayor velocidad basándonos en operaciones comunes.

Rendimiento de MongoDB

Esta base de datos funciona con un enfoque basado en documentosy puede almacenar enormes volúmenes de información no estructurada. Funciona más rápido que MySQL. Dado que los datos se almacenan en un único documento, es posible leer y escribir mucho más rápido. Al trabajar con objetos, el rendimiento también puede ser mucho mayor, gracias a un enfoque similar al de JSON.

Además, es posible mejorar el rendimiento con algunas alternativas de los proveedores.

Rendimiento de MySQL

Por lo general, MySQL presenta un rendimiento más lento al trabajar con grandes volúmenes de datos. Esto se debe a que, al buscar información específica, hay que revisar numerosas tablas, lo que repercute en la carga del servidor.

Además, MySQL tiene una estructura determinada, por lo que no permite almacenar información no estructurada.

Características de seguridad

El porcentaje de ciberataques crece cada año, y por eso la seguridad es también uno de los principales factores a tener en cuenta. Veamos, pues, qué base de datos se considera más segura y por qué.

Seguridad de MongoDB

Esta base de datos funciona según el principio del control de acceso basado en roles, en el que los permisos son flexibles. Cada usuario puede acceder a datos específicos y realizar determinadas operaciones en función del rol que se le haya asignado.

Esto significa que los usuarios no autorizados no tendrán la posibilidad de acceder a la información ni de utilizarla. Para un nivel adicional de seguridad, también se dispone de cifrado TLS y del protocolo de seguridad SSL. Asimismo, es posible crear un documento cifrado con la clave maestra.

Seguridad de MySQL

Esta base de datos funciona mediante un acceso basado en privilegios. Este enfoque también ofrece métodos de cifrado con autenticación, autorización y auditoría. Los usuarios reciben privilegios específicos con cuya ayuda pueden acceder a determinada información y realizar ciertas operaciones.

Recientemente, también se ha añadido una protección con doble contraseña para garantizar un entorno aún más seguro.

Tanto MySQL como MongoDB ofrecen un nivel de seguridad más o menos similar, pero se considera que MySQL es más seguro. Esto se debe a su esquema y a su arquitectura rígida.

Opciones de escalabilidad

Una vez que tu proyecto empiece a crecer, debes poder aumentar tu capacidad de forma fluida. Si no consigues el nivel de escalabilidad necesario, seguramente notarás tiempos de inactividad y retrasos frecuentes. Nadie preferirá utilizar aplicaciones o plataformas web que se cuelgan, y tus clientes buscarán sin duda una alternativa mejor. Por eso es fundamental planificar de antemano la escalabilidad de tu proyecto.

Escalabilidad de MongoDB

MongoDB se considera una opción muy escalable. Los usuarios pueden acceder al escalado horizontal mediante el proceso de fragmentación (sharding). La fragmentación es un método de división que funciona en varias máquinas y colecciones. Esto permite poner en marcha proyectos con enormes conjuntos de datos.

En función de los requisitos del proyecto, es posible crear varios clústeres de servidores añadiendo más servidores. Además, los usuarios pueden almacenar los datos en un clúster con mejores características de rendimiento.

La división de los conjuntos de datos y su distribución entre varios servidores también minimiza el coste en comparación con el uso de un único servidor con hardware costoso. La optimización del uso del disco se puede lograr mediante el equilibrio de carga dinámico en MongoDB.

Escalabilidad de MySQL

Al hablar de MySQL, su escalabilidad presenta algunas limitaciones. Hay dos opciones disponibles: el escalado vertical y la creación de réplicas de lectura. Una diferencia significativa entre MySQL y MongoDB es que MongoDB ofrece escalado horizontal con mayor flexibilidad. MySQL puede escalar aumentando las especificaciones de RAM y CPU en un único servidor.

Las réplicas se pueden añadir a varios servidores, pero son de solo lectura y existen límites en el número de réplicas posibles. Por eso, si tienes aplicaciones que requieren operaciones de lectura y escritura con regularidad, esto puede suponer un gran problema.

A pesar de que en MySQL se puede utilizar la replicación con múltiples servidores principales, sigue habiendo algunas limitaciones en comparación con MongoDB. Se puede aumentar la capacidad de escritura, pero solo para aplicaciones específicas. Además, no existe una implementación estándar de sharding.  

Gestión de transacciones: ACID frente a BASE

El modelo de transacciones incluye el conjunto de reglas para determinar la organización de los datos, su almacenamiento y otras manipulaciones.

Las opciones más populares son:

• BASE (disponibilidad básica, estado flexible y consistencia eventual).
• ACID (atómico, consistente, aislado, duradero).

La principal diferencia entre estas dos opciones radica en cómo abordan las limitaciones. BASE ofrece una mayor disponibilidad, mientras que ACID cuenta con un sistema más consistente.

Modelo de MongoDB

Esta base de datos funciona según el modelo BASE, y así es como opera:

• Disponibilidad básica. La distribución y replicación de los datos se realizan a través de varios nodos, que forman parte del clúster.
• Estado flexible. Los valores de los datos pueden modificarse con el tiempo, y el modelo puede alejarse del concepto tradicional de base de datos.
• Consistencia eventual. Este modelo garantiza la consistencia eventual, pero no puede ofrecerla de forma inmediata.

Modelo MySQL

En cuanto al modelo MySQL, es ACID. Este enfoque ofrece consistencia en cada transacción. Por eso, este modelo es el más adecuado para las empresas que trabajan con procesamiento analítico o procesamiento de transacciones en línea.

Así es como funciona el modelo:

• Atómico. Cada transacción se detiene por completo o se lleva a cabo correctamente, y la base de datos vuelve al estado inicial de la transacción.
• Consistente. La estructura estándar de la base de datos influye en la consistencia.
• Aislada. Esto significa que ninguna transacción puede interferir con otras.
• Durable. Incluso si una transacción falla debido a un corte de red u otra causa, los datos no se verán afectados.

ACID ofrece unos estándares de seguridad más elevados, y por eso muchas entidades financieras prefieren este modelo frente a otros. Sin duda, este modelo se adapta a las empresas que requieren fiabilidad, mayor consistencia y una estructura más organizada de la base de datos.

BASE es una excelente opción para proyectos que necesitan un escalado más sencillo y mayor flexibilidad.

Usabilidad y experiencia del desarrollador

La usabilidad es un factor muy importante, ya que no quieres perder mucho tiempo en formar o contratar a nuevos miembros del equipo. Por lo tanto, veamos qué base de datos resulta más fácil de usar para cada tipo de experto.

Facilidad de uso de MongoDB

El proceso de almacenamiento en MongoDB es bastante sencillo, y muchos usuarios con conocimientos básicos de programación pueden utilizarlo. El formato no estructurado puede resultar más fácil para algunos desarrolladores y, sin duda, ofrece mayor flexibilidad.

Debido a la diversidad de esquemas, esta base de datos ofrece acceso a una interfaz más flexible. Por ejemplo, los expertos en TI que actualmente trabajan en la aplicación y no necesitan un esquema estructurado se beneficiarán sin duda de MongoDB.

Facilidad de uso de MySQL

La estructura diseñada también resulta bastante sencilla para la mayoría de los usuarios con experiencia básica en programación. Muchas personas que desean aprender los principios de las bases de datos suelen empezar por MySQL. Esto significa que, aunque no se cuente con profesionales familiarizados con MySQL, seguramente habrá personas con experiencia en bases de datos SQL.

Esta opción es una excelente elección para proyectos que requieren un alto nivel de seguridad y que se beneficiarán del uso de estructuras de datos complejas.

Compatibilidad con la búsqueda de texto completo

MongoDB

Se ha añadido a MongoDB la compatibilidad con la búsqueda de texto completo, y esta se puede ejecutar fácilmente con un determinado tipo de índice. Además, existen opciones de búsqueda por frase y por término para simplificar aún más el proceso. Además, se dispone de búsqueda booleana.

MySQL

La búsqueda de texto completo también está disponible en MySQL. Se puede ejecutar mediante un índice específico y facilitarse mediante la búsqueda por término, por frase y la búsqueda booleana. La única limitación se da en las bases de datos en clúster, donde no existe dicha opción.

Capacidades de replicación de datos

La replicación desempeña un papel importante en la base de datos. Ayuda a crear copias de la información y a almacenarlas siempre que sea necesario. Esto es necesario para las copias de seguridad y para mejorar el rendimiento y la escalabilidad.

MongoDB

El tipo de replicación que admite MongoDB se denomina «principal-secundario». Con este enfoque, se dispone de un mayor número de nodos. En este caso, un único servidor principal permite tanto lecturas como escrituras, y también hay servidores de solo lectura. Con este tipo de replicación, el proceso funciona del servidor principal al secundario.

Este tipo de replicación puede presentar menor redundancia. Por eso existe la posibilidad de cambiar este tipo por conjuntos de réplicas. Los conjuntos de réplicas pueden trabajar con varias copias de datos, donde cada conjunto tiene una función específica y puede ser secundario o primario. Este enfoque se considera más robusto.

MySQL

MySQL dispone de dos tipos de replicación: principal-secundario y principal-principal. Esto significa que los usuarios pueden replicar datos en paralelo con facilidad.

El enfoque «principal-principal» funciona de tal manera que ambos nodos son principales y réplicas. Por eso existe una cierta circularidad entre los nodos. Con este tipo de replicación, se pueden tener varios nodos principales, así como varios secundarios. La principal ventaja de esta opción es que permite distribuir los nodos principales por toda la red. De este modo, si uno falla por cualquier motivo, quedan muchos otros disponibles.

Además, en MySQL, existe la replicación en clústeres de grupo y multimaster.

Estrategias de indexación

Las estrategias de indexación ayudan a encontrar datos con bastante rapidez, y esa es una característica habitual en la mayoría de las bases de datos. Para saber qué estrategia de indexación te conviene más, intentemos comprenderlas mejor.

MongoDB

Si no se conoce el índice necesario, se escaneará todo el documento para encontrar la coincidencia. El proceso lleva mucho tiempo y, además, en MongoDB no existe una estructura específica. Sin duda, este enfoque requiere más esfuerzo y tiempo.

MySQL

Cuando no se especifica el índice, se escanea toda la tabla durante la búsqueda. Dado que MySQL tiene una estructura estricta, el proceso de búsqueda puede ofrecer resultados más rápidos en comparación con otros tipos de bases de datos.

Disponibilidad de controladores por lenguaje

MongoDB

Existen menos limitaciones para el especialista en TI que utiliza este tipo de base de datos. Las API y los controladores deben ser nativos del lenguaje de programación utilizado.

MySQL

Debido a la disponibilidad de varias capas de funcionalidad, hay menos opciones para interactuar con los datos. Además, MySQL presenta más limitaciones y, para superar algunas de ellas, es fundamental planificar los pasos con antelación. Los retos también pueden surgir para los expertos que utilizan API idiomáticas.

Comunidad y ecosistema

El nivel de experiencia que tengas con la base de datos no suele importar, ya que cada usuario puede encontrar algo nuevo y estimulante. Por eso, el apoyo de la comunidad es extremadamente importante, ya que te permite aprender algo nuevo, plantear dudas o incluso ayudar a otros y contribuir a la comunidad.

Además, debes tener claro qué base de datos elegir en función de los requisitos del proyecto.

MongoDB

Dado que MongoDB es de código abierto y ofrece acceso a una gran variedad de funciones, cuenta con un sólido apoyo para los usuarios.

En cuanto al proceso de implementación, la base de datos funciona perfectamente con la mayoría de los sistemas operativos, además de estar disponible para aplicaciones SaaS, en la nube y web.

MySQL

Dado que MySQL cuenta con una trayectoria de más de 20 años, sin duda tiene más usuarios y un nivel de soporte más variado. Basta con conectarse a la comunidad para encontrar o preguntar sobre cualquier aspecto y recibir inmediatamente algún tipo de respuesta.

El proceso de implementación es extremadamente sencillo, y puedes compilarla o instalarla manualmente si lo necesitas. En caso de que no necesites una personalización específica para tu proyecto actual, puedes utilizar un paquete binario para el proceso de instalación.

La base de datos funciona en los sistemas operativos más populares y está disponible para aplicaciones SaaS, web y en la nube. Para simplificar la instalación en sistemas Linux, hay varios gestores de paquetes disponibles.

Índice de adopción y popularidad

Ambas bases de datos son extremadamente populares, así que veamos quién gana esta batalla.

MongoDB

MongoDB está considerada como la base de datos mejor valorada entre las opciones no relacionales. Según un análisis reciente, ocupa el 7.º puesto, con una cuota de mercado del 4,5 %. Además, muchas grandes empresas utilizan esta base de datos y, según la información disponible, más de 7 000 empresas han elegido MongoDB.

La principal razón de tal popularidad radica en su escalabilidad y flexibilidad. La facilidad de uso y la rapidez para encontrar los datos necesarios también influyen enormemente en la elección de los usuarios.

MySQL

Probablemente, la opción más popular sea MySQL; usuarios de todo el mundo la han elegido durante muchos años e incluso la combinan con otras bases de datos. Según datos recientes, MySQL ocupa el segundo puesto, solo por detrás de Oracle.

Hay muchas razones que explican su popularidad, entre las que destacan la escalabilidad, su naturaleza de código abierto, la seguridad, la diversidad de funciones, la disponibilidad y una enorme comunidad en línea. El número de usuarios activos supera los 144 000 y la cuota de mercado es de aproximadamente el 46 %.

¿Cuándo se debe utilizar MongoDB o MySQL?

No existe una opción ideal y única que se adapte perfectamente a todos los proyectos. Por eso es muy recomendable evaluar todas las ventajas y desventajas de la base de datos en función de tus necesidades.

Escenarios ideales para MongoDB

MongoDB es una opción ideal para clientes que buscan una recuperación de datos más rápida, una mayor disponibilidad y un enfoque más automatizado. Si tiene previsto poner en marcha un proyecto con requisitos crecientes y que cambian con frecuencia, esta es una solución extremadamente escalable.

Esta base de datos también es una excelente solución para empresas que tienen la mayoría de sus servicios en la nube. Su arquitectura nativa ofrece características como el sharding y mucho más.  

Escenarios ideales para MySQL

Esta base de datos es la opción óptima para empresas que no tienen una necesidad inmediata de escalabilidad. Además, si actualmente estás trabajando en un proyecto que no requiere escalabilidad, puedes pasarte a MySQL.

Para las organizaciones con un presupuesto mínimo y que necesitan un alto rendimiento, MySQL también es una opción perfecta. Además, este enfoque es ideal para aplicaciones financieras y cuando se requiere un mayor nivel de seguridad.  

Ventajas e inconvenientes de MongoDB y MySQL

Veamos ahora las principales ventajas e inconvenientes de ambas bases de datos.

Ventajas y desventajas de MongoDB

Algunas de las principales ventajas son:

• Facilidad para ampliar y reducir la capacidad.
• Gran flexibilidad, lo que facilita mucho la adaptación a los requisitos cambiantes.
• Disponibilidad de replicación de datos para que no se pierda información confidencial.
• Permite el almacenamiento de diversos tipos de datos.
• Disponibilidad de equilibrio de carga y duplicación de datos, de modo que el flujo de trabajo continúa incluso en caso de fallo del hardware.
• Índices para mejorar el rendimiento de las búsquedas.
• Se basa en el modelo BASE para una mayor disponibilidad de los datos.

Desventajas:

• Documentación mal estructurada.
• Mayor consumo de memoria y falta de análisis integrados.
• A nivel de la base de datos, no se implementará la lógica de negocio.
• Inseguridad y complejidad de las transacciones.

Ventajas y desventajas de MySQL

Las principales ventajas son, entre otras:

• La variante más sencilla en cuanto a instalación y uso. Además, gracias a la disponibilidad de diversos recursos, el proceso de resolución de problemas puede resultar bastante sencillo incluso para usuarios con conocimientos básicos.
• Compatibilidad con diversas opciones de replicación.
• Gestión de grandes volúmenes de datos.
• Disponibilidad de autenticación basada en privilegios y, en general, un entorno más seguro.
• Menor sobrecarga en lo que respecta al motor de almacenamiento.
• Acceso a la generación de informes y a la distribución global de datos, lo que puede resultar beneficioso para aplicaciones de distintos tamaños.  

Desventajas:

• Los fallos pueden afectar a todo el catálogo del sistema.
• No hay almacenamiento en caché de procedimientos.
• Se basa en gran medida en SQL.
• No admite integraciones con Java ni Python.

Modelos de licencia y precios

Ambas bases de datos son gratuitas y de código abierto, pero para acceder a funciones más avanzadas, se puede acceder a las ediciones de pago.

Ediciones y costes de MongoDB

Para aplicaciones pequeñas, se puede implementar todo utilizando la edición gratuita. Sin embargo, en general hay tres ediciones disponibles, a saber:

• Community Server. Acceso gratuito.
• Enterprise Server. Uso comercial.
• Atlas. Gestiona bases de datos en la nube que funcionan en AWS, Azure y GCP.

En función de las necesidades, puedes elegir la variante óptima según el almacenamiento, el tipo de nube o la seguridad. Los planes de precios son los siguientes:

• Sin servidor: aproximadamente 0,30 $ por millón de lecturas.
• Dedicado: 57 $ por mes de uso.
• Compartido: gratuito  

Ediciones y costes de MySQL

A excepción del acceso gratuito, también hay versiones de pago:

• Clúster CGE: 10 000 $ por uso anual.
• Edición Enterprise: 5.000 $ por uso anual.
• Edición Standard: 2.000 $ por uso anual.

MongoDB frente a MySQL: diferencias y similitudes clave

Ahora, vamos a profundizar en las principales similitudes y diferencias entre ambas opciones.

Puntos en común

• Variantes gratuitas y de código abierto.
• Disponibilidad de la búsqueda de texto completo.
• Potente lenguaje de consulta.
• Optimización de índices.
• Sólido apoyo de la comunidad.
• Acceso a la replicación de datos.

Diferencias claras

• Tipo de base de datos: MongoDB es un sistema no relacional, mientras que MySQL es relacional.
• Estructura: en MongoDB, los datos se estructuran en documentos de tipo JSON, mientras que en MySQL, en formato tabular con columnas y filas.
• Arquitectura: MongoDB cuenta con la arquitectura Nexus, que ofrece mayor disponibilidad y flexibilidad, y MySQL funciona sobre la base de una arquitectura cliente-servidor.
• Lenguaje de consulta: MongoDB utiliza MQL y MySQL utiliza SQL.  
• Rendimiento: Se considera que MongoDB es más rápido que MySQL. Esto se debe principalmente a que MySQL almacena los datos en formato tabular.
• Seguridad: Se considera que MySQL es más seguro debido a su estructura de datos específica.
• Escalabilidad: MongoDB cuenta con escalabilidad horizontal, mientras que MySQL ofrece escalabilidad vertical.
• Transacciones: MongoDB utiliza el modelo BASE y MySQL, el modelo ACID.  

¿Es MongoDB un sustituto viable de MySQL?

Se trata de una pregunta bastante genérica que debería responderse tras analizar cada proyecto concreto y sus requisitos. Sin duda, hay algunos casos en los que MongoDB puede ser la mejor solución y es recomendable pasarse a él, debido a sus útiles funciones, escalabilidad, flexibilidad y características de rendimiento.

Es recomendable considerar MongoDB cuando se hayan detectado problemas como:

• Disponibilidad de datos complejos que no se pueden almacenar en MySQL.
• Los grandes volúmenes de datos se procesan más lentamente.
• Tienes problemas de escalabilidad.

No obstante, puede optar por MySQL si da prioridad a la seguridad o si su proyecto está relacionado con el análisis de datos, el marketing o el sector financiero.

Reflexiones finales

MySQL y MongoDB son bases de datos muy diferentes entre sí en cuanto a arquitectura, escalabilidad, seguridad, rendimiento, lenguaje de consulta, estructura y mucho más. Ambas bases de datos tienen sus ventajas y sus inconvenientes, y la elección depende totalmente de los requisitos específicos de tu proyecto.

No existe una solución ideal; debes elegir una base de datos en función de la tarea en la que estés trabajando. En el artículo hemos abordado la mayoría de los aspectos y hemos compartido una comparación detallada, así que échale un vistazo de nuevo si necesitas una recomendación específica.