Diferencias entre MongoDB, MySQL y PostgreSQL

1. Tipo de Base de Datos

·         MongoDB: Base de datos NoSQL (orientada a documentos).

·         MySQL: Base de datos SQL relacional.

·         PostgreSQL: Base de datos SQL relacional y de objetos.

2. Modelo de Datos

·         MongoDB: Utiliza un modelo de documentos en formato JSON (o BSON). Es esquema-flexible, lo que permite tener datos no estructurados y cambiar el esquema sobre la marcha.

·         MySQL: Estructura relacional tradicional, basada en tablas y columnas. El esquema es fijo y necesita ser definido antes de almacenar los datos.

·         PostgreSQL: También es relacional, pero es más flexible que MySQL en cuanto a su capacidad para manejar tipos de datos avanzados y definidos por el usuario.

3. Escalabilidad

·         MongoDB: Muy adecuada para escalabilidad horizontal (sharding). Está diseñada para ser distribuida en múltiples servidores fácilmente.

·         MySQL: Generalmente se escala de manera vertical (aumentando los recursos de un solo servidor). Soporta clustering (MySQL Cluster) y replicación, la escalabilidad horizontal es más compleja.

·         PostgreSQL: Admite escalabilidad vertical y también puede escalarse horizontalmente mediante particionamiento (table partitioning) y sharding con herramientas externas (como Citus).

4. Consultas y Lenguajes

·         MongoDB: Utiliza JS como lenguaje de consulta orientado a documentos. Soporta agregaciones, pero no SQL estándar.

·         MySQL: Utiliza SQL estándar para consultas. Ideal para sistemas donde las relaciones son fuertes entre entidades.

·         PostgreSQL: Compatible con SQL estándar y añade soporte para procedimientos almacenados en múltiples lenguajes, incluidos PL/pgSQL, Python, y JavaScript. Ofrece consultas más potentes y complejas.

5. Rendimiento

·         MongoDB: Mejora el rendimiento en lectura/escritura de datos no estructurados y grandes volúmenes de datos. No soporta transacciones ACID en su totalidad, aunque a partir de la versión 4.0 añade transacciones multi-documento.

·         MySQL: Buena para aplicaciones donde se requiere alta consistencia. Es eficiente en lecturas rápidas en tablas con relaciones bien estructuradas.

·         PostgreSQL: Mejor en consultas complejas, con optimización avanzada para cargas de trabajo OLAP (procesamiento de consultas analíticas). Tiene transacciones ACID completas y mayor enfoque en la consistencia.

6. Transacciones

·         MongoDB: Inicialmente no tenía soporte para transacciones ACID en múltiples documentos. A partir de MongoDB 4.0, se añadió soporte para transacciones en documentos múltiples.

·         MySQL: Soporta transacciones ACID cuando se usa el motor InnoDB.

·         PostgreSQL: Soporte completo para transacciones ACID, incluyendo SAVEPOINTS, que permiten manejar transacciones complejas y reversiones parciales.

7. Soporte para Índices

·         MongoDB: Soporta varios tipos de índices, incluyendo índices únicos, compuestos, de texto, geoespaciales y TTL (time-to-live).

·         MySQL: Soporta índices estándar, como los índices B-tree, con soporte limitado para índices de texto completo y geoespaciales.

·         PostgreSQL: Soporta una gran variedad de índices, incluyendo B-tree, Hash, GiST, SP-GiST, GIN y BRIN. Ofrece el soporte de índices más avanzado y flexible.

8. Replicación y Alta Disponibilidad

·         MongoDB: Soporta replicación nativa mediante replica sets y sharding para alta disponibilidad y escalabilidad.

·         MySQL: Ofrece replicación maestro-esclavo y maestro-maestro, aunque la configuración maestro-esclavo es más común. MySQL Cluster es una opción para alta disponibilidad.

·         PostgreSQL: Soporta replicación síncrona y asíncrona. También permite soluciones avanzadas de alta disponibilidad como Patroni o Citus.

 9. Casos de Uso

·         MongoDB: Ideal para aplicaciones con datos no estructurados o semi-estructurados, como plataformas de redes sociales, análisis de big data y aplicaciones móviles o IoT.

·         MySQL: Adecuada para aplicaciones web tradicionales con estructura de datos bien definida, como sitios web de comercio electrónico y aplicaciones bancarias.

·         PostgreSQL: Ideal para aplicaciones que requieren consultas complejas, procesamiento de transacciones de gran volumen o aplicaciones de análisis de datos.

 10. Licencias

·         MongoDB: Licencia SSPL (Server Side Public License), que es un tipo de licencia abierta con restricciones para su uso en plataformas como servicios en la nube. Dispone de versión comunitaria y comercial para su versión Enterprise.

·         MySQL: Licencia GPL (General Public License) para la versión comunitaria y comercial para su versión Enterprise.

·         PostgreSQL: Licencia PostgreSQL (similar a MIT), que es completamente libre y abierta para cualquier uso, comercial o personal.