Bases de datos NoSQL: Qué son, Cuándo usarlas y Por qué no todas las apps necesitan SQL

¿Qué es una base de datos NoSQL?

Puede que todavía pienses en bases de datos y se te venga a la cabeza MySQL, PostgreSQL o SQL Server. Pero la realidad en 2025 es otra: las bases de datos NoSQL llevan años ganando terreno y no sólo en proyectos experimentales. Hoy están detrás de redes sociales, apps móviles, e-commerce y hasta plataformas financieras. ¿Por qué? Porque el mundo ya no es sólo tablas y JOINs.

Aquí te contamos todo lo que necesitas saber sobre las bases de datos NoSQL: qué son, qué tipos hay, en qué casos tienen sentido (y en cuáles no), y qué soluciones dominan el mercado actual.

Definición de base de datos NoSQL

El término “NoSQL” no significa literalmente “sin SQL”, sino “no sólo SQL”. Se refiere a un conjunto de tecnologías de almacenamiento de datos que no usan el modelo relacional clásico (filas y columnas), y que no requieren esquemas fijos, ni se basan en relaciones rígidas.

En vez de eso, los datos se organizan de formas más flexibles: documentos, pares clave-valor, grafos o columnas. Son ideales para manejar datos semi-estructurados, no estructurados o en entornos de escalabilidad horizontal masiva.

Requisitos técnicos habituales

• RAM abundante: muchas bases NoSQL priorizan acceso en memoria.
• Almacenamiento SSD: especialmente para grandes volúmenes de escritura.
• Escalabilidad horizontal: deberías tener idea de clústeres, particiones (shards), replicación…
• Backups y monitoreo: aunque sean modernas, no te olvides de hacer snapshots o integrarlas con Prometheus, Grafana, etc.

Diferencias clave frente a bases de datos SQL

Cuando hablamos de bases de datos SQL (relacionales) frente a NoSQL (no relacionales), no es una batalla de “cuál es mejor”, sino de elegir la herramienta adecuada para el tipo de datos y la arquitectura que necesitas. Aquí van las diferencias que realmente importan en la práctica:

Modelo de datos

• SQL: Usa tablas con esquemas rígidos. Cada fila debe tener las mismas columnas y tipos definidos.
• NoSQL: Modelo flexible. Puedes tener documentos o registros con campos distintos dentro de la misma colección.

Útil cuando tus datos cambian de forma frecuentemente o no puedes predecir su estructura exacta.

Consistencia y transacciones

• SQL: Cumple las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Es perfecto para sistemas donde los datos deben estar siempre en orden, como bancos o ERP.
• NoSQL: Prefiere el modelo BASE (Básicamente Disponible, Estado Suave, Eventualmente consistente). La prioridad es la disponibilidad y escalabilidad.

NoSQL puede tolerar pequeñas inconsistencias momentáneas si eso permite escalar y responder rápido.

Escalabilidad

• SQL: Escala principalmente en vertical (mejor hardware).
• NoSQL: Diseñado para escalar horizontalmente con muchos nodos distribuidos.

Si esperas crecer rápido en volumen o usuarios, NoSQL facilita el crecimiento sin reescribir tu arquitectura.

Relaciones entre datos

• SQL: Brilla en relaciones complejas con JOINs, claves foráneas, integridad referencial.
• NoSQL: No tiene JOINs nativos (excepto algunos motores como ArangoDB), y se prefiere incrustar o referenciar manualmente.

En estructuras muy relacionadas, SQL es superior. Pero en datos independientes o semi-estructurados, NoSQL simplifica mucho.

Lenguaje y acceso a datos

• SQL: Lenguaje estándar (SELECT, INSERT, UPDATE…). Alta compatibilidad entre motores.
• NoSQL: Cada sistema tiene su propia API o dialecto. MongoDB usa sintaxis tipo JSON, Redis comandos simples, Cassandra un lenguaje similar a SQL (CQL).

SQL es más universal, pero NoSQL ofrece interfaces más cercanas al desarrollo moderno (JSON, REST, etc).

Terminología NoSQL vs SQL

Antes de entrar en comandos, conviene conocer algunas equivalencias o diferencias de terminología que te ayudarán a entender mejor cómo se traduce el mundo relacional al mundo NoSQL (tomaremos de ejemplo MongoDB):

Ejemplos de comandos NoSQL

A continuación, os damos un par de comandos ejemplo, entre SQL y NoSQL (MongoDB):

• Consultar datos:

  • SQL:

    • SELECT * FROM usuarios WHERE edad > 25;

  • NoSQL:

    • db.usuarios.find({ edad: { $gt: 25 } });

• Insertar datos:
  • SQL: 

    • INSERT INTO usuarios (id, nombre, edad) VALUES (1, 'Lucía', 30);

  • NoSQL:

    • db.usuarios.insertOne({ _id: 1, nombre: "Lucía", edad: 30 });

 

Ranking de bases de datos NoSQL por popularidad en 2025

Según DB-Engines y tendencias del sector, este es el panorama:

 

¿Qué productos usan NoSQL a día de hoy?

Muchas veces hablar de bases de datos NoSQL suena a teoría lejana, pero la realidad es que están más presentes de lo que pensamos. Detrás de las plataformas que usamos a diario, desde redes sociales hasta apps de música o servicios financieros, hay motores NoSQL trabajando sin descanso. Os dejamos unos ejemplos:

• Instagram, Facebook, Twitter (X): usan bases tipo grafos y documentos.
• Netflix, Uber, Spotify: usan Cassandra y DynamoDB para performance y escalabilidad.
• GitHub, Stack Overflow: emplean Redis como cache de alta velocidad.
• Empresas B2B: utilizan MongoDB o Couchbase en apps multi-tenant y catálogos dinámicos.

Como habéis podido entender, NoSQL no viene a reemplazar a SQL, sino a complementarlo. Son dos enfoques distintos para problemas distintos. Lo importante es entender bien tu caso de uso, el tipo de datos que manejas y qué esperas de tu base. Si tu app necesita rendimiento, flexibilidad y no vive de relaciones complejas entre datos, NoSQL puede ser justo lo que buscabas. Pero, como siempre, la mejor herramienta es la que sabes usar bien.

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