MySQL VS PostgreSQL

MySQL

MySQL es uno de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) de código abierto más populares del mundo. Lanzado por primera vez en 1995, fue desarrollado por la empresa sueca MySQL AB, que más tarde fue adquirido por Sun Microsystems en 2008 y posteriormente por Oracle Corporation en 2010. Es una de las muchas bases de datos SQL, incluido SQLite.

Oracle continúa desarrollando y apoyando MySQL , ofreciendo ediciones comerciales gratuitas y comunitarias con funcionalidades y soporte adicionales.

Conocido por su rapidez, fiabilidad y facilidad de uso, MySQL ganó importancia rápidamente, especialmente en el desarrollo web, como componente clave del stack LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python).

Se utiliza ampliamente para diversas aplicaciones, que van desde pequeños proyectos personales hasta sistemas empresariales de gran escala. Es la base de datos de backend para muchos sistemas de gestión de contenidos populares (como WordPress, Joomla y Drupal) y aplicaciones web. Aunque inicialmente se centraron en la velocidad y la simplicidad, las versiones más recientes han incorporado características más avanzadas para mejorar la compatibilidad y las capacidades de SQL.

PostgreSQL

PostgreSQL, a menudo llamado simplemente "Postgres", es un poderoso sistema de administración de bases de datos relacionales de objetos (ORDBMS) de código abierto. Su desarrollo se originó a partir del proyecto Ingres en la Universidad de California, Berkeley, a partir de 1986, con su primer lanzamiento público bajo el nombre de Postgres que se produce más tarde. Es desarrollado y mantenido por una comunidad global de desarrolladores y empresas conocidas como PostgreSQL Global Development Group.  

PostgreSQL se enorgullece de su fuerte adherencia a los estándares SQL, extensibilidad, robustez y enfoque en la integridad de los datos. A diferencia de MySQL, que inicialmente se centraba principalmente en ser un RDBMS, PostgreSQL incorpora características orientadas a objetos.

Admite consultas complejas, tipos de datos avanzados y características eficaces como integridad transaccional, control de simultaneidad (MVCC) y extensibilidad. Los usuarios pueden definir sus propios tipos de datos, funciones y operadores.

Esto la convierte en una opción popular para aplicaciones analíticas complejas, data warehousing, bases de datos geoespaciales (a través de la extensión PostGIS) y aplicaciones que exigen altos niveles de confiabilidad y corrección de datos. Su licencia permisiva de código abierto también contribuye a su amplia adopción.

La flexibilidad de PostgreSQL lo hace adecuado para una amplia gama de casos de uso, gracias a sus potentes extensiones. Herramientas como PostGIS soportan análisis geoespaciales avanzados, mientras que pgvector permite un manejo eficiente de datos vectoriales relacionados con IA, extendiendo PostgreSQL más allá de las cargas de trabajo relacionales tradicionales.

Tipos de bases de datos

El tipo de sistema de base de datos está determinado por la forma en que se estructuran, almacenan y acceden a los datos. Si bien existen muchas variaciones, dos paradigmas dominantes en la administración moderna de datos son las bases de datos relacionales y las bases de datos NoSQL.

Comprender sus diferencias fundamentales es clave para elegir la tecnología adecuada para una necesidad específica. Esta comparación se centra en MySQL y PostgreSQL, que se encuentran principalmente bajo el modelo relacional.

Bases de datos relacionales

Una base de datos relacional, a menudo denominada Sistema de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR), ha sido la piedra angular de la gestión de datos durante décadas.

Organizan los datos en una tabla o conjunto de tablas (también denominadas relaciones) compuesto de filas (registros o tuplas) y columnas (campos o atributos). Cada tabla tiene una estructura predefinida, conocida como esquema, que dicta los tipos de datos y las restricciones de cada columna. Las características clave incluyen:

• Datos estructurados Los datos se ajustan perfectamente en filas y columnas cada vez.
• Esquema : Una estructura predefinida impone la coherencia de los datos.
• Relaciones : Las tablas se pueden vincular mediante claves principales y externas, lo que permite consultas complejas que unen datos de varias tablas.
• SQL (Structured Query Language) : Lenguaje estándar utilizado para definir, manipular y consultar datos en bases de datos relacionales, que incluye, por ejemplo, SQLite y MySQL.

Las bases de datos relacionales destacan en escenarios que requieren una alta integridad de los datos, complejas capacidades de consulta y consistencia estructurada de los datos. Algunos ejemplos son los sistemas financieros, la administración de inventarios y las aplicaciones empresariales tradicionales. MySQL y PostgreSQL son ejemplos líderes de bases de datos relacionales.

Bases de datos NoSQL

NoSQL, a menudo interpretado como "No sólo SQL", engloba una amplia gama de tecnologías de bases de datos que surgieron para abordar las limitaciones de las bases de datos relacionales, en particular en lo que respecta a la escalabilidad, el rendimiento para conjuntos de datos masivos y la flexibilidad en el manejo de datos no estructurados o semiestructurados.

A diferencia de los rígidos requerimientos de esquema de RDBMS, las bases de datos NoSQL suelen ofrecer modelos de datos más flexibles. Las características y tipos clave incluyen:

• Esquemas flexibles : Muchas bases de datos NoSQL no tienen esquemas o tienen esquemas dinámicos, lo que permite que la estructura de datos evolucione fácilmente.
• Escalabilidad: Diseñado a menudo para escalado horizontal (escalado horizontal) en muchos servidores, que gestiona grandes volúmenes de datos y altas cargas de tráfico.
• Bases de datos de documentos : Almacene datos en formatos como JSON o BSON (por ejemplo, MongoDB, Couchbase).
• Almacenes de valor de clave: Almacene pares clave-valor simples (por ejemplo, Valkey, Memcached).

Aunque algunas ofrecen consistencia ajustable, muchas bases de datos NoSQL priorizan la disponibilidad y la tolerancia de partición por sobre la consistencia estricta, a veces cumpliendo con el modelo BASE (Básicamente disponible, Estado suave, Eventualmente consistente).

Las bases de datos NoSQL son adecuadas para aplicaciones de big data, aplicaciones web en tiempo real, sistemas de administración de contenido que manejan diversos tipos de medios y escenarios donde la agilidad de desarrollo y el escalamiento son primordiales. Proporcionan alternativas cuando la estructura rígida de las bases de datos relacionales tradicionales o las limitaciones de escala se convierten en un desafío.

Gestión de datos

La administración eficaz de los datos implica controlar la consistencia de los datos, administrar el acceso simultáneo de los usuarios (simultaneidad) y garantizar la integridad de las transacciones. MySQL y Postgres emplean diferentes estrategias y filosofías en estas áreas.

Tipo de datos Control

PostgreSQL es ampliamente conocido por su enfoque estricto para el control de tipos de datos. Cuando se insertan o actualizan datos, PostgreSQL los valida rigurosamente con el tipo de datos definido de la columna y las restricciones asociadas.

La operación se rechaza normalmente con un error si los datos no se ajustan. Esta aplicación estricta garantiza un alto grado de integridad de los datos al impedir que los datos no válidos o convertidos implícitamente entren en la base de datos. La conversión de tipos explícita suele ser necesaria si son necesarias las conversiones.

Históricamente, MySQL podría exhibir más indulgencia con respecto a la validación del tipo de datos, dependiendo del modo SQL configurado. En los modos no estrictos, puede intentar realizar conversiones de tipo implícitas (como convertir una cadena no numérica en 0 al insertar en una columna entera) o truncar de forma silenciosa datos que superen los límites de tamaño de columna.

Control de simultaneidad

Tanto MySQL (que utiliza el motor de almacenamiento predeterminado InnoDB) como PostgreSQL emplean mecanismos sofisticados para gestionar el acceso simultáneo de varias transacciones, con el objetivo de evitar conflictos y, al mismo tiempo, maximizar el rendimiento. La técnica principal que utilizan ambos es el control de simultaneidad de multiversión (MVCC), complementado por varias estrategias de bloqueo (como los bloqueos de nivel de fila).

PostgreSQL depende en gran medida de su implementación MVCC, permitiendo que las operaciones de lectura (lectores) continúen sin bloquear las operaciones de escritura (escritores) y viceversa para los niveles de aislamiento de transacciones más comunes. Este diseño funciona bien con alta concurrencia, especialmente con cargas de trabajo mixtas de lectura/escritura. El nivel de aislamiento de transacciones predeterminado de PostgreSQL es Read Committed.

El motor InnoDB de MySQL también implementa MVCC de manera efectiva, proporcionando beneficios similares donde los lectores no bloquean a los escritores. Sin embargo, su nivel de aislamiento de transacción predeterminado es Lectura repetible. InnoDB utiliza el bloqueo de brechas para evitar lecturas fantasma en este nivel, lo que a veces lleva a un bloqueo más extenso que el predeterminado Read Committed de PostgreSQL en escenarios específicos.

Control de simultaneidad multiversión (MVCC)

Si bien ambas bases de datos utilizan MVCC para proporcionar aislamiento de transacciones y lecturas consistentes, sus implementaciones subyacentes difieren. MVCC funciona manteniendo versiones anteriores de las filas de datos, lo que permite a las transacciones ver una instantánea coherente de la base de datos tal como existía cuando comenzó la transacción sin interferir con las transacciones de modificación simultáneas.

PostgreSQL implementa MVCC almacenando varias versiones de filas directamente dentro de las páginas de datos de la tabla. Cuando se actualiza o elimina una fila, la versión anterior no se quita inmediatamente, sino que se marca como caducada en relación con los identificadores de transacción específicos. Estas filas caducadas se eliminan físicamente más tarde mediante un proceso de limpieza denominado VACUUM, que es fundamental para recuperar espacio de almacenamiento y evitar errores envolventes de ID de transacción. Las operaciones de VACÍO regulares y correctamente ajustadas son esenciales para mantener el performance de PostgreSQL.

Por otro lado, el motor de almacenamiento InnoDB de MySQL implementa MVCC usando un área separada llamada el registro de deshacer o segmento de rollback. Cuando se modifica una fila, la versión anterior de los datos se copia en el registro de deshacer. Transacciones que requieren una vista anterior de los datos leídos de este registro de deshacer.

En última instancia, la elección entre MySQL y PostgreSQL depende en gran medida de los requerimientos específicos de su aplicación y de su capacidad para soportarla.

MySQL suele brillar en escenarios donde el rendimiento de lectura-alta, la simplicidad y la facilidad de configuración son primordiales. Es un favorito de larga data para aplicaciones web simples, sistemas de administración de contenido y plataformas de comercio electrónico, especialmente donde el desarrollo rápido es clave. Su adopción generalizada también significa un vasto conjunto de desarrolladores y recursos disponibles.

Postgres, con su énfasis en el cumplimiento estricto de SQL, sólidas características de integridad de datos y capacidad para manejar consultas complejas y tipos de datos avanzados, es frecuentemente la opción preferida para sistemas analíticos complejos, data warehousing, aplicaciones financieras, bases de datos de investigación científica y sistemas que requieren capacidades geoespaciales (a través de PostGIS).

Su extensibilidad y su enfoque en la corrección lo hacen ideal para aplicaciones donde la validez de los datos y las operaciones complejas son críticas, incluso si inicialmente podría presentar una curva de aprendizaje un poco más pronunciada que MySQL.