Cuando una aplicación como Platzi Wallet pasa de 100 usuarios a 3 millones, organizar los datos deja de ser opcional. Las bases de datos en la nube son el mecanismo que te permite almacenar, consultar y aprovechar información de forma estructurada, y elegir el tipo correcto define la velocidad y escalabilidad de tu producto.

Una base de datos es una recopilación de información almacenada de forma organizada. En la nube vas a encontrar varios motores especializados, cada uno pensado para un caso de uso distinto. Vamos a verlos uno por uno.

¿Qué es una base de datos relacional y cuándo usarla?

La base de datos relacional es probablemente la que más vas a escuchar nombrar. Aquí entran motores como SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL y MariaDB [02:00].

Su característica principal: los datos se organizan en tablas relacionadas entre sí. Piensa en Platzi Wallet. Tienes una tabla de usuarios y una tabla de medios de pago. El usuario Carlos Zambrano puede tener tres tarjetas registradas, y esa conexión entre tablas es justo lo que hace que el modelo se llame relacional.

¿Qué es una base de datos relacional? Es un sistema que guarda información en tablas estructuradas que se conectan entre sí mediante relaciones, ideal cuando los datos tienen un esquema claro y consistente.

¿Cómo funcionan las bases de datos clave valor y en memoria?

No todo en la nube es relacional. Hay escenarios donde necesitas otra cosa: simplicidad extrema o velocidad extrema.

Bases de datos clave valor

Las bases de datos key-value usan un modelo donde cada llave apunta a un valor [03:30]. Son no relacionales y muy comunes en el mercado.

En Platzi Wallet podrías usar este modelo para una tabla de transacciones: el ID AAABBCCC actúa como llave y el valor sería el costo de esa transferencia. Simple, directo, rapidísimo de consultar.

Bases de datos en memoria

Cuando hablamos de memoria, hablamos de velocidad. Una base de datos en memoria guarda los datos directamente en la memoria del servidor, no en disco duro [04:30]. La diferencia de tiempo de lectura y escritura es enorme.

¿Para qué sirve esto? Para casos donde necesitas respuesta inmediata. Por ejemplo, mostrarle al usuario sus últimas 10 transacciones en milisegundos. Es no relacional y se enfoca en respuesta veloz.

¿Cuándo usar una base de datos en memoria? Cuando necesitas tiempos de respuesta muy bajos para lecturas frecuentes, como cachés, sesiones de usuario o datos de acceso constante.

¿Qué tipos de bases de datos especializadas existen en la nube?

Más allá de lo relacional y lo clave-valor, hay motores diseñados para problemas muy específicos. Estos son los que vas a encontrar en cualquier cloud provider.

Documentales y columnares

Las bases de datos documentales guardan información como documentos, normalmente JSON de gran tamaño. La más famosa es MongoDB [05:30]. Son ideales cuando tu información no encaja en filas y columnas rígidas.

Las columnares son bases de datos relacionales optimizadas para almacenar datos por columnas en lugar de filas. Aplican compresión a cada columna, lo que reduce el tamaño y mejora la eficiencia. Por eso se usan tanto en data warehousing, donde mueves grandes volúmenes de datos analíticos.

Grafos

Las bases de datos de grafos representan la información con vértices y aristas [06:30]. Son perfectas para mapear relaciones.

Imagínalo así en Platzi Wallet: tú eres el nodo cinco, tu mamá el uno, tu hermana el dos, tu hermano el tres, tu amigo el cuatro. Cada arista representa que esa persona también tiene Platzi Wallet instalado. Sirven para identificar relaciones fuertes y detectar usuarios con muchos contactos dentro de la red.

Series de tiempo

Las bases de datos de series de tiempo almacenan información con un timestamp, es decir, marcan en qué momento exacto se generó cada valor o métrica [07:30].

El ejemplo más claro: el mercado de acciones o el precio del Bitcoin. Detrás hay motores que registran minuto a minuto cómo se mueve cada activo. También se usan muchísimo en monitoreo de infraestructura, para ver cómo subió o bajó la CPU en el tiempo. La más conocida es Prometheus.

¿Qué es una base de datos de series de tiempo? Es un motor optimizado para guardar datos asociados a un instante específico, útil en monitoreo, métricas financieras y telemetría.

¿Cómo elegir el motor correcto para tu aplicación?

No existe una base de datos universal. La elección depende del caso de uso, del volumen y del tipo de consulta que vayas a hacer. Aquí un resumen práctico de los motores que viste:

• Relacionales: datos estructurados con relaciones claras, como usuarios y tarjetas.
• Clave valor: lecturas rápidas con identificadores únicos, como IDs de transacción.
• En memoria: respuesta ultrarrápida para datos consultados con frecuencia.
• Documentales: información flexible tipo JSON con estructuras variables.
• Columnares: análisis de grandes volúmenes en data warehousing.
• Grafos: relaciones complejas entre entidades, como redes de contactos.
• Series de tiempo: métricas y eventos asociados a un timestamp.

Entender qué motor encaja con tu problema es lo que te permite escalar sin que la aplicación se caiga. Y en la nube, vas a tener todos estos servicios disponibles, listos para integrarse con tu stack.

¿Qué tipo de base de datos usarías tú para Platzi Wallet? Cuéntame en los comentarios qué motor crees que encaja mejor con cada parte del producto.