En los sistemas modernos de internet, el rendimiento de la base de datos impacta de forma directa en la experiencia del usuario y en la estabilidad del sistema. Esto es especialmente cierto en los sistemas de autenticación continua, donde la base de datos debe insertar datos de actividad de usuarios de forma constante a la vez que valida estados en tiempo real.
Imagina una plataforma de educación online: miles de usuarios envían acciones cada segundo y el sistema debe validar la identidad en tiempo real. Cualquier latencia en la base de datos puede afectar gravemente la respuesta y la fiabilidad de la plataforma.
Surge entonces la pregunta clave: PostgreSQL o MySQL, cual maneja mejor escenarios de alta concurrencia en autenticación continua
En este artículo presentamos datos experimentales basados en investigación académica, explicamos la metodología y compartimos recomendaciones prácticas para desarrolladores y equipos técnicos. También podrás reproducir pruebas similares en local con un marco de benchmarking sencillo en Python.
1. Contexto
Los sistemas de autenticación continua dependen principalmente de dos tipos de operaciones en la base de datos: lecturas SELECT para obtener todos los registros o los de un usuario específico, y escrituras INSERT para almacenar de forma continua actividad y datos de sesión. En producción estas operaciones ocurren al mismo tiempo: mientras se valida al usuario, se escriben nuevos eventos y se debe responder con baja latencia. Por ello, medir solo lectura o solo escritura no basta; la concurrencia elevada y las cargas mixtas son determinantes.
En las pruebas se simula un entorno tipo producción con una tabla de 1 millón de registros y campos como SessionID, timestamp, type, x, y, Event y userId, replicando cómo un sistema de autenticación continua genera y consulta datos en tiempo real.
2. Metodología de las pruebas
Se utilizó un marco de benchmarking en Python capaz de leer configuraciones, ejecutar consultas y escrituras en MySQL y PostgreSQL, medir tiempos por operación y exportar resultados en formatos estructurados para análisis estadístico y visual. La arquitectura se compone de tres módulos: configuración de pruebas y conexiones, ejecución y medición con registro de métricas del sistema, y análisis con resúmenes estadísticos y gráficos.
Se realizaron dos tipos de pruebas: primarias, centradas en una sola operación lectura o escritura, y complejas, con cargas mixtas y alta concurrencia. Cada test ejecutó 100 iteraciones sobre la tabla de 1 millón de registros para obtener resultados estadísticamente significativos.
3. Resultados principales: rendimiento básico
Escaneo completo de tabla. MySQL: min 6.75 ms, mediana 9.61 ms, máx 14.65 ms. PostgreSQL: min 0.49 ms, mediana 0.69 ms, máx 0.95 ms. PostgreSQL supera a MySQL en torno a 13 veces en escaneos completos.
Consultas condicionadas por usuario. MySQL: min 0.69 ms, mediana 0.84 ms, máx 1.35 ms. PostgreSQL: min 0.059 ms, mediana 0.073 ms, máx 0.156 ms. PostgreSQL mantiene una ventaja cercana a 10 veces en consultas por usuario, ideal para verificaciones en tiempo real.
Rendimiento de inserciones. MySQL: min 0.001 ms, mediana 0.002 ms, máx 0.003 ms. PostgreSQL: min 0.0007 ms, mediana 0.001 ms, máx 0.0014 ms. Las inserciones son muy similares, con ligera mayor estabilidad en PostgreSQL bajo repetición.
4. Resultados complejos: cargas mixtas y alta concurrencia
Escaneo completo con inserciones concurrentes. MySQL: min 6.45 ms, mediana 12.23 ms, máx 13.36 ms. PostgreSQL: min 0.73 ms, mediana 0.82 ms, máx 1.01 ms. MySQL incrementa su latencia con inserciones simultáneas, mientras PostgreSQL se mantiene estable.
Consulta condicionada con inserciones concurrentes. MySQL: min 0.75 ms, mediana 1.25 ms, máx 1.78 ms. PostgreSQL: min 0.059 ms, mediana 0.093 ms, máx 0.189 ms. PostgreSQL es aproximadamente 9 veces más rápido bajo cargas mixtas con alta concurrencia.
5. Análisis y aprendizajes
Conclusiones teóricas. El rendimiento de base de datos es multidimensional: depende de la complejidad de la consulta, el volumen de escritura, la concurrencia y la estrategia de índices. La planificación de consultas y la gestión de transacciones de PostgreSQL brillan en escenarios mixtos. Disponer de un marco de benchmarking reproducible reduce la incertidumbre al comparar sistemas.
Recomendaciones prácticas. Elección de motor: si predomina lectura intensiva, consultas condicionadas o datos y relaciones complejas, PostgreSQL. Si la carga es muy intensiva en escritura con lectura moderada, MySQL es una opción sólida. Ajustes: en PostgreSQL, optimiza índices, estrategia de VACUUM y el pool de conexiones. En MySQL, revisa caché de consultas, niveles de aislamiento y la estrategia de replicación. Monitorización y pruebas continuas: automatiza benchmarks y observabilidad para detectar cuellos de botella temprano.
6. Conclusión
Con base en benchmarks académicos y simulaciones cercanas a producción, PostgreSQL supera de forma consistente a MySQL en cargas de lectura y mixtas, especialmente con alta concurrencia. El rendimiento de inserción es similar, pero PostgreSQL muestra mejor estabilidad con escrituras simultáneas. Para sistemas de autenticación continua, plataformas de logging en tiempo real u otras aplicaciones de alta concurrencia, PostgreSQL es una elección clara.
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Fuente de datos: Benchmarking PostgreSQL and MySQL under Production-Like Scenarios for Continuous User Authentication Systems