La respuesta general más honesta es: todo. En aplicaciones reales, mezclar varios modelos de base de datos suele ser la vía más eficiente. Por eso, la pregunta clave no es qué base de datos usar, sino dónde usar cada modelo de datos para obtener el máximo rendimiento y la mejor mantenibilidad.
Aun si una empresa no puede adoptar todos los modelos, comprender cómo funcionan, cuándo conviene cada uno y cómo simular modelos alternativos dentro de un mismo motor te dará ventaja. Esta necesidad de persistencia políglota ha impulsado a muchas bases de datos a ofrecer capacidades más allá de su modelo original.
Terminología básica
Modelo de datos. Es la forma en que estructuramos y almacenamos la información. Nos centraremos en el modelo de datos a nivel de aplicación, que define cómo representamos y accedemos a la información sin preocuparnos por su recuperación física a bajo nivel. Ejemplo: al guardar el currículum de una persona, nos interesa el esquema lógico con el que lo consultaremos, no su representación eléctrica en el hardware.
Tipos de relaciones. En sistemas reales, las entidades se relacionan de múltiples formas y elegir el modelo adecuado depende de entender dichas relaciones. Muchos a muchos: una entidad se vincula con muchas y viceversa. Ejemplo: un caso puede contener muchas pruebas y una prueba pertenecer a muchos casos. Uno a muchos: una entidad puede tener varias de otra. Ejemplo: una persona puede tener múltiples registros de educación. Muchos a uno: muchas entidades apuntan a una. Ejemplo: varios usuarios trabajan en la misma industria, pero una industria no repite al mismo usuario.
Por qué existen diferentes modelos
Localidad de datos. Si los datos están relacionados y se leen juntos con frecuencia, conviene almacenarlos juntos. Esto reduce latencias y número de accesos.
Base de datos relacional. Es el enfoque clásico. Su fortaleza viene de lenguajes como SQL, que facilitan manipulación, consultas expresivas y operaciones JOIN para optimizar el acceso a datos referenciados. Cuando las referencias y la consistencia son cruciales, el modelo relacional brilla.
Modelo documental. Resulta natural para desarrolladores porque se acerca a estructuras tipo objeto o JSON. Su gran ventaja es la localidad de datos: guardar información relacionada en el mismo documento evita múltiples lecturas. Ejemplo: almacenar en un solo documento las películas que le gustan a un usuario acelera la recuperación. Además, los esquemas flexibles encajan cuando la estructura varía con el tiempo.
Modelo de grafo. Representa entidades como vértices y relaciones como aristas. Permite modelar relaciones muchos a muchos complejas de manera directa. En redes sociales o recomendaciones, donde la relación en sí misma es de primer orden, un grafo ofrece consultas y recorridos muy eficientes.
Cómo elegir el modelo adecuado
Relaciones uno a muchos. Un modelo documental funciona muy bien si los elementos del lado muchos se consumen junto al padre. Si ese lado muchos es muy grande, altamente anidado o se comparte entre múltiples padres, conviene normalizar en un esquema relacional.
Relaciones muchos a uno. Guardar una referencia al elemento del lado uno evita duplicidades. Aquí un esquema relacional con claves externas es una opción sólida.
Relaciones muchos a muchos. En relacional se resuelven con tablas intermedias y buenos índices. Cuando las relaciones son dinámicas, profundas o requieren recorridos complejos, un grafo resulta óptimo.
Persistencia políglota y simulación de modelos
En la práctica, una aplicación mezcla varios tipos de relaciones y patrones de acceso. Los motores modernos ayudan: MongoDB incorpora lookups que actúan como joins livianos, y los motores relacionales permiten almacenar y consultar JSON, un puente hacia estructuras semiestructuradas. Incluso a gran escala, habrá datos no estructurados o de alta velocidad donde la localidad y el esquema flexible son vitales, por ejemplo IoT, eventos o logs.
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Conclusión
La clave no es elegir un único motor, sino decidir cuándo usar cada modelo. Un diseño exitoso equilibra relacional, documental y grafo en función de las relaciones, los patrones de lectura y escritura, la necesidad de localidad de datos y los requisitos de consistencia y escalabilidad. Con un enfoque de persistencia políglota y una arquitectura guiada por el dominio, conseguirás sistemas más fiables, escalables y fáciles de mantener.
Referencia
Kleppmann M 2017 Designing Data Intensive Applications The Big Ideas Behind Reliable Scalable and Maintainable Systems OReilly Media.