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SQL or NoSQL without false dichotomiesSQL o NoSQL sin falsas dicotomías · V7

24 slides · 36 min · 2026-08-13 language
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SQL or NoSQL without falsedichotomiesMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by Hanademi
  1. Physical limits vary more within NoSQL than between the SQL and NoSQL labels.
  2. Surveys measure declared use, and their sample shifted from 89,184 to 65,437 responses between 2023 and 2024.
  3. The final decision must test transactions, queries, scale, latency, and operations.
SQL o NoSQL sin falsasdicotomíasMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by Hanademi
  1. Los límites físicos varían más dentro de NoSQL que entre las etiquetas SQL y NoSQL.
  2. Las encuestas miden uso declarado y su muestra cambió de 89.184 a 65.437 respuestas entre 2023 y 2024.
  3. La decisión final debe probar transacciones, consultas, escala, latencia y operación.
Database entry size limits range from 0.39to under 2,048 MiBMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: MongoDB. (2024). MongoDB limits and thresholds.; Amazon Web Services. (2024). DynamoDB servicequotas.; Apache Software Foundation. (2024). Apache Cassandra limits.UnitPercent of respondents, counts and MiBReported use (% of respondents)PostgreSQLMongoDB40.4%46.5%45.6%48.7%27.7%28.3%25.5%24.8%2021202220232024Max ops per transaction/batchDynamoDB100Cosmos DB100Firestore500Documented consistencyCassandra9MongoDB5Cosmos DB5Size limit (MiB)DynamoDB0.39 MiBMongoDB16 MiBCassandra<2,048 MiB
The label “NoSQL” combines products with transaction caps of 100 to 500, consistency levels of 5 to 9, and size limits of 0.39 to under 2,048 MiB. Usage trends add context, not a verdict on fit.
Sources
Los límites de tamaño por entrada van de0,39 a menos de 2.048 MiBMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: MongoDB. (2024). MongoDB limits and thresholds.; Amazon Web Services. (2024). DynamoDB servicequotas.; Apache Software Foundation. (2024). Apache Cassandra limits.UnidadPorcentaje de encuestados, conteos y MiBUso declarado (% de encuestados)PostgreSQLMongoDB40,4 %46,5 %45,6 %48,7 %27,7 %28,3 %25,5 %24,8 %2021202220232024Máx. ops. por transacción/loteDynamoDB100Cosmos DB100Firestore500Consistencia documentadaCassandra9MongoDB5Cosmos DB5Límite de tamaño (MiB)DynamoDB0,39 MiBMongoDB16 MiBCassandra<2.048 MiB
La etiqueta «NoSQL» agrupa productos con límites transaccionales de 100 a 500, niveles de consistencia de 5 a 9 y límites de tamaño de 0,39 a menos de 2.048 MiB. Las tendencias de uso aportan contexto, no un veredicto sobre la idoneidad.
Fuentes
Database size limits range from 0.39 tounder 2,048 MiBMaximum limit per document, item, or individual value, expressed in MiB. Logarithmic scale: each line is×10.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: MongoDB. (2024). MongoDB limits and thresholds.; Amazon Web Services. (2024). Amazon DynamoDB service quotas.; Apache SoftwareFoundation. (2024). Apache Cassandra limits.Logarithmic scale to keep all 3 limits visible.UnitMiB2,048Cassandra value16MongoDB0.4DynamoDB
Let us start with a difference that usually disappears under the word NoSQL. DynamoDB caps an item at 0.39 MiB, MongoDB a document at 16 MiB, and Cassandra a value at under 2 GiB. Choosing between them also means choosing how large a unit of data can be.
Sources
Los límites de tamaño de bases de datosvan de 0,39 a menos de 2.048 MiBLímite máximo por documento, elemento o valor individual, expresado en MiB.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: MongoDB. (2024). MongoDB limits and thresholds.; Amazon Web Services. (2024). Amazon DynamoDB service quotas.; Apache SoftwareFoundation. (2024). Apache Cassandra limits.Escala logarítmica para conservar visibles los 3 límites completos.UnidadMiB2.048Cassandra valor16MongoDB0,4DynamoDB
Empecemos por una diferencia que suele desaparecer bajo la palabra NoSQL. DynamoDB limita un elemento a 0,39 MiB, MongoDB un documento a 16 MiB y Cassandra un valor a menos de 2 GiB. Elegir entre ellas también significa elegir qué tamaño puede tener una unidad de datos.
Fuentes
The Stack Overflow sample fell to 65,437responsesResponses received in the Stack Overflow survey, 2022-2024. The count describes the sample, not the totalmarket.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Methodology.; 2024 Stack Overflow Developer Survey.Sample size varies between years and does not equal market share.Unitresponses60K70K80K90K2022202320242024: 65,437 responses73,268
Before comparing technologies, look at who answered. The sample moved from 73,268 to 89,184 responses and then fell to 65,437. That is why these percentages describe declared use among participants, not market share.
Sources
La muestra de Stack Overflow cayó a65.437 respuestasRespuestas recibidas en la encuesta de Stack Overflow, 2022-2024. El recuento describe la muestra, no elmercado total.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Methodology.; 2024 Stack Overflow Developer Survey.El tamaño de la muestra cambia entre años y no equivale a cuota de mercado.Unidadrespuestas60K70K80K90K2022202320242024: 65.437 respuestas73.268
Antes de comparar tecnologías, hay que mirar quién respondió. La muestra pasó de 73.268 a 89.184 respuestas y luego cayó a 65.437. Por eso estos porcentajes describen uso declarado entre participantes, no participación de mercado.
Fuentes
PostgreSQL's use index rose to 105 whileits estimated respondent index fell to 94Multiply each year's stated-use rate by survey responses to estimate respondent counts, then index bothmeasures to 2022.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.; Stack Overflow. (2024). Stack OverflowDeveloper Survey 2024: Methodology.; 2024 Stack Overflow Developer Survey.Unitindex, 2022 = 10090100110120202220232024Stated-userate indexEstimatedrespondent index
The higher 2024 usage rate did not represent more surveyed PostgreSQL users because the survey sample contracted sharply.
Sources
El índice de uso de PostgreSQL subió a 105 mientrasel de encuestados estimados cayó a 94Multiplicar la tasa de uso declarado de cada año por las respuestas de la encuesta para estimar encuestadosy luego indexar ambas medidas a 2022.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.; Stack Overflow. (2024). Stack OverflowDeveloper Survey 2024: Methodology.; 2024 Stack Overflow Developer Survey.Unidadíndice, 2022 = 10090100110120202220232024Índice de usodeclaradoÍndice deencuestadosestimados
La mayor tasa de uso de 2024 no representó más usuarios encuestados de PostgreSQL porque la muestra se redujo con fuerza.
Fuentes
24.8% report using MongoDB, 20.0% Redis,and 16.7% ElasticsearchDeclared use of NoSQL technologies among Stack Overflow survey participants in 2024.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.; Methodology | 2024 Stack OverflowDeveloper Survey.Unit% declared useMongoDB24.8%Redis20%Elasticsearch16.7%
NoSQL presence does not arrive as a single dominant platform. MongoDB reaches 24.8%, Redis 20.0%, and Elasticsearch 16.7%. These are tools that can coexist because they solve different problems.
Sources
El 24,8 % declara usar MongoDB, el 20,0 %Redis y el 16,7 % ElasticsearchUso declarado de tecnologías NoSQL entre participantes de la encuesta de Stack Overflow en 2024.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.; Methodology | 2024 Stack OverflowDeveloper Survey.Unidad% de uso declaradoMongoDB24,8 %Redis20 %Elasticsearch16,7 %
La presencia de NoSQL no llega como una sola plataforma dominante. MongoDB alcanza 24,8%, Redis 20,0% y Elasticsearch 16,7%. Son herramientas que pueden convivir porque resuelven problemas diferentes.
Fuentes
Relational systems occupy 7 of the top 10positions in the DB-Engines ranking.The January 2025 ranking retains strong relational presence among its top 10 systems.This does not eliminate specialized NoSQL uses, but it does question the idea of generalreplacement.Sources: Solid IT. (2025). DB-Engines ranking, January 2025.; Here’s the Most Popular Databases for 2024.
The conversation about NoSQL can sound like total substitution. But in January 2025, 7 of the top 10 systems in the DB-Engines ranking were primarily relational. The evidence points to coexistence, not a single victory.
Sources
Los sistemas relacionales ocupan 7de los 10 primeros puestos delranking DB-Engines.El ranking de enero de 2025 conserva una fuerte presencia relacional entre sus 10primeros sistemas. Esto no elimina los usos especializados de NoSQL, pero sí cuestionala idea de un reemplazo general.Fuentes: Solid IT. (2025). DB-Engines ranking, January 2025.; Here’s the Most Popular Databases for 2024.
La conversación sobre NoSQL puede sonar como una sustitución total. Pero en enero de 2025, 7 de los 10 primeros sistemas del ranking DB-Engines eran principalmente relacionales. La evidencia apunta a coexistencia, no a una victoria única.
Fuentes
A transaction-processing test is 45% neworders and 43% paymentsApproximate distribution of the 5 operations defined by TPC-C.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Transaction Processing Performance Council. (2023). TPC Benchmark C Standard Specification, Revision 5.11.; TPC-CWorkflow.Unit% of TPC-C mix0%20%40%60%80%100%New ordersPaymentsStatusDeliveryInventoryTPC-C mix45%43%
A transactional test does not represent five operations with equal weight. In TPC-C, new orders are 45% and payments 43%, while the other 3 operations account for only 12%. Dominant load should guide evaluation.
Sources
Una prueba de transacciones dedica 45 % apedidos nuevos y 43 % a pagosDistribución aproximada de las 5 operaciones definidas por TPC-C.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Transaction Processing Performance Council. (2023). TPC Benchmark C Standard Specification, Revision 5.11.;TPC-C Workflow.Unidad% de la mezcla TPC-C0 %20 %40 %60 %80 %100 %Nuevos pedidosPagosEstadoEntregaInventarioMezcla TPC-C45 %43 %
Una prueba transaccional no representa cinco operaciones con el mismo peso. En TPC-C, los nuevos pedidos son 45% y los pagos 43%, mientras las otras 3 operaciones suman solo 12%. La carga dominante debe guiar la evaluación.
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Transactional limits range from 100 to 500operationsDocumented maximum limits for transactions or batches across 3 NoSQL products.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB transactions.; Microsoft. (2024). Transactional batchoperations in Azure Cosmos DB.; Google Cloud. (2024). Firestore quotas and limits.Scope differs by product: items per transaction, operations per batch, or write operations per batch.Unititems or operations per transaction or batch500Firestore100DynamoDB100Cosmos DB
Even within NoSQL, the word transaction does not fix the same ceiling. DynamoDB supports 100 items, Cosmos DB 100 operations, and Firestore 500 writes per batch. Exact scope matters as much as the number.
Sources
Los límites transaccionales van de 100 a500 operacionesLímites máximos documentados para transacciones o lotes en 3 productos NoSQL.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB transactions.; Microsoft. (2024). Transactional batchoperations in Azure Cosmos DB.; Google Cloud. (2024). Firestore quotas and limits.El alcance difiere por producto: elementos por transacción, operaciones por lote u operaciones de escritura por lote.Unidadelementos u operaciones por transacción o lote500Firestore100DynamoDB100Cosmos DB
Incluso dentro de NoSQL, la palabra transacción no fija un mismo techo. DynamoDB admite 100 elementos, Cosmos DB 100 operaciones y Firestore 500 escrituras por lote. El alcance exacto importa tanto como el número.
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Analytical tests range from 13 to 99queriesNumber of queries or analytical templates included in each standard.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Transaction Processing Performance Council. (2021). TPC-H Benchmark Standard Specification, Revision3.0.1.; Transaction Processing Performance Council. (2024). TPC-DS Benchmark Standard Specification.; O'Neil,P., O'Neil, B., & Chen, X. (2009). The Star Schema Benchmark and augmented fact table indexing.Unitqueries or analytical templatesSSB13TPC-H22TPC-DS99
Start with a common misconception: calling any small test analytical. SSB has 13 queries, but TPC-DS reaches 99. Engine choice shifts when the test resembles the questions your business will actually ask.
Sources
Las pruebas analíticas pasan de 13 a 99consultasNúmero de consultas o plantillas analíticas incluidas en cada estándar.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Transaction Processing Performance Council. (2021). TPC-H Benchmark Standard Specification, Revision3.0.1.; Transaction Processing Performance Council. (2024). TPC-DS Benchmark Standard Specification.; O'Neil,P., O'Neil, B., & Chen, X. (2009). The Star Schema Benchmark and augmented fact table indexing.Unidadconsultas o plantillas analíticasSSB13TPC-H22TPC-DS99
Empiece con una confusión común: llamar analítica a cualquier prueba pequeña. SSB tiene 13 consultas, pero TPC-DS llega a 99. La elección del motor cambia cuando la prueba se parece a las preguntas que el negocio realmente hará.
Fuentes
MongoDB added tools to join, connect, andcombine data across versionsMilestones of built-in operators and documented MongoDB version, without treating versions as years.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: MongoDB. (2024). Aggregation pipeline stages reference.; Joins and Other Aggregation Enhancements Coming in MongoDB3.2 (Part 1 of 3) – Introduction | MongoDB.Horizontal position orders the milestones; vertical value preserves the documented version.UnitMongoDB version4.4$unionWith3.4$graphLookup3.2$lookup
The boundary between SQL and NoSQL is not fixed. MongoDB added $lookup first, then $graphLookup, and later $unionWith. That doesn't make all workloads equal, but it does change the question: it's no longer enough to say NoSQL can't join data.
Sources
MongoDB añadió herramientas para unir, conectar ycombinar datos en versiones sucesivasHitos de operadores incorporados y versión documentada de MongoDB, sin tratar las versiones como años.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: MongoDB. (2024). Aggregation pipeline stages reference.; Joins and Other Aggregation Enhancements Coming inMongoDB 3.2 (Part 1 of 3) – Introduction | MongoDB.La posición horizontal ordena los hitos; el valor vertical conserva la versión documentada.Unidadversión de MongoDB4,4$unionWith3,4$graphLookup3,2$lookup
La frontera entre SQL y NoSQL no es fija. MongoDB añadió primero $lookup, después $graphLookup y más tarde $unionWith. Eso no convierte todas las cargas en iguales, pero sí cambia la pregunta: ya no basta con decir que NoSQL no puede combinar datos.
Fuentes
PostgreSQL added JSON document storageand search from versions 9.2 through 12Milestones of JSON capabilities and PostgreSQL version, without treating versions as years.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: PostgreSQL Global Development Group. (2019). PostgreSQL 12 release notes.; PostgreSQL Global Development Group.(2014). PostgreSQL 9.4 release notes.; PostgreSQL: Documentation: 9.4: JSON Types.The horizontal position orders milestones; the vertical value preserves the documented version.UnitPostgreSQL versionJSON9.2JSONB9.4SQL/JSON path12
The relational answer to documents wasn't to ignore them. PostgreSQL added JSON, then JSONB, then SQL/JSON paths. The sequence shows functional convergence, though it doesn't eliminate the design differences between a table with rules and a flexible document.
Sources
PostgreSQL añadió almacenamiento y búsqueda dedocumentos JSON entre las versiones 9.2 y 12Hitos de capacidades JSON y versión de PostgreSQL, sin tratar las versiones como años.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: PostgreSQL Global Development Group. (2019). PostgreSQL 12 release notes.; PostgreSQL Global DevelopmentGroup. (2014). PostgreSQL 9.4 release notes.; PostgreSQL: Documentation: 9.4: JSON Types.La posición horizontal ordena los hitos; el valor vertical conserva la versión documentada.Unidadversión de PostgreSQLJSON9,2JSONB9,4Ruta SQL/JSON12
La respuesta relacional a los documentos no fue ignorarlos. PostgreSQL añadió JSON, luego JSONB y después rutas SQL/JSON. La secuencia muestra convergencia funcional, aunque no elimina las diferencias de diseño entre una tabla con reglas y un documento flexible.
Fuentes
F1 described over 100 TB, tens of billionsof rows, and hundreds of thousands of SQLrequests per second.The F1 case contradicts too simple a rule: that SQL scales only vertically. The sourcedescribes over 100 TB, tens of billions of rows, and hundreds of thousands of SQLrequests per second. These are independent scales, not a single combined metric.Sources: Shute, J., et al. (2013). F1: A distributed SQL database that scales. Proceedings of the VLDB Endowment.; Google goes back to the future withSQL F1 database.
The old saying goes that SQL scales only by buying a bigger machine. F1 offers a concrete counterimage: over 100 TB, tens of billions of rows, and hundreds of thousands of SQL requests per second. Distributed scale exists, though managing it adds coordination and cost.
Sources
F1 describió más de 100 TB, decenas demiles de millones de filas y cientos de milesde solicitudes SQL por segundo.El caso F1 contradice una regla demasiado simple: que SQL solo escala verticalmente.La fuente describe más de 100 TB, decenas de miles de millones de filas y cientos demiles de solicitudes SQL por segundo. Son escalas independientes, no una métricacombinada.Fuentes: Shute, J., et al. (2013). F1: A distributed SQL database that scales. Proceedings of the VLDB Endowment.; Google goes back to the future withSQL F1 database.
La vieja frase dice que SQL escala solo comprando una máquina más grande. F1 ofrece una contraimagen concreta: más de 100 TB, decenas de miles de millones de filas y cientos de miles de solicitudes SQL por segundo. La escala distribuida existe, aunque administrarla añade coordinación y costo.
Fuentes
Service contracts promise up to 99.999%availability under specific conditionsMaximum availability percentage announced in SLAs of managed services, subject to their conditions.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB Service Level Agreement.; Microsoft. (2024). Azure Cosmos DB servicelevel agreements.; MongoDB. (2024). MongoDB Atlas Service Level Agreement.Unitpromised availability99.5%100.0%100.5%100.0%DynamoDB Global Tables100.0%Cosmos DB100.0%Atlas, certain configurations99.995%
Five nines is a powerful promise, but not a guarantee without fine print. DynamoDB Global Tables and Cosmos DB advertise up to 99.999%, versus 99.995% in certain Atlas configurations. The difference reminds you to read the terms, regions, and contractual remedies.
Sources
Los contratos de servicio prometen hasta 99,999 % dedisponibilidad bajo condiciones específicasPorcentaje máximo de disponibilidad anunciado en SLA de servicios administrados, sujeto a sus condiciones.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB Service Level Agreement.; Microsoft. (2024). Azure Cosmos DBservice level agreements.; MongoDB. (2024). MongoDB Atlas Service Level Agreement.Unidaddisponibilidad prometida99,5 %100,0 %100,5 %100,0 %Tablas globales de DynamoDB100,0 %Cosmos DB100,0 %Atlas, ciertas configuraciones99,995%
Cinco nueves es una promesa poderosa, pero no es una garantía sin letra pequeña. DynamoDB Global Tables y Cosmos DB anuncian hasta 99,999%, frente a 99,995% en determinadas configuraciones Atlas. La diferencia recuerda que hay que leer las condiciones, las regiones y los remedios contractuales.
Fuentes
99.995% availability allows 26.3 downtime minutesyearly, five times the 99.999% allowanceMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB Service Level Agreement.; Microsoft. (2024). Azure CosmosDB service level agreements.; MongoDB. (2024). MongoDB Atlas Service Level Agreement.Unitpermitted downtime minutes per year99.99% reference52.6 minAtlas 99.995%26.3 minDynamoDB and Cosmos DB 99.999%5.3 min
Three additional availability nines reduce the annual allowance sharply, while the contractual SLA still applies only under specified conditions.
Sources
99,995 % de disponibilidad permite 26,3 minutosinactivos, cinco veces el margen de 99,999 %Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Amazon Web Services. (2024). DynamoDB Service Level Agreement.; Microsoft. (2024). Azure CosmosDB service level agreements.; MongoDB. (2024). MongoDB Atlas Service Level Agreement.Unidadminutos de inactividad permitidos al añoReferencia de 99,99 %52,6 minAtlas 99,995 %26,3 minDynamoDB y Cosmos DB 99,999 %5,3 min
Tres nueves adicionales de disponibilidad reducen con fuerza el margen anual, aunque el SLA contractual solo se aplica bajo condiciones específicas.
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Standard resilience requires 3 members orreplicas across all 3 technologies.The minimum redundancy described is equal across MongoDB, Cassandra, andElasticsearch. Redundancy does not eliminate the operational cost of maintaining multiplereplicas or nodes.Sources: MongoDB. (2024). Deploy a replica set.; Apache Software Foundation. (2024). Cassandra replication.; Elastic. (2024). Resilience in largerclusters.
The database label changes, but standard redundancy looks the same. MongoDB uses 3 members, Cassandra a replication factor of 3, and Elasticsearch 3 eligible master nodes. High availability carries a common operational cost.
Sources
La resiliencia habitual exige 3 miembros ocopias en las 3 tecnologías.La redundancia mínima descrita es igual en MongoDB, Cassandra y Elasticsearch. Laresiliencia no elimina el costo operativo de mantener varias copias o nodos.Fuentes: MongoDB. (2024). Deploy a replica set.; Apache Software Foundation. (2024). Cassandra replication.; Elastic. (2024). Resilience in largerclusters.
La etiqueta de la base cambia, pero la redundancia habitual se parece. MongoDB usa 3 miembros, Cassandra un factor de réplica de 3 y Elasticsearch 3 nodos maestros elegibles. La alta disponibilidad tiene una factura operativa común.
Fuentes
Migrating three 10 TiB copies costs $2,673to $3,686 at the listed ratesMultiply three copies by 10 TiB, 1,024 GiB per TiB and each listed transfer rate.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: MongoDB. (2024). Deploy a replica set.; Apache Software Foundation. (2024). Cassandra replication.; Elastic.(2024). Resilience in larger clusters.UnitUSD to transfer 30 TiB$0.087 per GiB$2,673$0.09 per GiB$2,765$0.12 per GiB$3,686
A routine three-copy topology turns a 10 TiB database migration into 30 TiB of billable transfer before operational overhead.
Sources
Migrar tres copias de 10 TiB cuesta entre US$2.673y US$3.686 con las tarifas indicadasMultiplicar tres copias por 10 TiB, 1.024 GiB por TiB y cada tarifa de transferencia indicada.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: MongoDB. (2024). Deploy a replica set.; Apache Software Foundation. (2024). Cassandra replication.; Elastic.(2024). Resilience in larger clusters.UnidadUSD para transferir 30 TiBUS$0,087 por GiB$2.673US$0,09 por GiB$2.765US$0,12 por GiB$3.686
Una topología habitual de tres copias convierte la migración de una base de 10 TiB en 30 TiB de transferencia facturable antes de los gastos operativos.
Fuentes
Some services can restore data from anypoint in the last 35 daysContinuous recovery retention offered by DynamoDB and Cosmos DB, in days.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Amazon Web Services. (2024). Point-in-time recovery for DynamoDB.; Microsoft. (2024). Continuous backupin Azure Cosmos DB.; Backup strategies for Amazon DynamoDB.Unitdays of continuous recovery35DynamoDB30Cosmos DB, 30 days7Cosmos DB, 7 days
Recovery is not an identical promise across services. DynamoDB reaches 35 days, while Cosmos DB offers 7 or 30 depending on the mode. Choosing a platform also fixes how far back you can recover.
Sources
Algunos servicios restauran datos desdecualquier momento de los últimos 35 díasRetención de recuperación continua ofrecida por DynamoDB y Cosmos DB, en días.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Amazon Web Services. (2024). Point-in-time recovery for DynamoDB.; Microsoft. (2024). Continuousbackup in Azure Cosmos DB.; Backup strategies for Amazon DynamoDB.Unidaddías de recuperación continua35DynamoDB30Cosmos DB, 30 días7Cosmos DB, 7 días
La recuperación no es una promesa idéntica entre servicios. DynamoDB llega a 35 días, mientras Cosmos DB ofrece 7 o 30 según la modalidad. Elegir una plataforma también fija cuánto pasado puede recuperarse.
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Graph tests include 14 complex reads, 7short reads, and 8 updatesOperations defined by LDBC SNB Interactive, separated into reads and updates.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Linked Data Benchmark Council. (2022). LDBC Social Network Benchmark Interactive Workload Specification.; 1Interactive v2 Workload 1.1 Overview 1.2 Operations.Unitbenchmark operations01020Complex readsShort readsUpdatesLDBC SNB Interactive1478
A graph benchmark does not test a single capability. LDBC SNB Interactive brings together 14 complex reads, 7 short reads, and 8 updates. The mix reminds you that specialization must be measured against real work.
Sources
Las pruebas de grafos incluyen 14 lecturascomplejas, 7 cortas y 8 actualizacionesOperaciones definidas por LDBC SNB Interactive, separadas en lecturas y actualizaciones.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Linked Data Benchmark Council. (2022). LDBC Social Network Benchmark Interactive Workload Specification.;1 Interactive v2 Workload 1.1 Overview 1.2 Operations.Unidadoperaciones del benchmark01020Lecturas complejasLecturas cortasActualizacionesLDBC SNB Interactive1478
Un benchmark de grafos no prueba una sola habilidad. LDBC SNB Interactive reúne 14 lecturas complejas, 7 lecturas cortas y 8 actualizaciones. La mezcla recuerda que la especialización debe medirse contra el trabajo real.
Fuentes
Durable systems evolveA sphinx stands before several pyramids in the desert.Sources: The long, long reigns of popular databases | InfoWorld. infoworld.com.
These enduring structures frame the 24-year arc of SQL graph evolution.
Los sistemas duraderos evolucionanUna esfinge se alza ante varias pirámides en el desierto.Fuentes: The long, long reigns of popular databases | InfoWorld. infoworld.com.
Estas estructuras perdurables enmarcan los 24 años de evolución de grafos en SQL.
SQL standardized recursion in 1999and property graphs in SQL:2023, aspan of 24 years.SQL's evolution incorporates capabilities associated with graph workloads. The distancebetween both milestones is 24 years.Sources: International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC 9075:2023, Information technology, Database languages SQL.; PostgreSQLGlobal Development Group. (2009). PostgreSQL 8.4 release notes.; DuckPGQ CIDR2023.
SQL did not remain frozen against specialized models. It standardized recursive queries in 1999 and added property graph queries in SQL:2023. The functional boundary has shifted over 24 years.
Sources
SQL estandarizó la recursión en 1999 y losgrafos de propiedades en SQL:2023, unadistancia de 24 años.La evolución de SQL incorpora capacidades asociadas con cargas de grafos. La distanciaentre ambos hitos es de 24 años.Fuentes: International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC 9075:2023, Information technology, Database languages SQL.; PostgreSQLGlobal Development Group. (2009). PostgreSQL 8.4 release notes.; DuckPGQ CIDR2023.
SQL no se quedó congelado frente a los modelos especializados. Estandarizó las consultas recursivas en 1999 y añadió consultas de grafos de propiedades en SQL:2023. La frontera funcional se ha movido durante 24 años.
Fuentes
A defensible comparison measures 5axes: transactions, queries, scale,latency, and operations.This framework is indicative and has low confidence because it could not be verifiedagainst a live source during development. It serves as an evaluation protocol, not auniversal standard.Sources: Kleppmann, M. (2017). Designing data-intensive applications. O'Reilly Media.; Cooper, B. F., et al. (2010). Benchmarking cloud serving systemswith YCSB. SoCC 2010, 143-154.
The SQL or NoSQL label does not resolve a technical decision. You must measure transactions, queries, scale, latency, and operations. The 5 axes convert brand preference into a testable comparison.
Sources
Una comparación defendible mide 5ejes: transacciones, consultas, escala,latencia y operación.Este marco es orientativo y tiene confianza baja porque no pudo verificarse contra unafuente en vivo durante la construcción. Sirve como protocolo de evaluación, no comoestándar universal.Fuentes: Kleppmann, M. (2017). Designing data-intensive applications. O'Reilly Media.; Cooper, B. F., et al. (2010). Benchmarking cloud serving systemswith YCSB. SoCC 2010, 143-154.
La etiqueta SQL o NoSQL no resuelve una decisión técnica. Hay que medir transacciones, consultas, escala, latencia y operación. Los 5 ejes convierten una preferencia de marca en una comparación comprobable.
Fuentes
With 99.9% of calls under 300 ms, 100calls have 9.5% delay riskApply 1 - (1 - 0.001)^n to 1, 10 and 100 independent calls using the 300 ms p99.9 target.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: DeCandia, G., et al. (2007). Dynamo: Amazon's highly available key-value store. ACM SIGOPS OperatingSystems Review.Unitworkflows with at least one slow response, %05101 call10 calls100 calls0.1%9.5%
A strong per-call latency target does not guarantee a fast multi-call workflow because tail risk compounds with every dependency.
Sources
99,9 % de llamadas tarda menos de 300 ms;100 tienen 9,5 % de riesgoAplicar 1 - (1 - 0,001)^n a 1, 10 y 100 llamadas independientes con el objetivo p99,9 de 300 ms.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: DeCandia, G., et al. (2007). Dynamo: Amazon's highly available key-value store. ACM SIGOPS OperatingSystems Review.Unidadflujos con al menos una respuesta lenta, %05101 llamada10 llamadas100 llamadas0,1 %9,5 %
Un objetivo sólido de latencia por llamada no garantiza un flujo rápido porque el riesgo de cola se acumula con cada dependencia.
Fuentes
PostgreSQL use rose from 1.46x to 1.96xMongoDB use from 2021 to 2024Divide PostgreSQL's stated-use percentage by MongoDB's percentage for each year.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.UnitPostgreSQL stated use divided by MongoDB stated use1.41.61.82.020212022202320241.52.0
The relative adoption gap widened every year because PostgreSQL usage increased while MongoDB usage declined after 2022.
Sources
El uso de PostgreSQL subió de 1,46x a1,96x el de MongoDB entre 2021 y 2024Dividir el porcentaje de uso declarado de PostgreSQL por el de MongoDB en cada año.Made for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: Stack Overflow. (2024). Stack Overflow Developer Survey 2024: Technology.Unidaduso declarado de PostgreSQL dividido por el de MongoDB1,41,61,82,020212022202320241,52,0
La brecha relativa de adopción aumentó cada año porque el uso de PostgreSQL creció mientras el de MongoDB descendió después de 2022.
Fuentes
In summaryMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiSources: MongoDB. (2024). Aggregation pipeline stages reference.; PostgreSQL Global Development Group. (2019). PostgreSQL 12 release notes.; International Organization for Standardization. (2023).ISO/IEC 9075:2023, Information technology, Database languages SQL.; Transaction Processing Performance Council. (2021). TPC-H Benchmark Standard Specification, Revision 3.0.1.; Linked DataBenchmark Council. (2022). LDBC Social Network Benchmark Interactive Workload Specification.; Solid IT. (2025). DB-Engines ranking, January 2025.MongoDB incorporó $lookup en 3.2, $graphLookup en 3.4 y $unionWith en 4.4.PostgreSQL añadió JSON en 9.2, JSONB en 9.4 y expresiones de ruta SQL/JSON en 12.SQL estandarizó consultas recursivas en 1999 y añadió consultas de grafos de propiedades en SQL:2023.Los estándares SSB, TPC-H y TPC-DS contienen respectivamente 13, 22 y 99 consultas o plantillas analíticas.LDBC SNB Interactive define 14 lecturas complejas, 7 lecturas cortas y 8 tipos de actualización.Siete de los 10 primeros sistemas del ranking DB-Engines de enero de 2025 eran principalmente relacionales.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
Sources
En resumenMade for Luis Alfonso Carranza Mercad, by HanademiFuentes: MongoDB. (2024). Aggregation pipeline stages reference.; PostgreSQL Global Development Group. (2019). PostgreSQL 12 release notes.; International Organization for Standardization. (2023).ISO/IEC 9075:2023, Information technology, Database languages SQL.; Transaction Processing Performance Council. (2021). TPC-H Benchmark Standard Specification, Revision 3.0.1.; Linked DataBenchmark Council. (2022). LDBC Social Network Benchmark Interactive Workload Specification.; Solid IT. (2025). DB-Engines ranking, January 2025.MongoDB incorporó $lookup en 3.2, $graphLookup en 3.4 y $unionWith en 4.4.PostgreSQL añadió JSON en 9.2, JSONB en 9.4 y expresiones de ruta SQL/JSON en 12.SQL estandarizó consultas recursivas en 1999 y añadió consultas de grafos de propiedades en SQL:2023.Los estándares SSB, TPC-H y TPC-DS contienen respectivamente 13, 22 y 99 consultas o plantillas analíticas.LDBC SNB Interactive define 14 lecturas complejas, 7 lecturas cortas y 8 tipos de actualización.Siete de los 10 primeros sistemas del ranking DB-Engines de enero de 2025 eran principalmente relacionales.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.
Fuentes

The research behind this deck

The choice cannot be resolved with a label. Limits, transactions, queries, scale, availability, and operations reveal which design fits a real workload.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La elección no se resuelve con una etiqueta. Los límites, las transacciones, las consultas, la escala, la disponibilidad y la operación revelan qué diseño encaja con una carga real.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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