Última actualización: 2026-10-18

Contenido de esta página

• ¿Qué es un ejemplo de base de datos? Tres preguntas para reconocerlo
• 10 ejemplos de bases de datos en la vida real: tabla resumen
• Ejemplos de bases de datos en el banco, la salud y las elecciones
• Ejemplos de bases de datos en internet: tienda en línea, Netflix y WhatsApp
• Ejemplos de bases de datos en el transporte, la universidad, el trabajo y la estadística
• Tipos de bases de datos con ejemplos: ¿qué tipo usa cada caso?
• Ejemplos de bases de datos SQL y de sistemas gestores
• Aplicaciones de las bases de datos: lo que comparten los 10 casos
• ¿Qué está en juego cuando una base de datos falla?

Escena compuesta, con nombre ficticio: Leidy es auxiliar de enfermería en una clínica del sur de Bogotá y vive en Soacha. A las cinco y diez de la mañana pasa su tarjeta por el validador del portal de TransMilenio. En el bus responde los mensajes de WhatsApp de su hermana, que vive en Bucaramanga. A las siete registra en el sistema de la clínica los signos vitales del primer paciente del turno.

A mediodía revisa en el celular si ya le pagaron la quincena y le transfiere una parte a su mamá. En la tarde consulta dónde le toca votar. De noche, Netflix le propone una serie que ella nunca buscó.

Leidy no ha escrito una consulta en su vida ni ha visto un servidor. Aun así, antes de dormir había pasado por siete bases de datos distintas.

Esos son los ejemplos de bases de datos que más enseñan: los sistemas que usted ya usa sin verlos. Cada uno guarda datos distintos y por eso no todos usan el mismo tipo de base.

¿Qué es un ejemplo de base de datos? Tres preguntas para reconocerlo

Un ejemplo de base de datos es cualquier sistema concreto que guarda información con estructura y reglas, como el registro de cuentas de un banco o el censo electoral. Para entender cualquier caso bastan tres preguntas: qué datos guarda, qué tipo de base de datos usa y por qué, y cómo reparte esos datos en tablas o colecciones.

La segunda pregunta es la que más confunde, porque hay varios tipos. Estos son los que aparecen en los diez casos:

1. Relacional. Guarda los datos en tablas con columnas fijas, unidas por claves, y hace cumplir reglas de integridad [1]. Cuando registra cada operación en el momento en que ocurre, se habla de OLTP, procesamiento de transacciones en línea [2]. La guía de bases de datos relacionales explica cómo se conectan esas tablas.
2. Documental. Guarda cada registro como un documento, a menudo en JSON (un formato de texto para datos de forma variable), y cada documento puede traer campos distintos [1].
3. Clave-valor. Funciona como un casillero: con la clave se recupera el valor completo, y casi no admite otras búsquedas [1].
4. De columnas anchas. Guarda filas que pueden tener muchas columnas distintas, agrupadas en familias, y aguanta muchísimas escrituras [1].
5. Analítica (OLAP). OLAP es procesamiento analítico en línea: bases hechas para leer y resumir grandes historiales, no para registrar operaciones una por una [3].

Pocos sistemas grandes se casan con uno solo. La guía de arquitectura Understand Data Models de Microsoft (2025) lo resume así: «un solo almacén de datos rara vez atiende con eficiencia todos los patrones de acceso» [1]. Por eso, según la misma guía, la mayoría de los sistemas en producción combinan varios modelos [1].

En los esquemas de esta página, CP marca la clave primaria (la columna que identifica cada fila sin repetirse) y CF, la clave foránea (la columna que apunta a una fila de otra tabla). Si otro término se le escapa, el glosario de ciencia de datos lo define en pocas líneas.

Una aclaración que vale para todo lo que sigue. Los esquemas son ilustrativos: muestran cómo suele organizarse un sistema de ese tipo, no el diseño interno de ninguna empresa o entidad. Lo que sí se sabe del sistema real va con su fuente, y ningún esquema trae datos de personas reales.

10 ejemplos de bases de datos en la vida real: tabla resumen

Los diez ejemplos de bases de datos de esta guía salen de la vida cotidiana y cubren el dinero, la salud, las elecciones, las compras, el entretenimiento, los mensajes, el transporte, la universidad, el trabajo y la estadística. La tabla dice, para cada caso, qué tipo de base encaja, qué tan grande es y por qué ese tipo y no otro. Tres siglas antes de leerla: EPS es la entidad promotora de salud; DIAN, la autoridad de impuestos, y DANE, el instituto oficial de estadística.

Caso	Tipo de base que encaja	Volumen aproximado	Por qué ese tipo
1. Banco y cajero	Relacional transaccional (OLTP)	Un movimiento por cada retiro, pago o transferencia	El saldo y el movimiento deben cambiar juntos o no cambiar [4]
2. EPS e historia clínica	Relacional para afiliados y atenciones; documentos para lo clínico	Una historia por paciente, que crece toda la vida	La historia debe ser cronológica, firmada e intercambiable [6]
3. Registraduría y censo electoral	Relacional, con reglas de unicidad	41.421.973 personas habilitadas para las presidenciales de 2026 [9]	Una cédula no puede figurar dos veces [8]
4. Tienda en línea	Varias: documentos, clave-valor y relacional	Muchas escrituras pequeñas en cada visita	El carrito no puede rechazar cambios; el pedido debe cuadrar [10] [1]
5. Netflix y recomendación	Columnas anchas y clave-valor	Petabytes en Cassandra [11]; más de 500 millones de personas en más de 190 países [13]	Escribe historial sin parar y lee por perfil [1]
6. WhatsApp	Buzón temporal en el servidor; base incrustada en el teléfono	Más de 3.000 millones de personas en más de 180 países [15]	El servidor borra lo entregado; el historial vive en el aparato [14]
7. TransMilenio y tarjeta	Relacional para saldos; registro de eventos para validaciones	Millones de validaciones al día; cerca de 4 millones en promedio según un dato de 2020, de antes de la pandemia [18]	No se puede cobrar dos veces el mismo pasaje
8. Biblioteca universitaria	Relacional	Moderado: una comunidad universitaria	Suscripciones que vencen y accesos que hay que contar
9. Nómina	Relacional transaccional	Un documento soporte por empleado cada mes [20]	Cada peso devengado o deducido debe cuadrar ante la DIAN
10. DANE y datos abiertos	Uso analítico: archivos de microdatos para leer y cruzar	Microdatos de encuestas y censos en tres colecciones [21]	Se publica una vez y se consulta muchas veces [3]

Dos advertencias de lectura. La columna del tipo es mi lectura de cada caso; solo en Netflix, WhatsApp y el carrito de la tienda hay fuente de la propia empresa o proyecto sobre su sistema [10] [11] [14]. Y la columna del volumen mezcla unidades distintas (movimientos, personas, petabytes, cédulas, validaciones), así que sirve para dar escala, no para comparar casos.

La tabla deja ver un patrón. Donde hay dinero, derechos o identidad, manda la base relacional. Donde hay escala masiva y lectura por clave, aparecen los otros tipos.

Ejemplos de bases de datos en el banco, la salud y las elecciones

Los bancos, las EPS y la Registraduría guardan datos que deciden cosas serias: cuánta plata tiene una persona, qué enfermedades ha tenido y si puede votar. Por eso los tres casos se apoyan en bases con reglas estrictas, y el de salud maneja datos que la ley colombiana considera sensibles [7].

1. Banco y cajero automático: la base que no puede descuadrarse

Un banco guarda clientes, cuentas, saldos y cada movimiento: retiros en cajero, compras con tarjeta y transferencias. Es el ejemplo de manual de un sistema OLTP: Microsoft cuenta los pagos de clientes entre los datos típicos de esos sistemas [2]. Microsoft pone el libro contable financiero entre los usos típicos de las bases relacionales [1].

La razón es la transacción: un grupo de pasos que se cumplen todos o ninguno. Un retiro descuenta el saldo y crea un movimiento, y esas dos cosas no pueden quedar a medias. La documentación de PostgreSQL, un gestor libre, explica las transacciones justo con una base bancaria de saldos por cuenta y por sucursal [4].

Colombia sumó otra pieza: Bre-B, un sistema de pagos cuyos indicadores publica el Banco de la República, el banco central del país. Las llaves de Bre-B, ligadas a un medio de pago, se registran en un Directorio Centralizado (DICE), y el Banco publica cuántas hay y de qué tipo [5]. Por su lógica, una llave que lleva a una cuenta, ese directorio funciona como un almacén clave-valor. Es mi lectura del diseño, no un dato sobre el motor del Banco.

Tabla	Columnas principales	Claves
clientes	id_cliente, tipo_documento, numero_documento	CP: id_cliente
cuentas	numero_cuenta, id_cliente, tipo_cuenta, saldo	CP: numero_cuenta · CF: id_cliente → clientes
movimientos	id_movimiento, numero_cuenta, id_cajero, fecha_hora, valor	CP: id_movimiento · CF: numero_cuenta → cuentas · CF: id_cajero → cajeros (vacía si no fue en cajero)
cajeros	id_cajero, municipio, direccion	CP: id_cajero

2. La EPS y la historia clínica: datos sensibles que deben viajar

La EPS, que afilia a las personas y paga los servicios, y la clínica que atiende manejan bases distintas que tienen que entenderse. La primera guarda afiliados; la segunda, cada atención y los documentos clínicos que firma el profesional.

En Colombia, la Ley 2015 de 2020 regula la historia clínica electrónica interoperable [6]. La define como el registro completo y en orden de fechas de las condiciones de salud del paciente, guardado en sistemas capaces de intercambiar datos y con firma digital del profesional tratante [6]. Interoperable quiere decir que varios sistemas pueden intercambiar información, entenderla y usarla [6].

De ahí sale el tipo de base. Afiliados, prestadores y atenciones tienen forma fija y van bien en tablas relacionales. El documento clínico firmado, en cambio, no se edita campo por campo: a mi juicio, conviene guardarlo entero, como documento, para que viaje a otro prestador tal como se firmó.

La salud es un dato sensible para la ley colombiana de protección de datos personales [7]. Quién puede ver cada registro es tema del gobierno de datos.

Tabla	Columnas principales	Claves
afiliados	id_afiliado, tipo_documento, numero_documento, fecha_nacimiento, regimen	CP: id_afiliado
prestadores	id_prestador, nombre, municipio	CP: id_prestador
atenciones	id_atencion, id_afiliado, id_prestador, fecha_hora, tipo_atencion	CP: id_atencion · CF: id_afiliado → afiliados · CF: id_prestador → prestadores
documentos_clinicos	id_documento, id_atencion, tipo_documento_clinico, contenido, firma_digital	CP: id_documento · CF: id_atencion → atenciones

3. Registraduría y censo electoral: una cédula, un registro

El censo electoral es, según la ley, el registro general de las cédulas de los ciudadanos habilitados para votar, en el país y en el exterior [8]. Para la primera vuelta presidencial de 2026, la Alcaldía de Bogotá informó, con datos de la Registraduría, que había 41.421.973 colombianos habilitados [9].

La misma ley obliga a depurar el censo de forma permanente [8]. Debe sacar, entre otras, las cédulas de personas fallecidas, las de menores de edad y las cédulas múltiples [8].

Eso es, en lenguaje de bases de datos, una regla de unicidad: cada cédula aparece una sola vez y tiene un solo puesto de votación. Por eso el modelo relacional encaja aquí. Es mi lectura de lo que exige la ley, no una descripción del sistema interno de la Registraduría.

En el esquema, la clave primaria de inscripciones es la propia cédula. Así, la base rechaza sola cualquier intento de inscribir a una persona en dos puestos.

Tabla	Columnas principales	Claves
ciudadanos	numero_cedula, estado_cedula	CP: numero_cedula
puestos_votacion	id_puesto, municipio, direccion	CP: id_puesto
inscripciones	numero_cedula, id_puesto, mesa	CP: numero_cedula · CF: numero_cedula → ciudadanos · CF: id_puesto → puestos_votacion
novedades_censo	id_novedad, numero_cedula, causal, fecha	CP: id_novedad · CF: numero_cedula → ciudadanos

Ejemplos de bases de datos en internet: tienda en línea, Netflix y WhatsApp

Las empresas de internet atienden a millones de personas a la vez, así que casi nunca les alcanza un solo tipo de base. Los tres casos de esta sección combinan bases relacionales con otras no relacionales, llamadas NoSQL, que reparten los datos entre muchos servidores y relajan algunas reglas a cambio de escala [1].

4. Tienda en línea: tres bases para una sola compra

Una tienda en línea guarda el catálogo, el carrito de cada visitante, los pedidos y los envíos. Cada parte pide un tipo distinto. Microsoft ubica los catálogos de productos entre los usos de las bases documentales y la gestión de pedidos entre los de las relacionales [1].

El carrito tiene su propia historia. En 2007, ingenieros de Amazon describieron Dynamo, un almacén clave-valor diseñado para que servicios como el carrito de compras siguieran aceptando cambios aunque fallaran discos o servidores [10]. Su argumento: muchos servicios solo buscan datos por su clave primaria, y para ellos una base relacional añade costo y limita la escala [10].

El pedido, en cambio, vuelve a la base relacional, porque ahí el dinero y el inventario tienen que cuadrar. El detalle de cómo se arma una tabla de pedidos está en la guía de bases de datos relacionales; aquí interesa la mezcla.

Estructura	Qué guarda	Clave
productos (colección de documentos)	id_producto, nombre, precio y atributos que cambian según el producto: talla y color en ropa, voltaje en electrodomésticos	Clave: id_producto
carritos (clave-valor)	Valor: la lista de productos y cantidades de una visita	Clave: id_sesion
pedidos (tabla relacional)	id_pedido, id_cliente, fecha, estado, total	CP: id_pedido · id_cliente apunta a la tabla de clientes, que no se muestra en este esquema
envios (tabla relacional)	id_envio, id_pedido, transportadora, numero_guia	CP: id_envio · CF: id_pedido → pedidos

5. Netflix y la recomendación: historial que no para de crecer

Netflix declara qué datos usa para recomendar. Entre ellos están el historial de lo que se ha visto y cómo se calificaron otros títulos, los gustos de miembros parecidos y la información de cada título, como género, categorías, actores y año de estreno [12]. También cuentan la hora del día, el dispositivo, cuánto tiempo se ve un título y los idiomas preferidos. La empresa aclara que su sistema no toma en cuenta la edad ni el género de la persona [12].

¿Y dónde vive todo eso? El proyecto Apache Cassandra presenta a Netflix entre sus casos y afirma que la empresa maneja petabytes de datos en Cassandra, accesibles en milisegundos [11]. Un petabyte equivale a un millón de gigabytes. Cassandra es una base de columnas anchas, y Microsoft cuenta la personalización entre los usos típicos de ese tipo [1].

Un historial así recibe escrituras todo el tiempo y casi siempre se lee por perfil. Eso favorece guardarlo partido por perfil. Una partición es cada parte en que se reparte la base entre servidores. Las recomendaciones ya calculadas, a su vez, encajan en un almacén clave-valor, que Microsoft asocia a las consultas de recomendación [1]. El esquema es ilustrativo, no el de Netflix.

Estructura	Qué guarda	Clave
perfiles	id_perfil, idiomas_preferidos	Clave: id_perfil
titulos	id_titulo, genero, categorias, actores, anio_estreno	Clave: id_titulo
historial_visualizacion (columnas anchas)	Por cada perfil, filas ordenadas por fecha_hora con id_titulo, minutos_vistos y dispositivo	Partición: id_perfil · orden: fecha_hora
recomendaciones (clave-valor)	Valor: lista ordenada de títulos sugeridos	Clave: id_perfil

6. WhatsApp: el servidor como buzón, el historial en el teléfono

WhatsApp es el caso que más sorprende, porque su servidor guarda menos de lo que la gente cree. Según su política de privacidad, vigente desde el 4 de enero de 2021, los mensajes se borran de sus servidores una vez se entregan [14]. Si un mensaje no se puede entregar, lo guarda cifrado (convertido en un código que solo se lee con la llave correcta) hasta por 30 días mientras intenta entregarlo [14].

De la cuenta, la empresa sí guarda el número de celular y datos básicos, como el nombre de perfil que cada quien escoge [14]. El servidor funciona, entonces, más como un buzón temporal que como un archivo.

Si el servidor borra lo entregado, el historial de chats tiene que vivir en el teléfono. Allí hay casi siempre un motor de base de datos incrustado: sus creadores afirman que SQLite está en todos los Android y en todos los iPhone [16]. La política de WhatsApp describe lo que guarda el servidor, no el motor del teléfono, así que la mitad «teléfono» del esquema es ilustrativa.

Estructura	Qué guarda	Clave
cuentas (servidor)	numero_telefono, nombre_perfil	Clave: numero_telefono
mensajes_pendientes (servidor)	id_mensaje, telefono_destino, contenido_cifrado, fecha_envio; se borra al entregarse o a los 30 días [14]	Clave: id_mensaje
chats (teléfono)	id_chat, nombre	CP: id_chat
mensajes (teléfono)	id_mensaje, id_chat, remitente, texto, fecha_hora	CP: id_mensaje · CF: id_chat → chats

Ejemplos de bases de datos en el transporte, la universidad, el trabajo y la estadística

Estos cuatro casos muestran bases de datos que casi nadie ve. Aun así deciden el día a día: si el torniquete abre, si la biblioteca renueva una suscripción, si el salario llega completo y con qué cifras se mide el país. En mi lectura, la biblioteca y la nómina son relacionales, TransMilenio mezcla lo relacional con un registro de eventos y el del DANE es de uso analítico.

7. TransMilenio y la tarjeta: cada paso por el validador es una fila

El sistema de recaudo guarda tarjetas, saldos, recargas y cada validación, que es el registro que se crea cuando un pasajero pasa la tarjeta para entrar. TransMilenio S.A. publica en el portal de datos abiertos de Bogotá el conjunto «Validaciones Diarias SITP» [17]. Reúne los registros de acceso a los servicios del SITP (Sistema Integrado de Transporte Público), con una frecuencia de actualización declarada como diaria [17]. En un comunicado de 2020, escrito ante el levantamiento del aislamiento obligatorio por la pandemia, la empresa hablaba de cerca de 4 millones de validaciones en un día promedio [18]. Es un dato de antes de la pandemia, no una cifra actual, pero da el orden de magnitud: millones de filas nuevas cada día.

Aquí conviven dos necesidades. El saldo es transaccional: el validador no puede cobrar dos veces el mismo pasaje. Las validaciones, en cambio, son eventos con fecha y hora que solo se agregan y nunca se corrigen. Ese patrón de solo agregar es el de los almacenes de series de tiempo [1]. El esquema es ilustrativo.

Tabla	Columnas principales	Claves
tarjetas	numero_tarjeta, tipo_perfil, saldo	CP: numero_tarjeta
recargas	id_recarga, numero_tarjeta, fecha_hora, valor, punto_recarga	CP: id_recarga · CF: numero_tarjeta → tarjetas
validaciones	id_validacion, numero_tarjeta, id_punto, fecha_hora, valor_cobrado	CP: id_validacion · CF: numero_tarjeta → tarjetas · CF: id_punto → puntos_acceso
puntos_acceso	id_punto, tipo (estación o bus zonal), nombre, troncal	CP: id_punto

8. Biblioteca universitaria: recursos electrónicos, suscripciones y salas

En una biblioteca universitaria, «base de datos» tiene dos sentidos. Uno es el sistema propio de la biblioteca. El otro son las colecciones de revistas y libros electrónicos que la universidad paga para que su comunidad las consulte, y que los bibliotecarios también llaman bases de datos.

El catálogo de libros sigue un estándar compartido. MARC significa catalogación legible por máquina, y la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos explica que evita duplicar trabajo y permite que las bibliotecas compartan mejor sus recursos bibliográficos [19].

El esquema de abajo deja de lado el préstamo de libros físicos y se fija en lo digital y en los espacios. Es relacional porque las suscripciones vencen y los accesos se cruzan con el costo. Ese cruce da el costo por consulta de cada colección, que es, a mi juicio, el mejor argumento para renovar o cancelar una suscripción. La columna id_usuario apunta al registro de usuarios de la universidad, que vive en otro sistema.

Tabla	Columnas principales	Claves
recursos_electronicos	id_recurso, titulo, tipo (revista, libro o colección bibliográfica), proveedor	CP: id_recurso
suscripciones	id_suscripcion, id_recurso, fecha_inicio, fecha_fin, valor	CP: id_suscripcion · CF: id_recurso → recursos_electronicos
accesos	id_acceso, id_usuario, id_recurso, fecha_hora, desde_campus	CP: id_acceso · CF: id_recurso → recursos_electronicos
reservas_salas	id_reserva, id_usuario, sala, fecha, franja	CP: id_reserva

9. Nómina: un documento por empleado cada mes

La base de nómina de una empresa guarda empleados, salarios y cada concepto que suma o resta en el pago: lo devengado y lo deducido. En Colombia, además, la empresa obligada debe generar ante la DIAN el documento soporte de pago de nómina electrónica [20]. Ese documento respalda los costos y deducciones de la empresa en el impuesto de renta [20].

Dos reglas de la DIAN se convierten casi literalmente en claves de la base. El documento se genera de forma mensual, aunque los pagos se hagan en periodos más cortos, y se genera por separado para cada persona que recibe pagos [20].

En el esquema, la clave primaria de documentos_soporte combina empleado y periodo. Así la base impide que el mismo empleado tenga dos documentos en el mismo mes. Es relacional y transaccional, porque cada concepto tiene que cuadrar con la contabilidad.

Tabla	Columnas principales	Claves
empleados	id_empleado, tipo_documento, numero_documento, cargo, salario_basico	CP: id_empleado
periodos	id_periodo, anio, mes	CP: id_periodo
conceptos_liquidados	id_empleado, id_periodo, concepto, tipo (devengado o deducción), valor	CP: id_empleado + id_periodo + concepto · CF: id_empleado → empleados · CF: id_periodo → periodos
documentos_soporte	id_empleado, id_periodo, estado_transmision, fecha_transmision	CP: id_empleado + id_periodo · CF: id_empleado → empleados · CF: id_periodo → periodos

10. DANE y datos abiertos: datos hechos para leer

El DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística) publica en su catálogo los microdatos y metadatos de sus operaciones estadísticas [21]. Los microdatos son las respuestas registro por registro de una encuesta; los metadatos, la descripción de cada variable. El catálogo los organiza en tres colecciones: economía, sociedad y territorio [21].

Este es el único caso de uso analítico de la lista. El DANE distribuye archivos de microdatos; cómo los guarda por dentro no lo dice el catálogo, y no hace falta saberlo para entender el caso. Lo que cuenta es el uso, que se parece al que Microsoft describe para las bases OLAP: muchas lecturas, pocas escrituras y un historial que se conserva para analizar tendencias [3]. El esquema de abajo es ilustrativo: muestra cómo suelen relacionarse hogares, personas y variables en una encuesta. Una encuesta no se corrige a las tres de la tarde: se publica, se descarga y se cruza una y otra vez. El oficio de cruzarla es el del análisis de datos.

El Estado también publica conjuntos de datos en datos.gov.co, el Portal Nacional de Datos Abiertos del Ministerio TIC [22]. Bogotá tiene su propio portal, que es donde vive el conjunto de validaciones del caso 7 [17].

Tabla	Columnas principales	Claves
operaciones	id_operacion, nombre, periodicidad	CP: id_operacion
hogares	id_hogar, id_operacion, periodo, departamento, area	CP: id_hogar · CF: id_operacion → operaciones
personas	id_hogar, orden_persona, edad, sexo, nivel_educativo	CP: id_hogar + orden_persona · CF: id_hogar → hogares
diccionario_variables	id_operacion, nombre_variable, descripcion, valores_posibles	CP: id_operacion + nombre_variable · CF: id_operacion → operaciones

Tipos de bases de datos con ejemplos: ¿qué tipo usa cada caso?

Las clases o tipos de bases de datos se entienden mejor con ejemplos, y los diez casos de esta guía sirven de mapa rápido. En mi lectura, la relacional encaja en el banco, la Registraduría, la nómina, la biblioteca y los pedidos de la tienda. La documental, en el catálogo de la tienda. La clave-valor, en el carrito, como documenta Dynamo [10], y en las recomendaciones. La de columnas anchas, en el historial de Netflix, que según el proyecto Apache vive en Cassandra [11]. El uso analítico, en los microdatos del DANE.

Falta uno que ninguno de los diez necesita como pieza central: la base de grafos, que guarda nodos y las relaciones entre ellos. Microsoft la ubica en usos como las redes sociales y las redes de fraude [1]. Un banco podría usarla para su área antifraude sin dejar la relacional para los saldos.

Hay otra clase que se olvida porque no tiene servidor: la base incrustada en el aparato, como la del teléfono del caso 6 [16].

La teoría de cada tipo, con sus ventajas y límites, irá en la guía de tipos de bases de datos y en la de bases de datos NoSQL, ambas en preparación.

Ejemplos de bases de datos SQL y de sistemas gestores

Una base de datos SQL es una base relacional que se consulta con SQL, el lenguaje estándar para pedirle datos a las tablas. De los diez casos, los que encajan mejor en un motor SQL son los que tienen datos de forma fija y montos que deben cuadrar: el banco, la Registraduría, la nómina, la biblioteca y los pedidos de la tienda.

Cómo se escribe una consulta, con sus órdenes y su sintaxis, se explica en la guía de SQL.

Detrás de cada base hay un sistema gestor de bases de datos (SGBD), el programa que la administra. Ejemplos de sistemas de gestión de bases de datos relacionales son PostgreSQL, MySQL y SQL Server, que Microsoft ofrece como servicios gestionados [1], y SQLite, el que viaja dentro de los teléfonos [16]. Entre los no relacionales, Redis es un ejemplo de clave-valor y Cassandra, de columnas anchas [1].

Cuál conviene en cada caso será tema de la guía de gestores de bases de datos, en preparación. Y si lo que busca son bases SQL de ejemplo para descargar y practicar, irán en la guía de bases de datos para practicar, también en preparación. Para ejemplos armados en hojas de cálculo, está la guía de Excel.

Aplicaciones de las bases de datos: lo que comparten los 10 casos

Las aplicaciones de las bases de datos se resumen en cinco usos: registrar operaciones (banco, nómina, TransMilenio), identificar personas (Registraduría, EPS), personalizar lo que cada quien ve (Netflix), comunicar (WhatsApp) y medir un país (DANE). La tienda en línea y la biblioteca mezclan varios de esos usos en un mismo sistema.

Debajo de esa variedad hay un criterio común, y es el que yo usaría para escoger. La pregunta no es qué tan moderna es una tecnología, sino qué pasa si un dato queda mal.

Si un dato mal guardado cuesta plata o un derecho, como un saldo, un voto o un salario, la base relacional sigue siendo la opción segura. Si lo que cuesta es la lentitud frente a millones de usuarios, como en un carrito o un historial de series, entran los otros tipos.

Los sistemas más grandes del mundo, con cifras fechadas de cuántos registros o petabytes guardan, tendrán su propia guía de bases de datos más grandes del mundo, en preparación. La panorámica de qué es una base de datos y para qué sirve está en la guía de bases de datos.

¿Qué está en juego cuando una base de datos falla?

Cuando una base de datos falla, el error no se queda en el sistema: le cae a una persona. Un censo mal depurado puede dejar a alguien sin votar, o dejar en la lista a quien no debía estar. Una historia clínica que no viaja puede obligar a repetir exámenes. Una nómina que no cuadra puede retrasar un salario.

Leidy nunca va a ver ninguna de esas siete bases. Pero cada una decidió algo de su día: si el torniquete abrió, si llegó la quincena, si su paciente tenía alergias registradas.

Creo que por eso vale la pena entender estos sistemas aunque uno no vaya a programarlos. Quien sabe qué guarda una base sabe también qué puede reclamar: conocer lo que hay de él y pedir que lo corrijan. En Colombia, la ley ya da ese derecho [7]. Usarlo es otra cosa.

La pregunta para Leidy, y para usted, es en cuántas bases de datos está hoy su nombre, y cuál de ellas tiene un dato suyo que nadie ha revisado.

Preguntas frecuentes

¿La lista de contactos del celular es una base de datos? En sentido técnico, el teléfono sí trae bases de datos. Los creadores de SQLite estiman que cada celular en uso guarda cientos de archivos de bases de datos SQLite [16]. Qué aplicación usa cuál archivo depende de cada fabricante, pero la idea es la misma: datos con estructura que un programa consulta sin desordenarlos.

¿Puedo pedir que corrijan o borren mis datos de una de estas bases? La ley colombiana de protección de datos le da al titular el derecho a conocer, actualizar y rectificar sus datos personales frente a quien los trata [7]. Borrar es más limitado. La ley permite revocar la autorización o pedir la supresión del dato cuando el tratamiento no respeta sus principios, derechos y garantías. La ley precisa que la supresión procede cuando la Superintendencia de Industria y Comercio, la autoridad de protección de datos, haya determinado que quien trata los datos violó la ley o la Constitución [7]. Además, el decreto que la reglamenta dice que la supresión no procede cuando el titular tiene un deber legal o contractual de permanecer en la base de datos [23]. Por eso no basta con pedir que lo saquen del censo electoral o de una historia clínica. Cómo se ejercen esos derechos en la práctica es tema del gobierno de datos.

¿Un archivo de Excel con la lista de clientes es un ejemplo de base de datos? Puede serlo, a pequeña escala y para una sola persona. Lo que le falta frente a los casos de esta página es un gestor que atienda a muchos usuarios a la vez y haga cumplir reglas solo. Cómo organizar bien una hoja de cálculo para que funcione como base pequeña lo explica la guía de Excel.

¿Las bases de datos del Estado son públicas? No todas. Las de estadística y gestión pública que se publican como datos abiertos, como las de datos.gov.co o los microdatos del DANE, sí se pueden descargar [22] [21]. Las que guardan datos personales, como una historia clínica, no: la ley colombiana clasifica los datos de salud como sensibles [7].

¿Cuál de estos ejemplos de bases de datos es el más grande? Depende de qué se mida. Netflix habla de petabytes, que es tamaño en disco [11]. WhatsApp habla de personas, que es alcance [15]. Y el censo electoral habla de cédulas, que es número de registros [9]. Son medidas que no se pueden comparar entre sí sin aclarar la unidad.

Referencias

Las citas en otro idioma son traducción propia.

1. Microsoft. Understand Data Models, Azure Architecture Center (fecha de la página: 21 de agosto de 2025) — «A single data store rarely satisfies all access patterns efficiently»; la mayoría de los sistemas en producción adoptan persistencia políglota; definiciones de los modelos relacional, documental, clave-valor, de columnas anchas, de grafos y de series de tiempo; usos típicos: gestión de pedidos y libro contable financiero (relacional), catálogos de productos (documental), caché, sesiones y consultas de recomendación (clave-valor), personalización y telemetría (columnas anchas), redes sociales y redes de fraude (grafos), datos de solo agregar (series de tiempo); servicios con PostgreSQL, MySQL, motor de SQL Server, Redis y Cassandra. Microsoft Learn: Understand Data Models — Consultada: 2026-10-18.
2. Microsoft. Online Transaction Processing (OLTP), Azure Architecture Center (fecha de la página: 6 de febrero de 2026) — los sistemas OLTP registran las interacciones del negocio a medida que ocurren en la operación diaria; ejemplos de datos transaccionales: pagos de clientes, pagos a proveedores, movimientos de inventario y pedidos. Microsoft Learn: Online Transaction Processing (OLTP) — Consultada: 2026-10-18.
3. Microsoft. Online Analytical Processing, Azure Architecture Center (fecha de la página: 11 de abril de 2025) — OLAP organiza grandes bases de datos para cálculos complejos y análisis de tendencias sin afectar a los sistemas transaccionales; las bases OLAP están optimizadas para muchas lecturas y pocas escrituras y suelen conservar datos históricos. Microsoft Learn: Online Analytical Processing — Consultada: 2026-10-18.
4. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), sección 3.4 «Transactions» — una transacción agrupa varios pasos en una sola operación de todo o nada; ejemplo de una base bancaria con saldos por cuenta de cliente y saldos de depósitos por sucursal. PostgreSQL: Documentation 18, Transactions — Consultada: 2026-10-18.
5. Banco de la República. Indicadores Bre-B: Directorio Centralizado (DICE) (última modificación: 21 de septiembre de 2026) — información agregada de las llaves registradas en el Directorio Centralizado de Bre-B: número y tipo de llaves y medios de pago asociados. Banco de la República: Indicadores Bre-B, DICE — Consultada: 2026-10-18.
6. Congreso de la República de Colombia. Ley 2015 de 2020, sobre la historia clínica electrónica interoperable — art. 1: objeto, regular la interoperabilidad de la historia clínica electrónica para intercambiar datos clínicos relevantes y documentos y expedientes clínicos del curso de vida de cada persona; art. 2: definiciones de historia clínica electrónica (registro integral y cronológico de las condiciones de salud del paciente, en sistemas con capacidad de intercambiar datos, refrendada con firma digital del profesional tratante) y de interoperabilidad. Función Pública: Ley 2015 de 2020 — Consultada: 2026-10-18.
7. Congreso de la República de Colombia. Ley Estatutaria 1581 de 2012, protección de datos personales — art. 5: los datos relativos a la salud, a la vida sexual y los biométricos son datos sensibles; art. 8, literales a) y e): derechos del titular a conocer, actualizar y rectificar sus datos y a revocar la autorización o solicitar la supresión del dato cuando en el tratamiento no se respeten los principios, derechos y garantías constitucionales y legales; la revocatoria o supresión procede cuando la Superintendencia de Industria y Comercio haya determinado que en el tratamiento el responsable o encargado incurrió en conductas contrarias a la ley y a la Constitución. Función Pública: Ley 1581 de 2012 — Consultada: 2026-10-18.
8. Congreso de la República de Colombia. Ley 1475 de 2011 (14 de julio), reglas de organización y funcionamiento de los partidos y movimientos políticos y de los procesos electorales — art. 47: el censo electoral es el registro general de las cédulas de ciudadanía de los colombianos residentes en el país y en el exterior habilitados para votar; art. 48: depuración permanente del censo (cédulas de fallecidos, de menores de edad, múltiples, entre otras causales). Función Pública: Ley 1475 de 2011 — Consultada: 2026-10-18.
9. Alcaldía Mayor de Bogotá. En Bogotá 6.076.599 de personas están habilitadas para votar en las elecciones presidenciales de 2026 (23 de mayo de 2026) — con datos de la Registraduría, 41.421.973 colombianos habilitados para votar en Colombia y en el exterior en la primera vuelta presidencial del 31 de mayo de 2026. Bogotá.gov.co: personas habilitadas para votar en 2026 — Consultada: 2026-10-18.
10. DeCandia, Giuseppe; Hastorun, Deniz; Jampani, Madan; Kakulapati, Gunavardhan; Lakshman, Avinash; Pilchin, Alex; Sivasubramanian, Swaminathan (Swami); Vosshall, Peter y Vogels, Werner. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store, 21.º ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP), octubre de 2007 — almacén clave-valor diseñado para que servicios como el carrito de compras puedan leer y escribir aun con fallas de discos, redes o servidores; muchos servicios solo acceden a los datos por clave primaria, y para ellos una base relacional resulta ineficiente y limita la escala y la disponibilidad. Versión publicada en el sitio de Werner Vogels, coautor. All Things Distributed: Amazon’s Dynamo — Consultada: 2026-10-18.
11. The Apache Software Foundation. Apache Cassandra: Case Studies — Netflix figura entre los casos; el proyecto afirma que Netflix maneja petabytes de datos en Apache Cassandra, que deben estar disponibles para los usuarios en milisegundos. Apache Cassandra: Case Studies — Consultada: 2026-10-18.
12. Netflix. How Netflix’s Recommendations System Works (Centro de ayuda) — el sistema considera las interacciones con el servicio (historial de visualización y calificaciones), miembros con gustos parecidos, información de los títulos (género, categorías, actores, año de estreno), la hora del día, los dispositivos, el tiempo de visualización y los idiomas preferidos; no incluye información demográfica como la edad o el género. Netflix Help Center: How Netflix’s Recommendations System Works — Consultada: 2026-10-18.
13. Netflix. About Netflix — la empresa afirma entretener a más de quinientos millones de personas en más de 190 países (cifra de personas alcanzadas, no de suscripciones). Netflix: About Netflix — Consultada: 2026-10-18.
14. WhatsApp. Privacy Policy (vigente desde el 4 de enero de 2021) — los mensajes se borran de sus servidores una vez entregados; los no entregados se guardan cifrados hasta por 30 días mientras se intenta entregarlos; los archivos reenviados se guardan cifrados de forma temporal; para la cuenta se pide el número de celular e información básica, incluido el nombre de perfil. WhatsApp: Privacy Policy — Consultada: 2026-10-18.
15. WhatsApp. About WhatsApp — la empresa afirma que más de 3.000 millones de personas en más de 180 países usan WhatsApp. WhatsApp: About — Consultada: 2026-10-18.
16. SQLite. Most Widely Deployed and Used Database Engine (actualizada el 21 de abril de 2026) — SQLite está en todos los dispositivos Android, iPhone e iOS; con más de 4.000 millones de teléfonos inteligentes en uso, cada uno con cientos de archivos de bases de datos SQLite, el proyecto estima más de un billón de bases SQLite en uso. SQLite: Most Widely Deployed Database Engine — Consultada: 2026-10-18.
17. Empresa de Transporte del Tercer Milenio, TransMilenio S.A. Validaciones Diarias SITP (conjunto de datos, portal Datos Abiertos Bogotá; frecuencia de actualización diaria; metadatos modificados el 11 de julio de 2025) — registros de los accesos a los servicios del SITP. Datos Abiertos Bogotá: Validaciones Diarias SITP — Consultada: 2026-10-18.
18. TransMilenio S.A. Acciones de TransMilenio para controlar flujo de usuarios (comunicado oficial de 2020, escrito ante el levantamiento del aislamiento preventivo obligatorio por la pandemia; describe la demanda previa a la pandemia) — el sistema mueve en promedio cerca de 4.000.000 de validaciones diarias. TransMilenio: acciones para controlar flujo de usuarios — Consultada: 2026-10-18.
19. Library of Congress. Understanding MARC Bibliographic: Machine-Readable Cataloging — un registro MARC es un registro de catalogación legible por máquina; el estándar evita duplicar trabajo y permite a las bibliotecas compartir recursos bibliográficos. Library of Congress: Understanding MARC Bibliographic — Consultada: 2026-10-18.
20. Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN). Resolución 13 de 2021 (11 de febrero), documento soporte de pago de nómina electrónica — art. 1, num. 10: documento electrónico que soporta costos y deducciones en el impuesto sobre la renta; art. 3: se genera de forma mensual, aunque los pagos se hagan en periodos inferiores; se genera de manera independiente para cada beneficiario de los pagos. El normograma de la DIAN anota que varios de sus artículos quedaron compilados en la Resolución 227 de 2025. DIAN, normograma: Resolución 13 de 2021 — Consultada: 2026-10-18.
21. Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Catálogo central de microdatos — consulta de los microdatos y metadatos de las operaciones estadísticas del DANE, organizados en las colecciones de economía, sociedad y territorio. DANE: Catálogo central de microdatos — Consultada: 2026-10-18.
22. Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Portal Nacional de Datos Abiertos datos.gov.co. datos.gov.co: Portal Nacional de Datos Abiertos — Consultada: 2026-10-18.
23. Presidencia de la República de Colombia. Decreto 1377 de 2013, reglamentario de la Ley 1581 de 2012 — art. 9, «Revocatoria de la autorización y/o supresión del dato»: el titular puede pedir en todo momento la supresión de sus datos o revocar la autorización, pero la solicitud no procede cuando el titular tenga un deber legal o contractual de permanecer en la base de datos; el decreto quedó compilado en el Decreto 1074 de 2015. Función Pública: Decreto 1377 de 2013 — Consultada: 2026-10-18.

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