Última actualización: 2026-11-02

Contenido de esta página

• ¿Cuáles son los tipos de bases de datos?
• Clasificación de las bases de datos: ¿por qué cada fuente da una lista distinta?
• Tabla de los tipos de bases de datos y sus características
• ¿Por qué un mismo motor cae en varias casillas? El caso de PostgreSQL
• ¿Qué tipo de base de datos necesito? Cinco preguntas para elegir
• Bases de datos avanzadas: ¿qué significa «avanzada»?
• Tipos de datos y tipos de bases de datos: no son lo mismo
• ¿Para qué sirve clasificar por ejes y no por nombres?

Historia real. En enero de 2017, el equipo de ingeniería de Discord, una aplicación de chat por texto y voz, contó cómo guardaba sus mensajes [1]. La primera versión se construyó en menos de dos meses, a comienzos de 2015 [1]. Todo vivía en un solo conjunto de réplicas de MongoDB, es decir, un grupo de servidores con copias de los mismos datos [1]. No fue un descuido. Según el equipo, la decisión fue intencional, y desde el principio planearon todo para poder mudarse fácil a otra base [1].

Hacia noviembre de 2015 llegaron a 100 millones de mensajes guardados. Los datos y el índice, que es la estructura que acelera las búsquedas, ya no cabían en la memoria rápida del servidor. Los tiempos de respuesta se volvieron impredecibles [1].

Antes de escoger reemplazo, el equipo estudió cómo leía y escribía. Las lecturas eran muy aleatorias y había más o menos tantas lecturas como escrituras [1]. Con esa lista de requisitos en la mano, Cassandra fue la única base que los cumplía todos [1].

Mire lo que cambió. Discord pasó de una base que guarda documentos a una de columnas agrupadas en familias [2], y de un solo grupo de servidores a uno que crece agregando máquinas [1]. Se movió en dos ejes a la vez, empujado por su carga de trabajo.

De eso trata esta página. Los tipos de bases de datos no son una lista de nombres para memorizar. Son respuestas a cuatro preguntas distintas.

¿Cuáles son los tipos de bases de datos?

Los tipos de bases de datos se clasifican según cuatro preguntas, y cada pregunta produce su propia familia de tipos. Una base de datos, abreviada BD, es un conjunto organizado de información que un programa guarda y deja consultar. Lo que cambia de un tipo a otro depende de qué se le pregunte:

1. Por el modelo de datos: ¿cómo organiza la información? En tablas, en documentos, en pares de clave y valor, en redes de puntos conectados.
2. Por la carga de trabajo: ¿para qué se usa? Para anotar las operaciones del día, como ventas y pagos, o para resumir años de historia en informes.
3. Por la distribución geográfica: ¿dónde vive? En un solo equipo, repartida entre varios lugares o en servidores de un proveedor de nube.
4. Por la variabilidad del contenido: ¿sus datos cambian? Algunas se cargan una vez y solo se consultan; otras se modifican a toda hora.

Así, «relacional» y «de grafos» responden la primera pregunta. «Transaccional» y «analítica» responden la segunda. «Distribuida» y «en la nube» responden la tercera. «Estática» y «dinámica», la cuarta.

Por eso la pregunta «¿qué tipo de base de datos es esta?» casi nunca tiene una sola respuesta. Una misma base puede ser relacional por su modelo, transaccional por su uso y distribuida por su despliegue, todo al tiempo. Qué es una base de datos y para qué sirve, desde cero, está en la guía de bases de datos; aquí se trata de cómo ordenar sus tipos.

Clasificación de las bases de datos: ¿por qué cada fuente da una lista distinta?

Quien busca «clasificación de bases de datos» encuentra listas que no coinciden, y no es por descuido de nadie. Cada lista mezcla ejes distintos sin decirlo.

La guía de Oracle, fabricante de software de bases de datos, enumera bases relacionales, orientadas a objetos, distribuidas, almacenes de datos, NoSQL (no relacionales), de grafos y transaccionales [3]. Luego agrega, entre las más recientes, las de código abierto, las de la nube, las multimodelo, las documentales (JSON) y las autónomas, que usan aprendizaje automático para hacer tareas de administración [3]. En esa lista conviven tres preguntas: cómo se organizan los datos (grafos), dónde viven (distribuidas, nube) y con qué licencia se usan (código abierto). La misma guía advierte que son «solo unos pocos de las varias decenas de tipos de bases de datos en uso hoy» [3].

Microsoft ordena el mismo terreno de otra forma. Su guía de arquitectura agrupa los almacenes de datos por modelo: relacional, no relacional (documentos, clave-valor, columnas y grafos), series de tiempo, objetos y archivos, búsqueda, vectores y analítica [2]. Ahí «analítica» aparece junto a «documentos», aunque una describe un uso y la otra una forma de guardar.

Ninguna de las dos está equivocada. Responden preguntas distintas. La documentación de PostgreSQL, un gestor de bases de datos, lo dice sin rodeos al presentar el modelo de tablas: «hay varias otras formas de organizar bases de datos» [4]. El problema aparece cuando el lector recibe una sola lista y supone que todos sus elementos se excluyen entre sí.

Tabla de los tipos de bases de datos y sus características

Esta tabla responde la pregunta de fondo de esta página: qué eje produce cada tipo. Primero, los cuatro ejes con la pregunta que cada uno contesta.

Eje de clasificación	Pregunta que responde	Tipos que caen en este eje
Modelo de datos	¿Cómo organiza la información?	Relacional, documental, clave-valor, de columnas anchas, de grafos, vectorial, jerárquica (y en red), orientada a objetos, XML, temporal, geoespacial
Carga de trabajo	¿Para qué trabajo se usa?	Transaccional, analítica, multidimensional
Distribución geográfica	¿Dónde vive y quién la opera?	Local, distribuida, federada, en la nube
Variabilidad del contenido	¿Sus datos cambian después de cargarlos?	Estática, dinámica

La asignación de cada tipo a un eje es un criterio editorial de esta página. Las definiciones salen de la documentación citada, con dos excepciones: las de «Federada» y «Estáticas y dinámicas» son descripciones propias de esta página, y la documentación citada en esas filas respalda solo el ejemplo. Ahora, cada tipo en una línea.

Tipo de base de datos	Eje	Qué hace, en una línea
Relacional	Modelo de datos	Guarda los datos en tablas de filas y columnas; su lenguaje de consulta, SQL, es una norma internacional [4] [5]
Documental	Modelo de datos	Guarda cada registro como un documento de campos y valores, parecido a un objeto JSON (un formato de texto para datos) [6]
Clave-valor	Modelo de datos	Asocia cada valor a una clave única; la mayoría solo permite consultar, insertar y borrar por esa clave [2]
De columnas anchas	Modelo de datos	Organiza columnas dinámicas en familias de columnas y guarda filas con datos dispersos, es decir, con muchos campos vacíos [2]
De grafos	Modelo de datos	Guarda nodos (las cosas), relaciones entre ellos y propiedades; su lenguaje de consulta, GQL, es norma de la Organización Internacional de Normalización (ISO) desde 2024 [7] [8]
Vectorial	Modelo de datos	Guarda vectores, listas de números a menudo producidas por modelos de aprendizaje automático, para buscar por parecido [2]
Jerárquica (y en red)	Modelo de datos	Ordena los datos como un árbol de padres e hijos; las carpetas y archivos de un computador son un ejemplo [4]
Orientada a objetos	Modelo de datos	Representa la información como objetos, igual que en la programación orientada a objetos [3]
XML	Modelo de datos	Trabaja con documentos XML, un formato de texto con etiquetas; la norma de SQL le dedica una de sus partes [5]
Temporal	Modelo de datos	Registra desde cuándo y hasta cuándo vale cada dato; en PostgreSQL, una clave sobre rangos de fechas que no se solapan a veces se llama «clave temporal» [9]
Geoespacial	Modelo de datos	Añade tipos de datos espaciales y sus operaciones, definidos en una norma ISO propia [10]
Transaccional	Carga de trabajo	Registra operaciones del día a día que deben quedar completas o no quedar [11] [2]
Analítica (OLAP)	Carga de trabajo	Resume grandes volúmenes de historia para informes y análisis; OLAP es su sigla en inglés, procesamiento analítico en línea [2]
Multidimensional	Carga de trabajo	Organiza los datos en cubos que se analizan desde varias dimensiones, para responder rápido a las consultas de negocio [12]
Local	Distribución geográfica	Vive en un archivo del mismo equipo o dentro de la aplicación, sin un servidor aparte, como SQLite [13]
Distribuida	Distribución geográfica	Reparte sus archivos entre dos o más sitios: varios computadores en un mismo lugar o en redes distintas [3]
Federada	Distribución geográfica	Consulta desde un solo punto bases que siguen siendo independientes; PostgreSQL lo hace con un módulo que lee servidores externos [14]
En la nube	Distribución geográfica	Reside en una plataforma de nube privada, pública o híbrida; en la modalidad de servicio, el proveedor se encarga de la administración [3]
Estáticas y dinámicas	Variabilidad del contenido	Las estáticas se cargan y luego solo se consultan; las dinámicas se modifican todo el tiempo [15] [11]

Cuatro filas del modelo de datos son especiales: la documental, la clave-valor, la de columnas anchas y la de grafos. Son las familias que Microsoft agrupa como no relacionales, también llamadas NoSQL [2]. NoSQL no es, entonces, un tipo más de la lista, sino el nombre de un grupo de tipos.

Fuera de la tabla quedan los almacenes de datos y los lagos de datos, que son arquitecturas para reunir información de muchas fuentes. Se explican en la guía de ingeniería de datos.

¿Por qué un mismo motor cae en varias casillas? El caso de PostgreSQL

Un mismo programa puede ocupar una casilla en cada eje, y a veces dos casillas en el mismo eje. PostgreSQL 18 (la documentación vigente es la de la versión 18.6) sirve de prueba, porque su propio manual respalda cada casilla.

Eje	Casilla de PostgreSQL	Lo que dice su documentación
Modelo de datos	Relacional	Se presenta como un sistema para administrar datos guardados en relaciones, que es el término matemático para tabla [4]
Modelo de datos	También guarda documentos	Tiene dos tipos de columna para JSON; recomienda jsonb a la mayoría de aplicaciones, porque se procesa bastante más rápido y admite índices [16]
Carga de trabajo	Transaccional	Una transacción agrupa varios pasos en una sola operación de todo o nada [11]
Distribución geográfica	Un servidor o varios	Su manual compara varias formas de copiar o repartir datos entre servidores; una divide las tablas por oficinas, con un servidor en cada una [17]
Variabilidad del contenido	Dinámica, aun en sus copias de solo lectura	Un servidor de respaldo atiende consultas de solo lectura de los clientes mientras se recupera o espera [18]; sus datos se siguen actualizando con la replicación, así que no es una base estática

Con PostgreSQL instalado en el portátil de una persona, la base es local. Con un servidor por oficina, la misma base se vuelve distribuida. El programa es el mismo; cambia el despliegue.

PostgreSQL no es un caso raro. El manual de MongoDB, un gestor de bases de documentos, lo describe como una base de datos operativa con transacciones completas [6]. Además, permite definir zonas geográficas para decidir en qué servidores queda cada documento [6]. Y la norma de SQL, el lenguaje de las bases relacionales, incluye una parte dedicada a consultar grafos de propiedades [5].

La conclusión práctica es que «tipo» describe un uso, no un producto. Para comparar los productos en sí, con su licencia y su costo, está la guía de gestores de bases de datos.

¿Qué tipo de base de datos necesito? Cinco preguntas para elegir

Para elegir el tipo de base de datos sirve contestar cinco preguntas, cada una atada a un eje. El orden y los cortes son un criterio propio de esta página; los datos de cada respuesta salen de la documentación citada. Ninguna respuesta es absoluta: el volumen, el presupuesto y la gente disponible pueden mover la decisión.

1. ¿Todos sus registros tienen los mismos campos? (eje del modelo). Si la respuesta es sí, mire primero una base relacional. Si cada registro trae campos distintos, mire una documental [6]. Hay un punto intermedio: una base relacional con una columna JSON para lo que varía [16]. Cuál conviene depende de cuánto varíe y de cuánto le importe que la base revise cada campo.
2. ¿Lo que más le interesa son las conexiones entre los datos? (eje del modelo). Si sus preguntas son del tipo «quién conoce a quién» o «qué cuenta paga a qué otra», mire una base de grafos. Según su fabricante, Neo4j guarda las relaciones junto a los datos y no necesita cruzar tablas para recorrerlas [7]. Si las conexiones son pocas y fijas, una relacional suele bastar.
3. ¿Va a registrar operaciones o a resumir historia? (eje de la carga de trabajo). Si registra ventas, pagos o inventario, mire una transaccional [11]. Si resume años de datos para informes, mire una analítica o multidimensional [2] [12]. Puede necesitar las dos: en general, Microsoft observa que la mayoría de los sistemas en producción combinan varios modelos de almacenamiento [2].
4. ¿Cuántos lugares y cuántos equipos tienen que usarla? (eje de la distribución). Si es una aplicación en un solo equipo, mire una base local como SQLite [13]. Si hay varias sedes y cada una necesita sus datos cerca, mire una distribuida; el manual de PostgreSQL pone justo ese ejemplo, con un servidor por oficina [17]. Si nadie en la organización puede administrar servidores, mire una base en la nube, en la modalidad en la que el proveedor administra por usted [3].
5. ¿Los datos cambian después de cargarlos? (eje de la variabilidad). Si se cargan una vez y solo se consultan, como un archivo histórico, una base estática abierta en modo de solo lectura evita cambios accidentales [15]. Si cambian a toda hora, es dinámica y necesita las garantías de una transaccional [11].

Un ejemplo ilustrativo, no un caso real: una cooperativa de ahorro de Santander que registra aportes y créditos. Contesta «sí» a la primera pregunta y «operaciones» a la tercera, así que le sirve una base relacional y transaccional. Con una sola oficina y un solo sistema, la cuarta respuesta la deja en local. Si abre tres sedes rurales con conexión inestable, solo cambia la cuarta respuesta, y con ella la casilla de la distribución.

Ejemplo: una base estática en SQLite

La quinta pregunta se puede ver en código. Este ejemplo en Python crea una base, la carga una vez y la vuelve a abrir en modo de solo lectura. SQLite permite abrir así una base con el parámetro mode=ro [15].

# Una base "estática": se carga una vez y luego solo se consulta.
# Python 3 con su módulo sqlite3 (incluido en la instalación estándar).
import sqlite3, os

ruta = "historico.db"
if os.path.exists(ruta):
    os.remove(ruta)

# 1. Carga inicial: la única vez que se escribe.
con = sqlite3.connect(ruta)
con.execute("CREATE TABLE sede (ciudad TEXT PRIMARY KEY)")
con.execute("INSERT INTO sede VALUES ('Bucaramanga')")
con.commit()
con.close()

# 2. A partir de aquí se abre en modo solo lectura (mode=ro).
lectura = sqlite3.connect(f"file:{ruta}?mode=ro", uri=True)
print(lectura.execute("SELECT ciudad FROM sede").fetchall())

# 3. Cualquier intento de escribir falla.
try:
    lectura.execute("INSERT INTO sede VALUES ('Floridablanca')")
except sqlite3.OperationalError as error:
    print("Error:", error)

Al ejecutarlo, la consulta devuelve la fila de Bucaramanga. El intento de agregar Floridablanca termina con el mensaje «attempt to write a readonly database»: la base se niega a cambiar. La misma base, abierta sin ese parámetro, sería dinámica. El tipo, otra vez, depende del uso.

Bases de datos avanzadas: ¿qué significa «avanzada»?

«Base de datos avanzada» no figura como tipo en las clasificaciones de Oracle ni de Microsoft citadas arriba [3] [2]. En los dos programas universitarios consultados aquí, nombra cursos que van después del básico, y cada uno los llena con temas distintos.

La Universitat Politècnica de Catalunya tiene una asignatura con ese nombre en su grado en Ciencia e Ingeniería de Datos. Cubre almacenamiento de datos para análisis, bases distribuidas, procesamiento distribuido y sistemas NoSQL [19]. En México, la Facultad de Ingeniería de la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México) ofrece la optativa Temas Selectos de Bases de Datos. Se ocupa de «temas avanzados y/o innovadores» del campo [20]. Su programa pide al profesor elegir un tema «de gran interés actual» [20]. Entre los ejemplos propone bases espaciales, multidimensionales, distribuidas y federadas [20].

Hay un detalle que muestra el desorden de los nombres. En el programa de la UNAM, las bases multidimensionales se ilustran con bibliotecas digitales y multimedia [20]. En la documentación de Microsoft, multidimensional quiere decir cubos para analizar negocios [12]. Es la misma palabra para dos cosas.

Si llegó aquí buscando «bases de datos avanzadas», la tabla de tipos de arriba es su temario. Los tipos que nombran estos programas ya tienen su casilla en la tabla: distribuidas, federadas, espaciales, multidimensionales. Lo mismo pasa con otros especializados, como las de grafos o las temporales.

Tipos de datos y tipos de bases de datos: no son lo mismo

Un tipo de dato es la clase de valor que acepta una columna: un número, un texto, una fecha, un valor de sí o no. Un tipo de base de datos, en cambio, describe la base entera. Las dos expresiones suenan casi igual y se confunden con facilidad.

PostgreSQL ofrece un conjunto amplio de tipos de datos propios, y cada usuario puede crear tipos nuevos [21]. Eso no cambia el tipo de base: sigue siendo relacional, aunque una columna guarde fechas y otra guarde JSON. Qué es una columna, qué es un dominio y cómo se declaran está en los fundamentos de bases de datos.

¿Para qué sirve clasificar por ejes y no por nombres?

Lo digo como opinión de practicante: las listas de «los 15 tipos de bases de datos» le hacen un flaco favor a quien tiene que decidir. Le entregan nombres que se pisan entre sí y le dejan la impresión de que debe escoger uno.

El caso de Discord muestra lo contrario. Su equipo no empezó por el nombre del tipo: empezó por entender cómo se leían y se escribían sus mensajes, y la respuesta lo movió en dos ejes a la vez [1].

Prefiero cuatro respuestas cortas a un nombre largo. Una base relacional, transaccional, local y dinámica dice más que cualquier etiqueta suelta, y se puede revisar eje por eje cuando el negocio cambie.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos tipos de bases de datos hay? No hay una cifra cerrada, porque depende del eje que se use para contarlos. La guía de Oracle habla de varias decenas de tipos en uso [3], y la de Microsoft agrupa los suyos en siete categorías de almacenamiento [2]. Por eso conviene preguntar primero qué se quiere clasificar: la forma de guardar, el uso, el lugar o la variabilidad.

¿NoSQL es un tipo de base de datos? Es más bien un grupo. Bajo ese nombre caben las bases documentales, las de clave-valor, las de columnas anchas y las de grafos, que Microsoft reúne como no relacionales [2]. Lo que comparten es un esquema flexible, que no obliga a definir de antemano todas las columnas; por lo demás, cada una organiza los datos a su manera [2].

¿Qué tipo de base de datos es SQLite? Por su modelo es una base SQL de tablas, índices y vistas, como las relacionales. Por su distribución es local: no tiene un proceso de servidor aparte y lee y escribe directamente en archivos del disco [13]. Toda la base, con varias tablas, cabe en un solo archivo [13].

¿Una base de datos en la nube es un tipo aparte? No en el sentido del modelo. La nube responde a dónde vive la base y quién la opera, no a cómo organiza los datos. Oracle distingue dos modalidades: la tradicional y la de base de datos como servicio, en la que el proveedor hace las tareas de administración y mantenimiento [3]. Una base relacional y una documental pueden estar, ambas, en la nube.

¿Cuál es el tipo de base de datos más moderno? Oracle presenta las autónomas, que automatizan tareas de administración, como el tipo más nuevo [3]. Aun así, la fecha no decide sola. La norma del lenguaje de grafos, GQL, se publicó en abril de 2024 [8]. La edición vigente de la norma de SQL es de junio de 2023 [5], con una parte propia para consultar grafos. Que un tipo tenga una norma más reciente no lo vuelve mejor para todo: la elección sigue dependiendo de la carga de trabajo.

Referencias

Las citas en otro idioma son traducción propia.

1. Stanislav Vishnevskiy (Discord). How Discord Stores Billions of Messages (13 de enero de 2017) — primera versión construida en menos de dos meses a comienzos de 2015 sobre un solo conjunto de réplicas de MongoDB, de forma intencional y planeada para migrar con facilidad; hacia noviembre de 2015, 100 millones de mensajes guardados, datos e índice que ya no cabían en RAM y latencias impredecibles; lecturas muy aleatorias y proporción lectura/escritura cercana a 50/50; Cassandra fue la única base que cumplía todos sus requisitos y escala agregando nodos. Discord: How Discord Stores Billions of Messages — Consultada: 2026-11-02.
2. Microsoft. Understand data store models, Azure Architecture Center (fecha del artículo: 21 de agosto de 2025) — siete categorías: relacional (OLTP), no relacional (documento, clave-valor, familia de columnas y grafo), series de tiempo, objetos y archivos, búsqueda, vectores y analítica (OLAP, MPP); la mayoría de los sistemas en producción adoptan persistencia políglota (varios modelos de almacenamiento); definiciones de clave-valor, familia de columnas (incluye cargas de Cassandra), grafo y vectores. Microsoft Learn: Understand data store models — Consultada: 2026-11-02.
3. Oracle. What Is a Database? (24 de noviembre de 2020) — tipos: relacionales, orientadas a objetos, distribuidas (dos o más archivos en sitios distintos, en varios computadores de un mismo lugar o en redes distintas), almacenes de datos, NoSQL, de grafos y OLTP; «These are only a few of the several dozen types of databases in use today»; además, de código abierto, en la nube (plataforma privada, pública o híbrida; modelos tradicional y DBaaS, en el que el proveedor hace la administración y el mantenimiento) y multimodelo, documentales (JSON) y autónomas (self-driving), que Oracle llama «The newest and most groundbreaking type of database» y que usan aprendizaje automático para automatizar tareas de administración. Oracle: What Is a Database? — Consultada: 2026-11-02.
4. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), sección 2.2 «Concepts» — PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales; relación es el término matemático para tabla; «there are a number of other ways of organizing databases»; los archivos y directorios de los sistemas tipo Unix son un ejemplo de base de datos jerárquica; la base orientada a objetos es un desarrollo más moderno. PostgreSQL: Documentation 18, Concepts — Consultada: 2026-11-02.
5. Organización Internacional de Normalización (ISO). ISO/IEC 9075-1:2023 Information technology — Database languages SQL — Part 1: Framework (SQL/Framework) (ficha del catálogo) — edición 6, junio de 2023, 74 páginas; marco conceptual de la serie 9075; entre las partes referidas: Part 14 «XML-Related Specifications» y Part 16 «Property Graph Queries (SQL/PGQ)». ISO: ficha de ISO/IEC 9075-1:2023 — Consultada: 2026-11-02.
6. MongoDB, Inc. What is MongoDB?, Database Manual 9.0 — base de datos de documentos; cada registro es un documento de pares de campo y valor, similar a un objeto JSON; base operativa «fully-transactional»; replicación con conmutación automática; Zone Sharding permite definir zonas geográficas para ubicar los documentos. MongoDB: Database Manual, What is MongoDB? — Consultada: 2026-11-02.
7. Neo4j. What is a graph database, Getting Started — una base de grafos de Neo4j guarda los datos como nodos, relaciones y propiedades en lugar de tablas o documentos; las bases de grafos no usan JOIN: las relaciones se guardan de forma nativa junto a los nodos. Neo4j: What is a graph database — Consultada: 2026-11-02.
8. Organización Internacional de Normalización (ISO). ISO/IEC 39075:2024 Information technology — Database languages — GQL (ficha del catálogo) — edición 1, publicada en abril de 2024, 610 páginas; define estructuras de datos y operaciones básicas sobre grafos de propiedades y un lenguaje para crearlos, consultarlos y mantenerlos. ISO: ficha de ISO/IEC 39075:2024 — Consultada: 2026-11-02.
9. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), «CREATE TABLE» — con WITHOUT OVERLAPS en la última columna de una clave, esa columna se revisa por solapamiento; a veces se llama clave temporal si la columna es un rango de fechas o marcas de tiempo. PostgreSQL: Documentation 18, CREATE TABLE — Consultada: 2026-11-02.
10. Organización Internacional de Normalización (ISO). ISO/IEC 13249-3:2016 Information technology — Database languages — SQL multimedia and application packages — Part 3: Spatial (ficha del catálogo) — publicada en enero de 2016; define tipos espaciales definidos por el usuario y sus rutinas asociadas. ISO: ficha de ISO/IEC 13249-3:2016 — Consultada: 2026-11-02.
11. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), sección 3.4 «Transactions» — la transacción agrupa varios pasos en una sola operación de todo o nada; si una falla impide completarla, ninguno de los pasos afecta la base. PostgreSQL: Documentation 18, Transactions — Consultada: 2026-11-02.
12. Microsoft. Multidimensional models (Analysis Services) (fecha del artículo: 2 de mayo de 2018) — una solución multidimensional usa estructuras de cubo para analizar datos de negocio a través de varias dimensiones; incluye un motor de consulta y cálculo para datos OLAP; su objetivo es un desempeño rápido de las consultas. Microsoft Learn: Multidimensional models — Consultada: 2026-11-02.
13. SQLite. About SQLite — motor de base de datos SQL incrustado; no tiene un proceso de servidor aparte; lee y escribe directamente en archivos de disco; una base completa con varias tablas, índices, disparadores y vistas cabe en un solo archivo. SQLite: About SQLite — Consultada: 2026-11-02.
14. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), «postgres_fdw» — el módulo ofrece un envoltorio de datos externos para acceder a datos guardados en servidores PostgreSQL externos. PostgreSQL: Documentation 18, postgres_fdw — Consultada: 2026-11-02.
15. SQLite. Uniform Resource Identifiers — la base se puede abrir en solo lectura con el parámetro «mode=ro»; el parámetro immutable indica que el archivo está en un medio de solo lectura. SQLite: Uniform Resource Identifiers — Consultada: 2026-11-02.
16. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), sección 8.14 «JSON Types» — dos tipos, json y jsonb; jsonb se guarda en un formato binario descompuesto, es significativamente más rápido de procesar y admite índices; en general, la mayoría de aplicaciones debería preferir jsonb. PostgreSQL: Documentation 18, JSON Types — Consultada: 2026-11-02.
17. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), «Comparison of Different Solutions» — compara soluciones de alta disponibilidad, balanceo de carga y replicación; la partición de datos divide las tablas en conjuntos que solo modifica un servidor, por ejemplo por oficinas (Londres y París), con un servidor en cada una. PostgreSQL: Documentation 18, Comparison of Different Solutions — Consultada: 2026-11-02.
18. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), «Hot Standby» — capacidad de conectarse al servidor y ejecutar consultas de solo lectura mientras está en recuperación de archivo o en modo de espera. PostgreSQL: Documentation 18, Hot Standby — Consultada: 2026-11-02.
19. Universitat Politècnica de Catalunya, Facultat d’Informàtica de Barcelona. Guía docente 270221 · BDA · Bases de Datos Avanzadas, Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (curso 2026; última modificación: 7 de julio de 2026) — contenidos: almacenamiento de datos (flujos ETL, integración, herramientas OLAP), bases de datos distribuidas (fragmentación y replicación), procesamiento distribuido de datos, arquitecturas de big data y sistemas NoSQL. UPC: guía docente de Bases de Datos Avanzadas — Consultada: 2026-11-02.
20. Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería. Programa de estudio · Temas Selectos de Bases de Datos (clave 0958, optativa; aprobado el 15 de octubre de 2008) — objetivo: experiencia «en temas avanzados y/o innovadores del campo de las bases de datos»; el profesor elige «un tema de gran interés actual»; ejemplos: bases espaciales, multidimensionales (bibliotecas digitales, multimedia), distribuidas y federadas. UNAM: programa de Temas Selectos de Bases de Datos — Consultada: 2026-11-02.
21. The PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL 18 Documentation (versión 18.6), capítulo 8 «Data Types» — PostgreSQL tiene un conjunto amplio de tipos de datos nativos y los usuarios pueden añadir tipos nuevos con CREATE TYPE. PostgreSQL: Documentation 18, Data Types — Consultada: 2026-11-02.

Cómo investigamos esta página

• Pregunta que responde: Cómo se clasifican los tipos de bases de datos en cuatro ejes y cómo decidir cuál se necesita.
• Fuentes: identificadas 51 → incluidas 22
• Criterios de inclusión: documentación oficial de PostgreSQL, SQLite, MongoDB y Neo4j, normas ISO/IEC, guías de Oracle y Microsoft y programas de la UPC y la UNAM; nada de enciclopedias ni blogs de cursos.
• Fecha de corte de los datos: 2026-11-02