Escalado de Bases de Datos: SQL vs NoSQL a Escala Enterprise

La base de datos es el corazón de cualquier aplicación. Escalarla correctamente determina si puedes crecer de 1,000 a 1,000,000 de usuarios sin reescribir todo desde cero.

Escalado Vertical vs Horizontal

Vertical: Aumentar CPU/RAM de tu servidor. Límite físico y caro. Horizontal: Añadir más servidores. Infinitamente escalable pero requiere arquitectura distribuida.

Replicación y Read Replicas

PostgreSQL y MySQL soportan read replicas. El master maneja writes, las replicas manejan reads. Para aplicaciones con 90% reads (la mayoría), esto multiplica la capacidad sin complejidad extrema.

Sharding: Dividir para Escalar

Particiona datos horizontalmente. Ejemplo: usuarios con ID 1-1M en shard 1, 1M-2M en shard 2. MongoDB hace esto nativamente. En PostgreSQL necesitas Citus o implementación manual.

• Geographic Sharding: Usuarios europeos en EU servers, asiáticos en APAC
• Feature Sharding: Cada tenant/cliente en su propia base de datos

Caching Agresivo con Redis

El 80% de tus queries probablemente consultan el 20% de tus datos. Redis en memoria puede servir millones de requests/segundo. Implementa cache-aside pattern con TTL inteligentes.