Este artículo fue publicado originalmente en el sitio personal del autor y presenta un experimento real comparando MongoDB y MySQL usando datos auténticos de visitantes de Disneyland. El objetivo fue medir rendimiento en condiciones realistas con un conjunto de datos complejo y casos de uso analíticos reales.

El conjunto de datos utilizado incluía tiempos de espera de 37 atracciones (2018-2019), asistencia diaria (2018-2022), condiciones meteorológicas por hora (1999-2022) y horarios operativos del parque (2018-2022). Este mix obligó a trabajar con escrituras de alta frecuencia, análisis time series, agregaciones complejas y operaciones que en SQL implican varios JOINs.

Para asegurar una comparativa justa se usó: hardware idéntico con 20GB RAM y 6 núcleos CPU sobre disco HDD, índices equivalentes en ambos sistemas, un esquema normalizado en MySQL y documentos embebidos en MongoDB, y la misma lógica de negocio traducida a SQL y a pipelines de agregación en MongoDB.

Diferencias de esquema: en MySQL se optó por tablas normalizadas y claves foráneas para descripciones meteorológicas. En MongoDB se emplearon documentos con objetos meteorológicos embebidos para evitar JOINs.

Resultados de rendimiento en escrituras realizadas 100 veces para obtener medias: inserción de datos meteorológicos MySQL 56.7ms frente a MongoDB 19.6ms (MongoDB 65.4% más rápido). Inserción de tiempos de espera MySQL 59.2ms frente a MongoDB 19.3ms (MongoDB 67.4% más rápido). Inserción de asistencia MySQL 57.2ms frente a MongoDB 19.3ms (MongoDB 66.2% más rápido). Inserción de horarios MySQL 57.7ms frente a MongoDB 28.4ms (MongoDB 50.7% más rápido). Conclusión: MongoDB superó consistentemente a MySQL en cargas de escritura, frecuentemente por más del doble.

Consultas de lectura y análisis: RQ1 promedio de tiempos de espera por atracción MySQL 52.6 segundos vs MongoDB 1.0 segundo (MongoDB 98.1% más rápido). RQ2 asistencia por condiciones meteorológicas MySQL 413ms vs MongoDB 20.7 segundos (MySQL 98% más rápido). RQ3 correlación tiempos de espera vs clima MySQL falló después de más de 4 horas mientras MongoDB completó en 5ms. RQ4 asistencia festivo vs regular MySQL 66.3ms vs MongoDB 58.5ms (MongoDB 11.7% más rápido).

Interpretación: MongoDB destacó en agregaciones sencillas y en consultas temporales complejas gracias a su pipeline de agregación optimizado y a la ausencia de overhead por JOINs. MySQL rindió mejor en la consulta RQ2 que requería operaciones temporales complejas y correlación entre múltiples fuentes, donde la optimización madura del optimizador SQL y la gestión de tablas temporales marcaron la diferencia.

Ventajas técnicas de MongoDB: documentos embebidos que eliminan JOINs costosos, pipeline de agregación optimizado, flexibilidad de esquema y indexación orientada a documentos. Ventajas de MySQL: optimizador SQL consolidado, manejo eficiente de operaciones intermedias complejas y gestión de memoria para multi-join.

Lecciones prácticas: estrategia de índices importa en ambos motores, el diseño de consultas cambia entre SQL y pipelines de MongoDB y el hardware influye en el resultado; en SSDs modernos las diferencias probablemente aumentarían.

¿Qué elegir según el caso de uso? Recomendamos MongoDB para ingestión de datos de alta frecuencia, análisis time series, necesidades de esquema flexible y agregaciones de complejidad baja a media. Recomendamos MySQL para correlaciones complejas entre múltiples fuentes, aplicaciones que dependen fuertemente de JOINs y cuando se requiere estricta consistencia transaccional.

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Conclusión práctica: ningún motor es universalmente superior. MongoDB dominó escrituras y muchas agregaciones por márgenes grandes, MySQL sorprendió en casos relacionales complejos. En proyectos reales consideramos cargas de trabajo, requisitos de consistencia y ecosistema; en muchos escenarios una arquitectura híbrida que combine ambos motores puede ofrecer lo mejor de cada mundo. Para evaluar y diseñar la mejor solución para tu negocio contacta a Q2BSTUDIO y conversemos sobre arquitectura, migración y optimización.