Datos & Bases de Datos
Modelado de datos, SQL, NoSQL, índices y todo lo necesario para no perder información ni rendimiento.
PostgreSQL en 2026: por qué sigue siendo la base de datos por defecto
Extensiones, rendimiento y un ecosistema cloud (Neon, Supabase, RDS) que ha convertido a PostgreSQL en la opción segura para casi cualquier proyecto nuevo en 2026.
Bases de datos vectoriales explicadas: pgvector, embeddings y búsqueda semántica
Embeddings, HNSW, IVFFlat y la pregunta que de verdad importa: ¿necesitas una base de datos vectorial dedicada o te basta con la que ya tienes en producción?
Migraciones de bases de datos sin miedo: estrategias para producción
Por qué una migración de base de datos sale mal casi siempre por el mismo motivo, y cómo el patrón expand-contract lo evita sin necesitar una ventana de mantenimiento.
Bun.sql y los nuevos drivers nativos: bases de datos sin ORM pesado
Bun integra en el propio runtime clientes nativos para Postgres, MySQL y SQLite, sin instalar nada. Analizamos qué ofrece Bun.sql frente a un ORM tradicional y en qué casos conviene quedarse solo con SQL.
Índices en bases de datos relacionales: la guía que necesitabas
Cómo funcionan los índices por dentro, cuándo un índice ayuda y cuándo perjudica tus escrituras, índices compuestos y cómo leer un EXPLAIN ANALYZE sin adivinar.
RAG en 2026: arquitectura, embeddings y cuándo (no) usarlo
Chunking, embeddings, retrieval, reranking y generación: cómo es realmente un pipeline RAG en producción, y las señales de que estás sobreingenierizando.
SQL vs NoSQL: cómo elegir bien en 2026
Los criterios concretos para decidir entre un motor relacional y uno NoSQL: consistencia, forma de los datos, patrones de consulta y la escalabilidad que de verdad vas a necesitar.