Bases de datos — Modeladas y afinadas

La mayoría de los problemas de rendimiento que encuentro son problemas de base de datos disfrazados de frontend. Diseño esquemas con intención, mido antes de optimizar, y elijo motores por carga de trabajo, no por moda.

Elecciones de motor que realmente hago

Motor	Cuándo lo elijo
PostgreSQL	OLTP por defecto: paneles, APIs, todo lo que tiene relaciones y restricciones.
MySQL / MariaDB	Realidades de hosting compartido y stacks heredados.
MongoDB	Datos documentales de evolución rápida — bóvedas de sesión, logs.
Redis	Caché, colas, rate limiting, estado de sesión.
Firebase / Supabase	Productos sin operaciones y prototipos que aún necesitan auth + datos.

• Diseño de esquemas — normalización donde importa la integridad, desnormalización deliberada donde dominan las lecturas.
• Afinado de consultas — planes EXPLAIN, estrategia de índices, cacería de N+1.
• Migraciones — versionadas, reversibles, ensayadas en staging.
• Backups — automatizados, probados y realmente restaurables (el único tipo que cuenta).