sqlite3 utiliza un modelo de datos relacional, donde los datos se organizan en tablas con filas y columnas. Soporta relaciones entre tablas, lo que permite una estructura de datos más organizada y consultas complejas utilizando SQL.

lowdb almacena datos en un formato JSON, lo que permite estructuras de datos anidadas y complejas. Los datos se guardan en archivos JSON, lo que facilita la lectura y escritura manual de los mismos.

levelup utiliza un modelo de datos de clave-valor, lo que significa que los datos se almacenan como pares de clave y valor. Este enfoque es simple y eficiente, lo que permite un acceso rápido a los datos mediante claves únicas.

mongodb-memory-server simula un servidor MongoDB real, lo que permite trabajar con documentos, colecciones y bases de datos. Soporta el modelo de datos flexible de MongoDB, que permite estructuras de datos anidadas y dinámicas.

pouchdb también utiliza un modelo de datos de documentos, permitiendo almacenar objetos JSON. Soporta datos anidados y permite la sincronización de documentos entre el almacenamiento local y los servidores remotos.

nedb utiliza un modelo de datos de documentos, similar a MongoDB, donde los datos se almacenan como objetos JSON. Esto permite una gran flexibilidad en la estructura de los datos, que pueden ser anidados y dinámicos.

sqlite3 proporciona persistencia de datos a través de una base de datos relacional almacenada en un solo archivo en disco. Los datos son duraderos y se pueden acceder mediante consultas SQL, lo que permite un almacenamiento estructurado y eficiente.

lowdb almacena datos en archivos JSON, lo que proporciona una persistencia simple y directa. Los datos se guardan en disco cada vez que se actualizan, lo que garantiza que los cambios se conserven entre sesiones.

levelup proporciona persistencia de datos a través de bases de datos de clave-valor como LevelDB o RocksDB. Los datos se almacenan de manera eficiente en disco, lo que permite un acceso rápido y duradero.

mongodb-memory-server simula la persistencia de datos de MongoDB, pero los datos se almacenan en memoria y se pierden cuando se apaga el servidor. Esto lo hace ideal para pruebas, pero no para almacenamiento a largo plazo.

pouchdb ofrece persistencia de datos tanto en el almacenamiento local del navegador como en servidores remotos. Los datos se pueden sincronizar entre diferentes instancias de PouchDB y CouchDB, lo que permite una persistencia flexible y distribuida.

nedb proporciona persistencia de datos almacenando documentos en archivos. Los datos se guardan automáticamente en disco, lo que asegura que se conserven entre ejecuciones de la aplicación.

sqlite3 no proporciona sincronización, ya que es una base de datos relacional de un solo archivo. La sincronización de datos entre múltiples instancias debe manejarse manualmente o mediante herramientas externas.

lowdb no tiene capacidades de sincronización integradas, ya que es una base de datos de archivo único. La sincronización debe manejarse manualmente si se utiliza en múltiples instancias.

levelup no proporciona sincronización integrada, ya que se centra en el almacenamiento de datos de clave-valor. Sin embargo, se puede implementar la sincronización a nivel de aplicación utilizando claves y valores.

mongodb-memory-server no soporta sincronización, ya que es una instancia de MongoDB en memoria diseñada para pruebas. No se conserva ningún dato entre ejecuciones.

pouchdb soporta sincronización bidireccional entre el almacenamiento local y los servidores remotos, incluyendo CouchDB. Esto permite que los datos se sincronicen automáticamente, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren colaboración en tiempo real.

nedb no ofrece sincronización automática, pero permite la sincronización manual de datos entre diferentes instancias de la base de datos. La sincronización debe implementarse a nivel de aplicación.

sqlite3 es escalable hasta cierto punto, pero está limitada por su diseño de base de datos de un solo archivo. Es adecuada para aplicaciones pequeñas a medianas, pero no es ideal para aplicaciones de gran escala con múltiples usuarios concurrentes.

lowdb no está diseñado para escalabilidad. Es adecuado para aplicaciones pequeñas y medianas, pero su rendimiento puede degradarse con grandes volúmenes de datos debido a su almacenamiento en archivos JSON.

levelup es escalable en el sentido de que puede manejar grandes volúmenes de datos, pero está limitado por la naturaleza de las bases de datos de clave-valor. No es adecuado para datos altamente relacionales o consultas complejas.

mongodb-memory-server es escalable en términos de simular múltiples instancias de MongoDB para pruebas, pero no está diseñado para producción. La escalabilidad real depende de la infraestructura de MongoDB subyacente.

pouchdb es escalable y está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos, especialmente cuando se sincroniza con servidores CouchDB. Su arquitectura permite la escalabilidad horizontal a través de la sincronización con múltiples instancias.

nedb es adecuada para aplicaciones pequeñas y medianas, pero su escalabilidad es limitada. Puede manejar hasta unos pocos millones de documentos, pero el rendimiento puede verse afectado con grandes conjuntos de datos.

Ejemplo de sqlite3

const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const db = new sqlite3.Database(':memory:'); // Base de datos en memoria

// Crear una tabla
db.serialize(() => {
  db.run('CREATE TABLE usuarios (id INTEGER PRIMARY KEY, nombre TEXT)');

  // Insertar un usuario
db.run('INSERT INTO usuarios (nombre) VALUES (?)', ['María']);

  // Leer usuarios
db.all('SELECT * FROM usuarios', (err, filas) => {
    console.log('Usuarios:', filas);
  });
});

// Cerrar la base de datos
db.close();

Ejemplo de lowdb

const { Low, JSONFile } = require('lowdb');

// Configurar la base de datos
const adapter = new JSONFile('db.json');
const db = new Low(adapter);

// Inicializar la base de datos
await db.read();
db.data ||= { usuarios: [] }; // Crear estructura si no existe

// Agregar un usuario
db.data.usuarios.push({ nombre: 'Juan', edad: 30 });
await db.write();

// Leer usuarios
console.log(db.data.usuarios);

Ejemplo de levelup

const levelup = require('levelup');
const leveldown = require('leveldown');

// Crear una base de datos de nivel
const db = levelup(leveldown('./mi-base-de-datos'));

// Agregar un par clave-valor
await db.put('clave1', 'valor1');

// Obtener un valor por clave
const valor = await db.get('clave1');
console.log(valor); // 'valor1'

// Eliminar un par clave-valor
await db.del('clave1');

Ejemplo de mongodb-memory-server

const { MongoMemoryServer } = require('mongodb-memory-server');
const mongoose = require('mongoose');

// Iniciar el servidor de MongoDB en memoria
const mongod = await MongoMemoryServer.create();
const uri = mongod.getUri();

// Conectar a la base de datos
await mongoose.connect(uri);

// Definir un modelo
const Usuario = mongoose.model('Usuario', new mongoose.Schema({ nombre: String }));

// Crear un documento
const usuario = new Usuario({ nombre: 'Ana' });
await usuario.save();

// Leer documentos
const usuarios = await Usuario.find();
console.log(usuarios);

// Cerrar conexión y detener el servidor
await mongoose.disconnect();
await mongod.stop();

Ejemplo de pouchdb

const PouchDB = require('pouchdb');
const db = new PouchDB('mi-base-de-datos');

// Agregar un documento
const doc = { _id: '1', nombre: 'Luis' };
db.put(doc).then(() => {
  console.log('Documento agregado:', doc);
});

// Obtener un documento
db.get('1').then((doc) => {
  console.log('Documento obtenido:', doc);
});

// Eliminar un documento
db.remove(doc).then(() => {
  console.log('Documento eliminado:', doc);
});

Ejemplo de nedb

const Datastore = require('nedb');
const db = new Datastore({ filename: 'data.db', autoload: true });

// Insertar un documento
db.insert({ nombre: 'Carlos', edad: 25 }, (err, nuevoDoc) => {
  console.log('Documento insertado:', nuevoDoc);
});

// Buscar documentos
db.find({ nombre: 'Carlos' }, (err, docs) => {
  console.log('Documentos encontrados:', docs);
});

// Actualizar un documento
db.update({ nombre: 'Carlos' }, { $set: { edad: 26 } }, {}, (err, numAffected) => {
  console.log('Documentos actualizados:', numAffected);
});

// Eliminar un documento
db.remove({ nombre: 'Carlos' }, {}, (err, numRemoved) => {
  console.log('Documentos eliminados:', numRemoved);
});