En la actualidad, se ha incrementado la generación de información producto de los avances tecnológicos y del uso de internet, hoy en día se generan millones de datos por segundo a través de aplicaciones móviles, redes sociales, entre otros. Esta lluvia de información, permite crear nuevas ideas y apoyo a la gestión de las empresas, como también genera algunos problemas, ya que se debe buscar la forma de cómo almacenar y consultar este gran volumen de datos generados en tan corto tiempo. De lo anterior, surgen las bases de datos NoSQL, acrónimo de Not Only SQL, estas en sí no son un solo tipo de base de datos si no que son un conjunto de bases de datos de schema-free, esto no quiere decir que no posean esquemas o estructuras, solo que estas estructuras son mucho más flexibles que las bases de datos relacionales (tradicionales). Este movimiento NoSQL ha generado bases de datos open-source que están a la medida de las diferentes necesidades de los usuarios. Como por ejemplo bases de datos orientadas a documentos, a columnas, clave-valor, entre otras. Por otro lado, las bases de datos tradicionales son herramientas eficaces a la hora de almacenar datos, son utilizadas desde que el hombre sintió la necesidad de guardar información en alguna parte, en su mayoría transaccionales, ya que las bases de datos son el pilar fundamental de cualquier organización. Es por esto que en este trabajo de investigación se realizaron evaluaciones a operaciones básicas de datos DML y CRUD, utilizando una base de datos tradicional (SQL) y una NoSQL, respectivamente. En ambos casos se utilizarán herramientas open source como MongoDB (NoSQL) y Postgres (SQL). Esta comparación se llevo a cabo experimentalmente, ejecutando dichas operaciones (CRUD y DML) en ambos motores de datos para lograr una evaluacion cuanitativa del rendimiento en tiempos de ejecución. Después de la experimentación, se llega a la conclusión que MongoDB tiene un rendimiento superior a PostgreSQL cuando se trata de consultas de datos, pero al ejecutar operaciones de inserción, borrado y actualización de datos, los tiempos se acercan notablemente.