¿Cuál es el mejor ORM en Go?

GORM es el ORM más completo de GO.

ORM a utilizar en GO: GORM, sqlc, Ent o Bun?

GORM vs sqlc vs Ent vs Bun ```

Índice

La ecosistema de Go ofrece una variedad de herramientas ORM (Object-Relational Mapping) y bibliotecas de base de datos, cada una con su propia filosofía. Aquí hay una comparación completa de cuatro soluciones principales para usar PostgreSQL en Go: GORM, sqlc, Ent y Bun.

Vamos a evaluarlas en cuanto a rendimiento, experiencia del desarrollador, popularidad y características/extensibilidad, con ejemplos de código que demuestran operaciones básicas de CRUD en un modelo User. Los desarrolladores de Go intermedios y avanzados obtendrán una visión de los compromisos de cada herramienta y cuál podría ser la más adecuada para sus necesidades.

pantalla de laptop con algún código

Visión general de los ORMs

GORM – Un ORM rico en características con estilo Active Record. GORM le permite definir structs de Go como modelos y proporciona una API extensa para consultar y manipular datos mediante encadenamiento de métodos. Ha estado disponible durante años y es uno de los ORMs más utilizados en Go (con casi 39k estrellas en GitHub). El atractivo de GORM es su conjunto robusto de características (migraciones automáticas, manejo de relaciones, carga anticipada, transacciones, ganchos, etc.), lo que permite una base de código de Go limpia con mínimo SQL crudo. Sin embargo, introduce sus propios patrones y tiene sobrecarga de tiempo de ejecución debido al uso de reflexión y interfaces, lo que puede afectar el rendimiento en operaciones grandes.
sqlc – No es un ORM tradicional, sino un generador de código SQL. Con sqlc, escribe consultas SQL normales (en archivos .sql), y la herramienta genera código Go tipo seguro (funciones DAO) para ejecutar esas consultas. Esto significa que interactúas con la base de datos llamando a funciones Go generadas (por ejemplo, CreateUser, GetUser) y obtienes resultados con tipos fuertes sin tener que escanear filas manualmente. sqlc permite usar SQL crudo con seguridad en tiempo de compilación — no hay una capa de construcción de consultas ni reflexión en tiempo de ejecución. Ha ganado popularidad rápidamente (~16k estrellas) por su sencillez y rendimiento: evita completamente la sobrecarga en tiempo de ejecución mediante el uso de SQL preparado, lo que lo hace tan rápido como usar database/sql directamente. El compromiso es que debes escribir (y mantener) declaraciones SQL para tus consultas, y la lógica de consulta dinámica puede ser menos directa en comparación con ORMs que construyen SQL para ti.
Ent (Entgo) – Un ORM basado en código que usa generación de código para crear una API tipo segura para tu modelo de datos. Definas tu esquema en Go (usando el DSL de Ent para campos, bordes/relaciones, restricciones, etc.), y luego Ent genera paquetes Go para los modelos y métodos de consulta. El código generado usa una API fluida para construir consultas, con verificación completa en tiempo de compilación. Ent es relativamente nuevo (respaldado por la Fundación Linux y desarrollado por Ariga). Se centra en experiencia del desarrollador y precisión — las consultas se construyen mediante métodos encadenables en lugar de cadenas crudas, lo que las hace más fáciles de componer y menos propensas a errores. El enfoque de Ent produce consultas SQL altamente optimizadas y incluso almacena en caché los resultados de las consultas para reducir los viajes duplicados a la base de datos. Fue diseñado con escalabilidad en mente, por lo que maneja esquemas y relaciones complejos de manera eficiente. Sin embargo, usar Ent agrega un paso de construcción (ejecutar codegen) y te vincula a su ecosistema. Actualmente, admite PostgreSQL, MySQL, SQLite (y soporte experimental para otras bases de datos), mientras que GORM admite un rango más amplio de bases de datos (incluyendo SQL Server y ClickHouse).
Bun – Un ORM más reciente con un enfoque “SQL primero”. Bun fue inspirado por Go’s database/sql y la antigua biblioteca go-pg, con el objetivo de ser ligero y rápido con un enfoque en características de PostgreSQL. En lugar del patrón Active Record, Bun proporciona un constructor de consultas fluido: comienzas una consulta con db.NewSelect() / NewInsert() / etc., y la construyes con métodos que se asemejan mucho a SQL (incluso puedes incrustar fragmentos de SQL crudo). Mapea los resultados de las consultas a structs de Go usando etiquetas similares a las de GORM. Bun favorece la explicititud y permite recurrir fácilmente a SQL crudo cuando sea necesario. No ejecuta migraciones automáticamente (escribes migraciones o usas el paquete migrate de Bun manualmente), lo que algunos consideran una ventaja para el control. Bun es elogiado por manejar consultas complejas elegantemente y por admitir tipos avanzados de Postgres (arrays, JSON, etc.) de forma nativa. En la práctica, Bun impone mucho menos sobrecarga en tiempo de ejecución que GORM (no hay reflexión pesada en cada consulta), lo que se traduce en un mejor throughput en escenarios de alta carga. Su comunidad es más pequeña (~4k estrellas) y su conjunto de características, aunque sólido, no es tan amplio como el de GORM. Bun podría requerir un poco más de conocimiento en SQL para usarlo eficazmente, pero recompensa eso con rendimiento y flexibilidad.

Benchmarks de Rendimiento

Cuando se trata de rendimiento (latencia de consulta y throughput), hay diferencias significativas en cómo se comportan estas herramientas, especialmente a medida que aumenta la carga. Benchmarks recientes y experiencias de usuarios destacan algunos puntos clave:

GORM: La conveniencia de GORM tiene un costo en términos de rendimiento. Para operaciones simples o conjuntos de resultados pequeños, GORM puede ser bastante rápido — de hecho, un benchmark mostró que GORM tuvo el tiempo de ejecución más rápido para consultas muy pequeñas (por ejemplo, recuperar 1 o 10 registros). Sin embargo, a medida que aumenta el número de registros, la sobrecarga de GORM hace que se retrasen significativamente. En una prueba que recuperaba 15,000 filas, GORM fue aproximadamente 2× más lento que sqlc o incluso database/sql directo (59.3 ms para GORM vs ~31.7 ms para sqlc y 32.0 ms para database/sql en ese escenario). El diseño basado en reflexión y las abstracciones de construcción de consultas añaden latencia, y GORM puede emitir múltiples consultas para cargas complejas (por ejemplo, una consulta por cada entidad relacionada cuando se usa Preload por defecto), lo que puede amplificar el retraso. En resumen: GORM suele ser aceptable para cargas moderadas, pero en escenarios de alto throughput o operaciones en masa grandes, su sobrecarga puede convertirse en un cuello de botella.
sqlc: Debido a que las llamadas de sqlc son esencialmente SQL escrito a mano bajo el capó, su rendimiento es comparable al uso directo de la biblioteca estándar. Los benchmarks consistentemente colocan a sqlc entre las opciones más rápidas, a menudo solo ligeramente más lento o incluso ligeramente más rápido que database/sql para operaciones comparables. Por ejemplo, en 10k+ registros, sqlc se observó ligeramente superando a database/sql en throughput (probablemente debido a evitar cierta cantidad de boilerplate de escaneo y usando código generador eficiente). Con sqlc, no hay constructor de consultas en tiempo de ejecución — tu consulta se ejecuta como una instrucción preparada con mínima sobrecarga. La clave es que ya has hecho el trabajo de escribir una consulta SQL óptima; sqlc simplemente te ahorra el esfuerzo de escanear filas en tipos Go. En la práctica, esto significa excelente escalabilidad — sqlc manejará grandes cargas de datos tan bien como el SQL crudo, lo que lo convierte en una opción principal cuando la velocidad cruda es crítica.
Ent: El rendimiento de Ent se encuentra entre los enfoques de SQL crudo y los ORMs tradicionales. Debido a que Ent genera código tipo seguro, evita la reflexión y la mayoría de los costos de composición de consultas en tiempo de ejecución. El SQL que produce es bastante optimizado (tienes control para escribir consultas eficientes mediante la API de Ent), y Ent incluye una capa de caché interna para reutilizar planes de ejecución/resultados de consultas en algunos casos. Esto puede reducir los accesos repetidos a la base de datos en flujos de trabajo complejos. Aunque los benchmarks específicos de Ent contra otros varían, muchos desarrolladores reportan que Ent supera a GORM en operaciones equivalentes, especialmente a medida que crece la complejidad. Una razón es que GORM podría generar consultas subóptimas (por ejemplo, N+1 selects si no se usan cuidadosamente las uniones/precargas), mientras que Ent fomenta la carga anticipada explícita de relaciones y unirá datos en menos consultas. Ent también tiende a asignar menos memoria por operación que GORM, lo que puede mejorar el throughput al ejercer menos presión sobre el recolector de basura de Go. En general, Ent está construido para alto rendimiento y esquemas grandes — su sobrecarga es baja y puede manejar consultas complejas de manera eficiente — pero puede no igualar el throughput crudo de SQL escrito a mano (sqlc) en cada escenario. Es una opción fuerte si deseas tanto velocidad como la seguridad de una capa ORM.
Bun: Bun fue creado con el rendimiento en mente y a menudo se menciona como una alternativa más rápida a GORM. Usa una API fluida para construir consultas SQL, pero estos constructores son ligeros. Bun no oculta el SQL de ti — es más una capa delgada sobre database/sql, lo que significa que incurre en muy poca sobrecarga más allá de lo que hace la biblioteca estándar de Go. Los usuarios han notado mejoras significativas al cambiar de GORM a Bun en proyectos grandes: por ejemplo, un informe mencionó que GORM era “muy lento” para su escala, y reemplazarlo con Bun (y algunos SQL crudos) resolvió sus problemas de rendimiento. En benchmarks como go-orm-benchmarks, Bun suele estar cerca de la cima en velocidad para la mayoría de las operaciones (a menudo dentro de 1.5× de sqlx/sql crudo) y muy por delante de GORM en throughput. También admite inserts por lotes, control manual de uniones vs consultas separadas y otras optimizaciones que los desarrolladores pueden aprovechar. En resumen: Bun entrega un rendimiento cercano al metal puro, y es una excelente opción cuando deseas la comodidad de un ORM pero no puedes sacrificar la velocidad. Su naturaleza SQL primero asegura que siempre puedas optimizar consultas si las generadas no son óptimas.

Resumen del rendimiento: Si el objetivo es el máximo rendimiento (por ejemplo, aplicaciones intensivas de datos, microservicios bajo alta carga), sqlc o incluso llamadas manuales a database/sql son los ganadores. Tienen prácticamente ningún costo de abstracción y escalan linealmente. Ent y Bun también se desempeñan muy bien y pueden manejar consultas complejas de manera eficiente — equilibran entre velocidad y abstracción. GORM ofrece más características pero a costa de sobrecarga; es perfectamente aceptable para muchas aplicaciones, pero debes tener en cuenta su impacto si esperas manejar grandes volúmenes de datos o necesitas latencia ultra baja. (En tales casos, podrías mitigar el costo de GORM usando cuidadosamente Joins en lugar de Preload para reducir el número de consultas, o mezclando SQL crudo en rutas críticas, pero eso añade complejidad.)

Experiencia del Desarrollador y Facilidad de Uso

La experiencia del desarrollador puede ser subjetiva, pero abarca la curva de aprendizaje, la claridad de la API y cuán productivo puedes ser en el desarrollo diario. Aquí es cómo nuestros cuatro contendientes se comparan en términos de facilidad de uso y flujo de trabajo de desarrollo:

GORM – Funcionalidades pero una curva de aprendizaje: GORM suele ser la primera ORM que prueban los nuevos desarrolladores de Go porque promete una experiencia completamente automatizada (definas structs y puedes crear/buscar inmediatamente sin escribir SQL). La documentación es muy completa con muchas guías, lo que ayuda. Sin embargo, GORM tiene su propia forma idiomática de hacer cosas (“enfoque basado en código” para las interacciones con la base de datos) y puede parecer incómodo al principio si estás acostumbrado al SQL crudo. Muchas operaciones comunes son sencillas (por ejemplo, db.Find(&objs)), pero cuando te adentras en asociaciones, relaciones polimórficas o consultas avanzadas, debes aprender las convenciones de GORM (etiquetas de struct, Preload vs Joins, etc.). Por eso, a menudo se menciona una curva de aprendizaje inicial pronunciada. Una vez que superas esa curva, GORM puede ser muy productivo — pasas menos tiempo escribiendo SQL repetitivo y más tiempo en lógica de Go. De hecho, después de dominarlo, muchos encuentran que pueden desarrollar características más rápido con GORM que con bibliotecas de nivel inferior. En resumen, la experiencia del desarrollador con GORM: alta en complejidad inicial pero se suaviza con la experiencia. La gran comunidad significa que hay muchos ejemplos y respuestas en StackOverflow disponibles, y un ecosistema de plugins rico puede simplificar aún más tareas (por ejemplo, plugins para eliminaciones suaves, auditoría, etc.). La advertencia principal es que debes estar siempre consciente de lo que está haciendo GORM bajo el capó para evitar trampas (como consultas N+1 accidentales). Pero para un desarrollador que invierte tiempo en GORM, ciertamente “se siente” como una solución poderosa e integrada que maneja mucho por ti.
Ent – Esquema primero y tipo seguro: Ent fue diseñado explícitamente para mejorar la experiencia del desarrollador de los ORMs. Describes tu esquema en un solo lugar (código Go) y obtienes una API tipo segura para trabajar con ella — eso significa ningún tipo de consulta basado en cadenas, y muchos errores se capturan en tiempo de compilación. Por ejemplo, si intentas referirte a un campo o borde que no existe, tu código simplemente no compilará. Esta red de seguridad es una gran ventaja para proyectos grandes. La API de Ent para construir consultas es fluida e intuitiva: encadenas métodos como .Where(user.EmailEQ("alice@example.com")) y se parece casi a inglés. Los desarrolladores que vienen de ORMs en otros lenguajes suelen encontrar el enfoque de Ent natural (es algo similar a Entity Framework o Prisma, pero en Go). Aprender Ent requiere entender su flujo de trabajo de generación de código. Deberás ejecutar entc generate (o usar go generate) cada vez que modifiques tu esquema. Es un paso adicional, pero generalmente parte del proceso de construcción. La curva de aprendizaje para Ent es moderada — si conoces Go y algunos fundamentos de SQL, los conceptos de Ent (Campos, Bordes, etc.) son sencillos. De hecho, muchos encuentran que Ent es más fácil de razonar que GORM, porque no tienes que preguntarte qué SQL está siendo producido; a menudo puedes predecirlo desde los nombres de los métodos, y puedes mostrar la consulta para depuración si es necesario. La documentación y ejemplos de Ent son bastante buenos, y el hecho de estar respaldado por una empresa asegura que se mantenga activamente. Experiencia del desarrollador con Ent en general: muy amigable para quienes desean claridad y seguridad. El código que escribes es más verboso en comparación con SQL crudo, pero es autoexplicativo. También, la refactorización es más segura (renombrar un campo en el esquema y regenerar actualizará todas las usages en las consultas). La desventaja podría ser que estás algo restringido por lo que proporciona la generación de código de Ent — si necesitas una consulta muy personalizada, podrías escribirla con la API de Ent (lo cual puede manejar uniones complejas, aunque ocasionalmente encontrarás un caso que sea más fácil de escribir en SQL crudo). Ent sí permite fragmentos de SQL crudo cuando sea necesario, pero si te encuentras haciendo eso con frecuencia, podrías cuestionar si un ORM es la opción correcta. En resumen, Ent proporciona una experiencia del desarrollador suave para la mayoría de la lógica de CRUD y consulta con mínimos sorpresas, siempre que estés dispuesto a ejecutar un paso de generación de código y adherirte a los patrones que impone Ent.
Bun – Más cercano al SQL, menos magia: Usar Bun se siente diferente de usar GORM o Ent. La filosofía de Bun es no ocultar SQL — si conoces SQL, ya conoces gran parte de cómo usar Bun. Por ejemplo, para consultar usuarios podrías escribir: db.NewSelect().Model(&users).Where("name = ?", name).Scan(ctx). Esta es una API fluida pero muy cercana a la estructura de una instrucción SELECT real. La curva de aprendizaje para Bun es generalmente baja si estás cómodo con SQL en sí mismo. Hay menos “magia de ORM” que aprender; principalmente aprendes los nombres de métodos para construir consultas y las convenciones de etiquetas de struct. Esto hace que Bun sea bastante accesible para desarrolladores experimentados que han usado database/sql u otros constructores de consultas como sqlx. En contraste, un principiante que no esté seguro de escribir SQL podría encontrar que Bun es un poco menos útil que GORM — Bun no generará automáticamente consultas complejas a través de relaciones a menos que las especifiques. Sin embargo, Bun sí admite relaciones y carga anticipada (método Relation() para unir tablas) — simplemente lo hace explícitamente, lo que algunos desarrolladores prefieren por claridad. La experiencia del desarrollador con Bun puede describirse como ligera y predecible. Escribe un poco más de código que con GORM para algunas operaciones (ya que Bun suele pedirte que especifiques explícitamente columnas o uniones), pero en cambio tienes más control y visibilidad. Hay mínima magia interna, por lo que el depurado es más fácil (puedes normalmente registrar la cadena de consulta que construyó Bun). La documentación de Bun (la guía de uptrace.dev) es exhaustiva e incluye patrones para migraciones, transacciones, etc., aunque la comunidad siendo más pequeña significa menos tutoriales de terceros. Otro aspecto de la experiencia del desarrollador es la herramienta disponible: Bun siendo simplemente una extensión de database/sql significa que cualquier herramienta que funcione con sql.DB (como proxies de depuración, registradores de consultas) funciona fácilmente con Bun. En resumen, Bun ofrece una experiencia sin rodeos: se siente como escribir SQL estructurado en Go. Esto es excelente para desarrolladores que valoran el control y el rendimiento, pero podría no ayudar tanto a desarrolladores menos experimentados como algo como GORM. El consenso es que Bun hace cosas simples fáciles y cosas complejas posibles (muy similar al SQL crudo), sin imponerle mucho marco a ti.
sqlc – Escribe SQL, obtén código Go: El enfoque de sqlc invierte la narrativa habitual del ORM. En lugar de escribir código Go para producir SQL, escribes SQL y obtienes código Go. Para desarrolladores que aman SQL, esto es fantástico — puedes usar toda la potencia de SQL (uniones complejas, CTEs, funciones de ventana, etc.) con ningún límite de ORM. La curva de aprendizaje para sqlc en sí misma es muy pequeña. Si sabes cómo escribir una consulta SELECT/INSERT/UPDATE en SQL, ya has hecho la parte difícil. Sí necesitas aprender cómo anotar consultas con comentarios -- name: Name :one/many/exec y configurar el archivo de configuración, pero eso es trivial. El código generado será definiciones de funciones sencillas, que llamas como cualquier función Go. Ventajas de la experiencia del desarrollador: no hay API de ORM que aprender, no hay sorpresas — las consultas se ejecutan exactamente como se escribieron. Evitas una clase entera de problemas de ORMs (como averiguar por qué un ORM generó cierta unión o cómo ajustar una consulta). También, tus revisiones de código pueden incluir revisar el SQL mismo, lo cual suele ser más claro para lógica compleja. Otra gran ventaja de la experiencia del desarroll意图: seguridad de tipos y soporte de IDE — los métodos y structs generados pueden saltarse en tu editor, las herramientas de refactorización funcionan sobre ellos, etc., a diferencia de consultas de cadena cruda que son opacas para los IDEs. En el lado negativo, sqlc sí requiere que gestionas los scripts SQL. Eso significa que si tu esquema o requisitos cambian, debes actualizar o agregar manualmente el SQL relevante y reejecutar el generador de código. No es difícil, pero es más trabajo manual que simplemente llamar un método de ORM. También, consultas dinámicas (donde partes del SQL son condicionales) pueden ser incómodas — debes escribir múltiples variantes de SQL o usar trucos de sintaxis SQL. Algunos desarrolladores mencionan eso como una limitación del enfoque de sqlc. En la práctica, a menudo puedes estructurar tu acceso a datos de manera que no necesites SQL dinámico excesivamente, o puedes llamar a database/sql crudo para esos casos extremos. Pero es algo a considerar: sqlc es excelente para consultas bien definidas, menos así para construcciones de consultas ad-hoc. En resumen, para un desarrollador que sea competente con SQL, usar sqlc se siente natural y altamente eficiente. Hay muy poco nuevo que aprender, y elimina la repetición de código Go. Para un desarrollador menos familiarizado con SQL, sqlc podría ser más lento de trabajar al principio (en comparación con un ORM que, por ejemplo, genera automáticamente consultas para operaciones CRUD básicas). Sin embargo, muchos desarrolladores de Go consideran sqlc un must-have porque golpea un punto dulce: control manual con alta seguridad y sin costo en tiempo de ejecución.

Popularidad y soporte del ecosistema

La adopción y el apoyo de la comunidad pueden influir en tu elección: una biblioteca popular significa más contribuciones de la comunidad, un mejor mantenimiento y más recursos para aprender.

GORM: Como la más antigua y madura de las cuatro, GORM tiene por mucho la mayor base de usuarios y ecosistema. Actualmente es la ORM de Go con más estrellas en GitHub (más de 38k estrellas) y se utiliza en innumerables proyectos de producción. Los mantenedores son activos y el proyecto se actualiza regularmente (GORM v2 fue una importante revisión que mejoró el rendimiento y la arquitectura). Una gran ventaja de la popularidad de GORM es la gran cantidad de extensiones e integraciones. Hay plugins oficiales y de terceros para cosas como controladores de base de datos (por ejemplo, para PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, ClickHouse), de forma predeterminada. GORM también admite un amplio conjunto de casos de uso: migraciones, generación automática de esquema, eliminación suave, campos JSON (con gorm.io/datatypes), búsqueda de texto completo, etc., a menudo mediante funcionalidad integrada o complementos. La comunidad ha producido varias herramientas como gormt (para generar definiciones de estructura desde una base de datos existente), y muchos tutoriales y ejemplos. Si te encuentras con un problema, una búsqueda rápida probablemente encontrará un problema o una pregunta en Stack Overflow formulada por otra persona. Resumen del ecosistema: GORM está extremadamente bien respaldado. Es la elección “por defecto” de ORM para muchos, lo que significa que lo encontrarás en marcos y plantillas. El lado negativo es que su gran tamaño puede hacer que se sienta pesado, pero para muchos eso es un intercambio aceptable por la profundidad de la comunidad.
Ent: A pesar de ser más reciente (open-sourced alrededor de 2019), Ent ha crecido una comunidad fuerte. Con ~16k estrellas y respaldado por la Fundación Linux, no es un proyecto de nicho. Grandes empresas han comenzado a usar Ent por sus ventajas centradas en el esquema, y los mantenedores (en Ariga) ofrecen soporte empresarial, lo cual es una señal de confianza para usos críticos para el negocio. El ecosistema alrededor de Ent está creciendo: hay extensiones de Ent (ent/go) para cosas como integración con OpenAPI/GraphQL, integración con gRPC, e incluso una herramienta de migración SQL que funciona con esquemas de Ent. Debido a que Ent genera código, algunos patrones del ecosistema son diferentes: por ejemplo, si quieres integrar con GraphQL, podrías usar la generación de código de Ent para producir resolutores de GraphQL. Los recursos de aprendizaje para Ent son buenos (documentación oficial y un proyecto de ejemplo que cubre una aplicación simple). Los foros de la comunidad y las discusiones de GitHub están activos con preguntas sobre el diseño del esquema y consejos. En cuanto al apoyo de la comunidad, Ent ciertamente está más allá de la fase de “adoptante temprano” y se considera listo para producción y confiable. Aún no tiene tantas respuestas en Stack Overflow como GORM, pero está acelerando rápidamente. Una cosa a tener en cuenta: ya que Ent es un poco más opuesto (por ejemplo, quiere manejar el esquema), probablemente lo usarás de forma independiente en lugar de junto con otro ORM. No tiene “plugins” en el mismo sentido que GORM, pero puedes escribir plantillas personalizadas para extender la generación de código o conectar eventos de ciclo de vida (Ent tiene soporte para hooks/middleware para clientes generados). El respaldo por una fundación indica soporte a largo plazo, por lo que elegir Ent es una apuesta segura si su modelo se ajusta a tus necesidades.
Bun: Bun (parte de la suite de código abierto Uptrace) está ganando popularidad, especialmente entre aquellos que eran fans de la ahora no mantenida biblioteca go-pg. Con ~4.3k estrellas, es la comunidad más pequeña en esta comparación, pero es un proyecto muy activo. El mantenedor es respondiente y ha estado añadiendo características rápidamente. La comunidad de Bun está entusiasmada con su rendimiento. Encontrarás discusiones en los foros de Go y Reddit de desarrolladores que se cambiaron a Bun por velocidad. Sin embargo, debido a que la base de usuarios es más pequeña, podrías no encontrar respuestas a preguntas de nicho con facilidad a veces — a veces tendrás que leer la documentación/fuente o preguntar en el GitHub o Discord de Bun (Uptrace proporciona un chat de comunidad). El ecosistema de extensiones es más limitado: Bun viene con su propia biblioteca de migración, un cargador de fixtures y se integra con las herramientas de observabilidad de Uptrace, pero no encontrarás la cantidad de plugins que tiene GORM. Dicho esto, Bun es compatible con el uso de sql.DB, por lo que puedes mezclar y combinar — por ejemplo, usar github.com/jackc/pgx como el controlador subyacente o integrarte con otros paquetes que esperan un *sql.DB. Bun no te encierra. En cuanto al soporte, siendo más nuevo significa que la documentación está actualizada y los ejemplos son modernos (a menudo mostrando el uso con context y así). Las documentaciones oficiales comparan directamente a Bun con GORM y Ent, lo cual es útil. Si el tamaño de la comunidad es una preocupación, una estrategia podría ser adoptar Bun por sus ventajas pero mantener su uso relativamente superficial (por ejemplo, podrías cambiarlo por otra solución si es necesario ya que no impone una abstracción pesada). En cualquier caso, la trayectoria de Bun es ascendente, y llena un nicho específico (ORM orientado al rendimiento) lo cual le da poder de permanencia.
sqlc: sqlc es bastante popular en la comunidad de Go, lo cual se demuestra con ~15.9k estrellas y muchos defensores especialmente en círculos orientados al rendimiento. A menudo se recomienda en discusiones sobre “evitar ORMs” porque alcanza un equilibrio agradable. La herramienta es mantenida por colaboradores (incluyendo al autor original, quien es activo en mejorarla). Siendo más un compilador que una biblioteca de tiempo de ejecución, su ecosistema gira en torno a las integraciones: por ejemplo, editores/IDE pueden tener resaltado de sintaxis para archivos .sql y ejecutas sqlc generate como parte de tu compilación o pipeline de CI. La comunidad ha creado plantillas y ejemplos de repositorio base sobre cómo organizar el código con sqlc (a menudo combinándolo con una herramienta de migración como Flyway o Golang-Migrate para la versión del esquema, ya que sqlc en sí mismo no gestiona el esquema). Hay un oficial Slack/Discord para sqlc donde puedes hacer preguntas, y los problemas en GitHub suelen recibir atención. Muchos de los patrones comunes (como cómo manejar valores nulos o campos JSON) están documentados en las documentaciones de sqlc o tienen publicaciones de la comunidad. Una cosa a destacar: sqlc no es específico de Go — puede generar código en otros lenguajes (como TypeScript, Python). Esto amplía su comunidad más allá de Go, pero específicamente en Go, es ampliamente respetado. Si eliges sqlc, estás en buena compañía: se usa en producción por muchas startups y empresas grandes (según las exhibiciones de la comunidad y los patrocinadores listados en el repositorio). La consideración clave del ecosistema es que, ya que sqlc no proporciona características de tiempo de ejecución como un ORM, podrías necesitar traer otras bibliotecas para cosas como transacciones (aunque puedes usar sql.Tx fácilmente con sqlc) o quizás un envoltorio ligero de DAL. En la práctica, la mayoría usa sqlc junto con la biblioteca estándar (para transacciones, cancelación de contexto, etc., usas directamente las idiomáticas de database/sql en tu código). Esto significa menos dependencia de proveedores — alejarse de sqlc simplemente significaría escribir tu propia capa de datos, lo cual es tan difícil como escribir el SQL (lo cual ya has hecho). En general, la comunidad y el soporte para sqlc son sólidos, con muchos recomendándolo como “debe usarse” para proyectos de Go que interactúan con bases de datos SQL debido a su simplicidad y fiabilidad.

Conjunto de características y extensibilidad

Cada una de estas herramientas ofrece un conjunto diferente de características. Aquí comparamos sus capacidades y cuán extensibles son para casos de uso avanzados:

Características de GORM: GORM tiene como objetivo ser un ORM de servicio completo. Su lista de características es amplia:
Varias bases de datos: Soporte de primer nivel para PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server y más. Cambiar de bases de datos suele ser tan fácil como cambiar el controlador de conexión.
Migraciones: Puedes migrar automáticamente tu esquema desde tus modelos (db.AutoMigrate(&User{}) creará o alterará la tabla users). Aunque conveniente, ten cuidado al usar la migración automática en producción — muchos la usan en desarrollo y tienen migraciones más controladas para producción.
Relaciones: Las etiquetas de estructura de GORM (gorm:"foreignKey:...,references:...") te permiten definir relaciones uno a muchos, muchos a muchos, etc. Puede manejar tablas de enlace para relaciones muchos a muchos y tiene Preload para cargar relaciones con anticipación. GORM por defecto usa carga perezosa (es decir, consultas separadas) cuando accedes a campos relacionados, pero puedes usar Preload o Joins para personalizar eso. Las versiones más recientes también tienen una API basada en genéricos para consultas de asociación más fáciles.
Transacciones: GORM tiene un envoltorio de transacción fácil de usar (db.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { ... })) y incluso soporte para transacciones anidadas (puntos de salvación).
Hooks y Callbacks: Puedes definir métodos como BeforeCreate, AfterUpdate en tus estructuras de modelos, o registrar callbacks globales que GORM llamará en ciertos eventos de ciclo de vida. Esto es excelente para cosas como establecer automáticamente marcas de tiempo o comportamiento de eliminación suave.
Extensibilidad: El sistema de plugins de GORM (gorm.Plugin interface) permite extender su funcionalidad. Ejemplos: el paquete gorm-gen genera métodos de consulta tipo seguro (si prefieres verificaciones de consulta en tiempo de compilación), o plugins de la comunidad para auditoría, multi-tenancy, etc. También puedes recurrir a SQL crudo en cualquier momento mediante db.Raw("SELECT ...", params).Scan(&result).
Otras ventajas: GORM admite claves primarias compuestas, incrustación de modelos, asociaciones polimórficas y incluso un resolutor de esquema para usar múltiples bases de datos (para réplicas de lectura, particionamiento, etc.).

En general, GORM es muy extensible y rico en características. Casi cualquier característica relacionada con un ORM que puedas querer tiene ya un mecanismo integrado o un patrón documentado en GORM. El costo de esta amplitud es la complejidad y cierta rigidez (a menudo necesitas conformarte con la forma en que GORM hace las cosas). Pero si necesitas una solución todo en uno, GORM lo entrega.

Características de Ent: La filosofía de Ent se centra en esquema como código. Características clave incluyen:
Definición de esquema: Puedes definir campos con restricciones (únicos, valores predeterminados, enums, etc.), y bordes (relaciones) con cardinalidad (uno a muchos, etc.). Ent usa esto para generar código y también puede generar SQL de migración para ti (hay un componente ent/migrate que puede producir SQL de diferencia entre tu esquema actual y el esquema deseado).
Seguridad de tipos y validación: Debido a que los campos están fuertemente tipados, no puedes, por ejemplo, accidentalmente establecer un campo de entero a una cadena. Ent también permite tipos de campo personalizados (por ejemplo, puedes integrarte con sql.Scanner/driver.Valuer para campos JSONB u otros tipos complejos).
Constructor de consultas: La API de consulta generada por Ent cubre la mayoría de las construcciones SQL: puedes hacer selecciones, filtros, ordenamiento, límites, agregados, uniones a través de bordes, incluso subconsultas. Es expresiva — por ejemplo, puedes escribir client.User.Query().WithOrders(func(q *ent.OrderQuery) { q.Limit(5) }).Where(user.StatusEQ(user.StatusActive)).All(ctx) para obtener usuarios activos con sus primeras 5 órdenes cada uno, en una sola operación.
Transacciones: El cliente de Ent admite transacciones al exponer una variante transaccional del cliente (a través de tx, err := client.Tx(ctx) que produce un ent.Tx que puedes usar para hacer múltiples operaciones y luego confirmar o revertir).
Hooks y middleware: Ent permite registrar hooks en operaciones de creación/actualización/eliminación — estos son como interceptores donde puedes, por ejemplo, rellenar automáticamente un campo o imponer reglas personalizadas. También hay middleware para el cliente para envolver operaciones (útil para registro, instrumentación).
Extensibilidad: Aunque Ent no tiene “plugins” per se, su generación de código está plantillada y puedes escribir plantillas personalizadas si necesitas extender el código generado. Muchas características avanzadas se han implementado así: por ejemplo, integración con OpenTelemetry para rastrear llamadas de base de datos, o generar resolutores de GraphQL desde el esquema de Ent, etc. Ent también permite mezclar SQL crudo cuando sea necesario a través del paquete entsql o obteniendo el controlador subyacente. La capacidad de generar código adicional significa que los equipos pueden usar Ent como base y, si es necesario, añadir sus propios patrones encima.
Integración con GraphQL/REST: Un gran punto de venta de la enfoque basado en gráficos de Ent es que se adapta bien con GraphQL — tu esquema de Ent puede mapearse casi directamente a un esquema de GraphQL. Existen herramientas para automatizar mucho de eso. Esto puede ser un gancho de productividad si estás construyendo un servidor de API.
Ajustes de rendimiento: Por ejemplo, Ent puede cargar bordes relacionados en masa para evitar consultas N+1 (tiene una API de carga anticipada .With<EdgeName>()). Usará JOINs o consultas adicionales de forma optimizada. También se puede habilitar el almacenamiento en caché de resultados de consultas (en memoria) para evitar golpear la base de datos para consultas idénticas en un breve período.

En resumen, el conjunto de características de Ent está orientado a proyectos a gran escala y mantenibles. Puede carecer de algunas de las ventajas de GORM de forma predeterminada (por ejemplo, las migraciones de esquema automáticas de GORM vs los scripts de migración generados por Ent — Ent elige separar ese aspecto), pero compensa con poderosas herramientas de desarrollo y seguridad de tipos. La extensibilidad en Ent se trata de generar lo que necesitas — es muy flexible si estás dispuesto a sumergirte en cómo funciona entc (la generación de código).

Características de Bun: Bun se centra en ser una herramienta de poder para quienes conocen SQL. Algunas características y puntos de extensibilidad:
Constructor de consultas: En el núcleo de Bun está el constructor de consultas fluido que admite la mayoría de las construcciones SQL (SELECT con uniones, CTEs, subconsultas, así como INSERT, UPDATE con soporte en masa). Puedes iniciar una consulta y personalizarla profundamente, incluso inyectando SQL crudo (.Where("some_condition (?)", value)).
Características específicas de PostgreSQL: Bun tiene soporte integrado para tipos de array de Postgres, JSON/JSONB (mapeo a []<type> o map[string]interface{} o tipos personalizados), y admite el escaneo en tipos compuestos. Por ejemplo, si tienes una columna JSONB, puedes mapearla a una estructura Go con etiquetas json: y Bun manejará el serializado por ti. Esto es una ventaja sobre algunos ORMs que tratan JSONB como opaco.
Relaciones/Carga anticipada: Como se mostró anteriormente, Bun te permite definir etiquetas de estructura para relaciones y luego usar .Relation("FieldName") en consultas para unir y cargar entidades relacionadas. Por defecto, .Relation usa LEFT JOIN (puedes simular uniones internas u otros tipos añadiendo condiciones). Esto te da un control fino sobre cómo se obtiene los datos relacionados (en una consulta vs múltiples). Si prefieres consultas manuales, siempre puedes escribir una unión directamente en el constructor de SQL de Bun. A diferencia de GORM, Bun nunca cargará relaciones automáticamente sin que lo pidas, lo que evita problemas N+1 accidentales.
Migraciones: Bun proporciona una herramienta de migración separada (en github.com/uptrace/bun/migrate). Las migraciones se definen en Go (o cadenas SQL) y se versionan. No es tan automágico como la migración automática de GORM, pero es robusto e integra bien con la biblioteca. Esto es excelente para mantener los cambios de esquema explícitos.
Extensibilidad: Bun está construido sobre interfaces similares a las de database/sql — incluso envuelve un *sql.DB. Por lo tanto, puedes usar cualquier herramienta de nivel inferior con él (por ejemplo, podrías ejecutar una consulta *pgx.Conn si es necesario y aún así escanear en modelos de Bun). Bun permite escaneadores de valores personalizados, así que si tienes un tipo complejo que quieres almacenar, implementas sql.Scanner/driver.Valuer y Bun lo usará. Para extender la funcionalidad de Bun, ya que es relativamente sencilla, muchas personas simplemente escriben funciones de ayuda adicionales sobre la API de Bun en sus proyectos en lugar de plugins distintos. La biblioteca en sí misma está evolucionando, así que nuevas características (como ayudantes adicionales de consulta o integraciones) están siendo añadidas por los mantenedores.
Otras características: Bun admite cancelación de contexto (todas las consultas aceptan ctx), tiene un pool de conexiones a través de database/sql (configurable allí), y admite el almacenamiento en caché de consultas preparadas (a través del controlador si se usa pgx). También hay una característica agradable donde Bun puede escanear a punteros de estructura o rebanadas primitivas fácilmente (por ejemplo, seleccionar una columna en una []string directamente). Son pequeñas conveniencias como esta las que hacen que Bun sea agradable para quienes no les gustan los códigos de escaneo repetitivos.

En resumen, el conjunto de características de Bun cubre el 90% de las necesidades de un ORM pero con un énfasis en la transparencia y el rendimiento. Puede que no tenga cada detalle (por ejemplo, no hace actualizaciones de esquema automáticas ni tiene un patrón de registro activo), pero proporciona los bloques de construcción para implementar lo que necesites encima. Debido a que es joven, espera que su conjunto de características siga expandiéndose, guiado por casos de uso reales (los mantenedores suelen añadir características según las solicitudes de los usuarios).

Características de sqlc: Las “características” de sqlc son bastante diferentes ya que es un generador:
Soporte completo de SQL: La mayor característica es simplemente que estás usando directamente las características de PostgreSQL. Si Postgres lo admite, puedes usarlo en sqlc. Esto incluye CTEs, funciones de ventana, operadores JSON, consultas espaciales (PostGIS), etc. No hay necesidad de que la biblioteca misma implemente algo especial para usar estas características.
Mapeo de tipos: sqlc es inteligente al mapear tipos SQL a tipos Go. Maneja tipos estándar y te permite configurar o extender mapeos para tipos personalizados o enums. Por ejemplo, un UUID de Postgres puede mapearse a un tipo github.com/google/uuid si lo deseas, o un tipo de dominio puede mapearse al tipo Go subyacente.
Manejo de nulos: Puede generar sql.NullString o punteros para columnas nulas según tu preferencia, por lo que no tienes que luchar con escanear nulos.
Operaciones por lotes: Aunque sqlc en sí mismo no proporciona una API de alto nivel para operaciones por lotes, ciertamente puedes escribir una inserción masiva SQL y generar código para ella. O llamar a un procedimiento almacenado — eso es otra característica: ya que es SQL, puedes aprovechar procedimientos almacenados o funciones de base de datos, y tener sqlc generar un envoltorio Go.
Consultas con múltiples instrucciones: Puedes poner múltiples instrucciones SQL en una consulta con nombre y sqlc las ejecutará en una transacción (si el controlador lo admite), devolviendo los resultados de la última consulta o lo que especifiques. Esto es una forma de hacer algo como “crear y luego seleccionar” en una sola llamada.
Extensibilidad: Al ser un compilador, la extensibilidad viene en forma de plugins para nuevos lenguajes o contribuciones de la comunidad para soportar nuevas construcciones SQL. Por ejemplo, si sale un nuevo tipo de datos de PostgreSQL, sqlc puede actualizarse para soportar su mapeo. En tu aplicación, podrías extender alrededor de sqlc escribiendo funciones de envoltura. Dado que el código generado está bajo tu control, podrías modificarlo — aunque normalmente no lo harías, ajustarías el SQL y regenerarías. Si es necesario, siempre puedes mezclar llamadas crudas de database/sql con sqlc en tu código base (no hay conflicto, ya que sqlc simplemente genera algunos códigos Go).
Dependencias de tiempo de ejecución mínimas: El código que genera sqlc normalmente depende solo del estándar database/sql (y un controlador específico como pgx). No hay una biblioteca de tiempo de ejecución pesada; es solo algunos tipos de ayuda. Esto significa cero sobrecarga en producción desde el lado de la biblioteca — todo el trabajo se hace en tiempo de compilación. También significa que no obtendrás características como un caché de objetos o mapa de identidad (como tienen algunos ORMs) — si necesitas caché, lo implementarías en tu capa de servicio o usarías una biblioteca separada.

En efecto, la “característica” de sqlc es que reduce la brecha entre tu base de datos SQL y tu código Go sin añadir nada extra en medio. Es una herramienta especializada — no hace migraciones, no rastrea el estado de los objetos, etc., por diseño. Esas preocupaciones se dejan a otras herramientas o al desarrollador. Esto es atractivo si quieres una capa de datos delgada, pero si buscas una solución todo en uno que maneje todo desde el esquema hasta las consultas y relaciones en el código, sqlc solo no lo es — lo combinarías con otros patrones o herramientas.

Para resumir esta sección, GORM es el motor de características y una elección clara si necesitas un ORM maduro, extensible que se puede adaptar mediante plugins. Ent ofrece un enfoque moderno y seguro de tipos en cuanto a características, priorizando la corrección y la mantenibilidad (con cosas como generación de código, hooks e integraciones en capas de API). Bun proporciona los elementos esenciales y apuesta por la competencia en SQL, lo que lo hace fácil de extender escribiendo más SQL o envolturas ligeras. sqlc reduce las características al metal — es esencialmente tan rico en características como SQL mismo, pero todo lo demás (caché, etc.) depende de ti para implementarlo.

Ejemplo de código: operaciones CRUD en cada ORM

Nada ilustra mejor las diferencias que ver cómo cada herramienta maneja las operaciones básicas de CRUD para un modelo simple. Supongamos que tenemos un modelo User con campos ID, Name y Email. A continuación, se muestran fragmentos de código lado a lado para crear, leer, actualizar y eliminar un usuario en cada biblioteca, utilizando PostgreSQL como base de datos.

Nota: En todos los casos, supongamos que ya tenemos una conexión a la base de datos establecida (por ejemplo, db o client) y se omite el manejo de errores por brevedad. El objetivo es comparar la API y la verbosidad de cada enfoque.

GORM (estilo Active Record)

    // Definición del modelo
    type User struct {
        ID    uint   `gorm:"primaryKey"`
        Name  string
        Email string
    }

    // Crear un nuevo usuario
    user := User{Name: "Alice", Email: "alice@example.com"}
    db.Create(&user)                      // INSERT INTO users (name,email) VALUES ('Alice','alice@example.com')

    // Leer (buscar por clave primaria)
    var u User
    db.First(&u, user.ID)                // SELECT * FROM users WHERE id = X LIMIT 1

    // Actualizar (una columna)
    db.Model(&u).Update("Email", "alice_new@example.com")
    // (genera: UPDATE users SET email='alice_new@example.com' WHERE id = X)

    // Eliminar 
    db.Delete(&User{}, u.ID)             // DELETE FROM users WHERE id = X

Ent (Codegen, API fluida)

    // (El esquema de Ent se define en otro lugar y se genera código. Supongamos que el cliente es ent.Client)

    // Crear un nuevo usuario
    u, err := client.User.
        Create().
        SetName("Alice").
        SetEmail("alice@example.com").
        Save(ctx)
    // SQL: INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice','alice@example.com') RETURNING id, name, email

    // Leer (por ID)
    u2, err := client.User.Get(ctx, u.ID)
    // SQL: SELECT * FROM users WHERE id = X

    // Actualizar (un campo)
    u3, err := client.User.
        UpdateOneID(u.ID).
        SetEmail("alice_new@example.com").
        Save(ctx)
    // SQL: UPDATE users SET email='alice_new@example.com' WHERE id = X RETURNING id, name, email

    // Eliminar 
    err = client.User.DeleteOneID(u.ID).Exec(ctx)
    // SQL: DELETE FROM users WHERE id = X

Bun

    // Definición del modelo
    type User struct {
        bun.BaseModel `bun:"table:users"` 
        ID   int64    `bun:",pk,autoincrement"`
        Name string   `bun:",notnull"`
        Email string  `bun:",unique,notnull"`
    }

    // Crear un nuevo usuario
    user := &User{Name: "Alice", Email: "alice@example.com"}
    _, err := db.NewInsert().Model(user).Exec(ctx)
    // INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice','alice@example.com')

    // Leer (buscar por ID)
    var u User
    err = db.NewSelect().Model(&u).
          Where("id = ?", user.ID).
          Scan(ctx)
    // SELECT * FROM users WHERE id = X

    // Actualizar (una columna)
    _, err = db.NewUpdate().Model(&u).
          Set("email = ?", "alice_new@example.com").
          Where("id = ?", u.ID).
          Exec(ctx)
    // UPDATE users SET email='alice_new@example.com' WHERE id = X

    // Eliminar 
    _, err = db.NewDelete().Model((*User)(nil)).
          Where("id = ?", u.ID).
          Exec(ctx)
    // DELETE FROM users WHERE id = X

sqlc


    // Supongamos que escribimos SQL en archivos y sqlc generó una estructura Queries con métodos.
    queries := New(db)  // New toma un *sql.DB (o pgx.Conn) y devuelve Queries generadas

    // Crear un nuevo usuario (el método generado ejecuta el INSERT y escanea el resultado)
    newUser, err := queries.CreateUser(ctx, "Alice", "alice@example.com")
    // SQL en queries.sql -> INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2) RETURNING id, name, email

    // Leer (por ID)
    user, err := queries.GetUser(ctx, newUser.ID)
    // SQL -> SELECT id, name, email FROM users WHERE id = $1

    // Actualizar (correo electrónico por ID)
    updatedUser, err := queries.UpdateUserEmail(ctx, newUser.ID, "alice_new@example.com")
    // SQL -> UPDATE users SET email=$2 WHERE id = $1 RETURNING id, name, email

    // Eliminar 
    err = queries.DeleteUser(ctx, newUser.ID)
    // SQL -> DELETE FROM users WHERE id = $1

Como muestra el código anterior, cada enfoque tiene una sensación diferente:

GORM utiliza métodos de estructura y encadenamiento fluido en db.Model(&obj) o directamente en el objeto db. Llena la estructura con los valores devueltos (por ejemplo, después de Create, user.ID se establece). También oculta los detalles de SQL por diseño — generalmente no ves la consulta a menos que estés depurando.
Ent utiliza una API fluida generada. Nota cómo métodos como Create().SetX().Save(ctx) o UpdateOneID(id).SetX().Save(ctx) separan claramente las fases de construcción versus ejecución. Ent devuelve objetos ent.Type (que corresponden a filas) y errores, similar a cómo una consulta SQL devolvería resultados o un error.
Bun requiere especificar más explícitamente (por ejemplo, usando Set("email = ?", ...) para actualizaciones), lo cual es muy similar a escribir SQL pero con sintaxis de Go. Después de una inserción, la estructura user no se llena automáticamente con el nuevo ID a menos que agregues una cláusula RETURNING (Bun admite .Returning() si es necesario). El ejemplo anterior mantiene las cosas simples.
sqlc parece llamar cualquier función de Go. Llamamos a queries.CreateUser, etc., y bajo el capó esas son ejecutando declaraciones preparadas. El SQL se escribe en archivos externos, así que aunque no lo ves en el código de Go, tienes un control total sobre él. Los objetos devueltos (por ejemplo, newUser) son estructuras de Go planas generadas por sqlc para modelar los datos.

Se pueden observar diferencias en la verbosidad (GORM es bastante conciso; Bun y sqlc requieren un poco más de escritura en el código o en SQL) y diferencias de estilo (Ent y GORM ofrecen abstracciones de alto nivel, mientras que Bun y sqlc están más cerca de consultas SQL crudas). Dependiendo de tus preferencias, podrías favorecer la explicititud sobre la brevedad o viceversa.

TL;DR

Elegir el “correcto” ORM o biblioteca de base de datos en Go depende de las necesidades de tu aplicación y las preferencias de tu equipo:

GORM es una excelente opción si deseas un ORM probado y comprobado que maneja mucho por ti. Destaca en el desarrollo rápido de aplicaciones CRUD donde la comodidad y un conjunto de características rico son más importantes que extraer cada gota de rendimiento. El soporte de la comunidad y la documentación son excelentes, lo que puede suavizar las aristas de su curva de aprendizaje. Sé consciente de usar sus características adecuadamente (por ejemplo, usa Preload o Joins para evitar problemas de carga perezosa) y espera algún sobrecoste. En cambio, obtienes productividad y una solución integral para la mayoría de los problemas. Si necesitas cosas como soporte para múltiples bases de datos o un ecosistema de plugins extenso, GORM te lo cubre.
Ent atrae a quienes priorizan seguridad de tipos, claridad y mantenibilidad. Está bien adaptado para grandes bases de código donde los cambios en el esquema son frecuentes y deseas que el compilador esté a tu lado para detectar errores. Ent puede requerir un diseño inicial más extenso (definir esquemas, ejecutar generación), pero se paga a medida que el proyecto crece — tu código permanece robusto y amigable para refactorizaciones. En cuanto al rendimiento, puede manejar cargas pesadas y consultas complejas de manera eficiente, a menudo mejor que los ORMs de estilo active-record, gracias a su generación de SQL optimizada y al almacenamiento en caché. Ent es ligeramente menos “plug-and-play” para scripts rápidos, pero para servicios de larga duración proporciona una base sólida y escalable. Su enfoque moderno (y desarrollo activo) lo hacen una opción orientada al futuro.
Bun es ideal para desarrolladores que digan “sé SQL y solo quiero un ayudante ligero alrededor de él”. Sacrifica algunos “hechizos” para darte control y velocidad. Si estás construyendo un servicio sensible al rendimiento y no tienes miedo de ser explícito en tu código de acceso a datos, Bun es una opción atractiva. También es un buen punto medio si estás migrando desde database/sql+sqlx y deseas agregar estructura sin sacrificar demasiada eficiencia. El intercambio es una comunidad más pequeña y menos abstracciones de alto nivel — escribirás un poco más de código a mano. Pero, como dicen los documentos de Bun, no se mete en tu camino. Usa Bun cuando quieras un ORM que se sienta como usar SQL directamente, especialmente para proyectos centrados en PostgreSQL donde puedas aprovechar características específicas de la base de datos.
sqlc está en una categoría propia. Es perfecto para el equipo de Go que dice “no queremos un ORM, queremos garantías de tiempo de compilación para nuestro SQL”. Si tienes habilidades sólidas en SQL y prefieres manejar consultas y esquema en SQL (tal vez tengas DBAs o simplemente disfrutes de crear SQL eficiente), sqlc probablemente aumentará tu productividad y confianza. El rendimiento es esencialmente óptimo, ya que nada se interpone entre tu consulta y la base de datos. La única razón para no usar sqlc sería si realmente odias escribir SQL o si tus consultas son tan dinámicas que escribir muchas variantes se vuelve pesado. Incluso en ese caso, podrías usar sqlc para la mayoría de las consultas estáticas y manejar los pocos casos dinámicos con otro enfoque. sqlc también se lleva bien con otros — no excluye usar un ORM en partes de tu proyecto (algunos proyectos usan GORM para cosas simples y sqlc para los caminos críticos, por ejemplo). En resumen, elige sqlc si valoras explicititud, cero sobrecoste y SQL seguro de tipos — es una herramienta poderosa para tener en tu caja de herramientas.

Finalmente, vale la pena señalar que estas herramientas no son mutuamente excluyentes en el ecosistema. Cada una tiene sus pros y sus contras, y en el espíritu pragmático de Go, muchos equipos evalúan los intercambios caso por caso. No es inusual comenzar con un ORM como GORM o Ent para la velocidad de desarrollo, y luego usar sqlc o Bun para caminos críticos que necesiten el máximo rendimiento. Las cuatro soluciones se mantienen activamente y se usan ampliamente, así que no hay una “elección incorrecta” en general — se trata de la elección correcta para tu contexto. Espero que esta comparación te haya dado una imagen más clara de cómo se comparan GORM, Ent, Bun y sqlc, y te ayude a tomar una decisión informada para tu próximo proyecto en Go.