Firebase vs Supabase es la decisión que se repite cada vez que un equipo técnico empieza un proyecto nuevo o revisa el que ya tiene en producción. Las dos plataformas resuelven lo mismo —base de datos, autenticación, almacenamiento y funciones sin servidor— pero desde arquitecturas distintas, con letra pequeña que solo aparece cuando la factura crece. Esto interesa a responsables de marketing y a equipos técnicos por igual: quien paga la infraestructura y quien la mantiene necesitan la misma respuesta antes de comprometerse con una de las dos.
Supabase conviene cuando el proyecto necesita relaciones complejas, control de acceso a nivel de fila y una base de datos Postgres que ya domina el 55,6% de los desarrolladores; Firebase sigue ganando en apps móviles con datos poco estructurados y sincronización en tiempo real inmediata, aunque su plan gratuito cubre menos almacenamiento por defecto.
Firebase vs Supabase, el punto de partida técnico
Firebase nació en 2011 como base de datos en tiempo real y hoy es una suite completa de Google Cloud: Firestore (NoSQL de documentos), Authentication, Storage, Hosting y Cloud Functions, todo gestionado y cerrado sobre su propia infraestructura. Supabase se presenta como alternativa de código abierto y arranca de una base de datos relacional real, PostgreSQL, a la que añade autenticación, almacenamiento de archivos, funciones edge y suscripciones en tiempo real mediante réplica lógica.
La diferencia no es cosmética. Firestore organiza los datos en colecciones y documentos sin esquema fijo, lo que agiliza el arranque pero complica consultas con varios filtros o relaciones entre tablas. Supabase hereda todo lo que ya resuelve Postgres desde hace treinta años: joins, transacciones ACID, vistas y extensiones como PostGIS para geolocalización. Postgres no es una apuesta exótica: según la encuesta 2025 de Stack Overflow, el 55,6% de los desarrolladores ha trabajado con él en el último año, más que con cualquier otra base de datos, mientras que Firebase Realtime Database aparece en apenas el 5%. Eso importa para un negocio que opera en Barcelona y necesita cruzar clientes con zonas de servicio, un patrón habitual en desarrollo de software para empresas con varias sedes.
Row Level Security, el control que diferencia a Supabase
Postgres permite definir políticas de Row Level Security (RLS) en la propia base de datos: cada tabla decide qué fila puede leer o escribir cada usuario, sin depender de que el código de la aplicación aplique el filtro. Supabase activa RLS por defecto y expone las políticas como reglas SQL auditables. Firebase resuelve lo mismo con reglas de seguridad de Firestore, en una sintaxis propia que crece en complejidad con cada nivel de anidación.
Un ejemplo con datos multiempresa
Imagina una plataforma que reparte datos entre varios clientes, como hace Autopress con cada sitio de su cartera. En Postgres, una política RLS del tipo sitio_id = auth.uid() basta para que ningún cliente vea filas de otro, aplicada una sola vez en la base de datos y válida para cualquier consulta futura, incluida una hecha directamente desde el panel de administración.
En Firestore hay que repetir esa misma condición en cada regla de seguridad y en cada consulta del cliente, porque las reglas no filtran resultados: solo aceptan o rechazan la petición completa. Un equipo sin experiencia previa en Firebase acaba duplicando esa lógica en el backend, lo que dobla el mantenimiento cada vez que cambia el modelo de permisos.
Funciones edge frente a Cloud Functions
Ambas plataformas permiten ejecutar lógica de servidor sin gestionar máquinas. Supabase usa Deno Edge Functions, pensadas para lógica ligera —validar un webhook, generar un PDF, llamar a una pasarela de pago— desplegada cerca del usuario final.
Cloud Functions, la pieza equivalente en Firebase, se apoya en la infraestructura de Google Cloud y admite Node.js, Python y Go, con un ecosistema de integraciones más maduro por llevar más años en producción. La diferencia se nota en proyectos que ya usan otros servicios de Google Cloud: ahí Cloud Functions encaja sin fricción adicional, mientras que Supabase obliga a montar esa integración a mano.
Precios: plan gratuito y primer escalón de pago
La comparación que de verdad decide un presupuesto no es el titular «gratis», es qué pasa en cuanto el proyecto crece. Las cifras oficiales de cada plataforma, consultadas en sus páginas de precios en septiembre de 2026, muestran diferencias claras en base de datos, usuarios y transferencia incluida:
| Concepto | Firebase (Spark → Blaze) | Supabase (Free → Pro) |
|---|---|---|
| Coste base mensual | 0 € — pago solo por consumo | 0 € — 25 $ de base |
| Base de datos incluida | 1 GiB en Firestore | 500 MB → 8 GB en Postgres |
| Usuarios autenticados | 50.000 MAU | 50.000 → 100.000 MAU |
| Almacenamiento de archivos | 5 GB | 1 GB → 100 GB |
| Transferencia incluida | 10 GiB/mes | 5 GB → 250 GB |
| Proyectos activos en el plan gratuito | Sin límite fijo publicado | 2, con pausa a los 7 días de inactividad |
Firebase no publica un límite de proyectos en el plan Spark, pero sí topa el consumo diario de Firestore en 50.000 lecturas y 20.000 escrituras, según su propia página de precios. Supabase, en cambio, pausa los proyectos gratuitos tras una semana sin actividad, algo que conviene revisar en su tarifa oficial antes de dar por bueno un cálculo de coste anual.
Cuándo conviene migrar de Firebase a Supabase
La migración rara vez la dispara el precio por sí solo, igual que decidir entre software a medida y low-code rara vez se reduce a un número. El síntoma más habitual es un modelo de datos que ya no encaja en documentos sueltos, o un equipo que necesita ejecutar informes con SQL directo en lugar de exportar colecciones enteras para cruzarlas.
El caso típico: informes que Firestore no resuelve bien
Un ecommerce que factura por Firebase suele topar con el mismo muro al pedir un informe: «ventas por categoría y por franja horaria, cruzadas con el canal de captación». Firestore no hace joins nativos, así que cada cruce exige leer colecciones completas y agregarlas en el cliente o en una función, con el coste de lecturas que eso implica.
En Postgres esa misma consulta es una sentencia SQL con varios joins y un group by, ejecutada en la base de datos y sin mover los datos fuera de ella. Si el equipo no tiene perfil de datos propio, aquí es donde suele entrar una consultoría de sistemas IT externa para modelar el cambio sin parar el servicio.
El coste real del cierre a un solo proveedor
Firestore, las reglas de seguridad y las Cloud Functions solo funcionan dentro de Google Cloud: migrar fuera implica reescribir el modelo de datos entero, no solo cambiar una cadena de conexión. Supabase, al ser Postgres con una capa encima, permite exportar la base con una herramienta estándar como pg_dump y llevarla a cualquier proveedor que soporte PostgreSQL, incluido un servidor propio.
Eso no convierte a Supabase en gratis para siempre ni exime de revisar su propia letra pequeña, pero reduce el riesgo de quedar atrapado en un plan que solo puede subir de precio con el tiempo. Antes de firmar un contrato de desarrollo de software a medida conviene dejar por escrito quién es dueño de los datos y cómo se exportan.
Qué revisar antes de decidir el backend
Antes de comprometer un proyecto con cualquiera de las dos plataformas conviene repasar una lista corta con el equipo técnico y quien controla el presupuesto:
- Si el modelo de datos tiene relaciones (pedidos, clientes, facturas) o es mayoritariamente documentos sueltos (chats, notificaciones, borradores).
- Cuánto tráfico de lectura y escritura se espera el primer año, para calcular el salto del plan gratuito al de pago.
- Si el equipo ya conoce SQL o necesita formación adicional para aprovechar Postgres.
- Si hay dependencia de otros servicios de Google Cloud que abaraten la integración con Firebase.
Ninguna de las dos respuestas es universal: depende del proyecto, y decidirlo sin este repaso es la forma más habitual de acumular deuda técnica desde el primer sprint.
Preguntas frecuentes sobre backend as a service
¿Se puede migrar de Firebase a Supabase sin perder datos?
Sí, pero no es automático: hay que exportar cada colección de Firestore, transformarla en tablas relacionales y volver a montar las reglas de seguridad como políticas RLS. Existen herramientas de la comunidad que automatizan parte del volcado, aunque el diseño del esquema relacional sigue siendo trabajo manual del equipo técnico.
¿Supabase sirve para una app sin backend propio?
Sí, cubre el caso de BaaS puro igual que Firebase: autenticación, base de datos y almacenamiento gestionados desde el cliente sin servidor propio. La diferencia es que las consultas se escriben contra una API REST o GraphQL generada automáticamente sobre Postgres, en vez de contra el SDK propietario de Firestore.
¿Qué pasa si se supera el plan gratuito sin darse cuenta?
Firebase, en el plan Spark, corta el servicio al llegar al límite diario hasta que se reinicia la cuota; no genera factura sorpresa. Supabase pausa el proyecto tras una semana de inactividad, pero si está activo y se pasan los límites del plan Free, simplemente no puede escalar más sin subir a Pro.