¿Qué es MongoDB?

Como solución de base de datos NoSQL, MongoDB no requiere un sistema de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR), por lo que proporciona un modelo de almacenamiento de datos elástico que permite a los usuarios almacenar y consultar tipos de datos multivariados con facilidad. Esto no solo simplifica la gestión de bases de datos para los desarrolladores, sino que también crea un entorno altamente escalable para aplicaciones y servicios multiplataforma.

Los documentos o colecciones de documentos de MongoDB son las unidades básicas de datos. Con formato JSON binario (Java Script Object Notation), estos documentos pueden almacenar varios tipos de datos y distribuirse en múltiples sistemas. Dado que MongoDB emplea un diseño de esquema dinámico, los usuarios tienen una flexibilidad sin precedentes a la hora de crear registros de datos, consultar colecciones de documentos a través de la agregación de MongoDB y analizar grandes cantidades de información.

Con tantas soluciones de gestión de bases de datos disponibles actualmente, puede ser difícil elegir la solución adecuada para su empresa. Estas son algunas comparaciones de soluciones comunes y los mejores casos de uso que pueden ayudarle a decidir.

MySQL utiliza un lenguaje de consulta estructurado para acceder a los datos almacenados. En este formato, los esquemas se utilizan para crear estructuras de bases de datos y utilizan las tablas como forma de estandarizar los tipos de datos para que los valores se puedan buscar y consultar correctamente. MySQL, una solución madura, es útil para diversas situaciones, como la gestión de bases de datos de sitios web, aplicaciones y productos comerciales.

Debido a su naturaleza rígida, MySQL es preferible a MongoDB cuando la integridad y el aislamiento de los datos son esenciales, como cuando se gestionan datos de transacción. Pero el formato menos restrictivo de MongoDB y su mayor rendimiento lo convierten en una mejor opción, especialmente cuando la disponibilidad y la velocidad son las principales preocupaciones.

Aunque Cassandra y MongoDB se consideran bases de datos NoSQL, tienen puntos fuertes diferentes. Cassandra utiliza una estructura de tabla tradicional con filas y columnas, lo que permite a los usuarios mantener la uniformidad y la durabilidad al formatear los datos antes de compilarlos.

Cassandra puede ofrecer una transición más fácil para las empresas que buscan una solución NoSQL porque tiene una sintaxis similar a SQL; también gestiona de forma fiable la implementación y la replicación sin mucha configuración. Sin embargo, no puede igualar la flexibilidad de MongoDB para gestionar conjuntos de datos estructurados y no estructurados ni su rendimiento y fiabilidad para aplicaciones en la nube de misión crítica.

El modelo de documentos JSON de MongoDB le permite almacenar datos de aplicaciones back-end donde los necesite, incluso en dispositivos Apple iOS y Android, así como en soluciones de almacenamiento en la nube. Esta flexibilidad le permite agregar datos en múltiples entornos con indexación secundaria y geoespacial, lo que brinda a los desarrolladores la capacidad de escalar de manera fluida sus aplicaciones móviles.

A medida que las empresas amplían sus operaciones, es fundamental obtener acceso a las métricas clave y a las perspectivas empresariales a partir de grandes conjuntos de datos. MongoDB gestiona la conversión de documentos JSON y similares a JSON, como BSON, en objetos Java sin esfuerzo, lo que hace que la lectura y escritura de datos en MongoDB sea rápida e increíblemente eficiente al analizar información en tiempo real en múltiples entornos de desarrollo. Esto ha demostrado ser beneficioso para varios sectores empresariales, incluidos el gobierno, los servicios financieros y la venta minorista.

Los sistemas de gestión de contenidos (CMS) son potentes herramientas que desempeñan un papel importante a la hora de garantizar experiencias de usuario positivas al acceder a sitios de comercio electrónico, publicaciones en línea, plataformas de gestión de documentos y otras aplicaciones y servicios. Al utilizar MongoDB, puede agregar fácilmente nuevas características y atributos a sus aplicaciones y sitios web en línea utilizando una única base de datos y con alta disponibilidad.

El marco Apache Hadoop es una colección de módulos de código abierto, incluidos Hadoop Distributed File System y Hadoop MapReduce, que funcionan con MongoDB para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Las organizaciones pueden utilizar MongoDB y Hadoop para realizar modelos de riesgo, análisis predictivo y proceso de datos en tiempo real.

Con el paso de los años, MongoDB se ha convertido en una solución de confianza para muchas empresas que buscan una base de datos NoSQL potente y altamente escalable. Pero MongoDB es mucho más que una base de datos tradicional basada en documentos y cuenta con algunas grandes capacidades que la hacen destacar sobre otros SGBD.

A medida que las aplicaciones en la nube de las empresas se amplían y aumentan las demandas de recursos, pueden surgir problemas para garantizar la disponibilidad y fiabilidad de los servicios. El proceso de intercambio de equilibrio de carga de MongoDB distribuye grandes conjuntos de datos en varias máquinas virtuales a la vez, manteniendo un rendimiento de lectura y escritura aceptable. Este escalamiento horizontal se denomina fragmentación y ayuda a las organizaciones a evitar el costo del escalamiento vertical del hardware y, al mismo tiempo, ampliar la capacidad de las implementaciones basadas en la nube.

Una de las mayores ventajas de MongoDB sobre otras bases de datos es su capacidad para manejar consultas ad hoc que no requieren esquemas predefinidos. Las bases de datos de MongoDB utilizan un lenguaje de consulta similar al de las bases de datos de SQL y es extremadamente accesible tanto para desarrolladores principiantes como avanzados. Esta accesibilidad facilita la inserción, consulta, clasificación, actualización y exportación de sus datos con métodos de ayuda comunes y comandos de shell sencillos.

Una de las grandes ventajas de MongoDB es su soporte multilingüe. Se han lanzado varias versiones de MongoDB y están en continuo desarrollo con soporte de controladores para lenguajes de programación populares, incluidos Python, PHP, Ruby, Node.js, C++, Scala, JavaScript y muchos más.

La implementación implica dos actividades principales: la instalación de MongoDB y la creación de una base de datos.

• Windows: para instalar MongoDB en un entorno Windows, ejecute Windows Server 2008 R2, Windows Vista o posterior. Una vez que haya decidido el tipo de arquitectura de base de datos que va a utilizar, puede descargar la última versión de la plataforma en la página de descargas de MongoDB.
• Mac: cuando instala MongoDB en macOS, hay dos formas de abordarlo. Al igual que con el proceso de instalación para entornos basados en Windows, MongoDB se puede instalar directamente desde el sitio web del desarrollador una vez que haya decidido el tipo de compilación que utilizará. Sin embargo, el método más fácil y común de instalar y ejecutar MongoDB en una Mac es mediante el uso de la aplicación Terminal, ejecutando Homebrew. Haga clic aquí para obtener más información sobre las instalaciones Homebrew de MongoDB.

Tras instalar MongoDB, tendrá que crear un directorio en el que se almacenarán sus datos. Esto se puede hacer de forma local o mediante soluciones de almacenamiento en nube privada o pública. Para obtener más información sobre cómo empezar con MongoDB, haga clic aquí para ver guías, tutoriales y tutoriales completos.