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Introducción a MongoDB

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos. Esto significa que los datos se almacenan en documentos, que son objetos JSON. En lugar de guardar los datos en tablas como se hace en las bases de datos relacionales, MongoDB guarda estructuras de datos BSON (una especificación similar a JSON) con un esquema dinámico, haciendo que la integración de los datos en ciertas aplicaciones sea más fácil y rápida.

Ventajas de usar MongoDB​

  • Esquema flexible: A diferencia de las bases de datos relacionales, MongoDB no requiere un esquema fijo, lo que permite almacenar y modificar documentos con estructuras diferentes dentro de una misma colección. Esto resulta útil cuando los requisitos de los datos pueden cambiar con el tiempo (gracias a esto podemos aplicar una metodología llamada code first)
  • Escalabilidad horizontal: MongoDB está diseñado para escalar fácilmente a través de múltiples servidores, permitiendo el crecimiento de la base de datos a medida que aumenta la carga de trabajo y el volumen de datos.
  • Alta disponibilidad: MongoDB ofrece replicación automática y tolerancia a fallos, lo que garantiza que los datos estén disponibles incluso en caso de fallo de hardware o de servidores.
  • Rendimiento: Gracias a su diseño y características como la indexación, las consultas en MongoDB son rápidas y eficientes, lo que lo hace adecuado para aplicaciones con altas demandas de rendimiento y escalabilidad.

Casos de uso comunes​

  • Aplicaciones web: MongoDB es una elección popular para el desarrollo de aplicaciones web, ya que permite una flexibilidad en el esquema de datos, lo que facilita la adaptación a cambios y evoluciones en la aplicación.
  • Gestión de contenido: MongoDB se utiliza en sistemas de gestión de contenido (CMS) y sistemas de publicación en línea, ya que permite almacenar y recuperar rápidamente grandes volúmenes de contenido no estructurado.
  • Análisis de datos: MongoDB es utilizado en aplicaciones de análisis y visualización de datos, ya que puede manejar grandes volúmenes de datos y permite realizar consultas rápidas y eficientes.
  • Gestión de sesiones y perfiles de usuario: MongoDB es una opción popular para almacenar y administrar sesiones de usuarios y perfiles en aplicaciones web, ya que permite una rápida lectura y escritura de datos.
  • Internet de las cosas (IoT): MongoDB se utiliza en aplicaciones de IoT para almacenar y procesar datos generados por sensores y dispositivos conectados. La capacidad de escalar horizontalmente de MongoDB permite manejar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT.
  • Aplicaciones móviles: MongoDB es utilizado en el desarrollo de aplicaciones móviles, ya que proporciona una forma sencilla de almacenar y sincronizar datos entre dispositivos móviles y servidores.
  • Registro de eventos y seguimiento de registros: MongoDB se utiliza en aplicaciones de registro de eventos y seguimiento de registros, ya que puede manejar un alto volumen de escritura y proporcionar búsquedas rápidas en los registros almacenados.
  • Sistemas de recomendación: MongoDB se utiliza en sistemas de recomendación para almacenar y procesar datos de preferencias de usuarios, permitiendo una recuperación rápida de recomendaciones personalizadas

Diferencias con las bases de datos relacionales​

  • Estructura de datos: En lugar de tablas con filas y columnas, MongoDB utiliza documentos JSON. Esto proporciona flexibilidad en la estructura de los datos almacenados.
  • Esquema: En las bases de datos relacionales, se requiere un esquema fijo y riguroso que especifique la estructura de los datos. En MongoDB, el esquema es flexible y puede variar entre los documentos de una colección.
  • Lenguaje de consulta: MongoDB utiliza su propio lenguaje de consulta llamado Query Language (QL). Aunque es similar al SQL de las bases de datos relacionales, tiene sus propias características y operadores específicos.
  • Transacciones: A diferencia de muchas bases de datos relacionales, MongoDB admite transacciones distribuidas, lo que permite mantener la integridad de los datos en operaciones que involucran múltiples documentos o colecciones.