MongoDB es una plataforma de bases de datos no relacionales para crear aplicaciones escalables en la nube, ya que permite manejar gran cantidad de datos de manera distribuida entre diversas máquinas. Además, tiene una estructura de manejo de datos orientada a documentos, funciona como key-value store, y su estructura es escalable horizontalmente, balanceando la carga. Es una gran opción para instalar en tu servidor. Por cierto, existe la posibilidad de instalar MongoDB con un click en el marketplace de DonWeb.cloud
Qué es una base de datos no relacional
Una base de datos no relacional, también llamada NoSQL, almacena los datos de manera no tabular, a diferencia de las relacionales, que emplean el tradicional esquema de columnas y filas. Esto le da una mayor flexibilidad, y suelen emplearse cuando es necesario organizar una gran cantidad de datos complejos y diversos.
En contraste a las bases de datos relacionales (SQL), una base de datos no relacional suele basarse en estructuras de datos como documentos. Un documento puede ser muy detallado y contener una variedad de diferentes tipos de información en diferentes formatos. Esta capacidad de digerir y organizar varios tipos de información uno al lado del otro hace que las bases de datos no relacionales sean mucho más flexibles que las bases de datos relacionales.
Hay cinco tipos de bases de datos no relacionales populares:
- almacén de datos de documentos
- base de datos orientada a columnas
- key-value store
- almacén de documentos
- base de datos de gráficos
Suelen emplearse combinaciones de estos tipos para una sola aplicación.
Qué es MongoDB
MongoDB es una de las bases de datos NoSQL (No Solo SQL) más populares. Esta plataforma de base de datos no relacional fue descargada más de 365 millones de veces. Esta herramienta puede administrar información orientada a documentos, almacenar o recuperar información. MongoDB se utiliza para el almacenamiento de datos de gran volumen, lo que ayuda a almacenar grandes cantidades de datos sin dejar de funcionar rápidamente.
La arquitectura de MongoDB está compuesta de colecciones y documentos. Los documentos se componen de pares key-value, que es la unidad básica de datos de MongoDB. Las colecciones, el equivalente de las tablas SQL, contienen conjuntos de documentos. MongoDB ofrece soporte para muchos lenguajes de programación, como C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby y Swift. Esta popular base de datos no relacional es parte de diversos stacks, como MEAN y MERN. Además, puede instalarse en contenedores de Docker, o servidores con Ubuntu.
Esta herramienta fue fundada en 2007 por Eliot Horowitz, Dwight Merriman y Kevin Ryan, el equipo que creó DoubleClick, que necesitaban una solución para el trabajo sobre grandes cantidades de datos de manera eficiente.
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Principales características técnicas de MongoDB:
Consultas ad-hoc – análisis optimizados en tiempo real
Al diseñar el esquema de una base de datos, es imposible saber de antemano todas las consultas que realizarán los usuarios finales. Una consulta ad hoc es un comando de corta duración cuyo valor depende de una variable. Cada vez que se ejecuta una consulta ad hoc, el resultado puede ser diferente, dependiendo de las variables en cuestión.
Optimizar la forma en que se manejan las consultas ad-hoc puede marcar una diferencia significativa a escala, cuando es necesario considerar miles o millones de variables. Esta es la razón por la que MongoDB, una base de datos de esquema flexible y orientada a documentos, se destaca como la plataforma de base de datos en la nube elegida para aplicaciones empresariales que requieren análisis en tiempo real.
MongoDB admite consultas de campo, consultas de rango y búsquedas de expresiones regulares. Las consultas pueden devolver campos específicos y también dar cuenta de funciones definidas por el usuario. Esto es posible porque MongoDB indexa documentos BSON y utiliza MongoDB Query Language (MQL).
Indexación – mejores ejecuciones de consultas
El objetivo de los índices es mejorar la velocidad de búsqueda y el rendimiento. La falta de definición adecuada de índices apropiados puede conducir a problemas de accesibilidad, como problemas con la ejecución de consultas y el equilibrio de carga.
Sin los índices correctos, una base de datos se ve obligada a escanear los documentos uno por uno para identificar los que coinciden con la declaración de consulta. Pero si existe un índice apropiado para cada consulta, el servidor puede ejecutar de manera óptima las solicitudes de los usuarios. MongoDB ofrece una amplia gama de índices y funciones con órdenes de clasificación específicos del idioma que admiten patrones de acceso complejos a conjuntos de datos.
Los índices de MongoDB se pueden crear a pedido para adaptarse a los patrones de consulta y los requisitos de la aplicación en tiempo real y en constante cambio. También se pueden declarar en cualquier campo dentro de cualquiera de sus documentos, incluidos los anidados dentro de matrices.
Replicación – disponibilidad y estabilidad de los datos
La replicación permite eludir vulnerabilidades (como bloqueos del servidor, interrupciones del servicio o incluso una falla de hardware antiguo) mediante la implementación de varios servidores para la recuperación ante desastres y la copia de seguridad. El escalado horizontal en varios servidores que alojan los mismos datos (o fragmentos de esos datos) significa una mayor disponibilidad y estabilidad de los datos. La replicación también ayuda con el equilibrio de carga. Cuando varios usuarios acceden a los mismos datos, la carga se puede distribuir uniformemente entre los servidores.
En MongoDB, se utilizan conjuntos de réplicas para este propósito. Un servidor o nodo primario acepta todas las operaciones de escritura y aplica esas mismas operaciones en los servidores secundarios, replicando los datos. Si el servidor principal alguna vez experimenta una falla crítica, cualquiera de los servidores secundarios puede elegirse para convertirse en el nuevo nodo principal. Y si el nodo principal anterior vuelve a estar en línea, lo hace como un servidor secundario para el nuevo nodo principal.
Sharding
Sharding es un método que permite distribuir datos entre varias máquinas. MongoDB usa fragmentación (sharding) para admitir implementaciones con conjuntos de datos muy grandes y operaciones de alto rendimiento.
Un sólo servidor puede tener dificultades a la hora de gestionar sistemas de bases de datos con grandes conjuntos de datos o aplicaciones de alto rendimiento. Por ejemplo, las altas tasas de consultas pueden agotar la capacidad de la CPU del servidor. Los tamaños de conjuntos de trabajo mayores que la RAM del sistema hacen hincapié en la capacidad de E/S de las unidades de disco.
Gracias al sharding, MongoDB admite escalado horizontal. Esto implica dividir el conjunto de datos del sistema y cargarlo en varios servidores, agregando servidores adicionales para aumentar la capacidad según sea necesario. Si bien la velocidad o capacidad general de una sola máquina puede no ser alta, cada máquina maneja un subconjunto de la carga de trabajo general, lo que podría brindar una mayor eficiencia que un solo servidor de alta capacidad y alta velocidad. Ampliar la capacidad de la implementación solo requiere agregar servidores adicionales según sea necesario, implicando un costo general más bajo que el hardware de alta gama para una sola máquina. La compensación es una mayor complejidad en la infraestructura y el mantenimiento para la implementación.
Balanceo de carga
A través de funciones de escalado horizontal como la replicación y el sharding, MongoDB admite el equilibrio de carga a gran escala. La plataforma puede manejar múltiples solicitudes simultáneas de lectura y escritura para los mismos datos con los mejores protocolos de bloqueo y control de concurrencia de su clase que garantizan la consistencia de los datos.
¿Por qué elegir MongoDB?
MongoDB se basa en una arquitectura escalable que se ha vuelto popular entre los desarrolladores de todo tipo para construir aplicaciones escalables con esquemas de datos en evolución.
Como base de datos de documentos, MongoDB facilita a los desarrolladores el almacenamiento de datos estructurados o no estructurados. Utiliza un formato similar a JSON para almacenar documentos. Este formato se asigna directamente a objetos nativos en la mayoría de los lenguajes de programación modernos, lo que lo convierte en una opción natural para los desarrolladores, ya que no necesitan pensar en normalizar los datos. MongoDB también puede manejar un gran volumen y puede escalar tanto vertical como horizontalmente para adaptarse a grandes cargas de datos.
MongoDB es una gran herramienta de gestión de base de datos no relacional para creadores de aplicaciones comerciales y de Internet que necesitan crecer rápidamente y escalar con eficacia. Además, permite tener control total sobre los datos tanto con la opción MongoDB Enterprise, como con MongoDB Community Edition.
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