¿Qué es MongoDB?
MongoDB es un sistema de gestión de bases de datos para documentos multiplataforma y «source-available» que se enmarca dentro de la categoría de bases de datos no relacionales o NoSQL. Los registros de MongoDB, desarrollada por MongoDB Inc., funcionan como objetos JSON con esquemas opcionales.
En lugar de utilizar tablas y filas como las bases de datos relacionales clásicas, MongoDB utiliza colecciones y documentos consistentes en pares clave-valor, que son las unidades de datos básicas en MongoDB; las colecciones, por su parte, contienen conjuntos de documentos.
El sistema de bases de datos MongoDB está especialmente diseñado para el almacenamiento de datos de gran volumen, por lo que es adecuado para trabajar con grandes conjuntos de datos distribuidos.
MongoDB es compatible con numerosos lenguajes de programación, incluyendo C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby y Swift. Sus funcionalidades incluyen consultas «ad hoc», indexación, balanceo de carga, agregación, ejecución de JavaScript en el servidor, alta disponibilidad mediante funciones de replicación y failover integradas, y escalabilidad horizontal con «sharding» nativo.
¿Cómo funciona MongoDB?
MongoDB es lo que se conoce como una base de datos NoSQL o no solo SQL (del inglés «Not only SQL»). Este enfoque de gestión de bases de datos va más allá de SQL para incorporar una gran variedad de modelos de datos, incluyendo documentos, así como formatos clave-valor, columnas y gráficos.
A diferencia de las bases de datos relacionales clásicas, basadas en formatos de tabla estructurados, las bases de datos NoSQL utilizan métodos alternativos de almacenamiento y recuperación de datos. Estas bases de datos han ido ganando en popularidad en los últimos años, particularmente en el ámbito del big data. Y es que las bases de datos NoSQL también pueden utilizarse para aplicaciones web, cloud y móviles de gran volumen.
Implementación NoSQL en MongoDB
En MongoDB los datos se almacenan en documentos similares a objetos JSON, compuestos por pares de campos y valores; asimismo, pueden incluir otros documentos, matrices y matrices de documentos. Esta estructura corresponde a tipos nativos de datos en muchos lenguajes de programación, reduciendo la necesidad de combinaciones («joins») costosas y soportando un polimorfismo fluido.
Los documentos se almacenan en colecciones, que equivalen a las tablas de las bases de datos relacionales. Sin embargo, a diferencia de las tablas en bases de datos relacionales, las colecciones de MongoDB no imponen un esquema, por lo que los documentos de una colección pueden tener campos diferentes.
MongoDB utiliza múltiples motores de almacenamiento, permitiendo que el usuario elija el más adecuado para su aplicación. También utiliza un «journal», es decir, un log que permite recuperar la base de datos en caso de desconexión fortuita.
Eficiencia, disponibilidad y escalabilidad
Los índices se utilizan para mejorar la eficiencia de las operaciones en lectura al reducir la cantidad de datos que las operaciones de consulta deben procesar. El «query planner» o planificador de consultas de MongoDB selecciona y almacena en caché el plan de consultas más eficiente teniendo en cuenta los índices disponibles.
MongoDB también ofrece alta disponibilidad gracias a su funcionalidad de replicación («replica set»), consistente en un conjunto de servidores MongoDB que mantienen un mismo conjunto de datos, proporcionando redundancia y aumentando la disponibilidad de los datos.
La base de datos también ofrece escalabilidad horizontal, por lo que es posible agregar más máquinas para ampliar la base de datos y soportar mayores cargas. Asimismo, también admite el diseño de sistemas distribuidos: podemos colocar los datos de manera inteligente donde queramos.
¿Por qué utilizar MongoDB?
MongoDB se adapta a una gran variedad de usos de bases de datos cloud gracias a su modelo de datos flexible, alto rendimiento en lectura y escritura, capacidad de failover automático y soporte para múltiples consultas simultáneas, indexación y agregación. Estos son algunos de usos más frecuentes de MongoDB:
Aplicaciones web modernas
Las bases de datos MongoDB son perfectas para construir aplicaciones web escalables y basadas en datos. Su modelo de datos orientado a documentos y sus estrategias de persistencia están especialmente diseñados para ofrecer un alto rendimiento en lectura y escritura, convirtiéndola en el complemento perfecto para aplicaciones que requieren alto rendimiento y escalabilidad.
Inteligencia artificial, «edge» e IoT
El modelo de datos flexible y la escalabilidad de MongoDB la convierten en una buena opción para aplicaciones de IA, «edge computing» e IoT, que normalmente implican la gestión de grandes volúmenes de datos diversos.
Aplicaciones de big data
MongoDB también es una de las opciones preferidas en el caso de las aplicaciones de big data debido a su capacidad para manejar una gran variedad de formatos de datos, soporte para análisis en tiempo real, ingesta de datos de alta velocidad, rendimiento de baja latencia, modelo de datos flexible, escalabilidad horizontal simplificada y potente lenguaje de consulta.
Vista única en aplicaciones
MongoDB, gracias a su esquema flexible y la capacidad de agregar datos de diferentes orígenes, ofrece una vista única de datos procedentes de múltiples fuentes.
Análisis de datos en tiempo real
Los usuarios de MongoDB pueden analizar cualquier dato «in situ» y ofrecer información en tiempo real. Esto permite que las empresas reaccionen rápidamente para adaptarse a las tendencias del mercado, detectar y prevenir posibles fallos, así como ofrecer experiencias de cliente más personalizadas.
Gracias a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y realizar análisis en tiempo real, MongoDB es una muy buena opción para casos de uso que requieren personalización, en los que entender el comportamiento del usuario y ofrecer una experiencia a medida resulta clave.
¿Cuáles son las ventajas de MongoDB?
La filosofía de almacenamiento de datos de MongoDB es sencilla y fácil de entender para cualquier usuario, incluso aquellos sin experiencia en programación. Esta base de datos almacena la información en colecciones sin imponer ningún esquema, por lo que es especialmente adecuada para desarrolladores que pueden no ser expertos en bases de datos. Sin embargo, el uso de MongoDB también ofrece numerosas ventajas técnicas:
Escalabilidad
MongoDB está diseñado específicamente para ser una base de datos distribuida. Así pues, es posible escalar tanto dentro como entre múltiples datacenters distribuidos, ofreciendo nuevos niveles de disponibilidad y escalabilidad hasta entonces inalcanzables con las bases de datos relacionales como MySQL.
Rendimiento
Como base de datos, MongoDB depende en buena parte de la memoria RAM para el almacenamiento, por lo que es posible disfrutar de un rendimiento más rápido durante la ejecución de las consultas. Siempre que sea posible, MongoDB recopila los datos directamente de la RAM, y no del disco duro, acelerando así el tratamiento de las consultas en la base de datos.
Apto para desarrolladores
El mapeo de los documentos en MongoDB se realiza de manera natural hacia lenguajes de programación modernos y orientados a objetos. MongoDB elimina la compleja capa del mapeo objeto-relacional (ORM) que convierte los objetos de código en tablas relacionales.
Alta disponibilidad
Características como la replicación y gridFS mejoran la disponibilidad de los datos. También es fácil acceder a los documentos mediante la indexación.
Cabe destacar que MongoDB cuenta con un ecosistema extenso y consolidado de plataformas, así como con una comunidad mundial de desarrolladores y asesores para ayudar a otros usuarios a utilizar esta base de datos. Este SGBD también ofrece soporte de nivel empresarial.
Diferencias entre MongoDB y SGBDR
MongoDB y los sistemas de gestión de bases de datos regionales o SGBDR (del inglés «Relational Database Management System» o RDBMS) son dos tipos de bases de datos, aunque existen diferencias notables en su estructura, escalabilidad, manejo de datos y casos de uso.
Estructura de datos y lenguaje de consulta
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) utilizan un modelo de datos estructurado en el que los datos se almacenan en tablas con filas y columnas; cada tabla tiene una clave principal para identificar de forma exclusiva las filas, y claves externas para establecer relaciones entre las tablas. El lenguaje SQL (del inglés «Structured Query Language») se utiliza para consultar bases de datos en SGBDR.
Por otro lado, MongoDB es una base de datos orientada a documentos que almacena los datos en formato BSON («Binary JSON»), un estilo binario de documentos JSON. No utiliza SQL, sino el lenguaje de consulta MongoDB («MQL»), diseñado para facilitar su uso por parte de los desarrolladores. El modelo de datos de MongoDB permite una gran flexibilidad, ya que una colección puede contener documentos con diferentes campos y tipos de datos.
Escalabilidad
El SGBDR es verticalmente escalable, es decir, es posible aumentar los recursos del servidor, como la RAM, para mejorar el rendimiento. Sin embargo, no está diseñado para una escalabilidad horizontal, que implica la distribución de datos entre múltiples servidores.
MongoDB, por el contrario, es escalable tanto vertical como horizontalmente. Este SGBD permite manejar un gran volumen de almacenamiento de datos y está diseñado para distribuir datos entre múltiples servidores, por lo que es adecuado para aplicaciones de gran escala.
Rendimiento y gestión de los datos
Los SGBDR son adecuados para manejar datos estructurados con relaciones sólidas y proporcionan un elevado nivel de seguridad de la información. Además, admiten combinaciones («joins») complejas y se centran en las conocidas como propiedades ACID: atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad.
MongoDB es adecuado para el manejo de datos no estructurados o semiestructurados, y resulta especialmente eficaz para el almacenamiento de datos jerárquicos. No admite combinaciones complejas y se centra en el teorema CAP: consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición. MongoDB es, en general, más rápido que un SGBDR debido a su capacidad para almacenar datos relacionados conjuntamente, lo que permite acelerar la recuperación de los datos.
Usos
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) suelen ser una buena opción para aplicaciones con datos estructurados y relaciones sólidas, como los sistemas financieros, donde la integridad de los datos y las transacciones resultan críticas.
MongoDB, por su parte, es más adecuado para casos de uso como los sistemas de gestión de contenido, el análisis en tiempo real o desarrollos ágiles, donde los esquemas de datos pueden evolucionar y la escalabilidad es un requisito clave.
La elección entre un sistema MongoDB y SGBDR dependerá de los requisitos específicos de la aplicación, incluyendo la naturaleza de los datos, la necesidad de escalabilidad y el tipo de operaciones que se realizan en estos datos.
Comparación de MongoDB con otras bases de datos
MongoDB vs. MySQL
MongoDB, la base de datos NoSQL open source, es popular por su gran flexibilidad para almacenar datos no estructurados mediante colecciones y documentos. Además, es compatible con múltiples funcionalidades como la replicación, las consultas «ad hoc», el uso compartido o el balanceo de carga.
MySQL es una base de datos relacional open source famosa por su almacenamiento de datos estructurados en filas y columnas, y por características como la replicación, la seguridad, el esquema de rendimiento y el backup.
Si tenemos en cuenta aspectos como la facilidad de uso, la escalabilidad, la seguridad o la velocidad, MongoDB destaca en particular por su nivel de escalabilidad y velocidad gracias al escalado horizontal y a una gestión eficiente de los datos no estructurados. Por su parte, MySQL es especialmente adecuada para aplicaciones que requieren un elevado nivel de integridad referencial y seguridad. Así pues, a la hora de elegir entre MongoDB y MySQL deberá tener en cuenta las necesidades específicas de su negocio, así como sus casos de uso.
MongoDB vs. Cassandra
Cassandra, desarrollada por Facebook y mantenida por Apache Software Foundation, destaca por su excelente gestión de grandes volúmenes de datos y es capaz de ofrecer alta disponibilidad y escalabilidad sin un esquema fijo. MongoDB, desarrollado por MongoDB Incorporated, permite almacenar grandes volúmenes de datos JSON y admite esquemas flexibles.
En términos de rendimiento, Cassandra ofrece mejores resultados en operaciones de escritura al admitir múltiples nodos primarios, mientras que MongoDB destaca por su rendimiento en lectura y soporte de índices secundarios, especialmente en el caso de los objetos anidados.
Ambas bases de datos son escalables, pero con diferencias en sus arquitecturas: mientras que Cassandra emplea una estructura de anillo en la que cada nodo está activo, MongoDB utiliza un sistema de nodo primario/secundario. Por otro lado, MongoDB ofrece un marco de agregación enriquecido y una mayor variedad de tipos de datos, mientras que Cassandra requiere complementos para la agregación y tipos de datos limitados. Las características en términos de seguridad son similares en ambos casos. En cuanto a las licencias, MongoDB utiliza un sistema con múltiples licencias, mientras que Cassandra funciona con la licencia Apache v2.0. Los casos de uso varían: mientras que Cassandra es perfecta para cargas de trabajo pesadas en escritura y datos distribuidos geográficamente, MongoDB se adapta mejor a las cargas de trabajo del big data, la gestión de contenido y el análisis.
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